


Bagaimanakah Saya Boleh Menyambung Berbilang Proses dengan Cekap dalam Python Menggunakan `subprocess.Popen` dan Bilakah Saya Harus Mengelakkan Paip?
Menyambung Pelbagai Proses dengan Paip Menggunakan subproses.Popen
Untuk melaksanakan perintah shell kompleks yang melibatkan paip berbilang proses, modul subproses Python menyediakan kefungsian untuk mencipta dan mengurus proses. Mari kita terokai cara menggunakan subproses.Popen untuk tujuan ini.
Paip AWK dan Proses Isih
Arahan shell yang disediakan:
echo "input data" | awk -f script.awk | sort > outfile.txt
menyalurkan keluaran echo "input data" ke dalam proses awk, yang outputnya kemudian disalurkan ke dalam proses isihan. Untuk mensimulasikan ini menggunakan subproses.Popen:
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]
Dalam senario ini, arahan gema digantikan dengan tulis terus ke stdin p_awk dan stdout_data mengandungi output yang diisih.
Faedah Menghapuskan awk
Walaupun penyelesaian yang diterima mencapai paip matlamat, adalah disyorkan untuk mempertimbangkan pendekatan Python sahaja seperti yang digambarkan di bawah:
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]
Pendekatan ini mewakilkan paip ke shell, memudahkan kod subproses. Selain itu, menulis semula skrip awk dalam Python boleh menghapuskan awk sebagai pergantungan, menghasilkan kod yang lebih pantas dan lebih mudah.
Mengapa Mengelakkan Paip Boleh Bermanfaat
Melalui paip berbilang proses memperkenalkan kerumitan dan potensi kesesakan. Dengan menghapuskan paip dan menggunakan Python untuk semua langkah pemprosesan, anda memperoleh faedah berikut:
- Pangkalan kod yang dipermudahkan, menghapuskan keperluan untuk memahami dan mengurus paip.
- Kecekapan yang dipertingkatkan, semasa Python memproses data secara berurutan tanpa overhed komunikasi antara proses.
- Fleksibiliti yang lebih besar, membolehkan anda mengubah suai dengan mudah langkah pemprosesan data tanpa berurusan dengan pengurusan saluran paip.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menyambung Berbilang Proses dengan Cekap dalam Python Menggunakan `subprocess.Popen` dan Bilakah Saya Harus Mengelakkan Paip?. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
