python得subprocess模块

本文介绍Python中subprocess模块的使用方法,包括subprocess.call、subprocess.check_output和subprocess.Popen等函数的应用场景及参数说明,并对比了它们与os.system和os.popen的区别。

os.system和os.popen等在2.6后不被推荐了,替代得是subprocess模块。

--- subprocess.call全面取代os.system. call得第一个参数推荐是一个列表,如call(['ls', '-l']) OR call(['python', 'test.py', 'file'])。如果第一个参数为字符串,那么在不加选项shell=True得时候只能是子程序得二进制执行文件路径,如call('./src/test.py')。 如果要传参数给执行文件,那就需要加shell=True选项,如call('test.py arg1 arg2', shell=True)。

result = call(...) 中  返回值result是子进程得exit code。成功执行退出返回0, 失败 > 0。另外,貌似子进程被信号中断返回-1(没验证)。


---subprocess.check_output() 和call一样启动子进程,但是check_output返回得是子进程标准输入,以长字符串得形势返回。从2.7版本开始可用,2.6向后还是只能os.popen().readline()获取子进程输出。

--- subprocess.Popen() 是Popen类构造函数。Popen()得参数用法和call()一样,但是Popen()可以将子进程得输出放到PIPE里,方便父进程或其它进程使用。 如:

p = Popen('ls -l', shell=True, stdout=PIPE)

p.stdout.readlines()将以列表返回ls -l得输出, 每一行输出是列表得一项。

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
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