Runtime调用python程序后返回io流获取结果耗时很长

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mob64ca12ef5efc 2024-03-19 03:27:32 ©著作权

文章标签 外部程序 Python python 文章分类 Python 后端开发

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提高Python程序中Runtime调用IO流获取结果的效率

在实际的软件开发中，我们经常会遇到需要调用外部程序来完成某些任务的情况。Python中的subprocess模块提供了一种方便的方式来调用外部程序，并获取其输出结果。然而，有时候我们发现当我们使用subprocess模块调用外部程序并获取其输出时，耗时较长。本文将介绍一些方法来提高Python程序中调用IO流获取结果的效率。

问题描述

在Python程序中，当我们使用subprocess模块调用外部程序并获取其输出时，可能会出现耗时较长的情况。这种情况通常发生在我们调用外部程序的输出较大，或者外部程序运行时间较长的情况下。导致这种情况发生的原因有很多，比如IO阻塞、数据传输速度慢等。

代码示例

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用subprocess模块调用ls命令，并获取其输出：

import subprocess

proc = subprocess.Popen(['ls'], stdout=subprocess.PIPE)
output, _ = proc.communicate()

print(output.decode())

上面的代码调用了ls命令，并获取其输出结果。然而，当我们调用外部程序的输出较大时，可能会导致耗时较长的情况。

提高效率的方法

使用`subprocess.Popen`的`stdin`, `stdout`, `stderr`参数

subprocess.Popen函数提供了stdin, stdout, stderr参数，可以用来指定子进程的标准输入、标准输出和标准错误。我们可以通过这些参数来提高程序的效率。

import subprocess

proc = subprocess.Popen(['ls'], stdout=subprocess.PIPE)
output, _ = proc.communicate()

print(output.decode())

使用`select`模块

select模块可以帮助我们监视多个文件描述符，并在其中任何一个文件描述符准备好读写时通知我们。我们可以利用select模块来提高程序的效率。

import subprocess
import select

proc = subprocess.Popen(['ls'], stdout=subprocess.PIPE)
rlist, _, _ = select.select([proc.stdout], [], [])

output = proc.stdout.read()
print(output.decode())

使用`asyncio`模块

asyncio模块是Python的异步IO库，可以帮助我们实现异步IO操作。我们可以使用asyncio模块来提高程序的效率。

import asyncio

async def run_command():
    proc = await asyncio.create_subprocess_exec('ls', stdout=asyncio.subprocess.PIPE)
    stdout, _ = await proc.communicate()
    return stdout

output = asyncio.run(run_command())
print(output.decode())