在Python中同步Linux系统命令和while循环。

Question

对于RaspberryPi系统，我必须同步一个Raspbian命令(raspivid -t 20000)和一个With循环，该循环从传感器连续读取，并将样本存储在数组中。Raspbian命令启动由RaspberryPi相机CSI模块录制的视频，我必须确保它在传感器获取的同时启动。我看到了许多解决方案，使我在multiprocessing、threading、subprocess、ecc等模块中感到困惑。到目前为止，我唯一理解的是，只要脚本运行，os.system()函数就会阻止以下python命令的执行。所以如果我试着：

import os
import numpy as np

os.system("raspivid -t 20000 /home/pi/test.h264")
data = np.zeros(20000, dtype="float") #memory pre-allocation supposing I have to save 20000 samples from the sensor (1 for each millisecond of the video)
indx=0
while True:
    sens = readbysensor() #where the readbysensor() function is defined before in the script and reads a sample from the sensor
    data[indx]=sens
    if indx==19999:
         break
    else:
         indx+=1

只有当os.system()函数完成时，while-循环才会运行。但是，正如我上面所写的，我需要这两个进程是同步的，并并行工作。有什么建议吗？

Answer 1

只需在末尾添加一个&，以使流程与后台分离：

os.system("raspivid -t 20000 /home/pi/test.h264 &")

根据bash手册页：

如果一个命令被控制操作符终止&，shell将在子shell的后台执行该命令。shell不等待命令完成，返回状态为0。

此外，如果您希望在执行raspivid后尽量减少循环启动所需的时间，则应该在调用之前分配您的data和indx：

data = np.zeros(20000, dtype="float")
indx=0
os.system("raspivid -t 20000 /home/pi/test.h264 &")
while True:
    # ....

更新：

由于我们在注释中进行了进一步的讨论，很明显没有必要像raspivid一样“同时”启动循环(不管这意味着什么)，因为如果您试图从I2C读取数据并确保不遗漏任何数据，那么在运行raspivid之前启动读取操作将是最好的。通过这种方式，您可以确定在这段时间内(无论这两次执行之间有多么大的延迟)，您不会丢失任何数据。

考虑到这一点，您的代码可能如下所示：

data = np.zeros(20000, dtype="float")
indx=0
os.system("(sleep 1; raspivid -t 20000 /home/pi/test.h264) &")
while True:
    # ....

这是在运行raspivid之前添加1秒延迟的最简单版本，因此我们有时间进入while循环并开始等待I2C数据。

这是可行的，但它几乎不是一个生产质量代码。为了获得更好的解决方案，请在一个线程中运行数据采集函数，在另一个线程中运行raspivid，保持启动顺序(首先启动读取线程)。

就像这样：

import Queue
import threading
import os

# we will store all data in a Queue so we can process
# it at a custom speed, without blocking the reading
q = Queue.Queue()

# thread for getting the data from the sensor
# it puts the data in a Queue for processing
def get_data(q):
    for cnt in xrange(20000):
        # assuming readbysensor() is a
        # blocking function
        sens = readbysensor()
        q.put(sens)

# thread for processing the results
def process_data(q):
    for cnt in xrange(20000):
        data = q.get()
        # do something with data here
        q.task_done()

t_get = threading.Thread(target=get_data, args=(q,))
t_process = threading.Thread(target=process_data, args=(q,))
t_get.start()
t_process.start()

# when everything is set and ready, run the raspivid
os.system("raspivid -t 20000 /home/pi/test.h264 &")

# wait for the threads to finish
t_get.join()
t_process.join()

# at this point all processing is completed
print "We are all done!"

Answer 2

您可以将代码重写为：

import subprocess
import numpy as np

n = 20000
p = subprocess.Popen(["raspivid", "-t", str(n), "/home/pi/test.h264"])
data = np.fromiter(iter(readbysensor, None), dtype=float, count=n)

subprocess.Popen()在不等待raspivid结束的情况下立即返回。