


Wesentliche Technologien für Python-Skriptoperationen: Linux-Plattform
Grundlegende Fähigkeiten für Python-Skriptoperationen: Linux-Plattform, spezifische Codebeispiele sind erforderlich
Einführung:
In der modernen Softwareentwicklung und Datenverarbeitung hat sich Python zu einer sehr beliebten Programmiersprache entwickelt. Auf der Linux-Plattform wird Python häufig in Bereichen wie Systemverwaltung, automatisierten Skripten und Datenanalyse verwendet. In diesem Artikel werden einige notwendige Technologien für den Betrieb von Python auf der Linux-Plattform vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.
1. Dateibetrieb
- Dateien erstellen
Dateien mit Python unter Linux zu erstellen ist sehr einfach. Mit der Funktion open() können Sie eine neue Datei erstellen und als Öffnungsmodus „w“ angeben, also den Schreibmodus. Hier ist ein Beispielcode zum Erstellen einer neuen Datei:
filename = 'new_file.txt' with open(filename, 'w') as f: f.write('This is a new file created by Python script!')
- Dateiinhalte lesen
Das Lesen von Dateien ist mit Python unter Linux auch sehr einfach. Mit der Funktion open() können Sie eine Datei öffnen und den Öffnungsmodus „r“ angeben, also den Lesemodus. Das Folgende ist ein Beispielcode, der den Inhalt einer Datei liest und ausgibt:
filename = 'file.txt' with open(filename, 'r') as f: content = f.read() print(content)
- Dateien kopieren, umbenennen und löschen
Python kann Dateien auch kopieren, umbenennen und löschen, indem es Linux-Systembefehle aufruft. Mit dem Unterprozessmodul können Sie Systembefehle ausführen. Hier ist ein Beispielcode:
import subprocess # 复制文件 subprocess.call(['cp', 'source.txt', 'destination.txt']) # 重命名文件 subprocess.call(['mv', 'oldname.txt', 'newname.txt']) # 删除文件 subprocess.call(['rm', 'file.txt'])
2. Verzeichnisoperationen
- Verzeichnisse erstellen und löschen
Das Erstellen und Löschen von Verzeichnissen unter Linux ist mit Python genauso einfach. Sie können die Funktion mkdir() des Betriebssystemmoduls verwenden, um ein Verzeichnis zu erstellen, und die Funktion rmdir() des Betriebssystemmoduls verwenden, um ein Verzeichnis zu löschen. Hier sind einige Codebeispiele:
import os # 创建目录 os.mkdir('new_dir') # 删除目录 os.rmdir('dir_to_delete')
- Verzeichnis durchqueren
Auf der Linux-Plattform ist es manchmal notwendig, alle Dateien und Unterverzeichnisse in einem Verzeichnis zu durchqueren. Dies kann mit der Funktion walk() des OS-Moduls erreicht werden. Das Folgende ist ein Beispielcode, der ein Verzeichnis durchläuft und alle Dateipfade ausgibt:
import os root = 'path/to/directory/' for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root): for filename in filenames: filepath = os.path.join(dirpath, filename) print(filepath)
3. Prozessverwaltung
Unter Linux kann Python Systembefehle ausführen und Prozesse über das Unterprozessmodul verwalten. Im Folgenden finden Sie einige Beispielcodes:
- Systembefehle ausführen
Sie können die Funktion call() des Unterprozessmoduls verwenden, um Systembefehle auszuführen und die Ergebnisse der Befehlsausführung zu erhalten. Das Folgende ist ein Beispielcode, der einen Systembefehl ausführt und die Ausgabe ausgibt:
import subprocess result = subprocess.call(['ls', '-l']) print(result)
- Prozess im Hintergrund ausführen
Manchmal ist es notwendig, einen lang laufenden Prozess im Hintergrund auszuführen. Sie können die Funktion Popen() des Unterprozessmoduls verwenden, um einen im Hintergrund laufenden Prozess zu erstellen. Das Folgende ist ein Beispielcode:
import subprocess # 创建进程 process = subprocess.Popen(['python', 'script.py'], stdin=None, stdout=None, stderr=None, close_fds=True) # 等待进程结束 process.wait()
4. Systemverwaltung
Auf der Linux-Plattform kann Python auch die Systemverwaltung implementieren, indem Systembefehle aufgerufen werden. Im Folgenden finden Sie einige Beispielcodes:
- Herunterfahren und neu starten
Sie können die Funktion call() des Unterprozessmoduls verwenden, um Befehle zum Herunterfahren und Neustarten auszuführen. Im Folgenden finden Sie einige Beispielcodes:
import subprocess # 关机 subprocess.call(['sudo', 'shutdown', '-h', 'now']) # 重启 subprocess.call(['sudo', 'shutdown', '-r', 'now'])
- Systeminformationen anzeigen
Sie können die Funktion check_output() des Unterprozessmoduls verwenden, um Befehle zum Anzeigen von Systeminformationen auszuführen. Das Folgende ist ein Beispielcode:
import subprocess output = subprocess.check_output(['uname', '-a']) print(output)
Fazit:
Python ist auf der Linux-Plattform weit verbreitet. Python-Skripte können problemlos Dateien und Verzeichnisse bedienen, Prozesse verwalten und Systembefehle ausführen. Dieser Artikel beschreibt einige wesentliche Techniken für den Betrieb von Python auf der Linux-Plattform und stellt spezifische Codebeispiele bereit. Ich hoffe, dass diese Beispiele den Lesern helfen können, Python-Operationen auf der Linux-Plattform besser zu verstehen und anzuwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWesentliche Technologien für Python-Skriptoperationen: Linux-Plattform. 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.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...

Laden Sie Gurkendateien in Python 3.6 Umgebungsbericht Fehler: ModulenotFoundError: Nomodulennamen ...

Wie löste ich das Problem der Jiebeba -Wortsegmentierung in der malerischen Spot -Kommentaranalyse? Wenn wir malerische Spot -Kommentare und -analysen durchführen, verwenden wir häufig das Jieba -Word -Segmentierungstool, um den Text zu verarbeiten ...


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.