cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonMengapa arahan Bash saya dijalankan secara berbeza pada mesin dan pelayan tempatan saya apabila menggunakan `os.system()` Python?

Why do my Bash commands run differently on my local machine and server when using Python's `os.system()`?

Menjalankan Perintah Bash dalam Python

Apabila menjalankan arahan berasaskan fail .rdf menggunakan os.system() dalam skrip Python, anda mungkin menghadapi percanggahan antara hasil pelaksanaan pada mesin tempatan anda dan pada pelayan.

Masalah

Isu ini timbul disebabkan kepada percanggahan dalam ketersediaan arahan shell antara persekitaran ini. Pada mesin tempatan, arahan itu berjaya dilaksanakan, tetapi pada pelayan, ia gagal dengan ralat yang menunjukkan ketiadaan modul yang diperlukan.

Fahami Shell

Apabila menggunakan os.system() atau subprocess.run(), anda boleh menghadapi cabaran yang berkaitan dengan penggunaan shell atau bukan shell mod.

  • Mod Shell (shell=True): Dalam mod ini, arahan anda dihantar sebagai rentetan ke shell sistem (biasanya /bin/sh) untuk tafsiran. Ia menyediakan akses kepada ciri shell seperti ubah hala, kawalan kerja dan pengembangan kad bebas.
  • Mod Bukan Shell (shell=False): Dalam mod ini, arahan anda dilaksanakan sebagai senarai hujah, memintas shell. Ia menawarkan lebih banyak kawalan dan pengasingan, tetapi anda kehilangan akses kepada ciri khusus shell.

Perangkap Biasa

Pertimbangkan kod berikut:

bashCommand = "cwm --rdf test.rdf --ntriples > test.nt"
os.system(bashCommand)
  • Petikan: Jika anda menggunakan shell=False dan arahan anda mengandungi ruang, anda mesti betul petik hujah.
  • Peluasan Shell: Sesetengah arahan menggunakan ciri pengembangan shell yang mungkin tidak tersedia dalam mod bukan cangkerang.
  • Laluan Perintah: Pastikan arahan yang diperlukan tersedia dalam laluan pada kedua-duanya persekitaran.

Proses Nyahpepijat

Untuk menyelesaikan masalah ini, anda boleh mengikuti langkah berikut:

  • Cetak Perintah: Gunakan print(bashCommand) untuk memaparkan arahan sebelum pelaksanaan.
  • Analisis Shell Invocation: Pastikan shell yang digunakan pada pelayan adalah sama seperti pada mesin tempatan anda. Semak /etc/shells untuk shell lalai.
  • Sahkan Ketersediaan Perintah: Sahkan bahawa arahan yang anda perlukan dipasang dan tersedia dalam laluan pada kedua-dua sistem.
  • Gunakan Kaedah Shell-Safe: Jika boleh, ubah suai kod anda untuk menggunakan fungsi selamat shell Python seperti subprocess.run(..., shell=True).

Amalan Terbaik

Untuk mengelakkan isu ini pada masa hadapan, pertimbangkan amalan terbaik berikut:

  • Lebih suka subprocess.run() daripada os.system().
  • Gunakan universal_newlines=True atau text=True untuk pertukaran data berasaskan teks.
  • Berhati-hati pertimbangkan untuk menggunakan shell=True atau shell=False.
  • Elakkan menjalankan Python daripada Python menggunakan arahan shell.
  • Gunakan semak =Benar untuk mengesahkan pelaksanaan perintah.
  • Fahami perbezaan antara sh dan Bash apabila menggunakan shell mod.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa arahan Bash saya dijalankan secara berbeza pada mesin dan pelayan tempatan saya apabila menggunakan `os.system()` Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?May 03, 2025 am 12:11 AM

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.May 03, 2025 am 12:01 AM

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Bagaimana anda memotong senarai python?Bagaimana anda memotong senarai python?May 02, 2025 am 12:14 AM

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?May 02, 2025 am 12:09 AM

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular