我正在编写一个包装器来通过Python(2.7.2)自动化一些Android ADB shell命令.因为,在某些情况下,我需要异步运行命令,我使用子进程.Popen方法来发出shell命令.
我遇到[command, args]了Popen方法参数格式化的问题,其中需要命令/ args拆分在Windows和Linux之间是不同的:
# sample command with parameters
cmd = 'adb -s <serialnumber> shell ls /system'
# Windows:
s = subprocess.Popen(cmd.split(), shell=False) # command is split into args by spaces
# Linux:
s = subprocess.Popen([cmd], shell=False) # command is a list of length 1 containing whole command as single string
我尝试使用shlex .split(),带有posix标志:
# Windows
posix = False
print shlex.split(cmd, posix = posix), posix
# Linux
posix = True
print shlex.split(cmd, …我刚开始学习kivy，我对ObjectProperty类的用法以及如何将None作为参数感到非常困惑。有人可以解释一下吗？我在kivy教程中找到了它：
class PongGame(Widget):
ball = ObjectProperty(None)
def update(self, dt):
self.ball.move()
# bounce off top and bottom
if (self.ball.y < 0) or (self.ball.top > self.height):
self.ball.velocity_y *= -1
# bounce off left and right
if (self.ball.x < 0) or (self.ball.right > self.width):
self.ball.velocity_x *= -1
我正在尝试在管理进程下启动数据队列服务器(以便以后可以将其转换为服务),并且虽然数据队列服务器功能在主进程中正常工作,但它在使用创建的进程中不起作用multiprocessing.Process.
dataQueueServer和dataQueueClient代码基于此处多处理模块文档中的代码.
当自己运行时,dataQueueServer运行良好.然而,在使用中运行时multiprocessing.Process的start()在mpquueue,它不工作(当与客户端进行测试).我正在使用dataQueueClient而没有更改来测试这两种情况.
代码确实达到了serve_forever两种情况,所以我认为服务器正在运行,但有些东西阻止它在mpqueue情况下与客户端进行通信.
我已经serve_forever()在线程下放置了运行该部件的循环,因此它可以停止.
这是代码:
mpqueue#这是尝试在子进程中生成服务器的"管理器"进程
import time
import multiprocessing
import threading
import dataQueueServer
class Printer():
def __init__(self):
self.lock = threading.Lock()
def tsprint(self, text):
with self.lock:
print text
class QueueServer(multiprocessing.Process):
def __init__(self, name = '', printer = None):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.name = name
self.printer = printer
self.ml = dataQueueServer.MainLoop(name = 'ml', printer = self.printer)
def run(self):
self.printer.tsprint(self.ml)
self.ml.start()
def stop(self):
self.ml.stop() …我有一个应用程序，同时使用grequests和multiprocessing.managers用于IPC通信和异步通信的RESTful HTTP上的组合。
似乎grequests在使用gevent.monkey的patch_all()方法中，破坏multiprocessing.connection了multiprocessing.manager.SyncManager类及其派生类使用的模块。
这显然不是一个孤立的问题，而是影响任何使用情况下实现multiprocessing.connetion，比如multiprocessing.pool，例如。
深入研究中的代码gevent/monkey.py，我发现与stdlib socket模块的交换gevent.socket是造成损坏的原因。可以在gevent/monkey.py以下patch_socket()功能的第115行找到：
def patch_socket(dns=True, aggressive=True):
"""Replace the standard socket object with gevent's cooperative sockets.
...
_socket.socket = socket.socket # This line breaks multiprocessing.connection!
...
我的问题是，为什么此交换中断multiprocessing.connection，并且使用gevent.socket代替stdlib的socket模块有什么优势？也就是说，不修补socket模块会导致什么性能损失（如果有）？
Traceback (most recent call last):
File "clientWithGeventMonkeyPatch.py", line 49, in <module>
client = GetClient(host, port, …