스크립트에서 터미널의 키보드 입력을 감지하는 방법은 무엇입니까?
터미널에서 스크립트의 키보드 입력을 감지하는 방법
필요와 작동에 따라 터미널에서 스크립트의 키보드 입력을 감지하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. system.
동기식/차단 키 캡처
이 접근 방식은 키를 누를 때까지 스크립트를 차단한 다음 누른 키를 반환합니다.
- 간단한 경우 input 또는 raw_input은 사용자가 줄 바꿈을 누르면 사용자가 입력한 텍스트를 반환하는 차단 함수입니다.
- 사용자가 단일 키를 누를 때까지 기다렸다가 해당 키를 반환하는 간단한 차단 함수의 경우 다음을 사용하세요. code.
<code class="python">class _Getch: """Gets a single character from standard input. Does not echo to the screen. From http://code.activestate.com/recipes/134892/""" def __init__(self): try: self.impl = _GetchWindows() except ImportError: try: self.impl = _GetchMacCarbon() except(AttributeError, ImportError): self.impl = _GetchUnix() def __call__(self): return self.impl() class _GetchUnix: def __init__(self): import tty, sys, termios # import termios now or else you'll get the Unix version on the Mac def __call__(self): import sys, tty, termios fd = sys.stdin.fileno() old_settings = termios.tcgetattr(fd) try: tty.setraw(sys.stdin.fileno()) ch = sys.stdin.read(1) finally: termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, old_settings) return ch class _GetchWindows: def __init__(self): import msvcrt def __call__(self): import msvcrt return msvcrt.getch() class _GetchMacCarbon: """ A function which returns the current ASCII key that is down; if no ASCII key is down, the null string is returned. The page http://www.mactech.com/macintosh-c/chap02-1.html was very helpful in figuring out how to do this. """ def __init__(self): import Carbon Carbon.Evt #see if it has this (in Unix, it doesn't) def __call__(self): import Carbon if Carbon.Evt.EventAvail(0x0008)[0]==0: # 0x0008 is the keyDownMask return '' else: # # The event contains the following info: # (what,msg,when,where,mod)=Carbon.Evt.GetNextEvent(0x0008)[1] # # The message (msg) contains the ASCII char which is # extracted with the 0x000000FF charCodeMask; this # number is converted to an ASCII character with chr() and # returned # (what,msg,when,where,mod)=Carbon.Evt.GetNextEvent(0x0008)[1] return chr(msg & 0x000000FF) def getKey(): inkey = _Getch() import sys for i in xrange(sys.maxint): k=inkey() if k<>'':break return k</code>
비동기 키 캡처
- 사용자가 명령 프롬프트에 키를 입력할 때마다 누른 키로 호출되는 콜백입니다. 인터프리터에 내용을 입력할 때(키로거)
- 사용자가 Enter 키를 누른 후 입력된 텍스트와 함께 호출되는 콜백(덜 실시간 키로거)
폴링
- 사용자는 해당 키를 기다릴 필요 없이 키를 누를 때 무언가를 수행할 수 있기를 원합니다(따라서 이는 비차단이어야 합니다). 따라서 그들은 poll() 함수를 호출하고 키를 반환하거나 None을 반환합니다. 이것은 손실이 있을 수도 있고(폴링 사이에 너무 오랜 시간이 걸리면 키를 놓칠 수 있음) 비손실일 수도 있습니다(폴러는 누른 모든 키의 기록을 저장하므로 poll() 함수가 키를 요청할 때 항상 반환됩니다) 누른 순서대로).
- 위와 동일합니다. 단, 설문 조사는 사용자가 줄 바꿈을 누른 후에만 무언가를 반환합니다.
로봇
- 이것은 키보드 이벤트를 프로그래밍 방식으로 실행하기 위해 호출할 수 있는 것입니다. 이는 키 캡처와 함께 사용하여 사용자에게 다시 에코할 수 있습니다
위 내용은 스크립트에서 터미널의 키보드 입력을 감지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
