Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Python实现在Linux系统下更改当前进程运行用户

Python实现在Linux系统下更改当前进程运行用户

Jun 10, 2016 pm 03:18 PM
linux系统 python

在上一篇文章中,我们讲了如何在linux上用python写一个守护进程。主要原理是利用linux的fork函数来创建一个进程,然后退出父进程运行,生成的子进程就会成为一个守护进程。细心观察的可能会发现,这个守护进程的运行身份是执行这个程序的用户,如果把这个守护程序加入到系统的服务项,那么这个守护程序的执行身份应该是root。

一个情况出现了,root的权限比较大,如果通过这个root身份的守护程序来进行操作,危险性是比较大的。一种好的办法是生成一个身份为root的master进程用来接受请求,生成若干个woker进程用来处理请求,这样就不会出现权限过大问题。事实上,现在很多软件,nginx,mysql,apache,vsftpd等几乎都是这样做的。

那么,怎么样在linux中更改子进程的运行身份呢?,实际上linux提供了这样的函数,来看一下python代码:

#!/usr/bin/env python
import time,os,pwd,sys,signal
logfile="/tmp/d2.log"
#step one, get the username you want to running with
try:
    user=sys.argv[1]
except:
    user=raw_input('Please input a username in this machine you want to run this program: ')
if user=="":sys.exit(-1)
try:
    uid=pwd.getpwnam(user)
    uid=uid.pw_uid
except:
    print "Uer not exists!"
    sys.exit(-1)
#step two:Generation of daemon
pid=os.fork()
if(pid):sys.exit(0)
os.setsid()
os.chdir("/")
os.umask(0)
#step three :fork again
pid=os.fork()
if(pid==0):
    os.setuid(uid)
    os.setsid()
    os.chdir("/")
    os.umask(0)
log=open(logfile,'a')
log.write('Daemon start up at %s\n'%(time.strftime('%Y:%m:%d',time.localtime(time.time()))))
log.close()
def reload(a,b):
  log=open(logfile,'a')
  log.write('Daemon reload at %s\n'%(time.strftime('%Y:%m:%d',time.localtime(time.time()))))
  log.close()
while True:
  signal.signal(signal.SIGHUP,reload)
  time.sleep(2)

Nach dem Login kopieren

运行这个程序,输入nginx(nginx为系统中已经添加的用户),然后用ps aux|grep python查看系统当中运行的python程序,可以看到,有一个woker进程的身份已经改变了成为nginx了:

[root@home ~]# ps aux|grep python
root   1139 0.0 0.5  5288 2372 ?    Ss  22:40  0:00 python ./d2.py nginx
nginx   1140 0.0 0.5  5288 2360 ?    S  22:40  0:00 python ./d2.py nginx
root   1151 0.0 0.1  2336  648 pts/0  S+  22:50  0:00 grep python

Nach dem Login kopieren

因为身份为nginx的进程是用来处理请求的,那么一些属于root的权限就不会被进程调用,也可以通过设置文件的权限,对进程操作单个文件进行限制,达到比较好的权限控制效果,减少安全隐患。

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. Crossplay haben?
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Miniopen CentOS -Kompatibilität Miniopen CentOS -Kompatibilität Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

So installieren Sie Nginx in CentOS So installieren Sie Nginx in CentOS Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.

See all articles