マルチプロセス操作にはシェル パイプラインまたはネイティブ Python を使用する必要がありますか?

Subprocess.Popen を使用して Python で複数のプロセスをパイプする

subprocess.Popen を使用してパイプ経由で複数のプロセスを接続しようとすると、タスクは次のようになります。パイプの作成をシェルに委任することで簡素化されます。次の Python コードを考えてみましょう:

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

この例では、シェルは awk プロセスと sort プロセスをパイプラインで接続する役割を果たします。これにより、複数のサブプロセスとパイプを直接管理する必要がなくなります。

外部ツールの必要性を排除

ただし、一部の専門家が示唆しているように、外部ツールの使用を避けることが有利なことがよくあります。 awk のようなツール。 Python でスクリプトを書き直すと、パフォーマンスが向上し、パイプライン処理に固有の複雑さが解消されます。例:

import subprocess

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

この Python ネイティブ スクリプトは、パイプラインや外部コマンドを必要とせずに同じ機能を実現します。コードを簡素化することで、エラーや曖昧さの可能性が減ります。

パイプラインを回避する理由

パイプラインは特定のシナリオでパフォーマンス上の利点をもたらしますが、多くの場合、不必要な機能が追加されます。コードの複雑さ。パイプラインの回避を検討する理由は次のとおりです。

• プロセス間のデータ転送により遅延が発生する可能性があります。
• 複数のプロセスの管理が必要となり、エラーが発生しやすくなります。
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• 大規模なデータセットを処理する場合はスケーラビリティが低下します。
• 小規模なデータセットでは必ずしも必要というわけではありませんdatasets.

結論

パイプライン処理をシェルに委任すると、シェルがパイプ作成プロセスを処理できるようになり、コードを簡素化できます。ただし、当面のタスクに外部ツールとパイプラインが必要かどうかを慎重に検討することが重要です。多くの場合、パイプラインと外部ツールを排除すると、コードの簡素化とパフォーマンスが向上します。

以上がマルチプロセス操作にはシェル パイプラインまたはネイティブ Python を使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。