在 Python 中运行 Bash 命令
在服务器上的 Python 脚本中运行 Bash 命令时,即使是相同的代码,也可能会遇到错误在本地工作。造成这种情况的一个常见原因是操作系统调用 Bash 的方式不同。
了解 Bash
在 Python 中,您可以使用 subprocess 模块运行 Bash 命令。但是,默认行为是使用 /bin/sh,这是一个最小的 shell,不支持 Bash 的所有功能。如果您需要特定于 Bash 的语法,则必须显式指定 Bash 可执行文件为:
subprocess.run(command, shell=True, executable='/bin/bash')
Shell 与 No Shell
您可以调用 subprocess.run( )与 shell=True 或 shell=False。使用 shell=True,您可以提供 shell 解析的单个字符串命令。使用 shell=False,您可以将字符串参数列表传递给可执行文件,而无需使用 shell。
使用 shell=False 可以避免 shell 功能,但需要将命令精确解析为参数。 shlex.split() 函数可以对此提供帮助。
subprocess.run(shlex.split(command)) # shell=False
文本解码
默认情况下,子进程输出以字节形式提供。要将其解码为 Unicode 字符串,请使用 text=True。
subprocess.run(command, shell=True, text=True)
故障排除
如果仍然遇到错误,请务必检查:
- 确保 Bash 命令格式正确且受支持服务器。
- 验证服务器上是否存在 Bash 可执行文件 (/bin/bash)。
- 考虑使用 text=True 以确保输出正确解码。
- 使用更详细的输出(例如 subprocess.run(..., check=True, stderr=subprocess.PIPE))以帮助调试任何错误。
以上是为什么我的 Bash 命令在服务器上的 Python 中失败,但在本地却可以工作?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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