`shell=True`일 때 `subprocess.Popen`이 목록의 변수 인수와 함께 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?
subprocess.Popen에 변수 전달: 목록의 인수와 작동하지 않는 이유
subprocess.Popen을 사용하여 다른 Python을 호출하는 경우 스크립트를 사용하면 변수에 저장된 인수를 전달하는 데 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 명령을 실행하려고 할 때 발생할 수 있습니다.
p = subprocess.Popen( ["python mytool.py -a ", servers[server]['address'], "-x", servers[server]['port'], "-p", servers[server]['pass'], "some additional command"], shell=True, stdout=subprocess.PIPE )
문제:
shell=True를 사용하기 때문에 문제가 발생합니다. 이 플래그가 활성화되면 Popen()에 전달된 인수는 Unix 시스템에서 다르게 처리됩니다. 셸은 인수를 단일 명령 문자열로 해석하므로 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.
해결책:
이 문제를 해결하려면 사용을 중단하세요. 쉘=True. 대신 인수 목록을 직접 만들어 Popen()에 전달하세요. 예는 다음과 같습니다.
import sys from subprocess import Popen, PIPE # Populate list of arguments args = ["mytool.py"] for opt, optname in zip("-a -x -p".split(), "address port pass".split()): args.extend([opt, str(servers[server][optname])]) args.extend("some additional command".split()) # Run script p = Popen([sys.executable or 'python'] + args, stdout=PIPE) # ... Use p.stdout here p.stdout.close() p.wait()
shell=True를 제거하고 인수 목록을 수동으로 구성하면 변수가 호출된 스크립트에 올바르게 전달되도록 할 수 있습니다.
보안 주의:
외부 입력과 관련된 명령에 shell=True를 전달하면 보안 문제가 발생할 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 하위 프로세스 문서에 언급된 위험. 스크립트에서 사용자 제공 입력을 처리하는 경우 잠재적인 취약점을 방지하려면 shell=True를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
위 내용은 `shell=True`일 때 `subprocess.Popen`이 목록의 변수 인수와 함께 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
