1. Python の組み込みコマンド モジュールを使用してシェルを実行します
コマンドは Python の os.popen() をカプセル化し、パラメータとして SHELL コマンド文字列を使用し、コマンドの結果データとコマンド実行のステータスを返します。
このコマンドは現在放棄され、サブプロセスに置き換えられています。
# coding=utf-8 ''' Created on 2013年11月22日 @author: crazyant.net ''' import commands import pprint def cmd_exe(cmd_String): print "will exe cmd,cmd:"+cmd_String return commands.getstatusoutput(cmd_String) if __name__=="__main__": pprint.pprint(cmd_exe("ls -la"))
2. Python の最新のサブプロセス モジュールを使用してシェルを実行します
Python は現在、os.system、os.spawn*、os.popen* を放棄しています。 、popen2.*、コマンド *他の言語でコマンドを実行するには、サブプロセスを使用することをお勧めします。
サブプロセスを作成するときに、サブプロセスと入力、出力、およびエラー出力パイプを指定できます。サブプロセスを実行し、実行後の出力結果と実行ステータスを取得できます。
# coding=utf-8 ''' Created on 2013年11月22日 @author: crazyant.net ''' import shlex import datetime import subprocess import time def execute_command(cmdstring, cwd=None, timeout=None, shell=False): """执行一个SHELL命令 封装了subprocess的Popen方法, 支持超时判断,支持读取stdout和stderr 参数: cwd: 运行命令时更改路径,如果被设定,子进程会直接先更改当前路径到cwd timeout: 超时时间,秒,支持小数,精度0.1秒 shell: 是否通过shell运行 Returns: return_code Raises: Exception: 执行超时 """ if shell: cmdstring_list = cmdstring else: cmdstring_list = shlex.split(cmdstring) if timeout: end_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=timeout) #没有指定标准输出和错误输出的管道,因此会打印到屏幕上; sub = subprocess.Popen(cmdstring_list, cwd=cwd, stdin=subprocess.PIPE,shell=shell,bufsize=4096) #subprocess.poll()方法:检查子进程是否结束了,如果结束了,设定并返回码,放在subprocess.returncode变量中 while sub.poll() is None: time.sleep(0.1) if timeout: if end_time <= datetime.datetime.now(): raise Exception("Timeout:%s"%cmdstring) return str(sub.returncode) if __name__=="__main__": print execute_command("ls")
Popen で stdin と stdout を変数として指定して、出力変数の値を直接受け取ることもできます。
概要
例えば、Python のスレッドメカニズムを使用してさまざまなシェルプロセスを開始する必要がある場合があります。現在、サブプロセスは Python の最も多くの機能をサポートしており、すべての人に推奨されています。使用。
それでは、この記事の内容が皆さんの学習や仕事に少しでも役立つことを願っています。ご質問がある場合は、メッセージを残してください。
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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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