`subprocess.Popen` を使用して Python で複数のプロセスを効率的に接続するにはどうすればよいですか?またパイプ処理を避けるべき場合はどのような場合ですか?

subprocess.Popen を使用したパイプによる複数のプロセスの接続

複数のプロセスのパイプ処理を伴う複雑なシェル コマンドを実行するために、Python の subprocess モジュールはプロセスを作成および管理する機能を提供します。この目的で subprocess.Popen を使用する方法を見てみましょう。

AWK とソート プロセスのパイプ処理

提供されたシェル コマンド:

echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt

echo "input の出力をパイプ処理します。 data" を awk プロセスに送信し、その出力がソート プロセスにパイプされます。 subprocess.Popen を使用してこれをシミュレートするには:

import subprocess

p_awk = subprocess.Popen(["awk","-f","script.awk"],
                         stdin=subprocess.PIPE,
                         stdout=subprocess.PIPE)
p_sort = subprocess.Popen(["sort"], stdin=p_awk.stdout, stdout=subprocess.PIPE)

stdout_data = p_sort.communicate(b"input data\n")[0]

このシナリオでは、echo コマンドは p_awk の stdin への直接書き込みに置き換えられ、stdout_data にはソートされた出力が含まれます。

削除の利点awk

受け入れられたソリューションはパイプの目標を達成していますが、次のことを考慮することをお勧めします。以下に示す Python のみのアプローチ:

import subprocess

awk_sort = subprocess.Popen("awk -f script.awk | sort > outfile.txt",
                           stdin=subprocess.PIPE, shell=True)

stdout_data = awk_sort.communicate(b"input data\n")[0]

このアプローチでは、パイピングをシェルに委任し、サブプロセス コードを簡素化します。さらに、Python で awk スクリプトを書き直すと、依存関係としての awk が排除され、コードがより高速かつ簡単になります。

パイプを回避することが有益である理由

複数のプロセスをパイプすると、複雑さが生じ、潜在的なボトルネックが生じます。パイプを排除し、すべての処理ステップに Python を使用することで、次の利点が得られます。

• コードベースが簡素化され、パイプを理解して管理する必要がなくなりました。
• Python プロセスの効率が向上しました。
• 柔軟性が向上し、パイプラインを処理せずにデータ処理ステップを簡単に変更できるようになります。管理。

以上が`subprocess.Popen` を使用して Python で複数のプロセスを効率的に接続するにはどうすればよいですか?またパイプ処理を避けるべき場合はどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。