本教程深入探讨如何在Python中使用`subprocess`模块管理外部脚本的执行，特别是处理复杂的I/O需求。我们将介绍如何通过多线程和`Queue`实现对子进程`stdout`和`stderr`的非阻塞式读取，以及如何结合`process.communicate(timeout)`实现子进程的定时执行和输出收集。文章将提供详细的代码示例，并讨论该方法的优点、局限性及注意事项，帮助开发者有效控制外部程序的生命周期和数据流。
Python子进程高级管理：非阻塞I/O与定时执行外部脚本
在Python开发中，我们经常需要执行外部程序或脚本，并与其进行数据交互。subprocess模块是Python处理此类任务的标准工具，它允许我们创建子进程、连接它们的输入/输出/错误管道，并获取它们的返回码。然而，当涉及到非阻塞I/O、实时数据轮询或在特定时间后终止子进程等高级场景时，subprocess的直接使用可能会遇到挑战。
本教程将详细介绍如何构建一个健壮的子进程管理器，它能够：
- 在程序启动时向子进程提供一次性输入（stdin）。
- 在单独的线程中非阻塞地读取子进程的标准输出（stdout）和标准错误（stderr）。
- 限制子进程的运行时间，并在超时后终止它。
- 在子进程结束后（或超时后）收集并打印其所有输出。
挑战：阻塞式I/O与交互性
subprocess.Popen对象提供的stdout和stderr管道在默认情况下是阻塞的。这意味着，如果你尝试使用process.stdout.readline()或process.stdout.read()读取数据，如果管道中没有足够的数据（例如，直到遇到换行符或达到指定字节数），你的主程序将会暂停，直到数据可用或子进程终止。
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这对于需要实时轮询输出或在子进程等待输入时同时进行其他操作的场景来说是不可接受的。例如，如果子进程打印了一部分内容但没有换行符，readline()将一直等待，导致程序卡死。
核心概念：非阻塞读取与多线程
为了解决阻塞式I/O的问题，我们可以采用以下策略：
- 多线程读取： 为每个输出流（stdout和stderr）创建一个独立的线程。这些线程的唯一职责是从对应的管道中读取数据。
- 非阻塞读取操作： 在读取线程中，使用io.open结合文件描述符和stream.read1()进行非阻塞读取。stream.read1()会读取管道中当前可用的数据，而不会无限期等待。
- 数据队列： 读取到的数据块被放入一个queue.Queue中，供主线程或其他消费者线程随时获取，而不会阻塞读取线程。
- close_fds=False： 在subprocess.Popen中设置close_fds=False至关重要，它确保子进程的文件描述符不会在创建时被关闭，从而允许io.open通过文件描述符重新打开管道。
解决方案实现
我们将通过一个Runner类来封装子进程管理逻辑。
Runner 类结构
import subprocess
from queue import Queue, Empty
from threading import Thread
from typing import IO
import io
import time # 引入time模块用于演示
class Runner:
def __init__(self, stdin_input: str):
"""
初始化Runner，启动子进程并提供初始stdin输入。
:param stdin_input: 要发送给子进程的初始stdin字符串。
"""
self.process = subprocess.Popen(
"python x.py", # 注意：这里假设x.py在当前目录，且python命令可用
stdin=subprocess.PIPE,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE,
bufsize=1, # 
