Оптимизация в Python. Джейд Картер

Запуск внешних процессов: Вы можете запускать любые внешние программы и скрипты из Python, включая команды командной строки, исполняемые файлы и другие интерпретируемые языки.

      2. Взаимодействие с процессами: Модуль `subprocess` предоставляет средства для взаимодействия с запущенными процессами, включая передачу входных данных, чтение вывода и управление процессом.

      3. Ожидание завершения процессов: Вы можете дождаться завершения внешнего процесса перед продолжением выполнения вашей программы. Это полезно для синхронизации действий.

      4. Захват вывода процесса: Вы можете получать вывод внешних процессов и использовать его в вашей программе. Это полезно, например, для обработки вывода командной строки.

      Разберем пример использования модуля `subprocess` для выполнения команды командной строки и получения ее вывода:

      ```python

      import subprocess

      # Вызываем команду "ls" для отображения содержимого текущей директории

      result = subprocess.run(["ls", "-l"], capture_output=True, text=True, check=True)

      # Выводим результат

      print("Статус кода:", result.returncode)

      print("Вывод команды:")

      print(result.stdout)

      ```

      Этот код запускает команду "ls -l" (показать содержимое текущей директории с дополнительной информацией) и выводит ее результат. Вы можете использовать модуль `subprocess` для автоматизации и оптимизации выполнения внешних команд и процессов из Python.

      6. Модуль `multiprocessing`

      Модуль `multiprocessing` в Python предоставляет мощные средства для параллельного выполнения кода, что может существенно увеличить производительность многозадачных приложений. Этот модуль позволяет создавать и управлять процессами в Python, что особенно полезно при выполнении вычислительно интенсивных операций. Вот некоторые ключевые возможности и преимущества модуля `multiprocessing`:

      – Параллельное выполнение: Модуль `multiprocessing` позволяет выполнять функции параллельно в отдельных процессах. Это может увеличить производительность, особенно на многоядерных системах.

      – Изолированные процессы: Каждый процесс работает в своем собственном адресном пространстве, что обеспечивает изоляцию и безопасность.

      – Многозадачность: Модуль `multiprocessing` поддерживает выполнение множества задач одновременно, что особенно полезно в приложениях, где требуется обработка множества задач одновременно.

      – Управление процессами: Вы можете создавать, запускать, завершать и управлять процессами, а также обмениваться данными между ними.

      Ниже приведен пример использования модуля `multiprocessing` для параллельного выполнения функции на нескольких процессорах:

      ```python

      import multiprocessing

      # Функция, которую мы хотим выполнить параллельно

      def square(n):

      return n n

      if __name__ == "__main__":

      # Создаем пул процессов

      pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

      # Задаем входные данные

      numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

      # Параллельно выполняем функцию square для каждого элемента

      results = pool.map(square, numbers)

      # Завершаем пул процессов

      pool.close()

      pool.join()

      print("Результаты:", results)

      ```

      В