Verwenden Sie Subprozess.Popen mit communicate (), um mit externen Prozessen sicher zu interagieren. 1. Grundnutzung: Starten Sie den Prozess mit Subprozess.popen (['ls', '-l']), kommunizieren (), um stdout und stderr zu erhalten, und der Rückgabercode wird durch Rückgabecodes erhalten. 2. Geben Sie Daten ein: Setzen Sie STDIN = PUSE, rufen Sie Kommunikat (input = "data") ein, um den Inhalt an den Prozess zu übergeben, z. B. den Grep -Filtertext. 3. Timeout Control: Kommunizieren (Timeout = 3) verhindert das Jamming. Rufen Sie nach der Auszeit von Kill () den Prozess ab und kommunizieren Sie () erneut, um die Ausgabe zu reinigen. 4. Fehlerbehandlung: überprüfen Sie, ob der Rückgabecode 0 ist, ungleich Null-Fehler, und Stderr enth?lt Fehlerinformationen. 5. Shell -Modus: Shell = True unterstützt Shell -Funktionen wie Pipelines, aber es gibt Sicherheitsrisiken, sodass Sie das Splei?en der Benutzereingabe vermeiden sollten. 6. communicate () anstelle von read () wird empfohlen, da Threads verwendet werden, um Deadlocks zu vermeiden, die durch vollst?ndige Stdout/Stderr -Puffer verursacht werden. Verwenden Sie immer communicate (), setzen Sie text = true, verwenden Sie ein vernünftiges Timeout, überprüfen Sie den Rückgabecode und verwenden Sie Shell = true mit Vorsicht sind Schlüsselpraktiken, um externe Befehle sicher aufzurufen.
Wenn Sie mit externen Prozessen in Python interagieren müssen, ist subprocess.Popen
ein sehr leistungsf?higes und flexibles Werkzeug. Mit communicate()
kann die Ausgabe sicher gelesen werden und die Eingabe kann sicher übergeben werden, und potenzielle Deadlockprobleme k?nnen vermieden werden.

Im Folgenden finden Sie ein klares Beispiel für subprocess.Popen
communicate()
Verwendung, die gemeinsame Szenarien abdeckt.
? Grundnutzung: Befehle ausführen und Ausgabe erhalten
Subprozess importieren # Starten Sie einen Prozess und führen Sie 'ls -l' (Linux/macos) oder 'dir' (Windows) aus. process = subprocess.popen (['ls', '-l'], stdout = subprocess.pipe, stderr = subprocess.pipe, text = true) # Verwenden Sie Communicate (), um auf das Ende zu warten und Stdout und Stderr zu erhalten stdout, stderr = process.communicate () print ("return code:", process.returncode) print ("Standardausgabe: \ n", stdout) print ("Fehlerausgabe: \ n", stderr)
??
text=True
bedeutet, dass Eingabe und Ausgabe in Zeichenfolgenform (Python 3.7) verarbeitet werden, andernfalls sind es Bytes.
? Geben Sie Daten in den Prozess ein (z. B. interaktive Befehle)
Verwenden Sie beispielsweise grep
, um den von der Standardeingabe übergebenen Text zu filtern:
Subprozess importieren # Führen Sie Grep aus, um die Zeile mit 'Hello' Process = subprocess.popen (['Grep', 'Hello'], stdin = subprocess.pipe, stdout = subprocess.pipe, stderr = subprocess.pipe, text = true) zu übernehmen. # Eingabe über Kommunikation senden und den Ausgang STDOut, stderr = process.communicate (input = "Hello World \ nThis ist ein Test \ nsay Hallo NOT \ n") print ("return code:", process.returncode) print ("Matching Line: \ n", stdout)
Ausgabe:

Rückgabecode: 0 Passende Zeilen: Hallo Welt Sag wieder Hallo
? Langzeitbefehle verarbeiten (Timeout Control)
communicate()
unterstützt das Einstellen von Zeitlimiten, um das stecken gebliebene Programm zu vermeiden:
Subprozess importieren process = subprocess.popen (['schlaf', '10'], stdout = subprocess.pipe, stderr = subprozess.pipe, text = true) versuchen: stdout, stderr = process.communicate (timeout = 3) # Warten Sie bis zu 3 Sekunden au?er subprocess.TimeOutExpired: process.kill () # Beenden Sie den Prozess nach der Zeitüberschreitung, stdout, stderr = process.communicate () # NOCH, um die verbleibende Ausgabe zu erhalten (normalerweise leer) print ("Zeitüberschreitung, Prozess beendet")
?FACHSCHAFT FEHLER UND PRüFEN
Subprozess importieren process = subprocess.popen (['Python', 'Non existent_script.py'], stdout = subprocess.pipe, stderr = subprocess.pipe, text = true) stdout, stderr = process.communicate () if process.returncode! = 0: print ("Befehlsausführung fehlgeschlagen!") print ("Fehlermeldung:", stderr) anders: print ("Ausgabe:", stdout)
? Shell -Modus verwenden (mit Vorsicht verwenden)
Manchmal m?chten Sie Shell -Funktionen (z. B. Pipelines, Umleitungen) verwenden:
Subprozess importieren process = subprocess.popen ('echo "Hallo" | tr "az" "az"',, Shell = true, stdout = subprocess.pipe, stderr = subprocess.pipe, text = true) stdout, stderr = process.communicate () print ("Ergebnis:", stdout.strip ()) # Ausgabe: Hallo
?? HINWEIS:
shell=True
hat Sicherheitsrisiken (insbesondere die Eingabe der Benutzerspiegel). Versuchen Sie daher, dies zu vermeiden.
? Warum wird communicate()
anstelle von .stdout.read()
empfohlen?
Verwenden von process.stdout.read()
kann direkt zu Deadlocks führen, da:
- Der Kinderprozess gibt zu viel aus und der Puffer ist voll, sodass er nicht weiter ausgeben kann.
- Der übergeordnete Prozess wartet auf die Ausgabe, aber der untergeordnete Prozess steckt fest und bildet einen Deadlock.
communicate()
verwendet unabh?ngige Themen, um stdout
bzw. stderr
zu lesen, wodurch dieses Problem vermieden wird.
? Zusammenfassung: Schlüsselpunkte
- ? Verwenden Sie immer mit
communicate()
mit untergeordneten Prozessen (es sei denn, Sie wissen, was Sie tun). - ? Setzen Sie
text=True
, um die Verarbeitung von Zeichenfolgen zu erleichtern. - ?
timeout
verwenden, um das Warten unendlich zu verhindern. - ? überprüfen Sie
process.returncode
, um festzustellen, ob es erfolgreich ist. - ? Vermeiden Sie
shell=True
es sei denn, es ist erforderlich.
Grunds?tzlich diese gemeinsamen Szenarien. Popen
communicate()
ist eine der sichersten und kontrollierbarsten M?glichkeiten für Python, externe Befehle aufzurufen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython Subprozess Popen Communicate Beispiel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

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Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzz?hlung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzz?hlung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisf?rmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgel?st, wenn die Referenzzahl w?hrend des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer k?nnen das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzz?hlung verarbeitet werden, ist es integriert
