Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как запретить Docker возиться с порядком вывода подпроцесса? (включая MCVE)

Рассмотрим этот issue.py файл:

import subprocess

print('Calling subprocess...')
subprocess.run(['python', '--version'])
print('Subprocess is done!')

Выполнение python issue.py вручную дает то, что я ожидаю:

Calling subprocess...
Python 3.9.0
Subprocess is done!

Однако, если я выполню это внутри контейнера Docker, произойдет что-то странное:

$ docker run --rm -v $(pwd):/issue python:3.9.0 python /issue/issue.py
Python 3.9.0
Calling subprocess...
Subprocess is done!

Как это исправить, чтобы Docker соблюдал правильный порядок вывода?

Заметки:

  • Эта проблема также возникает с stderr, хотя приведенный выше MCVE этого не показывает.
  • MCVE использует образ python напрямую, но в моем реальном случае использования у меня есть собственный образ из пользовательского файла Docker, который использует FROM python.
  • Использование capture_output=True в вызове subprocess.run и последующая печать захваченного вывода для меня не вариант, потому что мой реальный вариант использования вызывает подпроцесс, который со временем выводит информацию в stdout (в отличие от python --version), и я не могу дождаться его завершения, чтобы напечатать весь вывод только после этого.
python docker subprocess stdout stderr
01.04.2021

Ответы:


1

Как отметил @DavidMaze в комментарии, мне просто нужно было установить для переменной среды PYTHONUNBUFFERED значение 1. Это можно сделать, например, с помощью:

docker run --rm -e PYTHONUNBUFFERED=1 -v $(pwd):/issue python:3.9.0 python /issue/issue.py
10.06.2021
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..