Python에서 기본 문서 응용 프로그램에 액세스: Windows 및 Mac OS
종종 다음에서 연결된 기본 응용 프로그램을 사용하여 문서를 열어야 하는 경우가 있습니다. Python, 파일 탐색기 또는 Finder에서 문서 아이콘을 두 번 클릭하는 것과 유사합니다. 이 기사에서는 Windows 및 macOS 환경 모두에서 이 작업을 달성하기 위한 최선의 접근 방식을 탐구합니다.
권장되는 방법은 셸 이스케이프와 관련된 문제를 제거하기 위해 os.system()을 피하고 Python의 하위 프로세스 모듈을 사용하는 것입니다. 다음 코드는 이 작업을 실행하는 방법을 보여줍니다.
import subprocess, os, platform filepath = "path/to/document.txt" # Replace with actual document path if platform.system() == 'Darwin': # macOS subprocess.call(('open', filepath)) elif platform.system() == 'Windows': # Windows os.startfile(filepath) else: # linux variants subprocess.call(('xdg-open', filepath))
이 코드에서는 첫 번째 인수로 시퀀스가 필요한 subprocess.call()에 이중 괄호가 사용됩니다. 이 접근 방식은 여기서 튜플을 사용합니다. Gnome을 사용하는 Linux 시스템에서는 gnome-open을 활용할 수도 있습니다. 그러나 xdg-open은 Free Desktop Foundation 표준이며 Linux 데스크톱 환경에서 호환됩니다.
위 내용은 Windows 및 macOS에서 Python으로 기본 문서 응용 프로그램을 열려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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