a=subprocess.Popen(execution, bufsize=0, stdout=PIPE, stdin=PIPE, stderr=STDOUT, shell=False) con=a.stdout.readline() if (con.decode("utf-8").count("FATAL ERROR: Network error: Connection timed out")==0): a.stdin.write(b"con rout 1 ") print(a.stdout.readline().decode("utf-8")...
3 ret=subprocess.Popen("python",stdin=subprocess.PIPE, 4 stdout=subprocess.PIPE, 5 stderr=subprocess.PIPE, 6 universal_newlines=True) 7 ret.stdin.write("print(1)\n") 8 ret.stdin.write("print(11)\n") 9 ret.stdin.close() 10 #communicate会将stdout和stderr的内容放在一个元祖中 11 out_...
1、subproc.stdin.write不会输出 2、subproc.communicate会输出
subproc.stdin.write不会输出 subproc.communicate会输出
使用communicate() 而非 .stdin.write, .stdout.read 或者 .stderr.read 来避免由于任意其他 OS 管道缓冲区被子进程填满阻塞而导致的死锁。 错误捕获 Popen 还可以像使用 popen3()一样,同时监视 stdout 和 stderr 流。 import subprocess print('popen3:') ...
process = subprocess.Popen(["python", "-u"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True, universal_newlines=True) # 写入数据到标准输入 process.stdin.write("print('Hello from child process')\n")
通过打印发现,应该是在 pipe.stdin.write 结束之后。 应该就是在执行 self.pipe.stdin.write (‘% s\n’ % command) results = self.pipe.stdout.readline().strip()。 但是添加 sleep 0.05 毫秒可以明显减少卡顿次数,但是无法根除。可能频率下降 30% 或 50%。
stdin.write('print(3) \n') >>> out,err = obj.communicate() >>> print(out) 1 2 3 >>> print(err) 实例3 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 >>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) >>> ...
python import subprocess 启动子进程，假设命令行计算器程序名为"calc"process = subprocess.Popen(['calc'], stdin=subprocess.PIPE)准备要输入的内容列表 inputs = ["1 + 1\n", "2 * 3\n", "4 / 2\n"]反复输入内容 for input_data in inputs:process.stdin.write(input_data.encode('...
obj= subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) obj.stdin.write(b"print(1);")#无;会有报错 obj.stdin.write(b"print(2);")#无; obj.stdin.write(b"print(3);")#无; obj.stdin.write(b"print(4);")#无; ...