執行多個'cat | zgrep' 同時執行指令

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。

使用不含執行緒的子程序

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：

#!/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]

此程式碼同時啟動五個 shell 指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。

具有輸出收集的子程序

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並行收集。考慮以下範例：

#!/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)

此程式碼並行執行子程序並使用執行緒同時收集其輸出。

基於非同步的平行執行

對於 Python 3.8 及更高版本，asyncio 提供了一種並發執行子程序的優雅方式。這是一個例子：

#!/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())

此程式碼示範如何在單一執行緒中同時執行子程序。

透過實作這些方法，您可以透過執行多個子進程來顯著提高腳本的效率'貓| zgrep' 在遠端伺服器上並行命令。