python调用shell的方法
1.1 os.system(command)
在一个子shell中运行command命令,并返回command命令执行完毕后的退出状态。这实际上是使用C标准库函数system()实现的。这个函数在执行command命令时需要重新打开一个终端,并且无法保存command命令的执行结果。
1.2 os.popen(command,mode)
打开一个与command进程之间的管道。这个函数的返回值是一个文件对象,可以读或者写(由mode决定,mode默认是'r')。如果mode为'r',可以使用此函数的返回值调用read()来获取command命令的执行结果。
1.3 commands.getstatusoutput(command)
使用os. getstatusoutput ()函数执行command命令并返回一个元组(status,output),分别表示command命令执行的返回状态和执行结果。对command的执行实际上是按照{command;} 2>&1的方式,所以output中包含控制台输出信息或者错误信息。output中不包含尾部的换行符。
2.1 subprocess.call(["some_command","some_argument","another_argument_or_path"])
subprocess.call(command,shell=True)
2.2 subprocess.Popen(command, shell=True)
如果command不是一个可执行文件,shell=True不可省。
使用subprocess模块可以创建新的进程,可以与新建进程的输入/输出/错误管道连通,并可以获得新建进程执行的返回状态。使用subprocess模块的目的是替代os.system()、os.popen*()、commands.*等旧的函数或模块。
最简单的方法是使用class subprocess.Popen(command,shell=True)。Popen类有Popen.stdin,Popen.stdout,Popen.stderr三个有用的属性,可以实现与子进程的通信。
将调用shell的结果赋值给python变量
handle = subprocess.Popen(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
print handle.communicate()[0]
在Python/wxPython环境下,执行外部命令或者说在Python程序中启动另一个程序的方法一般有这么几个:
1、os.system(command)
2、wx.Execute(command, syn=wx.EXEC_ASYNC, callback=None)
若置syn为wx.EXEC_ASYNC则wx.Excute函数立即返回,若syn=wx.EXEC_SYNC则等待调用的程序结束后再返回。
callback是一个wx.Process变量,如果callback不为None且syn=wx.EXEC_ASYNC,则程序结束后将调用wx.Process.OnTerminate()函数。
os.system()和wx.Execute()都利用系统的shell,执行时会出现shell窗口。如在Windows下会弹出控制台窗口,不美观。下面的两种方法则没有这个缺点。
3、class subprocess.Popen
最简单的用法是:
import subprocess
subprocess.Popen(command, shell=True)
如果command不是一个可执行文件,shell=True不可省。
前面三个方法只能用于执行程序和打开文件,不能处理URL,打开URL地址可用webbrowser模块提供的功能。
4、webbrowser.open(url)
调用系统缺省浏览器打开URL地址,如 webbrowser.open('http://www.jb51.net'),也可以利用
webbrowser.open('h:\python.zip')来执行程序。这样可以不必区分是文件名还是URL,不知道在Linux下是否可行。
以上在Windows2000,Python2.4a1,wxPython 2.5.1运行。
modify:还有一种方式:subprocess.call(*args, **kwargs)

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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.
