


Bagaimana untuk Menjalankan Proses Latar Belakang Terpisah dalam Python?
Cara Melancarkan Proses Latar Belakang Terpencil dalam Python
Menjalankan proses di latar belakang adalah penting untuk tugasan yang berjalan lama atau tidak interaktif dalam Python . Skrip shell asal menggunakan operator "&" untuk melancarkan proses yang akan terus dilaksanakan walaupun selepas skrip selesai. Dalam Python, untuk mencapai hasil yang serupa memerlukan pemahaman daemon dan modul yang sesuai untuk pengurusan proses.
Menggunakan Modul subproses
Pendekatan yang disyorkan untuk mengendalikan proses latar belakang dalam Python ialah modul subproses. Walaupun penyelesaian jkp berfungsi, modul subproses menawarkan lebih fleksibiliti dan selaras dengan pengesyoran dokumentasi semasa.
Untuk arahan mudah, penggunaan modul subproses meniru operator "&" dalam skrip shell. Pertimbangkan contoh berikut untuk memulakan proses baharu yang memadamkan fail di latar belakang:
import subprocess subprocess.Popen(["rm", "-r", "some.file"])
Nota Pelaksanaan
Memanggil kaedah .communicate() pada objek yang dikembalikan daripada Popen akan menyekat proses utama sehingga proses latar belakang selesai. Jika anda berhasrat untuk proses latar belakang kekal terpisah, elakkan daripada memanggil .communicate(). Berikut ialah ilustrasi tingkah laku ini:
import subprocess ls_output = subprocess.Popen(["sleep", "30"]) ls_output.communicate() # Blocks for 30 seconds
Untuk kes penggunaan yang lebih lanjut, dokumentasi subproses menyediakan panduan komprehensif tentang pengurusan proses, termasuk pengalihan semula input/output dan pengendalian ralat.
Perlu dijelaskan bahawa "latar belakang" dalam konteks ini merujuk kepada konsep shell untuk menjalankan proses tanpa menyekat pelaksanaannya, dan bukannya konsep sebenar proses daemon dalam sistem pengendalian rasa.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menjalankan Proses Latar Belakang Terpisah dalam Python?. 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 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.

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.

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 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.
