


Empfohlene Methoden für Python-Skriptoperationen auf Linux-Plattformen
Empfohlene Methoden für Python-Skriptoperationen auf der Linux-Plattform, die spezifische Codebeispiele erfordern
Auf der Linux-Plattform ist Python-Skript eine sehr häufig verwendete Programmiersprache, die in verschiedenen Anwendungsszenarien verwendet werden kann, beispielsweise im automatisierten Betrieb und Wartung, Datenverarbeitung, Netzwerkprogrammierung usw. In diesem Artikel werden einige empfohlene Methoden für den Betrieb mit Python-Skripten auf der Linux-Plattform vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.
1. Befehlszeilenparameter verwenden
Auf der Linux-Plattform können Befehlszeilenparameter verwendet werden, um Parameter einfach an Python-Skripte zu übergeben, um verschiedene Vorgänge auszuführen. Hier ist ein Beispielcode. Das Skript erhält zwei Parameter, den Dateinamen und die auszuführende Operation:
import sys if len(sys.argv) != 3: print("Usage: python script.py filename operation") sys.exit(1) filename = sys.argv[1] operation = sys.argv[2] # 执行具体的操作 # ...
Wenn Sie das Skript in der Befehlszeile ausführen, müssen Sie zwei Parameter angeben, wie zum Beispiel:
python script.py data.txt analyze
Auf diese Weise wird der Datei kann sein Der Name und die Operation werden an das Skript übergeben und die entsprechende Verarbeitung wird entsprechend der spezifischen Operation ausgeführt.
2. Systemaufrufe verwenden
Die Linux-Plattform bietet eine Fülle von Systemaufrufschnittstellen, die über das Python-Modul subprocess
aufgerufen werden können, um Vorgänge auf Systemebene zu erreichen. Das Folgende ist ein Beispielcode, der das Modul subprocess
verwendet, um den Befehl ls
unter Linux aufzurufen, um alle Dateien im aktuellen Verzeichnis abzurufen: subprocess
模块来调用这些接口,从而实现系统级别的操作。下面是一个示例代码,该脚本使用subprocess
模块调用Linux上的ls
命令,获取当前目录下的所有文件:
import subprocess output = subprocess.check_output(['ls']) print(output.decode())
这样就可以通过Python脚本实现类似于在命令行中执行ls
命令的操作了。
三、使用第三方库
在Python的生态系统中,有许多优秀的第三方库可以用于操作Linux系统。比如,paramiko
库可以用于远程执行命令和文件传输,psutil
库可以用于获取系统信息,requests
库可以用于进行HTTP请求等。下面是一个示例代码,该脚本使用paramiko
import paramiko host = '192.168.1.100' username = 'root' password = 'password' ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect(host, username=username, password=password) stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('ls') output = stdout.read().decode() print(output) ssh.close()
ls
in der Befehlszeile. 3. Verwenden Sie Bibliotheken von DrittanbieternIm Python-Ökosystem gibt es viele hervorragende Bibliotheken von Drittanbietern, die zum Betrieb von Linux-Systemen verwendet werden können. Beispielsweise kann die paramiko
-Bibliothek verwendet werden, um Befehle und Dateiübertragungen aus der Ferne auszuführen, die psutil
-Bibliothek kann zum Abrufen von Systeminformationen verwendet werden und die requests code>-Bibliothek kann für HTTP-Anfragen usw. verwendet werden. Unten finden Sie einen Beispielcode, der die Bibliothek <code>paramiko
verwendet, um eine Verbindung zu einem Remote-Host herzustellen und Befehle auf dem Host auszuführen: 🎜rrreee🎜 Auf diese Weise können Sie Befehle remote über ein Python-Skript ausführen. 🎜🎜Zusammenfassend ist das Obige die empfohlene Methode für den Betrieb mit Python-Skripten auf der Linux-Plattform, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Durch Befehlszeilenparameter, Systemaufrufe und Bibliotheken von Drittanbietern können wir verschiedene Vorgänge problemlos implementieren und so die Arbeitseffizienz und Entwicklungseffizienz verbessern. Natürlich sind die oben genannten nur einige gängige Methoden und Beispiele. In tatsächlichen Anwendungen können komplexere Operationen und Funktionsimplementierungen entsprechend den spezifischen Anforderungen implementiert werden. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEmpfohlene Methoden für Python-Skriptoperationen auf Linux-Plattformen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Obwohl Notepad den Java -Code nicht direkt ausführen kann, kann er durch Verwendung anderer Tools erreicht werden: Verwenden des Befehlszeilencompilers (JAVAC), um eine Bytecode -Datei (Dateiname.class) zu generieren. Verwenden Sie den Java Interpreter (Java), um Bytecode zu interpretieren, den Code auszuführen und das Ergebnis auszugeben.

Die fünf grundlegenden Komponenten des Linux -Systems sind: 1. Kernel, 2. Systembibliothek, 3. System Utilities, 4. Grafische Benutzeroberfläche, 5. Anwendungen. Der Kernel verwaltet Hardware -Ressourcen, die Systembibliothek bietet vorkompilierte Funktionen, Systemversorgungsunternehmen werden für die Systemverwaltung verwendet, die GUI bietet visuelle Interaktion und Anwendungen verwenden diese Komponenten, um Funktionen zu implementieren.

Das Ausführen von Python-Code in Notepad erfordert, dass das ausführbare Python-ausführbare Datum und das NPPEXEC-Plug-In installiert werden. Konfigurieren Sie nach dem Installieren von Python und dem Hinzufügen des Pfades den Befehl "Python" und den Parameter "{current_directory} {file_name}" im NPPExec-Plug-In, um Python-Code über den Shortcut-Taste "F6" in Notoza auszuführen.

Um die Git -Repository -Adresse anzuzeigen, führen Sie die folgenden Schritte aus: 1. Öffnen Sie die Befehlszeile und navigieren Sie zum Repository -Verzeichnis; 2. Führen Sie den Befehl "git remote -v" aus; 3.. Zeigen Sie den Repository -Namen in der Ausgabe und der entsprechenden Adresse an.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.
