result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv,noheader'], stdout=subprocess.PIPE)这段代码是什么意思

这段代码使用Python中的subprocess模块来运行一个nvidia-smi命令，并将该命令的输出存储在result变量中。该命令的作用是查询GPU的利用率，并将结果以CSV格式打印到标准输出流（stdout）。在Python中，stdout=subprocess.PIPE参数将命令的输出捕获到subprocess.PIPE对象中，以便在Python中进一步处理。

相关问题

result = subprocess.run('adb start-server', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE).stdout 一直没有返回

如果加上了 `stdout=subprocess.PIPE` 参数，`subprocess.run()` 命令就会将命令的标准输出信息重定向到一个管道中，并且阻塞等待命令执行完成。如果命令一直没有返回，可能是因为命令一直在等待某些条件满足，但是这些条件无法满足，导致命令一直阻塞。

比如，在启动 ADB 服务器之前，你需要确认设备已正确连接并启用开发者模式。如果设备没有启用开发者模式，或者没有授权计算机进行调试，ADB 服务器就无法连接设备，而命令就会一直阻塞等待。

你可以尝试加上 `timeout` 参数，设置命令的超时时间，比如 `timeout=10` 表示等待命令执行完成的最长时间为 10 秒。如果命令在超时时间内没有返回，`subprocess.run()` 命令会抛出 `TimeoutExpired` 异常。你可以在捕获异常后进行相应的处理，比如输出错误信息或者尝试重启设备和计算机。下面是一个示例代码：

import subprocess

try:
    result = subprocess.run('adb start-server', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, timeout=10)
    output = result.stdout.decode('utf-8')
    print(output)
except subprocess.TimeoutExpired:
    print('Command timed out')
except Exception as e:
    print('Error:', e)

代码解释：result = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.PIPE) pid = result.stdout.decode().strip()

这段代码使用 Python 的 subprocess 模块执行命令，并获取命令执行后的输出结果。具体来说，代码中的 cmd 是待执行的命令，而 stdout=subprocess.PIPE 则表示将命令的标准输出重定向到 Python 进程中，以便后续处理。

接下来的 result = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.PIPE) 表示执行这个命令，并将执行结果保存在 result 变量中。最后的 pid = result.stdout.decode().strip() 则表示将命令执行后的标准输出转化为字符串，并去掉字符串两端的空格符，以获取进程 ID。

注意，这段代码仅适用于 Linux/Unix 系统，因为 Windows 操作系统中没有与 Linux/Unix 相同的进程 ID 概念。