在此Python腳本中，多個'cat | zgrep' 指令在遠端伺服器上依序執行，並單獨收集它們的輸出以進行處理。然而，為了提高效率，我們的目標是並行執行這些命令。
與使用多處理或執行緒相反，您可以使用下列方法並行執行子程序：
<code class="python">#!/usr/bin/env python
from subprocess import Popen
# create a list of subprocesses
processes = [Popen("echo {i:d}; sleep 2; echo {i:d}".format(i=i), shell=True) for i in range(5)]
# collect statuses of subprocesses
exitcodes = [p.wait() for p in processes]</code>此程式碼同時啟動五個shell 命令並收集它們的退出代碼。請注意，在此上下文中不需要 & 字符，因為 Popen 預設不等待命令完成。您必須明確呼叫 .wait() 來檢索其狀態。
雖然順序收集子程序的輸出很方便，但如果需要，您也可以使用執行緒進行平行收集。考慮以下範例：
<code class="python">#!/usr/bin/env python
from multiprocessing.dummy import Pool # thread pool
from subprocess import Popen, PIPE, STDOUT
# create a list of subprocesses with output handling
processes = [Popen("echo {i:d}; sleep 2; echo {i:d}".format(i=i), shell=True,
stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=STDOUT, close_fds=True)
for i in range(5)]
# collect outputs in parallel
def get_lines(process):
return process.communicate()[0].splitlines()
outputs = Pool(len(processes)).map(get_lines, processes)</code>此程式碼並行運行子程序並使用執行緒同時收集其輸出。
適用於 Python 版本 3.8 和如上所述，asyncio 提供了一種並發執行子進程的優雅方式。下面是一個範例：
<code class="python">#!/usr/bin/env python3
import asyncio
import sys
from subprocess import PIPE, STDOUT
async def get_lines(shell_command):
p = await asyncio.create_subprocess_shell(
shell_command, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=STDOUT
)
return (await p.communicate())[0].splitlines()
async def main():
# create a list of coroutines for subprocess execution
coros = [get_lines(f'"{sys.executable}" -c "print({i:d}); import time; time.sleep({i:d})"') for i in range(5)]
# get subprocess outputs in parallel
print(await asyncio.gather(*coros))
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())</code>此程式碼示範如何在單一執行緒中同時執行子進程。
透過實作這些方法，您可以透過執行多個 ' 來顯著提高腳本的效率。貓 | zgrep' 在遠端伺服器上並行執行命令。
以上是如何執行多個\'cat | zgrep\' 在 Python 中同時執行指令？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
