Sollte ich Shell-Pipelining oder natives Python für Multiprozessvorgänge verwenden?

Mehrere Prozesse in Python mithilfe von Subprocess.Popen weiterleiten

Beim Versuch, mehrere Prozesse über Pipes mithilfe von subprocess.Popen zu verbinden, kann die Aufgabe sein vereinfacht, indem die Pipe-Erstellung an die Shell delegiert wird. Betrachten Sie den folgenden Python-Code:

awk_sort = subprocess.Popen("awk -f script.awk | sort > outfile.txt",
    stdin=subprocess.PIPE, shell=True)
awk_sort.communicate(b"input data\n")

In diesem Beispiel ist die Shell dafür verantwortlich, die Prozesse awk und sort mit einer Pipeline zu verbinden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, mehrere Unterprozesse und Pipes direkt zu verwalten.

Dadurch entfällt die Notwendigkeit externer Tools

Wie einige Experten vorschlagen, ist es jedoch oft von Vorteil, die Verwendung externer Tools zu vermeiden Tools wie awk. Das Umschreiben des Skripts in Python kann die Leistung verbessern und die mit dem Pipelining verbundene Komplexität beseitigen. Zum Beispiel:

import subprocess

p = subprocess.Popen("sort", stdin=subprocess.PIPE, stdout=open("outfile.txt", "w"))
p.communicate(b"input data\n")

Dieses Python-native Skript erreicht die gleiche Funktionalität, ohne dass Pipelining oder externe Befehle erforderlich sind. Durch die Vereinfachung des Codes wird das Potenzial für Fehler und Unklarheiten verringert.

Gründe für die Vermeidung von Pipelining

Während Pipelining in bestimmten Szenarien Leistungsvorteile bieten kann, führt es oft zu unnötigen Problemen Komplexität des Codes. Hier sind einige Gründe, die Vermeidung von Pipelining in Betracht zu ziehen:

• Es kann aufgrund der Datenübertragung zwischen Prozessen zu Latenzen führen.
• Es erfordert die Verwaltung mehrerer Prozesse, was fehleranfällig sein kann.
• Es ist weniger skalierbar, wenn große Datensätze verarbeitet werden.
• Bei kleinen ist es nicht immer notwendig Datensätze.

Fazit

Das Delegieren von Pipelining an die Shell kann den Code vereinfachen, indem die Shell den Pipe-Erstellungsprozess übernehmen kann. Es ist jedoch wichtig, sorgfältig abzuwägen, ob für die jeweilige Aufgabe externe Tools und Pipelines erforderlich sind. In vielen Fällen kann die Eliminierung von Pipelining und externen Tools die Einfachheit und Leistung des Codes verbessern.

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