python返回值
python利用python的subprocess模块执行外部命令,获取返回值

Standard Output: Standard Error: 'ls' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。
Proc
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p = subprocess.Popen('ping ', shell=True, stdout=subprocess.PIPE) out, err = municate() print out.splitlines()[24:27] for line in out.splitlines():
大佬您好我是51testing软件测试网编辑您这篇文章写的很好想要转载到我们平台上让更多的人看到我们会标书出处和作者希望您能同意非常感谢
python利用 python的 subprocess模块执行外部命令,获取返回 值
有时执行dos命令需要保存返回值
需要导入库subprocess
import subprocess
print line
splitlines 是个列表
可以切片操作
完整代码:
# 利用python的subprocess模块执行外部命令, 并捕获stdout, stderr的输出: # Python代码 import subprocess
# print ’popen3:’
def external_cmd(cmd, msg_in=''): try: proc = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, ) stdout_value, stderr_value = municate(msg_in) return stdout_value, stderr_value except ValueError as err: # log("ValueError: %s" % err) return None, None except IOError as err: # log("IOError: %s" % err) return None, None
python执行系统命令后获取返回值的几种方式集合

第三种况
output = commands.getstatusoutput('ps aux') print output
执行系统命令,并获取当前函数的返回值
以上这篇python执行系统命令后获取返回值的几种方式集合就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希 望大家多多支持。
执行系统命令,没有返回值
第二种情况
result = os.popen('ps aux') res = result.read() for line in res.splitlines(): print line
执行系统命令,可以获取执行系统命令的结果
p = subprocess.Popen('ps aux',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) out,err = municate() for line in out.splitlines(): print line
这篇文章主要介绍了python使用pandas处理大数据节省内存技巧文中通过示例代码介绍的非常详细对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python执 行 系 统 命 令 后 获 取 返 回 值 的 几 种 方 式 集 合
第一种情况
os.system('ps aux')
python多线程获取返回值判断结束进程

一、介绍随着计算机技术的不断发展,多线程编程已经成为了程序员们必备的技能之一。
在Python中,多线程编程更是得到了广泛的应用。
多线程能够提高程序的运行效率,使得程序能够更加充分地利用计算机的资源,但同时也会带来一些新的问题,其中一个就是获取返回值的问题。
二、Python多线程概述Python中多线程的实现可以通过threading模块来实现,通过创建多个线程,可以使得程序能够同时执行多个任务。
然而,由于Python的全局解释锁(GIL)限制,Python多线程并不能真正实现并行执行,但是在I/O密集型的任务中,多线程仍然能够提高程序运行效率。
三、多线程获取返回值的问题在多线程编程中,一个常见的问题就是如何获取多个线程的返回值,并且判断所有线程执行完毕后结束整个进程。
Python中的线程是无法直接获取返回值的,但是我们可以通过一些方法来实现获取返回值并判断线程是否执行完毕的功能。
四、多线程获取返回值的方法在Python中,有多种方法可以实现多线程获取返回值的功能,常用的方法有:1. 使用线程池线程池是Python标准库concurrent.futures中的一种多线程编程方式,通过使用线程池,我们可以很方便地获取每个线程的返回值,并且等待所有线程执行完毕后结束整个进程。
2. 使用Queue在Python中,Queue是一个线程安全的数据结构,因此我们可以通过Queue来实现多个线程之间的数据交换。
我们可以将每个线程的返回值放入Queue中,然后在主线程中判断Queue是否为空来判断所有线程是否执行完毕。
3. 使用线程同步机制Python中的线程同步机制包括锁、信号量、事件等,我们可以通过这些同步机制来实现多个线程之间的同步,从而实现获取返回值并判断线程是否执行完毕的功能。
五、示例代码下面是一个使用线程池来实现多线程获取返回值并判断线程执行完毕的示例代码:```pythonfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport timedef task(n):time.sleep(2)return n * nif __name__ == "__m本人n__":with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:future1 = executor.submit(task, 1)future2 = executor.submit(task, 2)future3 = executor.submit(task, 3)while True:if future1.done() and future2.done() and future3.done(): print("All threads are done")print("Result of future1: ", future1.result())print("Result of future2: ", future2.result())print("Result of future3: ", future3.result())break```六、总结通过上面的示例代码,我们可以看到,通过使用线程池,我们可以很方便地实现多线程获取返回值并判断线程执行完毕的功能。
python中的keys方法

python中的keys方法在Python中,`keys(`是一种内置方法,用于从字典中获取所有键的集合。
它返回一个可迭代的对象,该对象包含了字典中的所有键。
下面是一些关于`keys(`方法的重要信息:1. 语法:`dict.keys(`- 这里的`dict`是指字典对象,也就是要获取键集合的字典。
-方法名称后面跟着括号,表示调用该方法。
2.返回值:- `keys(`方法返回一个可迭代的对象,其中包含了字典中的所有键。
- 返回值的类型是`dict_keys`。
虽然这个对象看起来像一个列表,但它实际上是一个特殊类型的视图,它封装了字典中的键,并提供了一些方便的方法来访问和操纵这些键。
-返回的键集合是无序的,即它们没有特定的顺序。
3.使用方法:- 可以使用`for`循环遍历`keys(`方法返回的键集合。
- 可以将`dict_keys`对象转换为列表,以方便使用列表的相关方法。
下面是一些示例代码,演示了如何使用`keys(`方法:```python#创建一个字典my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}# 使用for循环遍历keys(方法返回的键集合for key in my_dict.keys(:print(key)#输出:#a#b#c# 将dict_keys对象转换为列表key_list = list(my_dict.keys()print(key_list)#输出:#['a','b','c']```总结:`keys(`方法是Python中用于获取字典键集合的方法。
它返回一个可迭代的对象,其中包含了字典中的所有键。
可以通过`for`循环遍历键集合,也可以将其转换为列表以方便使用列表的相关方法。
Python3_函数参数传递、可变与不可变对象、变量作用域、函数返回值

Python3_函数参数传递、可变与不可变对象、变量作⽤域、函数返回值参数传递:在 python 中,类型属于对象,变量是没有类型的:(变量都仅仅是⼀个对象的引⽤,没有类型之分)a=[1,2,3]a="Runoob"以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,⽽变量 a 是没有类型,它仅仅是⼀个对象的引⽤(⼀个指针),可以是指向 List 类型对象,也可以是指向 String 类型对象。
====================================================可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象:在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,⽽ list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这⾥实际是新⽣成⼀个 int 值对象 10,再让 a 指向它,⽽ 5 被丢弃,不是改变a的值,相当于新⽣成了a。
可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本⾝la没有动,只是其内部的⼀部分值被修改了。
====================================================python 函数的参数传递:不可变类型:类似 c++ 的值传递,如整数、字符串、元组。
如fun(a),传递的只是a的值,没有影响a对象本⾝。
⽐如在 fun(a)内部修改 a 的值,只是修改另⼀个复制的对象,不会影响 a 本⾝。
可变类型:类似 c++ 的引⽤传递,如列表,字典。
如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后fun外部的la也会受影响python 中⼀切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引⽤传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。
Python建立多线程任务并获取每个线程返回值

Python建⽴多线程任务并获取每个线程返回值1.进程和线程(1)进程是⼀个执⾏中的程序。
每个进程都拥有⾃⼰的地址空间、内存、数据栈以及其他⽤于跟踪执⾏的辅助数据。
进程也可以派⽣新的进程来执⾏其他任务,不过每个新进程都拥有⾃⼰的内存和数据栈,所以只能采⽤进程间通信(IPC)的⽅式共享信息。
(2)线程与进程类似,不过他们是在同⼀个进程下执⾏的,并共享相同的上下⽂。
线程⼀般是以并发⽅式执⾏的,但是在单核CPU中真正的并发是不可能的,:每个线程运⾏⼀⼩会⼉,然后让步给其他线(再次排队等待更多的CPU时间)。
但是,多线程访问同⼀⽚数据,由于访问的顺序不同可能导致结构不⼀致。
例如append(0-1)和print会同时有01PS:内存中可以有许多程序,但是在任意给定时刻只能有⼀个程序在运⾏。
同理,尽管Python 解释器中可以运⾏多个线程,但是在任意给定时刻只有⼀个线程会被解释器执⾏。
2.线程线程相关的模块有thread和threading,其中threading是thread的改进和升级版,且thread模块有⼀个致命的缺点,在主线程退出之后,所有其他线程都会在没有清理的情况下直接退出。
threading模块中加⼊守护线程概念,如果被指明为守护线程后主线程退出后不会等待守护线程执⾏完毕才吐出。
整个Python 程序(可以解读为:主线程)将在所有⾮守护线程退出之后才退出,换句话说,就是没有剩下存活的⾮守护线程时。
主线程和⼦线程分别是什么?举例?⽽主线程应该做⼀个好的管理者,负责了解每个单独的线程需要执⾏什么,每个派⽣的线程需要哪些数据或参数,这些线程执⾏完成后会提供什么结果。
这样,主线程就可以收集每个线程的结果,然后汇总成⼀个有意义的最终结果。
(1)单线程:我需要做两件事,只能做完⼀件再做第⼆件,排好队# -*-coding:utf-8-*-from time import ctime, sleepimport threadingloops = [4, 2]def loop(nloop,nsec):print('start loop', nloop, 'at :', ctime())sleep(nsec)print('done loop', nloop, 'at:', ctime())def main():print('start at',ctime())nloops = range(len(loops))for i in nloops:loop(i, loops[i])print('DONE AT:', ctime())if __name__ == '__main__':main() 返回结果:start at Sun Dec 3 12:10:52 2017start loop 0 at : Sun Dec 3 12:10:52 2017done loop 0 at: Sun Dec 3 12:10:56 2017start loop 1 at : Sun Dec 3 12:10:56 2017done loop 1 at: Sun Dec 3 12:10:58 2017DONE AT: Sun Dec 3 12:10:58 2017(2)多线程:(建⽴threads实例,传给他⼀个函数)# -*-coding:utf-8-*-from time import ctime, sleepimport threadingloops = [4, 2]def loop(nloop,nsec):print('start loop', nloop, 'at :', ctime())sleep(nsec)print('done loop', nloop, 'at:', ctime())def main():print('start at',ctime())threads = []nloops = range(len(loops))for i in nloops:t = threading.Thread(target=loop,args=(i,loops[i]))threads.append(t)for i in nloops: # start threads 此处并不会执⾏线程,⽽是将任务分发到每个线程,同步线程。
python如何实现函数的返回值_python中如何定义函数返回值
python如何实现函数的返回值_python中如何定义函数返回值Python中函数的返回值可以通过return语句来实现。
在Python中,我们可以使用def关键字来定义一个函数。
函数的定义以def关键字开头,后跟函数名和函数的参数列表。
参数列表以括号(括起来,多个参数之间使用逗号分隔。
在函数定义的下一行开始,可以编写函数的逻辑代码,即函数体。
当函数执行到return语句时,函数会立即停止执行,并将return语句后面的表达式作为函数的返回值返回给调用者。
返回值可以是任意类型的数据,包括整数、浮点数、字符串、列表、字典等。
下面是一个示例,演示了如何定义函数并返回一个整数值:```def add_numbers(a, b):sum = a + breturn sumresult = add_numbers(3, 4)print(result) # 输出:7```在上面的示例中,我们定义了一个函数`add_numbers`,它接受两个参数`a`和`b`,并将它们相加赋值给变量`sum`。
然后,我们使用return 语句将变量`sum`作为函数的返回值返回。
在函数调用的位置,我们将返回值赋给变量`result`,然后将`result`打印出来。
这样就可以看到函数的返回值了。
需要注意的是,return语句是一个可选的语句。
如果函数没有明确的return语句,那么函数将默认返回None。
除了返回单个值,函数还可以返回多个值。
在Python中,可以使用元组、列表或字典等数据结构来实现多个返回值。
下面是一个示例,演示了如何定义返回多个值的函数:```def get_name_and_age(:name = "Alice"age = 25return name, agename, age = get_name_and_ageprint(name) # 输出:Aliceprint(age) # 输出:25```在上面的示例中,我们定义了一个函数`get_name_and_age`,它没有参数。
python使用threading获取线程函数返回值的实现方法
python使⽤threading获取线程函数返回值的实现⽅法这篇⽂章主要介绍了使⽤threading获取线程函数返回值的实现⽅法,需要的朋友可以参考下threading⽤于提供线程相关的操作,线程是应⽤程序中⼯作的最⼩单元。
python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组,线程也不能被停⽌、暂停、恢复、中断。
threading模块提供的类: Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。
threading 模块提供的常⽤⽅法: threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回⼀个包含正在运⾏的线程的list。
正在运⾏指线程启动后、结束前,不包括启动前和终⽌后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运⾏的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。
threading 模块提供的常量: threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。
好了,正⽂开始:最近需要⽤python写⼀个环境搭建⼯具,多线程并⾏对环境各个部分执⾏⼀些操作,并最终知道这些并⾏执⾏的操作是否都执⾏成功了,也就是判断这些操作函数的返回值是否为0。
但是threading并没有显式的提供获取各个线程函数返回值的⽅法,只好⾃⼰动⼿,下⾯就介绍⼀下⾃⼰的实现⽅式。
⼀开始考虑到执⾏的操作可能有很多,⽽且后续会不断补充,因此先写了⼀个通⽤的多线程执⾏类,封装线程操作的基本⽅法,如下:import threadingclass MyThread(object):def __init__(self, func_list=None):#所有线程函数的返回值汇总,如果最后为0,说明全部成功self.ret_flag = 0self.func_list = func_listself.threads = []def set_thread_func_list(self, func_list):"""@note: func_list是⼀个list,每个元素是⼀个dict,有func和args两个参数"""self.func_list = func_listdef start(self):"""@note: 启动多线程执⾏,并阻塞到结束"""self.threads = []self.ret_flag = 0for func_dict in self.func_list:if func_dict["args"]:t = threading.Thread(target=func_dict["func"], args=func_dict["args"])else:t = threading.Thread(target=func_dict["func"])self.threads.append(t)for thread_obj in self.threads:thread_obj.start()for thread_obj in self.threads:thread_obj.join()def ret_value(self):"""@note: 所有线程函数的返回值之和,如果为0那么表⽰所有函数执⾏成功"""return self.ret_flagMyThread类会接受⼀个func_list参数,每个元素是⼀个dict,有func和args两个key,func是真正要执⾏的函数引⽤,args是函数的参数。
python通过多线程并获取返回值
python通过多线程并获取返回值以下是多线程获取返回值的⼀种实现⽅式# -*-coding:utf-8-*-from time import ctime, sleepimport threadingimport numpy as npimport collectionsloops = ['⼴州', '北京']t_list = ['01', '02', '03']cldas_sum = collections.deque()class MyThread(threading.Thread):def__init__(self, func, args, name=''):threading.Thread.__init__(self) = nameself.func = funcself.args = argsself.result = self.func(*self.args)def get_result(self):try:return self.resultexcept Exception:return Nonedef loop(nloop):for j in t_list:cldas_values = []for k in range(4):cldas_value = nloop + str(k)cldas_values.append(cldas_value)cldas_values.append(j)cldas_values.append(nloop)cldas_sum.append(cldas_values)print(id(cldas_values))#print(cldas_sum)return cldas_sumdef main():print('start at', ctime())threads = []nloops = range(len(loops))for i in nloops:t = MyThread(loop, (loops[i],), loop.__name__)threads.append(t)for i in nloops: # start threads 此处并不会执⾏线程,⽽是将任务分发到每个线程,同步线程。
python多返回值类型定义
一、Python的多返回值概念在Python的函数中,可以返回多个值,这种函数称为多返回值函数。
多个返回值可以被打包成一个元组(tuple)返回,也可以使用列表(list)来返回多个值。
在函数调用时,可以使用多个变量来接收函数的多个返回值。
二、多返回值的定义方式1. 使用元组返回多个值```pythondef get_info():name = 'Alice'age = 25gender = 'Female'return name, age, genderinfo = get_info()print(info)```2. 使用列表返回多个值```pythondef get_info():name = 'Bob'age = 30gender = 'Male'return [name, age, gender]info = get_info()print(info)```三、使用多返回值的优势1. 函数的灵活性增加:使用多返回值可以灵活地返回多种类型的数据,增加函数的通用性和适用性。
2. 减少全局变量的使用:使用多返回值可以避免过多使用全局变量,在一定程度上提高了代码的封装性和可维护性。
3. 代码的简洁性:通过使用多返回值,可以简化代码逻辑,提高代码的可读性和可维护性。
四、多返回值函数的应用场景1. 数据处理函数:在数据处理的函数中,经常需要返回多个处理结果,使用多返回值函数可以方便地返回多个结果。
2. 系统调用函数:在与操作系统交互的函数中,可能需要返回多个系统状态或结果,使用多返回值函数可以方便地获取多个返回值。
3. 接口函数:在与外部接口交互的函数中,可能需要返回多个接口信息或状态,使用多返回值函数可以方便地获取多个返回值。
五、使用注意事项1. 返回值的顺序应当明确:在定义多返回值函数时,应当清晰地定义返回值的顺序,并在调用函数时正确地解析返回值。
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[cpp]view plaincopyprint?1.#include <iostream>2.#include <Python.h>3.ing namespace std;5.6.void HelloWorld();7.void Add();8.void TestTransferDict();9.void TestClass();10.11.int main()12.{13.cout << "Starting Test..." << endl;14.15.cout << "HelloWorld()-------------" << endl;16.HelloWorld();17.cout << "Add()--------------------" << endl;18.Add();19.cout << "TestDict-----------------" << endl;20.TestTransferDict();21.cout << "TestClass----------------" << endl;22.TestClass();23.24.system("pause");25.return 0;26.}27.28.//调用输出"Hello World"函数29.void HelloWorld()30.{31.Py_Initialize();//使用python之前,要调用Py_Initialize();这个函数进行初始化32.PyObject * pModule = NULL;//声明变量33.PyObject * pFunc = NULL;//声明变量34.pModule =PyImport_ImportModule("Test001");//这里是要调用的Python文件名35.pFunc= PyObject_GetAttrString(pModule, "HelloWorld"); //这里是要调用的函数名36.PyEval_CallObject(pFunc, NULL); //调用函数,NULL表示参数为空37.Py_Finalize();//调用Py_Finalize,这个和Py_Initialize相对应的.38.}39.40.//调用Add函数,传两个int型参数41.void Add()42.{43.Py_Initialize();44.45.PyObject * pModule = NULL;46.PyObject * pFunc = NULL;47.pModule =PyImport_ImportModule("Test001");//Test001:Python文件名48.pFunc= PyObject_GetAttrString(pModule,"add");//Add:Python文件中的函数名 //创建参数49.PyObject *pArgs = PyTuple_New(2); //函数调用的参数传递均是以元组的形式打包的,2表示参数个数50.PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("i", 5));//0---序号i表示创建int型变量51.PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("i", 7));//1---序号//返回值52.PyObject *pReturn = NULL;53.pReturn = PyEval_CallObject(pFunc, pArgs);//调用函数54.//将返回值转换为int类型55.int result;56.PyArg_Parse(pReturn, "i", &result);//i表示转换成int型变量57.cout << "5+7 = " << result << endl;58.59.Py_Finalize();60.}61.62.//参数传递的类型为字典63.void TestTransferDict()64.{65.Py_Initialize();66.67.PyObject * pModule = NULL;68.PyObject * pFunc = NULL;69.pModule =PyImport_ImportModule("Test001");//Test001:Python文件名70.pFunc= PyObject_GetAttrString(pModule, "TestDict"); //Add:Python文件中的函数名71.//创建参数:72.PyObject *pArgs = PyTuple_New(1);73.PyObject *pDict = PyDict_New(); //创建字典类型变量74.PyDict_SetItemString(pDict, "Name", Py_BuildValue("s", "WangYao")); //往字典类型变量中填充数据75.PyDict_SetItemString(pDict, "Age", Py_BuildValue("i", 25)); //往字典类型变量中填充数据76.PyTuple_SetItem(pArgs, 0, pDict);//0---序号将字典类型变量添加到参数元组中77.//返回值78.PyObject *pReturn = NULL;79.pReturn = PyEval_CallObject(pFunc, pArgs);//调用函数80.//处理返回值:81.int size = PyDict_Size(pReturn);82.cout << "返回字典的大小为: " << size << endl;83.PyObject *pNewAge = PyDict_GetItemString(pReturn, "Age");84.int newAge;85.PyArg_Parse(pNewAge, "i", &newAge);86.cout << "True Age: " << newAge << endl;87.88.Py_Finalize();89.}90.91.//测试类92.void TestClass()93.{94.Py_Initialize();95.96.PyObject * pModule = NULL;97.PyObject * pFunc = NULL;98.pModule =PyImport_ImportModule("Test001");//Test001:Python文件名99.pFunc= PyObject_GetAttrString(pModule, "TestDict"); //Add:Python文件中的函数名100.//获取Person类101.PyObject *pClassPerson = PyObject_GetAttrString(pModule, "Person");102.//创建Person类的实例103.PyObject *pInstancePerson = PyInstance_New(pClassPerson, NULL, NULL);104.//调用方法105.PyObject_CallMethod(pInstancePerson, "greet", "s", "Hello Kitty"); //s表示传递的是字符串,值为"Hello Kitty"106.107.Py_Finalize();108.}4. python代码[python]view plaincopyprint?1.#Test001.py2.def HelloWorld():3.print"Hello World"4.def add(a, b):5.return a+b6.def TestDict(dict):7.print dict8. dict["Age"] = 179.return dict10.class Person:11.def greet(self, greetStr):12.print greetStr13.#print add(5,7)14.#a = raw_input("Enter To Continue...")。