subprocess.Popen
机制使用基础文件描述符而不是类文件对象来编写其stdout/stderr
。我需要同时捕获stdout
和stderr
,同时仍然将它们显示在控制台上。
如何创建Popen可以使用的文件描述符,以便我这样做?
答案 0 :(得分:1)
上下文:您指定的 stdin , stdout , stderr 对象的subprocess
uses the raw file descriptors ,因为it passes them down to POSIX。如果您使用subprocess.PIPE
,则会创建一个os.pipe()
的新管道。此外,Popen.communicate
读取直到流的末尾,如果您想将数据传输到其他位置,这可能是不可取的。
由于您要将输出打印到 stdout ,我假设它是文本输出。您需要在encoding
errors
中使用universal_newlines
,Popen
或subprocess
将文件视为文本(请参阅docs)。< / p>
import subprocess
p = subprocess.Popen(
'/usr/bin/whoami',
stdout=subprocess.PIPE, # Control stdout
universal_newlines=True # Files opened in text mode
)
# Pipe the data somewhere else too, e.g.: a log file
with open('subprocess.log', 'w') as logfile:
# p.poll() returns the return code when `p` exits
while p.poll() is None:
line = p.stdout.readline()
# one to our stdout (readline includes the \n)
print(line, end='')
# one to the logfile
logfile.write(line)
可以使用相同的技术来操作 stderr ,例如,将file=sys.stderr
传递给print
。请注意,您也可以直接传递来自您自己的 stdin :
subprocess.Popen('/usr/bin/whoami', stdin=sys.stdin, stdout=subprocess.PIPE, ...)
毕竟,标准流只包装文件描述符。如果读到行的末尾不适合您期望的输出类型,则只需read
一个非常短的缓冲区。
如果您同时需要 stdout 和 stderr ,则会出现一个只能一次读取的问题。
一种可能性是使用os.set_blocking
使管道不阻塞,以便在没有数据时立即返回任何read
方法。这允许您在流之间交替
另一种可能性是,有两个独立的线程处理 stdout 和 stderr ;但是有一种更简单的方法可以通过aysncio
module:
import asyncio
import sys
PROCESS_PATH = '/bin/mixed_output'
class MultiplexProtocol(asyncio.SubprocessProtocol):
def __init__(self, exit_future):
self.exit_future = exit_future
def pipe_data_received(self, fd, data):
if fd == sys.stdout.fileno():
print(data.decode('utf-8'), file=sys.stdout, end='')
elif fd == sys.stderr.fileno():
print(data.decode('utf-8'), file=sys.stderr, end='')
def process_exited(self):
self.exit_future.set_result(True)
async def launch_subprocess(loop):
# Future marking the end of the process
exit_future = asyncio.Future(loop=loop)
# Use asyncio's subprocess
create_subp = loop.subprocess_exec(
lambda: MultiplexProtocol(exit_future),
PROCESS_PATH,
stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
stderr=asyncio.subprocess.PIPE,
stdin=None
)
transport, protocol = await create_subp
await exit_future
# Close the pipes
transport.close()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(launch_subprocess(loop))
这比在主机进程中不断循环以将数据传输到其他流所消耗的CPU少得多,因为MultiplexProtocol.pipe_data_received
仅在需要时被调用。