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python - subprocess.check_output 没有高内存使用

coder 2023-06-04 原文

在我当前的项目中，我有一个网络服务器，它调用 Linux 命令来获取然后显示在网站上的信息。我遇到的问题是网络服务器运行在只有 256 MB RAM 的微型嵌入式设备(它基本上是设备的配置工具)上。网络服务器本身确实占用了我该设备上一半以上的可用 RAM。

现在，当我尝试使用 subprocess.check_output() 调用命令时，fork 很快就会使 RAM 使用量翻倍(据我所知，因为它克隆了父进程或其他东西)，从而使整个事情崩溃了一个“Out of Memory”，虽然被调用的进程很小。

由于该设备使用相当便宜的闪存芯片，如果过度使用这些芯片会失效，我不想使用任何交换解决方案或其他基于增加虚拟内存的解决方案。

到目前为止，我尝试做的是在程序开始时打开一个 sh session ，当它的内存使用率仍然很低时，然后将命令写入该 sh session 并读取输出。这有点工作，但它很不稳定，因为错误的“退出”或类似的东西可能会使整个事情崩溃。

有没有类似于 subprocess.check_output() 的解决方案不会使我的内存使用量翻倍？

最佳答案

所以在 J.F. Sebastian 的帮助下，我想通了。

这是我最后使用的代码:

from multiprocessing import Process, Queue
from subprocess import check_output, CalledProcessError

def cmdloop(inQueue,outQueue):
    while True:
        command = inQueue.get()
        try:
            result = check_output(command,shell=True)
        except CalledProcessError as e:
            result = e

        outQueue.put(result)

inQueue = Queue()
outQueue = Queue()
cmdHostProcess = Process(target=cmdloop, args=(inQueue,outQueue,))
cmdHostProcess.start()

def callCommand(command):
    inQueue.put(command)
    return outQueue.get()

def killCmdHostProcess():
    cmdHostProcess.terminate()

在 Python 3.4+ 中，我本可以使用 multiprocessing.set_start_method('forkserver')，但由于它在 Python 2.7 上运行，因此遗憾的是不可用。

这仍然大大减少了我的内存使用量，并以干净的方式解决了问题。非常感谢您的帮助!

关于python - subprocess.check_output 没有高内存使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30847502/

有高check_outputsectionoutQueuepythonlinuxmemorysubprocess

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