


Berikut ialah beberapa pilihan tajuk yang sesuai dengan kandungan artikel dan menggunakan format soalan: Pilihan 1 (Fokus pada masalah): * Bagaimanakah Saya Boleh Mendapatkan Output Daripada Skrip Python yang Dipanggil Menggunakan `subproses`? Pilihan
Memanggil Skrip Python dengan Input daripada Skrip Lain Menggunakan Subproses
Dalam Python, modul subproses menyediakan cara untuk melaksanakan arahan atau skrip luaran . Walau bagaimanapun, apabila memanggil skrip Python daripada skrip lain dan memberikan input kepadanya, mendapatkan output boleh menjadi mencabar.
Mendapatkan Output daripada Panggilan Subproses
Untuk mendapatkan semula output daripada panggilan subproses, anda boleh menggunakan fungsi check_output, yang menangkap stdout skrip luaran. Begini cara anda boleh mencapai ini:
<code class="python">import subprocess # Path to the external script (a.py) script_path = 'a.py' # Input to be provided to the external script input_data = '\n'.join(['query 1', 'query 2']) # Execute the external script with input output = subprocess.check_output([sys.executable, script_path], input=input_data, universal_newlines=True)</code>
Dalam contoh ini, input_data ialah rentetan yang mengandungi pertanyaan input untuk a.py. Fungsi check_output melaksanakan skrip luaran, menyediakan pertanyaan input sebagai stdin. Pembolehubah output yang dikembalikan kini mengandungi output skrip sebagai rentetan.
Pendekatan Alternatif
Selain menggunakan modul subproses secara langsung, terdapat pendekatan alternatif untuk memanggil skrip Python dari dalam skrip:
- Mengimport Modul: Anda boleh mengimport skrip luaran ke dalam skrip utama anda dan memanggil fungsinya secara langsung. Ini memerlukan perlindungan peringkat modul yang sesuai dalam a.py.
- Menggunakan Multiprocessing: Jika pertanyaan adalah mahal dari segi pengiraan, anda boleh menggunakan multiprocessing untuk melaksanakannya dalam proses berasingan, yang berpotensi meningkatkan prestasi.
Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah beberapa pilihan tajuk yang sesuai dengan kandungan artikel dan menggunakan format soalan: Pilihan 1 (Fokus pada masalah): * Bagaimanakah Saya Boleh Mendapatkan Output Daripada Skrip Python yang Dipanggil Menggunakan `subproses`? Pilihan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
