使用Python脚本在Linux下实现部分Bash Shell的教程

对于Linux用户来说，命令行的名声相当的高。不像其他操作系统，命令行是一个可怕的命题，但是对于Linux社区中那些经验丰富的大牛，命令行却是最值得推荐鼓励使用的。通常，命令行对比图形用户界面，更能提供更优雅和更高效的解决方案。

命令行伴随着Linux社区的成长，UNIX shells，例如 bash和zsh，已经成长为一个强大的工具，也是UNIX shell的重要组成部分。使用bash和其他类似的shells，可以得到一些很有用的功能，例如，管道，文件名通配符和从文件中读取命令，也就是脚本。

让我们在实际操作中来介绍命令行的强大功能吧。每当用户登陆某服务后，他们的用户名都被记录到一个文本文件。例如，我们来看看有多少独立用户曾经使用过该服务。

以下一系列的命令展现了由一个个小的命令串接起来后所实现的强大功能：
 

$ cat names.log | sort | uniq | wc -l

管道符号（|）把一个命令的标准输出传送给另外一个命令的标准输入。在这个例子中，把cat names.log的输出传送给sort命令的输入。sort命令是把每一行按字母顺序重新排序。接下来，管道把输出传送至uniq命令，它可以删除重复名字。最后，uniq的输出又传送给wc命令。wc是一个字符计数命令，使用-l参数，可以返回行的数量。管道可以让你把一系列的命令串接在一起。

但是，有时候需求会很复杂，串接命令会变得十分笨重。在这个情况下，shell脚本可以解决这个问题。shell脚本就是一系列的命令，被shell程序所读取，并按顺序执行。Shell脚本同样支持一些编程语言的特性，例如变量，流程控制和数据结构。shell脚步对于经常重复运行的批处理程序非常有用。但是，shell脚本也有一些弱点：

• shell脚本很容易变为复杂的代码，导致开发人员难于阅读和修改它们。
• 通常，它的语法和解释都不是那么灵活，而且不直观。
• 它代码通常不能被其他脚本使用。脚本中的代码重用率很低，并且脚本通常是解决一些很具体的问题。
• 它们一般不支持库特性，例如HTML解释器或者处理HTTP请求库，因为库一般都只出现在流行的语言和脚本语言中。

这些问题通常会导致脚本变得不灵活，并且浪费开发人员大量的时间。而Python语言作为它的替代品，是相当不错的选择。使用python作为shell脚本的替代，通常有很多优势：

• python在主流的linux发行版本中都被默认安装。打开命令行，输入python就可以立刻进入python的世界。这个特性，让它可以成为大多脚本任务的最好选择。
• python非常容易阅读，语法容易理解。它的风格注重编写简约和干净的代码，允许开发人员编写适合shell脚本的风格代码。
• python是一个解释性语言，这意味着，不需要编译。这让python成为最理想的脚本语言。python同时还是读取，演绎，输出的循环风格，这允许开发人员可以快速的通过解释器尝试新的代码。开发人员无需重新编写整个程序，就可以实现自己的一些想法。
• python是一个功能齐全的编程语言。代码重用非常简单，因为python模块可以在脚本中方便的导入和使用。脚本可以轻易的扩展。
• python可以访问优秀的标准库，还有大量的实现多种功能的第三方库。例如解释器和请求库。例如，python的标准库包含时间库，允许我们把时间转换为我们想要的各种格式，而且可以和其他日期做比较。
• python可以是命令链中的一部分。python不能完全代替bash。python程序可以像UNIX风格那样(从标准输入读取，从标准输出中输出)，所以python程序可以实现一些shell命令，例如cat和sort。

让我们基于文章前面提到问题，重新使用python构建。除了已完成的工作，还让我们来看看某个用户登陆系统到底有多少次。uniq命令只是简单的删除重复记录，而没有提示到底这些重复记录重复了多少次。我们使用python脚本替代uniq命令，而且脚本可以作为命令链中的一部分。以下是python程序实现这个功能（在这个例子中，脚本叫做namescount.py）：

#!/usr/bin/env python
import sys
 
if __name__ == "__main__":
  # 初始化一个names的字典，内容为空
  # 字典中为name和出现数量的键值对
  names = {}
  # sys.stdin是一个文件对象。 所有引用于file对象的方法，
  # 都可以应用于sys.stdin.
  for name in sys.stdin.readlines():
      # 每一行都有一个newline字符做结尾
      # 我们需要删除它
      name = name.strip()
      if name in names:
          names[name] += 1
      else:
          names[name] = 1
 
  # 迭代字典,
  # 输出名字，空格，接着是该名字出现的数量
  for name, count in names.iteritems():
      sys.stdout.write("%d\t%s\n" % (count, name))

让我们来看看python脚本如何在命令链中起作用的。首先，它从标准输入sys.stdin对象读取数据。所有的输出都写到sys.stdout对象里面，这个对象是python里面的标准输出的实现。然后使用python字典（在其他语言中，叫做哈希表）来保存名字和重复次数的映射。要读取所有用户的登陆次数，只需执行下面的命令：

$ cat names.log | python namescount.py

这里会输出某用户出现的次数还有他的名字，使用tab作为分隔符。接下来的事情就是，以用户登陆次数的降序顺序输出。这可以在python中实现，但是让我们使用UNIX的命令来实现吧。前面已经提到，使用sort命令可以按字母顺序排序。如果sort命令接收一个-rn参数，那么它就会按照数字的降序方式做排序。因为python脚本输出到标准输出，所以我们可以使用管道链接sort命令，获取该输出：

$ cat names.log | python namescount.py | sort -rn

这个例子使用了python作为命令链中的一部分。使用python的优势是：

• 可以跟例如cat和sort这样的命令链接在一起。简单的工具（读取文件，给文件按数字排序），可以使用成熟的UNIX命令。这些命令都是一行一行的读取，这意味着这些命令可以兼容大容量的文件，而且它们的效率很高。
• 如果命令链条中某部分很难实现，很清晰，我们可以使用python脚本，这可以让我们做我们想做的，然后减轻链条一下个命令的负担。
• python是一个可重用的模块，虽然这个例子是指定了names，如果你需要处理重复行的其他输入，你可以输出每一行，还有该行的重复次数。让python脚本模块化，这样你就可以把它应用到其他地方。

为了演示python脚本中结合模块和管道风格的强大力量，让我们扩展一下这个问题。让我们来找出使用服务最多的前5位用户。head命令可以让我们指定需要输出的行数。在命令链中加入这个命令：

$ cat names.log | python namescount.py | sort -rn | head -n 5

这个命令只会列出前5位用户。类似的，获取使用该服务最少的5位用户，你可以使用tail命令，这个命令使用同样的参数。python命令的结果输出到标准输出，这样可以允许你扩展和构建它的功能。

为了演示脚本的模块化特性，我们又来扩展一下问题。该服务同样生成一个以逗号分割的csv的日志文件，其中包含，一个email地址列表，还有该地址对我们服务的评价。如下是其中一个例子：

"email@example.com", "This service is great."

这个任务是，提供一个途径，来发送一个感谢信息给使用该服务最多的前10位用户。首先，我们需要一个脚本读取csv和输出其中某一个字段。python提供一个标准的csv读取模块。以下的python脚本实现了这个功能：

#!/usr/bin/env python
# CSV module that comes with the Python standard library
import csv
import sys
 
 
if __name__ == "__main__":
  # CSV模块使用一个reader对象作为输入
  # 在这个例子中，就是 sys.stdin.
  csvfile = csv.reader(sys.stdin)
 
  # 这个脚本必须接收一个参数，指定列的序号
  # 使用sys.argv获取参数.
  column_number = 0
  if len(sys.argv) > 1:
      column_number = int(sys.argv[1])
 
  # CSV文件的每一行都是用逗号作为字段的分隔符
  for row in csvfile:
      print row[column_number]

这个脚本可以把csv转换并返回参数指定的字段的文本。它使用print代替sys.stout.write，因为print默认使用标准输出最为它的输出文件。

让我们把这个脚步添加到命令链中。新的脚本跟其他命令组合在一起，实现输出评论最多的email地址。（假设.csv 文件名称为emailcomments.csv，新的脚本为csvcolumn.py）

接下来，你需要一个发送邮件的方法，在Python 函数标准库中，你可以导入smtplib 库，这是一个用来连接SMTP服务器并发送邮件的模块。让我们写一个简单的Python脚本，使用这个模块发送一个邮件给每个top 10 的用户。

#!/usr/bin/env python
import smtplib
import sys
 
 
GMAIL_SMTP_SERVER = "smtp.gmail.com"
GMAIL_SMTP_PORT = 587
 
GMAIL_EMAIL = "Your Gmail Email Goes Here"
GMAIL_PASSWORD = "Your Gmail Password Goes Here"
 
 
def initialize_smtp_server():
  '''
  This function initializes and greets the smtp server.
  It logs in using the provided credentials and returns
  the smtp server object as a result.
  '''
  smtpserver = smtplib.SMTP(GMAIL_SMTP_SERVER, GMAIL_SMTP_PORT)
  smtpserver.ehlo()
  smtpserver.starttls()
  smtpserver.ehlo()
  smtpserver.login(GMAIL_EMAIL, GMAIL_PASSWORD)
  return smtpserver
 
 
def send_thank_you_mail(email):
  to_email = email
  from_email = GMAIL_EMAIL
  subj = "Thanks for being an active commenter"
  # The header consists of the To and From and Subject lines
  # separated using a newline character
  header = "To:%s\nFrom:%s\nSubject:%s \n" % (to_email,
      from_email, subj)
  # Hard-coded templates are not best practice.
  msg_body = """
  Hi %s,
 
  Thank you very much for your repeated comments on our service.
  The interaction is much appreciated.
 
  Thank You.""" % email
  content = header + "\n" + msg_body
  smtpserver = initialize_smtp_server()
  smtpserver.sendmail(from_email, to_email, content)
  smtpserver.close()
 
 
if __name__ == "__main__":
  # for every line of input.
  for email in sys.stdin.readlines():
      send_thank_you_mail(email)

这个python脚本能够连接任何的SMTP服务器，不管是在本地还是远程。为便于使用，我使用了Gmail的SMTP服务器，正常情况下，应该提供你连接Gmail的密码口令，这个脚本使用了smtp库中的函数发送邮件。再一次证明使用Python脚本的强大之处，类似SMTP这样的交互操作使用python来写的话是比较简单易读的。相同的shell脚本的话，可能是比较复杂并且像SMTP这样的库是基本没有的。

为了发送电子邮件给评论频率最高的前十名用户，首先必须单独得到电子邮件列的内容。要取出某一列，在Linux中你可以使用cut命令。在下面的例子中，命令是在两个单独的串。为了便于使用，我写输出到一个临时文件，其中可以加载到第二串命令中。这只是让过程更具可读性（Python发送邮件脚本简称为sendemail.py）：

$ cat emailcomments.csv | python csvcolumn.py |
 ?python namescount.py | sort -rn > /tmp/comment_freq
$ cat /tmp/comment_freq | head -n 10 | cut -f2 |
 ?python sendemail.py

这表明Python作为一种实用工具如bash命令链的真正威力。编写的脚本从标准输入接受 数据并且将任何输出写入到标准输出，允许开发者串起这些命令， 链中的这些快速，简单的命令以及Python程序。这种只为一个目的设计小程序的哲学非常适用于这里所使用的命令流方式。

通常在命令行中使用的Python脚本，当他们运行某个命令时，参数由用户来选择。例如，head命令取得一个-n的参数标志和它后面的数字，然后只打印这个数字大小的行数。Python脚本的每一个参数都是通过sys.argv数组提供，可在import sys后来访问。下面的代码显示了如何使用单个词语作为参数。此程序是一个简单的加法器，它有两个数字参数，将它们相加，并打印输出给用户。然而，这种命令行参数使用方式是非常基础的。这也是很容易出错误的 ——例如，输入两个字符串，如hello和world，这个命令，你会一开始就得到错误：

#!/usr/bin/env python
import sys
 
if __name__ == "__main__":
  # The first argument of sys.argv is always the filename,
  # meaning that the length of system arguments will be
  # more than one, when command-line arguments exist.
  if len(sys.argv) > 2:
      num1 = long(sys.argv[1])
      num2 = long(sys.argv[2])
  else:
      print "This command takes two arguments and adds them"
      print "Less than two arguments given."
      sys.exit(1)
  print "%s" % str(num1 + num2)

庆幸的是，Python有很多处理有关命令行参数的模块。我个人比较喜欢OptionParser。OptionParser是标准库提供的optparse模块的一部分。OptionParser允许你对命令行参数做一系列非常有用的操作。

• 如果没有提供具体的参数，可以指定默认的参数
• 它支持参数标志(显示或不显示）和参数值（-n 10000)。
• 它支持传递参数的不同格式——例如，有差别的-n=100000和-n 100000。

我们来用OptionParser来改进sending-mail脚本。原来的脚本有很多的变量硬编码的地方，比如SMTP细节和用户的登录凭据。在下面提供的代码，在这些变量是用来传递命令行参数：

#!/usr/bin/env python
import smtplib
import sys
 
from optparse import OptionParser
 
def initialize_smtp_server(smtpserver, smtpport, email, pwd):
  '''
  This function initializes and greets the SMTP server.
  It logs in using the provided credentials and returns the
  SMTP server object as a result.
  '''
  smtpserver = smtplib.SMTP(smtpserver, smtpport)
  smtpserver.ehlo()
  smtpserver.starttls()
  smtpserver.ehlo()
  smtpserver.login(email, pwd)
  return smtpserver
 
 
def send_thank_you_mail(email, smtpserver):
  to_email = email
  from_email = GMAIL_EMAIL
  subj = "Thanks for being an active commenter"
  # The header consists of the To and From and Subject lines
  # separated using a newline character.
  header = "To:%s\nFrom:%s\nSubject:%s \n" % (to_email,
      from_email, subj)
  # Hard-coded templates are not best practice.
  msg_body = """
  Hi %s,
 
  Thank you very much for your repeated comments on our service.
  The interaction is much appreciated.
 
  Thank You.""" % email
  content = header + "\n" + msg_body
  smtpserver.sendmail(from_email, to_email, content)
 
 
if __name__ == "__main__":
  usage = "usage: %prog [options]"
  parser = OptionParser(usage=usage)
  parser.add_option("--email", dest="email",
      help="email to login to smtp server")
  parser.add_option("--pwd", dest="pwd",
      help="password to login to smtp server")
  parser.add_option("--smtp-server", dest="smtpserver",
      help="smtp server url", default="smtp.gmail.com")
  parser.add_option("--smtp-port", dest="smtpserverport",
      help="smtp server port", default=587)
  options, args = parser.parse_args()
 
  if not (options.email or options.pwd):
      parser.error("Must provide both an email and a password")
 
  smtpserver = initialize_smtp_server(options.stmpserver,
      options.smtpserverport, options.email, options.pwd)
 
  # for every line of input.
  for email in sys.stdin.readlines():
      send_thank_you_mail(email, smtpserver)
  smtpserver.close()

这个脚本显示OptionParser 的作用。它提供了一个简单、易于使用的接口给命令行参数， 允许你为每个命令行选项定义某些属性。它还允许你指定默认值。如果没有给出某些参数，它可以给你报出特定错误。

现在你学到了多少？并不是使用一个python脚本替代所有的bash命令，我们更推荐让python完成其中某些困难的任务。这需要更多的模块化和重用的脚本，还要好好利用python的强大功能。

使用stdin作为文件对象，这可以允许python读取输入，这个输入是由管道传输其他命令的输出给它的，而把输出输出到stout，可以允许python把信息传递到管道系统的下一环节。结合这些功能，可以实现强大的程序。在这里提到的例子，就是要实现一个处理服务的日志文件。

在实际应用中，我最近在处理一个GB级别的CSV文件，我需要使用python脚本转换一个包含插入数据的SQL命令。了解我需要处理的文件，并在一个表中处理这些数据，脚本需要23个小时来执行并生成20GB的SQL文件。使用文章提到的python编程风格的优势在于，我们不需要把这个文件读取到内存中。这意味着整个20GB+的文件可以一行一行的处理。而且我们更清晰的分解每一个步骤（读取，排序，维护和输出）为一些逻辑步骤。还有我们得到这些命令的保障，其中这些命令都是UNIX类型的环境的核心工具，它们十分高效和稳定，可以帮助我们构建稳定安全的程序。

另外一个优点在于，我们不需要硬编码文件名。这样可以使得程序更灵活，只需传递一个参数。例如，如果脚本在某个文件在20000中断了，我们不需要重新运行脚本，我们可以使用tail来指定失败的行数，来让脚本在这个位置继续运行。

python在shell中的应用范围很广，不局限于本文所述，例如os模块和subprocess模块。os模块是一个标准库，可以执行很多操作系统级别的操作，例如列出目录的结构，文件的统计信息，还有一个优秀的os.path子模块，可以处理规范目录路径。subprocess模块允许python程序运行系统命令和其他高级命令，例如，上文提到的使用python代码和spawned进程之间的管道处理。如果你需要编写python的shell脚本，这些库都值得去研究的。

본 웹사이트의 성명

본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

더보기

인기 기사

R.E.P.O. 에너지 결정과 그들이하는 일 (노란색 크리스탈)

3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

R.E.P.O. 최고의 그래픽 설정

3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

어 ass 신 크리드 그림자 : 조개 수수께끼 솔루션

2 몇 주 전 By DDD

R.E.P.O. 아무도들을 수없는 경우 오디오를 수정하는 방법

3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

WWE 2K25 : Myrise에서 모든 것을 잠금 해제하는 방법

4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

더보기

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

더보기

뜨거운 주제

Gmail 이메일의 로그인 입구는 어디에 있나요?

7473

15

Cakephp 튜토리얼

1377

52

Steam의 계정 이름 형식은 무엇입니까?

77

11

Win11 활성화 키 영구

48

19

NYT 연결 힌트와 답변

19

31

더보기

Related knowledge

MySQL은 지불해야합니다 Apr 08, 2025 pm 05:36 PM

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

설치 후 MySQL을 사용하는 방법 Apr 08, 2025 am 11:48 AM

이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

다운로드 후 MySQL을 설치할 수 없습니다 Apr 08, 2025 am 11:24 AM

MySQL 설치 실패의 주된 이유는 다음과 같습니다. 1. 권한 문제, 관리자로 실행하거나 Sudo 명령을 사용해야합니다. 2. 종속성이 누락되었으며 관련 개발 패키지를 설치해야합니다. 3. 포트 충돌, 포트 3306을 차지하는 프로그램을 닫거나 구성 파일을 수정해야합니다. 4. 설치 패키지가 손상되어 무결성을 다운로드하여 확인해야합니다. 5. 환경 변수가 잘못 구성되었으며 운영 체제에 따라 환경 변수를 올바르게 구성해야합니다. 이러한 문제를 해결하고 각 단계를 신중하게 확인하여 MySQL을 성공적으로 설치하십시오.

MySQL 다운로드 파일이 손상되어 설치할 수 없습니다. 수리 솔루션 Apr 08, 2025 am 11:21 AM

MySQL 다운로드 파일은 손상되었습니다. 어떻게해야합니까? 아아, mySQL을 다운로드하면 파일 손상을 만날 수 있습니다. 요즘 정말 쉽지 않습니다! 이 기사는 모든 사람이 우회를 피할 수 있도록이 문제를 해결하는 방법에 대해 이야기합니다. 읽은 후 손상된 MySQL 설치 패키지를 복구 할 수있을뿐만 아니라 향후에 갇히지 않도록 다운로드 및 설치 프로세스에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다. 파일 다운로드가 손상된 이유에 대해 먼저 이야기합시다. 이에 대한 많은 이유가 있습니다. 네트워크 문제는 범인입니다. 네트워크의 다운로드 프로세스 및 불안정성의 중단으로 인해 파일 손상이 발생할 수 있습니다. 다운로드 소스 자체에도 문제가 있습니다. 서버 파일 자체가 고장 났으며 물론 다운로드하면 고장됩니다. 또한 일부 안티 바이러스 소프트웨어의 과도한 "열정적 인"스캔으로 인해 파일 손상이 발생할 수 있습니다. 진단 문제 : 파일이 실제로 손상되었는지 확인하십시오

MySQL은 인터넷이 필요합니까? Apr 08, 2025 pm 02:18 PM

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

MySQL 설치 후 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법 Apr 08, 2025 am 11:36 AM

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

고로드 애플리케이션의 MySQL 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 설치 후 시작할 수없는 서비스에 대한 솔루션 Apr 08, 2025 am 11:18 AM

MySQL이 시작을 거부 했습니까? 당황하지 말고 확인합시다! 많은 친구들이 MySQL을 설치 한 후 서비스를 시작할 수 없다는 것을 알았으며 너무 불안했습니다! 걱정하지 마십시오.이 기사는 침착하게 다루고 그 뒤에있는 마스터 마인드를 찾을 수 있습니다! 그것을 읽은 후에는이 문제를 해결할뿐만 아니라 MySQL 서비스에 대한 이해와 문제 해결 문제에 대한 아이디어를 향상시키고보다 강력한 데이터베이스 관리자가 될 수 있습니다! MySQL 서비스는 시작되지 않았으며 간단한 구성 오류에서 복잡한 시스템 문제에 이르기까지 여러 가지 이유가 있습니다. 가장 일반적인 측면부터 시작하겠습니다. 기본 지식 : 서비스 시작 프로세스 MySQL 서비스 시작에 대한 간단한 설명. 간단히 말해서 운영 체제는 MySQL 관련 파일을로드 한 다음 MySQL 데몬을 시작합니다. 여기에는 구성이 포함됩니다

See all articles