


Wie ändere ich das Arbeitsverzeichnis für Unterprozesse in Python?
Unterprozessverzeichnis ändern: Einschränkungen und Alternativen verstehen
Beim Umgang mit Unterprozessen stellt die Änderung des Arbeitsverzeichnisses eine Herausforderung dar. Dieses Problem tritt auf, wenn versucht wird, innerhalb von Unterverzeichnissen oder Superverzeichnissen zu navigieren. Der Schlüssel liegt jedoch darin, den Unterschied zwischen dem Aufrufen eines Programms und dem Ausführen eines Befehls zu verstehen.
In Ihrem Code versuchen Sie, ein Programm mit dem Namen „cd“ aufzurufen, was ein ungültiger Ansatz ist. Stattdessen sollten Sie einen Befehl mit dem Namen „cd“ aufrufen.
Fehlererklärung:
Die Anweisung „subprocess.call(['cd ..'])“. löst einen OSError aus, da „cd“ ein Shell-interner Wert ist. Daher müssen Sie es innerhalb einer Shell ausführen, wie in der folgenden Modifikation zu sehen ist:
subprocess.call('cd ..', shell=True)
Warum „shell=True“ sinnlos ist:
Trotzdem scheinbare Lösung, die Verwendung von „shell=True“ ist eigentlich sinnlos. Dies liegt daran, dass kein Prozess das Arbeitsverzeichnis eines anderen Prozesses ändern kann, was bedeutet, dass die Subshell ihr Verzeichnis ändert und sofort beendet wird.
Alternative Lösungen:
Um das Arbeitsverzeichnis erfolgreich zu ändern Bevor Sie einen Unterprozess ausführen, können Sie alternative Methoden nutzen:
-
Verwenden „os.chdir()“:
wd = os.getcwd() os.chdir("/destination/directory") subprocess.Popen("ls") os.chdir(wd)
Nach dem Login kopieren -
Verwendung des „cwd“-Parameters in „subprocess“:
subprocess.Popen("ls", cwd="/destination/directory")
Nach dem Login kopieren
Mit diesen alternativen Ansätzen können Sie das Arbeitsverzeichnis angeben, bevor Sie den Unterprozess ausführen, um sicherzustellen, dass die Befehle korrekt sind im gewünschten Verzeichnis ausgeführt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie ändere ich das Arbeitsverzeichnis für Unterprozesse in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
