


Der Unterprozess führt Linux-Befehle stapelweise in Python aus
In diesem Artikel wird ausführlich erläutert, wie Sie mithilfe von Unterprozessen Linux-Befehle stapelweise in Python ausführen können.
Die relevanten Module und Funktionen, die Shell-Befehle ausführen können, sind:
os.system
-
os.spawn
os.popen --obsolete
popen --obsolete
Befehle --obsolete, 3 . Entfernt von
Aufruf
führt den Befehl aus und gibt den Statuscode zurück
>>> import subprocess >>> ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False) total 4684 -rw-r--r-- 1 root root 454 May 5 12:20 aa.py -rw-r--r-- 1 root root 0 May 8 16:51 aa.txt -rw-r--r-- 1 root root 4783286 Apr 11 16:39 DockerToolbox.exe -rw-r--r-- 1 root root 422 May 5 12:20 ip_info.txt -rw-r--r-- 1 root root 718 Apr 19 10:52 my.cnf >>> ret = subprocess.call("ls -l", shell=True) total 4684 -rw-r--r-- 1 root root 454 May 5 12:20 aa.py -rw-r--r-- 1 root root 0 May 8 16:51 aa.txt -rw-r--r-- 1 root root 4783286 Apr 11 16:39 DockerToolbox.exe -rw-r--r-- 1 root root 422 May 5 12:20 ip_info.txt -rw-r--r-- 1 root root 718 Apr 19 10:52 my.cnf >>> print(ret) 0check_call
Führen Sie den Befehl aus. Wenn der Ausführungsstatuscode 0 ist, geben Sie 0 zurück, andernfalls wird eine Ausnahme ausgelöst
>>> subprocess.check_call(["ls", "-l"]) total 4684 -rw-r--r-- 1 root root 454 May 5 12:20 aa.py -rw-r--r-- 1 root root 0 May 8 16:51 aa.txt -rw-r--r-- 1 root root 4783286 Apr 11 16:39 DockerToolbox.exe -rw-r--r-- 1 root root 422 May 5 12:20 ip_info.txt -rw-r--r-- 1 root root 718 Apr 19 10:52 my.cnf 0 >>> subprocess.check_call("exit 1", shell=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/subprocess.py", line 581, in check_call raise CalledProcessError(retcode, cmd) subprocess.CalledProcessError: Command 'exit 1' returned non-zero exit status 1check_output
Führen Sie den Befehl aus. Wenn der Statuscode 0 ist, geben Sie das Ausführungsergebnis zurück. andernfalls eine Ausnahme auslösen
>>> subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"]) b'Hello World!\n' >>> subprocess.check_output("exit 1", shell=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/subprocess.py", line 626, in check_output **kwargs).stdout File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/subprocess.py", line 708, in run output=stdout, stderr=stderr) subprocess.CalledProcessError: Command 'exit 1' returned non-zero exit status 1subprocess.Popen(...)
Wird zur Ausführung von Komplexen verwendet Systembefehle
args: Shell-Befehl, der ein String- oder Sequenztyp sein kann (z. B. Liste, Tupel)
Gewöhnliche Befehle ausführen
>>> import subprocess >>> ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"]) >>> ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True) >>> print(ret1) <subprocess.Popen object at 0x7f4d7609dd30> >>> print(ret2) <subprocess.Popen object at 0x7f4d7609dc18>
Es gibt zwei Arten von Befehlen, die in das Terminal eingegeben werden:
Eingabe, um die Ausgabe zu erhalten, wie zum Beispiel: ifconfig
Betreten Sie eine bestimmte Umgebung, verlassen Sie sich darauf und geben Sie sie dann ein, z. B.: Python
-
>>> import subprocess >>> obj = subprocess.Popen("mkdir t3", shell=True, cwd='/tmp/',) >>> import subprocess >>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True) >>> obj.stdin.write("print(1)\n") 9 >>> obj.stdin.write("print(2)") 8 >>> obj.stdin.close() >>> cmd_out = obj.stdout.read() >>> obj.stdout.close() >>> cmd_error = obj.stderr.read() >>> obj.stderr.close() >>> print(cmd_out) 1 2 >>> print(cmd_error)
>>> import subprocess >>> >>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True) >>> obj.stdin.write("print(1)\n") 9 >>> obj.stdin.write("print(2)") 8 >>> >>> out_error_list = obj.communicate() >>> print(out_error_list) ('1\n2\n', '')
>>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True) >>> out_error_list = obj.communicate('print("hello")') >>> print(out_error_list) ('hello\n', '')
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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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