京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python中执行shell的两种方法总结
这篇文章主要介绍了python中执行shell的两种方法,有两种方法可以在Python中执行SHELL程序,方法一是使用Python的commands包,方法二则是使用subprocess包,这两个包均是Python现有的内置模块。
一、使用python内置commands模块执行shell
commands对Python的os.popen()进行了封装,使用SHELL命令字符串作为其参数,返回命令的结果数据以及命令执行的状态;
该命令目前已经废弃,被subprocess所替代;
# coding=utf-8
'''
Created on 2013年11月22日
@author: crazyant.net
'''
import commands
import pprint
def cmd_exe(cmd_String):
print "will exe cmd,cmd:"+cmd_String
return commands.getstatusoutput(cmd_String)
if __name__=="__main__":
pprint.pprint(cmd_exe("ls -la"))
二、使用python最新的subprocess模块执行shell
Python目前已经废弃了os.system,os.spawn*,os.popen*,popen2.*,commands.*来执行其他语言的命令,subprocesss是被推荐的方法;
subprocess允许你能创建很多子进程,创建的时候能指定子进程和子进程的输入、输出、错误输出管道,执行后能获取输出结果和执行状态。
# coding=utf-8
'''
Created on 2013年11月22日
@author: crazyant.net
'''
import shlex
import datetime
import subprocess
import time
def execute_command(cmdstring, cwd=None, timeout=None, shell=False):
"""执行一个SHELL命令
封装了subprocess的Popen方法, 支持超时判断,支持读取stdout和stderr
参数:
cwd: 运行命令时更改路径,如果被设定,子进程会直接先更改当前路径到cwd
timeout: 超时时间,秒,支持小数,精度0.1秒
shell: 是否通过shell运行
Returns: return_code
Raises: Exception: 执行超时
"""
if shell:
cmdstring_list = cmdstring
else:
cmdstring_list = shlex.split(cmdstring)
if timeout:
end_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=timeout)
#没有指定标准输出和错误输出的管道,因此会打印到屏幕上;
sub = subprocess.Popen(cmdstring_list, cwd=cwd, stdin=subprocess.PIPE,shell=shell,bufsize=4096)
#subprocess.poll()方法:检查子进程是否结束了,如果结束了,设定并返回码,放在subprocess.returncode变量中
while sub.poll() is None:
time.sleep(0.1)
if timeout:
if end_time <= datetime.datetime.now():
raise Exception("Timeout:%s"%cmdstring)
return str(sub.returncode)
if __name__=="__main__":
print execute_command("ls")
也可以在Popen中指定stdin和stdout为一个变量,这样就能直接接收该输出变量值。
总结
在python中执行SHELL有时候也是很必须的,比如使用Python的线程机制启动不同的shell进程,目前subprocess是Python官方推荐的方法,其支持的功能也是最多的,推荐大家使用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12