本篇文章給大家詳細講述了python中使用subprocess批量執行linux命令的方法,有興趣的朋友參考學習下。
可以執行shell指令的相關模組和函式有:
os.system
-
os.spawn
os.popen --廢棄
popen --廢棄
- ##commands --廢棄,3. x中被移除
subprocess
call
>>> import subprocess >>> ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False) total 4684 -rw-r--r-- 1 root root 454 May 5 12:20 aa.py -rw-r--r-- 1 root root 0 May 8 16:51 aa.txt -rw-r--r-- 1 root root 4783286 Apr 11 16:39 DockerToolbox.exe -rw-r--r-- 1 root root 422 May 5 12:20 ip_info.txt -rw-r--r-- 1 root root 718 Apr 19 10:52 my.cnf >>> ret = subprocess.call("ls -l", shell=True) total 4684 -rw-r--r-- 1 root root 454 May 5 12:20 aa.py -rw-r--r-- 1 root root 0 May 8 16:51 aa.txt -rw-r--r-- 1 root root 4783286 Apr 11 16:39 DockerToolbox.exe -rw-r--r-- 1 root root 422 May 5 12:20 ip_info.txt -rw-r--r-- 1 root root 718 Apr 19 10:52 my.cnf >>> print(ret) 0
check_call
#
>>> subprocess.check_call(["ls", "-l"]) total 4684 -rw-r--r-- 1 root root 454 May 5 12:20 aa.py -rw-r--r-- 1 root root 0 May 8 16:51 aa.txt -rw-r--r-- 1 root root 4783286 Apr 11 16:39 DockerToolbox.exe -rw-r--r-- 1 root root 422 May 5 12:20 ip_info.txt -rw-r--r-- 1 root root 718 Apr 19 10:52 my.cnf 0 >>> subprocess.check_call("exit 1", shell=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/subprocess.py", line 581, in check_call raise CalledProcessError(retcode, cmd) subprocess.CalledProcessError: Command 'exit 1' returned non-zero exit status 1
check_output
>>> subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"]) b'Hello World!\n' >>> subprocess.check_output("exit 1", shell=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/subprocess.py", line 626, in check_output **kwargs).stdout File "/usr/local/python3.5/lib/python3.5/subprocess.py", line 708, in run output=stdout, stderr=stderr) subprocess.CalledProcessError: Command 'exit 1' returned non-zero exit status 1
subprocess.Popen(...)
>>> import subprocess >>> ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"]) >>> ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True) >>> print(ret1) <subprocess.Popen object at 0x7f4d7609dd30> >>> print(ret2) <subprocess.Popen object at 0x7f4d7609dc18>終端機輸入的指令分為兩種:
- #輸入即可輸出,如:ifconfig
輸入進行某一環境,依賴再輸入,如:python
#>>> import subprocess >>> obj = subprocess.Popen("mkdir t3", shell=True, cwd='/tmp/',) >>> import subprocess >>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True) >>> obj.stdin.write("print(1)\n") 9 >>> obj.stdin.write("print(2)") 8 >>> obj.stdin.close() >>> cmd_out = obj.stdout.read() >>> obj.stdout.close() >>> cmd_error = obj.stderr.read() >>> obj.stderr.close() >>> print(cmd_out) 1 2 >>> print(cmd_error)
>>> import subprocess >>> >>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True) >>> obj.stdin.write("print(1)\n") 9 >>> obj.stdin.write("print(2)") 8 >>> >>> out_error_list = obj.communicate() >>> print(out_error_list) ('1\n2\n', '')
#################### #######
>>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True) >>> out_error_list = obj.communicate('print("hello")') >>> print(out_error_list) ('hello\n', '')#########相關推薦:##########利用python執行shell腳本並動態傳參及subprocess基本使用######### ####subprocess 模組的介紹與使用############Python標準庫子程序subprocess套件的詳細介紹################### ############
以上是python中subprocess批次執行linux指令的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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