时候难免需要直接调用Shell命令来完成一些比较简单的操作,比如mount一个文件系统之类的。那么我们使用Python如何调用Linux的Shell命令?下面来介绍几种常用的方法:
1. os 模块
1.1. os模块的exec方法族
Python的exec系统方法同Unix的exec系统调用是一致的。这些方法适用于在子进程中调用外部程序的情况,因为外部程序会替换当前进程的代码,不会返回。( 这个看了点 help(os) --> search "exec" 的相关介绍,但是没太搞明白咋使用)
1.2. os模块的system方法
system方法会创建子进程运行外部程序,方法只返回外部程序的运行结果。这个方法比较适用于外部程序没有输出结果的情况。
>>> import os >>> os.system("echo \"Hello World\"") # 直接使用os.system调用一个echo命令 Hello World ——————> 打印命令结果 0 ——————> What's this ? 返回值? >>> val = os.system("ls -al | grep \"log\" ") # 使用val接收返回值 -rw-r--r-- 1 root root 6030829 Dec 31 15:14 log ——————> 此时只打印了命令结果 >>> print val 0 ——————> 注意,此时命令正常运行时,返回值是0 >>> val = os.system("ls -al | grep \"log1\" ") >>> print val 256 ——————> 使用os.system调用一个没有返回结果的命令,返回值为256~ >>>
注意:上面说了,此方法脂肪会外部程序的结果,也就是os.system的结果,所以如果你想接收命令的返回值,接着向下看~
1.3. os模块的popen方法
当需要得到外部程序的输出结果时,本方法非常有用,返回一个类文件对象,调用该对象的read()或readlines()方法可以读取输出内容。比如使用urllib调用Web API时,需要对得到的数据进行处理。os.popen(cmd) 要得到命令的输出内容,只需再调用下read()或readlines()等 如a=os.popen(cmd).read()
>>> os.popen('ls -lt') # 调用os.popen(cmd)并不能得到我们想要的结果 <open file 'ls -lt ', mode 'r' at 0xb7585ee8> >>> print os.popen('ls -lt').read() # 调用read()方法可以得到命令的结果 total 6064 -rwxr-xr-x 1 long long 23 Jan 5 21:00 hello.sh -rw-r--r-- 1 long long 147 Jan 5 20:26 Makefile drwxr-xr-x 3 long long 4096 Jan 2 19:37 test -rw-r--r-- 1 root root 6030829 Dec 31 15:14 log drwxr-xr-x 2 long long 4096 Dec 28 09:36 pip_build_long drwx------ 2 Debian-gdm Debian-gdm 4096 Dec 23 19:08 pulse-gylJ5EL24GU9 drwx------ 2 long long 4096 Jan 1 1970 orbit-long >>> val = os.popen('ls -lt').read() # 使用变量可以接收命令返回值 >>> if "log" in val: # 我们可以使用in来判断返回值中有木有一个字符串 ... print "Haha,there is the log" ... else: ... print "No,not happy" ... Haha,there is the log
2. commands 模块
使用commands模块的getoutput方法,这种方法同popend的区别在于popen返回的是一个类文件对象,而本方法将外部程序的输出结果当作字符串返回,很多情况下用起来要更方便些。
主要方法:
* commands.getstatusoutput(cmd) 返回(status, output)
* commands.getoutput(cmd) 只返回输出结果
* commands.getstatus(file) 返回ls -ld file的执行结果字符串,调用了getoutput,不建议使用此方法
long@zhouyl:/tmp/tests$ python Python 2.7.3 (default, Jan 2 2013, 16:53:07) [GCC 4.7.2] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import commands >>> commands.getstatusoutput('ls -lt') # 返回(status, output) (0, 'total 5900\n-rwxr-xr-x 1 long long 23 Jan 5 21:34 hello.sh\n-rw-r--r-- 1 long long 147 Jan 5 21:34 Makefile\n-rw-r--r-- 1 long long 6030829 Jan 5 21:34 log') >>> commands.getoutput('ls -lt') # 返回命令的输出结果(貌似和Shell命令的输出格式不同哈~) 'total 5900\n-rwxr-xr-x 1 long long 23 Jan 5 21:34 hello.sh\n-rw-r--r-- 1 long long 147 Jan 5 21:34 Makefile\n-rw-r--r-- 1 long long 6030829 Jan 5 21:34 log' >>> commands.getstatus('log') # 调用commands.getoutput中的命令对'log'文件进行相同的操作 '-rw-r--r-- 1 long long 6030829 Jan 5 21:34 log' >>>
3. subprocess模块
根据Python官方文档说明,subprocess模块用于取代上面这些模块。有一个用Python实现的并行ssh工具—mssh,代码很简短,不过很有意思,它在线程中调用subprocess启动子进程来干活。
>>> from subprocess import call
>>> call(["ls", "-l"])
subprocess与system相比的优势是它更灵活(你可以得到标准输出,标准错误,“真正”的状态代码,更好的错误处理,等..)。我认为使用os.system已过时,或即将过时。
4. 众方法的比较以及总结
4.1. 关于 os.system
os.system("some_command with args")将命令以及参数传递给你的系统shell,这很好,因为你可以用这种方法同时运行多个命令并且可以设置管道以及输入输出重定向。比如:
os.system("some_command output_file")
然而,虽然这很方便,但是你需要手动处理shell字符的转义,比如空格等。此外,这也只能让你运行简单的shell命令而且不能运行外部程序。
4.2. 关于os.popen
使用stream = os.popen("some_command with args")也能做与os.system一样的事,与os.system不同的是os.popen会返回一个类文件对象,使用它来访问标准输入、输出。
4.3. 关于subprocess.popen
subprocess模块的Popen类,意图作为os.popen的替代,但是因为其很全面所以比os.popen要显得稍微复杂。
比如你可以使用 print Popen("echo Hello World", stdout=PIPE, shell=True).stdout.read() 来替代 print os.popen("echo Hello World").read()。但是相比之下它使用一个统一的类包括4中不同的popen函数还是不错的。
4.4. 关于subprocess.call
subprocess模块的call函数。它基本上就像Popen类并都使用相同的参数,但是它只简单的等待命令完成并给你返回代码。比如:
return_code = subprocess.call("echo Hello World", shell=True)
os模块中还有C中那样的fork/exec/spawn函数,但是我不建议直接使用它们。subprocess可能更加适合你。
python和shell读取文件某一行
python和shell(awk命令) 可以实现直接读取文件的某一行,按行号进行读取 。并可以精准的取得该行的某个字段,这个有点类似于x轴、y轴定位某个点的操作。
一、awk取某行某列值
awk 可以设置条件来输出文件中m行到n行中每行的指定的k字段,使用格式如下:
awk 'NR==m,NR==n {print $k}' path/filename
m,n,k表示实在的数值。如果要用变量来表示m,n的值,则变量需要用单引号将其引起来。NR,{print }是awk命令在此用法下的规定字段;path/filename表示读取文件的路径及文件名。这里指定了两行,如果只指定一行,可以这样写:
awk 'NR==m {print $k}' path/filename
二、python取某行某列
标准库提供的linecache模块提供具体取某一行的方法:
import linecache theline = linecache.getline(filepath, line_number)
取到相关的行以后,再对theline做split切分成list,再对list索引取值就行了。如theline.split()[2] 。
三、linecache模块的用法
即然,提到了linecache模块,这里就列下linecache的其他方法。linecache模块允许从任何文件里得到任何的行,并且使用缓存进行优化,常见的情况是从单个文件读取多行。
linecache.getlines(filename) 从名为filename的文件中得到全部内容,输出为列表格式,以文件每行为列表中的一个元素,并以linenum-1为元素在列表中的位置存储
linecache.getline(filename,lineno) 从名为filename的文件中得到第lineno行。这个函数从不会抛出一个异常–产生错误时它将返回”(换行符将包含在找到的行里)。如果文件没有找到,这个函数将会在sys.path搜索。
linecache.clearcache() 清除缓存。如果你不再需要先前从getline()中得到的行
linecache.checkcache(filename) 检查缓存的有效性。如果在缓存中的文件在硬盘上发生了变化,并且你需要更新版本,使用这个函数。如果省略filename,将检查缓存里的所有条目。
linecache.updatecache(filename) 更新文件名为filename的缓存。如果filename文件更新了,使用这个函数可以更新linecache.getlines(filename)返回的列表。
示例:
# cat a.txt
1a 2b 3c 4d 5e 6f 7g
1、获取a.txt文件的内容
>>> a=linecache.getlines('a.txt') >>> a ['1a\n', '2b\n', '3c\n', '4d\n', '5e\n', '6f\n', '7g\n']
2、获取a.txt文件中第1-4行的内容
>>> a=linecache.getlines('a.txt')[0:4] >>> a ['1a\n', '2b\n', '3c\n', '4d\n']
3、获取a.txt文件中第4行的内容
>>> a=linecache.getline('a.txt',4) >>> a '4d\n'
注意:
使用linecache.getlines('a.txt')打开文件的内容之后,如果a.txt文件发生了改变,如你再次用linecache.getlines获取的内容,不是文件的最新内容,还是之前的内容,此时有两种方法:
1、使用linecache.checkcache(filename)来更新文件在硬盘上的缓存,然后在执行linecache.getlines('a.txt')就可以获取到a.txt的最新内容;
2、直接使用linecache.updatecache('a.txt'),即可获取最新的a.txt的最新内容。
读取文件之后你不需要使用文件的缓存时需要在最后清理一下缓存,使linecache.clearcache()清理缓存,释放缓存。

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。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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