Python のオペレーティング システムのヒント: システムを使いこなすとさらに強力になります

ファイルとディレクトリの管理:

• os モジュールの listdir() 関数を使用して、ディレクトリ内のファイルを一覧表示します。
• os.path モジュールを使用して、ファイルの作成、削除、名前変更、移動を行います。
• glob このモジュールは、特定の種類のファイルを検索するための強力なパターン マッチング機能を提供します。

制御プロセス:

• subprocess モジュールを使用して、サブプロセスを作成および管理し、外部コマンドを実行します。
• マルチプロセッシング このモジュールは、並列 プログラミング をサポートしており、同時に実行される複数のプロセスを作成します。
• threading モジュールを使用すると、 スレッド を作成して同期することができ、それによって 同時 操作を実現できます。

システムとの対話:

• platfORM<strong class="keylink"></strong> モジュールを通じて、 オペレーティング システム およびシステム ハードウェアに関する情報を取得します。
• os.environ ディクショナリは、環境変数へのアクセスを提供します。
• shutil このモジュールは、ツリーのコピーやファイルのアーカイブなど、ファイル操作の高度な機能を提供します。

システム リソースの監視:

• resource このモジュールは、CPU 使用率、メモリ使用量、io 統計など、システム リソースの使用状況に関する洞察を提供します。
• psutil このライブラリは、より高度なシステム 監視のためのクロスプラットフォーム インターフェイスを提供します。

自動化されたシステム タスク:

• schedule モジュールを使用して、ジャンク ファイルのバックアップやクリーンアップなどのタスクを定期的に実行します。
• crontab crontab モジュールを使用すると、特定の時間またはイベントで実行されるコマンドを設定できます。

サンプルコード:

# 現在のディレクトリ内のファイル一覧を取得します。 OSをインポートする ファイル = os.listdir(".") # 新しいファイルを作成する open("newfile.txt", "w") を f として使用: f.write("Hello World!") # 複数のプロセスを使用してタスクを並行して実行する インポートマルチプロセッシング def my_task(): print("これは別のプロセスで実行されているタスクです。") __name__ == "__main__"の場合: p = multiprocessing.Process(target=my_task) p.start() # CPU使用率を監視する リソースをインポートする 使用法 = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_utime print(f"CPU 使用率: {usage} 秒")

ブースト Python スクリプト:

標準ライブラリによって提供される関数に加えて、

python のオペレーティング システム対話機能を拡張できる次のようなサードパーティ ライブラリが多数あります。

pywin32
• : windows システム上の COM オブジェクトと対話します。
ctypes
• : linux、MacOS、および Windows システム上の C 言語ライブラリと対話します。
docopt
• : コマンドライン引数からパラメータを解析するためのライブラリ。
これらの高度なテクニックをマスターすると、強力で柔軟な

Python

スクリプトを作成し、 タスクを自動化し、システムの状態を監視し、コンピューターを完全に制御できるようになります。

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