Windows での Python スクリプトへの管理権限の付与
特定のアプリケーションでは、管理権限を必要とするタスクの実行が必要です。このコンテキストでは、昇格した特権で Python スクリプトを実行しようとすると、一般的な問題が発生します。解決策を探す際、頻繁にリンクされているリファレンスにより、ユーザーは Python スクリプト内からの UAC 昇格に対処する Stack Overflow の質問にたどり着きます。
リンクされた質問で提供されているコード スニペットに従っているにもかかわらず、多くのユーザーはその実行で問題に遭遇します。この記事は、これらの問題に対処し、Windows 上で昇格された特権でスクリプトを実行するための包括的なソリューションを提供することを目的としています。
更新されたソリューション (2023 年 2 月)
以下の元の回答は次のとおりです。大幅な進歩が見られ、「pyuac」という名前の Python モジュールとしてアクセスできるようになりました。 PyPi 経由でインストールできます:
pip install pyuac pip install pypiwin32
Pyuac の使用例:
直接使用:
import pyuac def main(): print("Do stuff here that requires being run as an admin.") # The window will disappear as soon as the program exits! input("Press enter to close the window. >") if __name__ == "__main__": if not pyuac.isUserAdmin(): print("Re-launching as admin!") pyuac.runAsAdmin() else: main() # Already an admin here.
デコレータの使用:
from pyuac import main_requires_admin @main_requires_admin def main(): print("Do stuff here that requires being run as an admin.") # The window will disappear as soon as the program exits! input("Press enter to close the window. >") if __name__ == "__main__": main()
元の回答(2010)
2010 年に、Preston Landers は Windows での UAC 処理を簡素化するモジュールを作成しました。これを使用すると、現在のユーザーが管理者であるかどうかを簡単に判断し、必要に応じて UAC の昇格を要求できます。使用例:
import admin if not admin.isUserAdmin(): admin.runAsAdmin()
モジュール実装:
# See module code provided in the answer text
以上がWindows 上で管理者権限を使用して Python スクリプトを実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

記事では、構文のあいまいさのためにPythonにおけるタプル理解の不可能性について説明します。 Tupple式を使用してTuple()を使用するなどの代替は、Tuppleを効率的に作成するためにお勧めします。(159文字)


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