Python での Bash コマンドの実行
サーバー上の Python スクリプト内で Bash コマンドを実行すると、同じコードであってもエラーが発生する場合がありますローカルで動作します。この一般的な理由の 1 つは、オペレーティング システムによって Bash が呼び出されるさまざまな方法にあります。
Bash について
Python では、subprocess モジュールを使用して Bash コマンドを実行できます。ただし、デフォルトの動作では /bin/sh が使用されます。これは、Bash のすべての機能をサポートするわけではない最小限のシェルです。 Bash 固有の構文が必要な場合は、次のように Bash 実行可能ファイルを明示的に指定する必要があります。
subprocess.run(command, shell=True, executable='/bin/bash')
シェルとシェルなし
subprocess.run( を呼び出すことができます) )shell=True またはshell=False を指定します。 shell=True を指定すると、シェルが解析する単一の文字列コマンドを指定できます。 shell=False を使用すると、シェルを使用せずに文字列引数のリストを実行可能ファイルに渡します。
shell=False を使用すると、シェルの機能が回避されますが、コマンドを引数に正確に解析する必要があります。 shlex.split() 関数はこれを支援します。
subprocess.run(shlex.split(command)) # shell=False
テキスト デコード
デフォルトでは、サブプロセス出力はバイトとして提供されます。 Unicode 文字列にデコードするには、text=True を使用します。
subprocess.run(command, shell=True, text=True)
トラブルシューティング
それでもエラーが発生する場合は、以下を確認することが重要です。
- Bash コマンドが適切にフォーマットされ、サポートされていることを確認してください。
- Bash 実行可能ファイル (/bin/bash) がサーバー上に存在することを確認します。
- 出力が正しくデコードされていることを確認するには、text=True の使用を検討してください。
- 使用より詳細な出力 (例: subprocess.run(..., check=True, stderr=subprocess.PIPE))。エラー。
以上がBash コマンドがサーバー上の Python では失敗するのに、ローカルでは機能するのはなぜですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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