


Welche Möglichkeiten gibt es, andere Programme in Python auszuführen?
python运行(调用)其他程序或脚本
在Python中可以方便地使用os模块运行其他的脚本或者程序,这样就可以在脚本中直接使用其他脚本,或者程序提供的功能,而不必再次编写实现该功能的代码。为了更好地控制运行的进程,可以使用win32process模块中的函数。如果想进一步控制进程,则可以使用ctype模块,直接调用kernel32.dll中的函数。
1 使用os.system函数运行其他程序
2 使用ShellExecute函数运行其他程序
3 使用CreateProcess函数运行其他程序
4 使用ctypes调用kernel32.dll中的函数
python运行其他程序的实现方法
这里提供了两种实现方法,一.os.system()函数和 使用ShellExecute函数运行其他程序及实现代码,大家可以参考下,
一 使用os.system()函数运行其他程序
打开系统的记事本程序
>>>import os >>> os.system('notepad') 0 >>> os.system('notepad python.txt') 0
二 使用ShellExecute函数运行其他程序
>>>import win32api >>> win32api.ShellExecute(0,'open','notepad.exe','','',0) 42 >>> win32api.ShellExecute(0,'open','notepad.exe','','',1) 42 >>> win32api.ShellExecute(0,'open','notepad.exe','python.txt','',1) 42 >>> win32api.ShellExecute(0,'open','http://www.python.org','python.txt','',1) 42 >>> win32api.ShellExecute(0,'open','E:\\python\\work\\Demo.mp3','','',1) 42 >>> win32api.ShellExecute(0,'open','E:\\python\\work\\MessageBox.py','','',1) 42
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Möglichkeiten gibt es, andere Programme in Python auszuführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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