Python subprocess.Popen.communication与大数据集不有效？

我知道communicate（）将等待进程完成，将数据存储在内存缓冲区中并返回。我认为下面的代码不会很有效，因为我想查询所有感兴趣的RPM并收集每个RPM的信息。这将涉及一台服务器上约15 RPM，一个组中最多200台服务器

我想在Linux中查询RPM数据库，从每个.RPM中获取信息并存储它

在Linux中，我会这样做：

rpm -qa --qf '%{NAME} %{VERSION} %{RELEASE}\n' | grep this

我可以使用RPM提供的所有--queryformat

我用Python编写了这个程序，它很有效。但我想让它变得简单

def getrpms():
queryall = []
rpmqa = subprocess.Popen(['rpm', '-qa'], stdout=subprocess.PIPE,)
grep = subprocess.Popen(['grep', 'stuff'], stdin=rpmqa.stdout, stdout=subprocess.PIPE,)
sort = subprocess.Popen(['sort', '-r'], stdin=grep.stdout, stdout=subprocess.PIPE,)
end_of_pipe = sort.stdout

for line in end_of_pipe:
    queryall.append(line.strip())
return queryall

def rpminfo():
for rpm in getrpms():
    command = "rpm -qi {} ".format(rpm)
    args = shlex.split(command)
    p = subprocess.Popen(args, stdout=subprocess.PIPE)
    pl = p.communicate()    # returns a tuple
    print pl

我怎样才能使它更有效率？我看到我可以使用线程和流，但我不知道如何使用

注意，读取的数据缓冲在内存中，因此，如果数据大小较大或不受限制，请不要使用此方法

在这种情况下，“大”是模糊的，但它往往意味着多兆字节，如果不是更多的话。单个rpm的

rpm-qi

的输出不应接近该大小。我不会担心这里的效率

除此之外，不需要将命令行构建为一个字符串来再次拆分它。创建要启动的列表：

p = subprocess.Popen(['rpm', '-qi', rpm, stdout=subprocess.PIPE)

---

为了避免在内存中建立一个包含所有RPM（匹配

stuff

）的大型列表，请将

getrpms（）

改为生成器。这样，您就不必一次读取子流程中的所有文本行；您可以一次读取和处理一行

def getrpms():
    rpmqa = subprocess.Popen(['rpm', '-qa'], stdout=subprocess.PIPE)
    grep = subprocess.Popen(['grep', 'stuff'], stdin=rpmqa.stdout, stdout=subprocess.PIPE)
    sort = subprocess.Popen(['sort', '-r'], stdin=grep.stdout, stdout=subprocess.PIPE,)

    for line in sort.stdout:
        yield line

---

RPM有一个带有Python绑定的编程API，如下所述：。也许本机集成比shell脚本管道和屏幕抓取更好？我做了一个很好的脚本，使用了它，不幸的是，我使用的是2.7.8，它没有包括在内！好啊我认为rpm不能在命令中工作。这是一根绳子。我必须通过.format传递它。假设

rpm

只是一个包的名称，那么就没有必要使用

format

。很抱歉造成混淆。rpm是getrpm（）中rpm的

中每个包的名称：

getrpm（）获取所有rpm！顺便说一句，输出文件将是5MB的文本。