Pythonで並行実行時のエラー処理をワンランクアップ!subprocess.Popen.stderrとcheck_output/capture_outputの使い分け

2024-06-19

Pythonにおける「並行実行」と「subprocess.Popen.stderr」

「並行実行」とは、複数の処理を同時に実行することです。Pythonでは、multiprocessingthreading モジュールなどを用いることで、並行実行を容易に実現することができます。

一方、stderr は、標準エラーストリームの略称です。プログラム実行中に発生したエラーメッセージなどが、このストリームに出力されます。

subprocess.Popen における stderr は、以下の2つの方法で利用することができます。

  1. 標準出力と混合して出力する:

    stderr=subprocess.STDOUT オプションを指定することで、stderr の出力を標準出力に混合して出力することができます。これにより、エラーメッセージと標準出力を区別せずにまとめて処理することができます。

    import subprocess
    
    proc = subprocess.Popen(['myprogram'], stderr=subprocess.STDOUT)
    output, _ = proc.communicate()
    print(output.decode())
    

    上記のコードでは、myprogram コマンドを実行し、その標準出力と標準エラー出力を output 変数に格納します。

  2. 別途に出力する:

    stderr=PIPE オプションを指定することで、stderr の出力をパイプとして取得することができます。このパイプから読み込むことで、エラーメッセージを標準出力とは別に処理することができます。

    import subprocess
    
    proc = subprocess.Popen(['myprogram'], stderr=PIPE)
    _, errdata = proc.communicate()
    if errdata:
        print('エラーが発生しました:', errdata.decode())
    

    上記のコードでは、myprogram コマンドを実行し、その標準出力は捨てて、stderr の出力を errdata 変数に格納します。もし errdata に値があれば、エラーが発生したことを示し、その内容を出力します。

並行実行と subprocess.Popen.stderr の組み合わせ

subprocess.Popen を用いて複数のプログラムを並行実行する場合、それぞれのプログラムの stderr を適切に処理することが重要になります。

以下に、2つのプログラムを並行実行し、それぞれの stderr を別途に出力する例を示します。

import subprocess
import threading

def run_cmd(cmd):
    proc = subprocess.Popen(cmd, stderr=PIPE)
    _, errdata = proc.communicate()
    if errdata:
        print(f'[{cmd}] エラーが発生しました:', errdata.decode())

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=run_cmd, args=(['program1']))
    t2 = threading.Thread(target=run_cmd, args=(['program2']))

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

この例では、run_cmd 関数で subprocess.Popen を用いてプログラムを実行し、その stderr を出力しています。threading モジュールを用いて、run_cmd 関数を2つのスレッドで並行実行しています。

このように、subprocess.Popenstderr を組み合わせることで、Pythonにおける並行実行プログラムにおいて、エラー処理を適切に行うことができます。



    Pythonにおける「並行実行」と「subprocess.Popen.stderr」 - サンプルコード

    import subprocess
    import threading
    import time
    
    def run_cmd(cmd, chn):
        try:
            proc = subprocess.Popen(cmd, stdout=chn, stderr=chn)
            proc.wait()
        except Exception as e:
            print(f'[{cmd}] エラーが発生しました:', e)
    
    if __name__ == '__main__':
        ch1 = []
        ch2 = []
    
        t1 = threading.Thread(target=run_cmd, args=(['program1'], ch1))
        t2 = threading.Thread(target=run_cmd, args=(['program2'], ch2))
    
        t1.start()
        t2.start()
    
        t1.join()
        t2.join()
    
        print('=' * 10)
        print('プログラム1 の出力:')
        print(''.join(ch1.decode()))
    
        print('=' * 10)
        print('プログラム2 の出力:')
        print(''.join(ch2.decode()))
    

    このコードの説明:

    1. run_cmd 関数:
      • 指定されたコマンドを実行し、その標準出力と標準エラー出力を chn 引数として渡されたリストに格納します。
      • エラーが発生した場合、エラーメッセージをコンソールに出力します。
    2. __main__ ブロック:
      • 2つの空リスト ch1ch2 を作成します。
      • それぞれのコマンドを実行するためのスレッド t1t2 を作成します。
      • 各スレッドを起動します。
      • スレッドが完了するまで待機します。
      • 各プログラムの出力結果を = で区切ってコンソールに出力します。

    このコードを実行すると:

    • program1program2 がそれぞれ別スレッドで実行されます。
    • 各プログラムの出力とエラーメッセージは、それぞれ ch1ch2 リストに格納されます。
    • メインスレッドは、各プログラムの完了後、 ch1ch2 の内容をコンソールに出力します。

    補足:

    • 上記のコードはあくまで一例であり、状況に応じて適宜修正する必要があります。
    • 実際のプログラムでは、より複雑なエラー処理や、出力結果の処理を行う必要がある場合があります。


    subprocess.Popen.stderr の代替方法

    ロギングモジュールを使う

    • 利点:
      • ログフォーマットを自由に設定できる
      • ログファイルを別途作成できる
      • ログレベルを制御できる
    • 欠点:
      • 複雑な設定が必要になる場合がある
      • ログの取り扱いに慣れている必要がある

    例:

    import logging
    import subprocess
    
    def run_cmd(cmd):
        try:
            proc = subprocess.Popen(cmd, stderr=subprocess.STDOUT)
            output, _ = proc.communicate()
            logging.info(output.decode())
        except Exception as e:
            logging.error(f'[{cmd}] エラーが発生しました:', e)
    
    if __name__ == '__main__':
        logging.basicConfig(filename='myprogram.log', level=logging.INFO)
        run_cmd(['myprogram'])
    

    カスタム例外を定義する

    • 利点:
      • エラー処理をより詳細に行うことができる
      • 必要な情報だけを例外に含めることができる
    • 欠点:
      • 例外処理のコードが増える
      • プログラムの流れが複雑になる
    class MyProgramError(Exception):
        pass
    
    def run_cmd(cmd):
        try:
            proc = subprocess.Popen(cmd, stderr=subprocess.STDOUT)
            output, _ = proc.communicate()
            if proc.returncode != 0:
                raise MyProgramError(f'[{cmd}] エラーが発生しました: {output.decode()}')
        except MyProgramError as e:
            print(e)
    
    if __name__ == '__main__':
        try:
            run_cmd(['myprogram'])
        except MyProgramError as e:
            print('プログラムの実行中にエラーが発生しました:', e)
    

    check_output 関数を使う

    • 利点:
      • 欠点:
        • エラーメッセージの詳細を取得できない
        • 大量の出力データの場合、メモリ使用量が多くなる可能性がある
      import subprocess
      
      try:
          output = subprocess.check_output(['myprogram'], stderr=subprocess.STDOUT)
          print(output.decode())
      except subprocess.CalledProcessError as e:
          print(f'[{e.cmd}] エラーが発生しました: {e.output.decode()}')
      
      • 利点:
        • 欠点:
          import subprocess
          
          try:
              result = subprocess.run(['myprogram'], capture_output=True, stderr=subprocess.STDOUT)
              print(result.stdout.decode())
          except subprocess.CalledProcessError as e:
              print(f'[{e.cmd}] エラーが発生しました: {e.stderr.decode()}')
          

          最適な代替方法の選び方

          上記で紹介した方法はそれぞれ利点と欠点があります。状況に応じて、最も適切な方法を選択する必要があります。

          • ログの詳細な記録が必要な場合は、ロギングモジュールが適しています。
          • エラー処理を詳細に行う必要がある場合は、カスタム例外を定義するのが良いでしょう。
          • シンプルなコードでエラー処理を行いたい場合は、check_output 関数を使うことができます。
          • 標準出力と標準エラー出力を同時に取得する必要がある場合は、capture_output 関数 (Python 3.7 以降) を利用できます。

          どの方法を選択する場合でも、エラーメッセージを適切に処理し、プログラムが予期せぬ動作を起こさないようにすることが重要です。

          その他の考慮事項

          • 複数の外部プログラムを並行実行する場合は、multiprocessingthreading モジュールと組み合わせて使用することができます。
          • 外部プログラムの出力結果を加工する必要がある場合は、re モジュールなどのライブラリを活用することができます。