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实例详解Python subprocess模块的原理与应用

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简介:
本篇文章深入浅出地解析了Python中的subprocess模块的工作原理,并通过具体示例展示了其在实际开发中的多种应用场景。适合希望深入了解进程管理的中级Python开发者阅读。 当我们运行Python程序时,实际上是创建并启动了一个进程。类似地,在Linux系统中,一个进程可以fork(分叉)一个新的子进程,并让这个子进程中执行另一个程序。在Python编程语言里,我们使用标准库中的subprocess包来实现这一功能:它允许我们在当前进程中创建新的子进程,并运行外部的程序。 subprocess模块提供了多种方法用于创建和管理这些子进程,每种方式都有其特定的应用场景。此外,这个包还提供了一些工具帮助处理标准输入输出流(standard stream)以及管道(pipe),使得不同进程之间的文本通信变得更为便捷。 例如,使用`subprocess.call()`函数可以很方便地在一个进程中调用另一个程序,并等待它执行完毕后返回结果。

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  • Python subprocess
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    本篇文章深入浅出地解析了Python中的subprocess模块的工作原理,并通过具体示例展示了其在实际开发中的多种应用场景。适合希望深入了解进程管理的中级Python开发者阅读。 当我们运行Python程序时,实际上是创建并启动了一个进程。类似地,在Linux系统中,一个进程可以fork(分叉)一个新的子进程,并让这个子进程中执行另一个程序。在Python编程语言里,我们使用标准库中的subprocess包来实现这一功能:它允许我们在当前进程中创建新的子进程,并运行外部的程序。 subprocess模块提供了多种方法用于创建和管理这些子进程,每种方式都有其特定的应用场景。此外,这个包还提供了一些工具帮助处理标准输入输出流(standard stream)以及管道(pipe),使得不同进程之间的文本通信变得更为便捷。 例如,使用`subprocess.call()`函数可以很方便地在一个进程中调用另一个程序,并等待它执行完毕后返回结果。
  • Python Subprocess分析
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    本文章深入解析Python Subprocess模块的工作原理,并通过具体实例展示其实用技巧和应用场景。适合中级开发者参考学习。 Python的Subprocess模块用于创建新进程、连接到它们的输入输出错误管道,并获取子进程返回码。这个模块提供了比`sys.module`中的`sys.system()`函数更强大且灵活的功能,特别是在处理长时间运行命令或需要与子进程交互的情况下。 ### 子进程原理 在传统的`sys.system()`方法中,执行系统命令会阻塞主程序直到命令完成。然而,Subprocess模块通过创建子进程来解决这个问题。主程序启动一个新进程去执行指令,并继续进行其他任务,这提高了并发性和效率。由于每个进程中内存空间是隔离的,因此引入了管道(Pipe)的概念以允许数据在父、子进程间传递。 ### 管道(Pipe) Subprocess模块中,可以将`stdout`和`stderr`参数设置为`subprocess.PIPE`来使子进程输出被导向到管道。主程序可以通过调用相应属性如读取这些数据。管道中的信息通常是字节串形式,因此在获取时需要解码成字符串格式。 ### 基本工作流程 1. **创建子进程**:使用`Popen`类创建一个新进程来执行命令。 2. **读取输出**:通过调用`stdout`和`stderr`属性从管道中读数据。可以采用缓冲区控制或者分块读取的方式处理大量信息。 3. **解码并处理结果**:将接收到的数据解码成字符串形式,以便于查看或进一步操作。 4. **等待子进程结束**:使用`wait()`方法让程序暂停直至子进程完成执行。这确保了所有输出都被正确获取,并释放相关资源。 5. **检查返回状态**:通过访问`returncode`属性来判断命令是否成功执行。 ### 示例代码 ```python import subprocess # 创建并启动一个新进程运行ps -ef命令,将标准输入和错误输出导向管道 proc = subprocess.Popen([ps, -ef], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) # 从管道中读取数据,并解码为字符串形式 stdout_data, stderr_data = proc.communicate() stdout_text = stdout_data.decode(utf-8) stderr_text = stderr_data.decode(utf-8) # 打印标准输出和错误信息 print(fStandard Output:\n{stdout_text}) print(fStandard Error:\n{stderr_text}) # 根据返回码判断命令执行是否成功 if proc.returncode != 0: print(子进程执行失败) else: print(子进程执行成功) ``` 在实际开发中,Subprocess模块还支持通过`stdin`参数传递输入给子程序或使用特定函数如`call`, `check_call`, `check_output`简化调用过程。理解并熟练运用此功能对于编写高效可靠的系统级脚本和应用程序至关重要。
  • Python OS使
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    本教程详细讲解了Python中的OS模块,通过丰富的实例介绍了如何利用该模块执行操作系统相关的功能和任务。适合编程学习者深入理解并运用OS模块。 ### Python OS模块实例详解 #### 一、引言 Python 的 `os` 模块提供了许多与操作系统交互的功能,如创建、删除文件或目录、获取文件属性等。这对于需要进行文件系统操作的应用程序来说非常重要。本段落将通过多个实例来详细介绍 `os` 模块中的常用方法,帮助读者更好地理解和掌握如何利用 `os` 模块处理文件和目录。 #### 二、基本介绍 在开始之前,我们需要了解几个基础概念: - **路径**:指文件在文件系统中的位置标识。 - **绝对路径**:包含根目录在内的完整路径。 - **相对路径**:相对于当前工作目录的路径。 - **文件**:存储数据的基本单位。 - **目录**:用于组织文件和其他目录的容器。 #### 三、常见方法详解 接下来,我们将逐一介绍 `os` 模块中的一些常用方法,并通过示例来展示它们的具体用法。 ##### 1. `os.getcwd()` - **功能**:获取当前工作目录。 - **示例**: ```python import os print(os.getcwd()) ``` 输出当前执行脚本所在的目录。 ##### 2. `os.listdir()` - **功能**:列出指定目录下的所有文件和子目录名称。 - **示例**: ```python import os print(os.listdir(c:file)) ``` 列出 c:file 目录下的所有文件和子目录。 ##### 3. `os.path.abspath(path)` - **功能**:返回指定路径的绝对路径。 - **示例**: ```python import os print(os.path.abspath(.)) ``` 返回当前目录的绝对路径。 ##### 4. `os.path.split(path)` - **功能**:将路径分割为目录和文件名两部分,并返回一个元组。 - **示例**: ```python import os print(os.path.split(rD:pythonfilehello.py)) # 结果:(D:pythonfile, hello.py) ``` 分割路径,返回路径的目录部分和文件名部分。 ##### 5. `os.path.join(path1, path2, ...)` - **功能**:将多个路径组合后返回,如果路径是绝对路径,则会忽略前面的路径。 - **示例**: ```python import os print(os.path.join(rd:pythontest, hello.py)) # 结果:d:pythontesthello.py ``` 将两个路径组合起来形成新的路径。 ##### 6. `os.path.dirname(path)` - **功能**:返回路径中的目录部分。 - **示例**: ```python import os print(os.path.dirname(rd:pythontesthello.py)) # 结果:d:pythontest ``` 获取路径中的目录部分。 ##### 7. `os.path.basename(path)` - **功能**:返回路径中的文件名部分。 - **示例**: ```python import os print(os.path.basename(rd:pythontesthello.py)) # 结果:hello.py ``` 获取路径中的文件名部分。 ##### 8. `os.path.getsize(path)` - **功能**:获取文件的大小(以字节为单位),如果是目录则返回0。 - **示例**: ```python import os print(os.path.getsize(rd:pythontesthello.py)) # 结果:38 ``` 获取文件大小。 ##### 9. `os.path.exists(path)` - **功能**:检查指定路径是否存在。 - **示例**: ```python import os print(os.path.exists(rd:pythontesthello.py)) # 结果:True ``` 检查文件或目录是否存在。 ##### 10. `os.path.isdir(path)` - **功能**:判断指定路径是否为目录。 - **示例**: ```python import os print(os.path.isdir(rC:UserszhangjiaoPycharmProjects)) # 结果:True ``` 判断路径是否指向一个目录。 #### 四、实战应用 为了更好地理解这些方法的实际应用,我们可以构建一个小项目来演示如何使用 `os` 模块来管理文件和目录。 假设我们有一个需求,需要找出某个目录下所有 `.py` 文件的大小总和。这可以通过以下步骤实现: 1. **使用 `os.listdir()` 获取目录下所有文件名**。 2. **使用 `os.path.join()` 组合目录和文件名得到完整的文件路径**。 3. **使用 `os.path.isfile()` 判断是否为文件**。 4. **使用 `os.path.getsize()` 获取文件大小**。 5. **累计文件大小**。 ```python import os def total_size(directory): total = 0 for filename in os.listdir(directory): filepath = os.path.join(directory, filename
  • xlrdPython使
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    本文章详细介绍了Python中xlrd模块的使用方法和工作原理,帮助读者掌握如何高效读取Excel文件中的数据。 【Python中的xlrd模块使用原理解析】 在处理Excel文件的数据读取与操作过程中,Python中的`xlrd`库是一个非常实用的工具。它支持多种格式的Excel文件(如.xls和.xlsx),并将这些数据转换为可被Python程序直接使用的对象形式。 以下是关于如何安装及应用`xlrd`模块的基本指南: 1. **安装方法**:可以通过两种方式来获取并安装`xlrd`库: - 直接从官方网站下载对应版本的文件,并根据你的Python环境进行手动配置。 - 使用pip命令在终端中运行 `pip install xlrd` 进行在线安装。 2. **数据类型解析**:为了更准确地处理Excel中的单元格信息,`xlrd`定义了六种不同的基本数据类型: - 0 空 - 1 文本 - 2 数字 - 3 日期时间 - 4 布尔值(真/假) - 5 错误信息 3. **模块导入与Excel文件读取**:首先需要通过`import xlrd`命令将库引入到项目中。然后,使用如下的方法打开目标Excel文档: ```python book = xlrd.open_workbook(filename) ``` 4. **工作簿(Workbook)操作**: - `sheet = book.sheet_by_index(index)` 或者 `sheet = book.sheet_by_name(name)`: 根据索引或名称获取一个Sheet对象。 - `sheet_names = book.sheet_names()`: 返回所有Sheet的名称列表。 - `book.sheet_loaded(sheet_name or indx)`: 检查指定的工作表是否已经加载完成。 5. **工作表(Sheet)操作**: - 获取行数:`nrows = sheet.nrows` - 获取列数:`ncols = sheet.ncols` - 读取某一行的所有单元格或部分单元格: `row = sheet.row(rowx)` 或者 `row_slice = sheet.row_slice(rowx)` - 获取指定行的单元类型列表:`sheet.row_types(rowx)` - 获得该行所有单元格的数据值:`sheet.row_values(rowx)` 6. **列操作**: - 读取某列的所有或部分单元格: `col = sheet.col(colx)` 或者 `col_slice = sheet.col_slice(colx)` - 获取指定列的单元类型列表:`sheet.col_types(colx)` - 获得该行所有单元格的数据值:`sheet.col_values(colx)` 7. **单元格操作**: - 读取特定位置上的单元格对象: `cell = sheet.cell(rowx, colx)` - 获取指定位置的单元类型:`sheet.cell_type(rowx, colx)` - 获得指定位置的单元内容值:`sheet.cell_value(rowx, colx)` 使用xlrd模块时,需要注意以下几点: - 如果文件名或Sheet名称包含中文字符,请确保正确处理编码问题。 - 在进行行、列和单元格操作之前,先获取相应的Sheet对象。 通过以上方法与技巧的应用,可以利用`xlrd`库实现对Excel数据的高效读取及分析。结合其他Python工具如pandas等,还可以进一步增强数据分析能力。
  • Python Queue
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    本篇文章详细解析了Python中的Queue模块,并提供了实际的应用示例。适合想要深入了解Python队列机制的读者阅读。 在Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式。Queue模块提供了进行队列操作的功能,尽管它使用简单方便,但如果使用不当还是会出现一些问题。 创建一个“队列”对象: ```python import Queue q = Queue.Queue(maxsize=10) ``` `Queue.Queue`类是一个同步实现的队列。你可以设置这个队列为无限长度或有限长度。通过在构造函数中指定可选参数maxsize来设定队列的最大容量,如果maxsize小于1,则表示该队列没有大小限制。 将一个值放入队列: ```python q.put(10) ``` 调用`put()`方法可以在线程安全的情况下向队尾添加一个新的项目。此函数有两个可选参数,默认情况下只需要提供要插入的item即可。
  • ClickHouse
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    本书深入剖析了ClickHouse的工作原理,并通过丰富的案例展示了其在实际场景中的应用技巧和最佳实践。适合数据库管理员和技术爱好者阅读学习。 ClickHouse在线OLAP分析入门学习资料 - ClickHouse简介:3 - ClickHouse不适用的场景:3 - ClickHouse架构概述:4 - ClickHouse的数据类型:6 - 如何定义数据表:7 - 数据字典:9 - MergeTree原理解析:11 - MergeTree系列表引擎: 19 - 数据查询:24 - 副本与分片: 25
  • Python中random随机数
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    本篇文章详细介绍了Python中的random模块及其在生成随机数方面的各种应用场景和使用方法。 本段落介绍了Python随机数的用法。 1. `random.seed(int)` 函数用于给随机数生成器提供一个种子值,以便产生可预测的随机序列。 如果使用相同的种子值,那么产生的随机数序列也会相同。通常会将时间秒数等不断变化的数据作为种子值,使得每次运行时产生的随机系列都不一样。 例如: ```python random.seed(10) print(random.random()) # 输出:0.57140259469 random.seed(10) print(random.random()) # 输出:0.57140259469,同一个种子值产生的随机数相同 ``` 如果省略 `seed()` 函数的参数,则使用当前系统时间来生成随机数。
  • Java装饰
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    本文章详细解析了Java装饰模式的原理,并通过具体的应用实例来讲解如何在实际开发中运用该设计模式,帮助读者更好地掌握和理解装饰模式。 本段落主要介绍了Java设计模式中的装饰模式原理与用法,并通过实例详细分析了该模式的概念、原理及定义,总结并讨论了其优缺点,具有一定的参考价值。
  • Python使subprocessadb命令方法
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    本篇文章详细介绍了如何在Python中利用subprocess模块执行adb命令,为开发者提供了一种便捷的方式来管理Android设备或模拟器。通过具体示例解释了参数设置、错误处理等关键点,帮助读者轻松掌握这一技巧。 Python 是编写小脚本的理想选择,其语法简洁明了。作为最著名的“胶水语言”,它非常适合用来编写命令行脚本。本段落主要介绍了如何使用 Python 的 subprocess 模块来调用 adb 命令的相关资料,需要的朋友可以参考借鉴。
  • Python refindall()函数分析
    优质
    本篇文章详细解析了Python中的re模块findall()函数,并通过具体示例进行深入讲解和应用分析。 本段落主要介绍了Python re模块中的findall()函数,并提供了实例解析,具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以阅读并借鉴。