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Python系統(tǒng)交互庫解析過程

 更新時間：2025年07月30日 09:58:41   作者：Sally璐璐  
本文介紹了Python中os、sys、subprocess等模塊及paramiko、Fabric、socket、requests等庫的核心功能,涵蓋文件操作、系統(tǒng)交互、進程管理、網絡通信、數據處理等場景,并強調了安全使用YAML等格式的注意事項

系統(tǒng)交互庫

os 模塊

os 模塊提供了跨平臺的文件和目錄操作方法，是 Python 標準庫中最常用的系統(tǒng)接口之一：

文件操作：

  • os.rename(src, dst) - 重命名文件或目錄
  • os.remove(path) - 刪除文件（不能刪除目錄）

os.path 子模塊提供：

  • os.path.exists(path) - 檢查路徑是否存在
  • os.path.isfile(path)/os.path.isdir(path) - 判斷路徑類型
  • os.path.getsize(path) - 獲取文件大小

目錄操作：

  • os.mkdir(path) - 創(chuàng)建單個目錄
  • os.makedirs(path) - 遞歸創(chuàng)建多級目錄
  • os.listdir(path) - 列出目錄內容
  • os.chdir(path) - 改變當前工作目錄
  • os.walk(top) - 目錄樹生成器，遞歸遍歷

路徑處理：

  • os.path.join(path1, path2) - 智能拼接路徑（跨平臺兼容）
  • os.path.abspath(path) - 獲取絕對路徑
  • os.path.dirname(path)/os.path.basename(path) - 獲取目錄名/文件名
  • os.path.splitext(path) - 分離文件名和擴展名

系統(tǒng)信息：

  • os.name - 操作系統(tǒng)名稱（'posix', 'nt', 'java'）
  • os.environ - 環(huán)境變量字典
  • os.getcwd() - 獲取當前工作目錄
  • os.cpu_count() - 獲取CPU核心數

sys 模塊

sys 模塊實現了與 Python 解釋器的深度交互：

命令行參數：

  • sys.argv - 腳本參數列表（第一個元素是腳本名稱）
  • 示例：python script.py arg1 arg2 → sys.argv = ['script.py', 'arg1', 'arg2']

模塊搜索路徑：

  • sys.path - Python 模塊搜索路徑列表
  • 可動態(tài)修改：sys.path.append('/custom/path')

標準輸入輸出：

  • sys.stdin/sys.stdout/sys.stderr - 標準 I/O 流對象
  • 重定向示例：
sys.stdout = open('output.log', 'w')
print("這將寫入文件")

解釋器信息：

  • sys.version - Python 版本信息
  • sys.platform - 操作系統(tǒng)平臺標識符
  • sys.executable - Python 解釋器路徑
  • sys.exit([status]) - 退出程序（0表示成功）

其他重要功能：

  • sys.getsizeof(obj) - 獲取對象占用的內存大小
  • sys.getrecursionlimit() - 獲取遞歸深度限制
  • sys.settrace() - 設置跟蹤函數用于調試

subprocess 模塊

subprocess 提供了更安全的進程管理方式，替代傳統(tǒng)的 os.system()：

基本用法：

# 運行簡單命令
result = subprocess.run(["ls", "-l"], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)

# 檢查返回碼
if result.returncode != 0:
    print("命令執(zhí)行失敗")

高級控制：

  • subprocess.Popen() - 創(chuàng)建子進程并返回句柄
proc = subprocess.Popen(["python", "worker.py"], 
                       stdin=subprocess.PIPE,
                       stdout=subprocess.PIPE)

管道連接：

  • subprocess.PIPE - 創(chuàng)建管道
p1 = subprocess.Popen(["cat", "file.txt"], stdout=subprocess.PIPE)
p2 = subprocess.Popen(["grep", "keyword"], stdin=p1.stdout, stdout=subprocess.PIPE)

錯誤處理：

  • subprocess.CalledProcessError - 命令返回非零狀態(tài)時拋出
  • 安全執(zhí)行：
try:
    subprocess.run(["rm", "important_file"], check=True)
except subprocess.CalledProcessError as e:
    print(f"命令失敗: {e}")

其他功能：

  • timeout 參數 - 設置命令超時時間
  • shell=True - 通過系統(tǒng)shell執(zhí)行命令（有安全風險）
  • env 參數 - 設置子進程環(huán)境變量

遠程管理工具

paramiko 庫

paramiko 是純 Python 實現的 SSHv2 協議庫：

SSH 連接：

import paramiko

client = paramiko.SSHClient()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
client.connect('hostname', username='user', password='pass')

執(zhí)行命令：

stdin, stdout, stderr = client.exec_command('ls -l')
print(stdout.read().decode())

文件傳輸：

sftp = client.open_sftp()
sftp.put('local.txt', 'remote.txt')  # 上傳
sftp.get('remote.txt', 'local.txt')  # 下載
sftp.close()

密鑰認證：

key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('/path/to/key.pem')
client.connect('host', username='user', pkey=key)

高級功能：

  • SSH 隧道
  • 保持連接
  • 主機密鑰驗證
  • 交互式 shell

Fabric 工具

Fabric2 是新一代的批量任務框架，構建在 Paramiko 之上：

任務定義：

from fabric import task

@task
def deploy(c):
    c.run('git pull')
    c.run('pip install -r requirements.txt')

主機管理：

@task
def check_disk(c):
    # 單個連接
    result = c.run('df -h', hide=True)
    print(f"磁盤使用:\n{result.stdout}")
    
    # 多主機
    for connection in c:
        with connection.cd('/var/log'):
            connection.run('ls -l')

批量執(zhí)行：

from fabric import Connection, ThreadingGroup

hosts = ['web1', 'web2', 'db1']
group = ThreadingGroup(*hosts, user='admin')

result = group.run('hostname')
for connection, result in result.items():
    print(f"{connection.host}: {result.stdout.strip()}")

配置系統(tǒng)：

  • fabric.yml 配置文件：
user: deploy
connect_kwargs:
  key_filename: /path/to/key.pem
hosts:
  - web1.example.com
  - web2.example.com
  • 或通過 Python 配置：
c = Connection('host', user='user', connect_kwargs={'password': 'pass'})

其他特性：

  • 并行執(zhí)行
  • 失敗處理
  • 上下文管理器
  • 本地和遠程操作混合

網絡通信庫

socket 模塊

socket 提供底層網絡接口：

TCP 通信：

# 服務器端
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_socket.bind(('0.0.0.0', 8000))
server_socket.listen(1)
conn, addr = server_socket.accept()

# 客戶端
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client_socket.connect(('localhost', 8000))

UDP 通信：

# 服務器端
udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
udp_socket.bind(('0.0.0.0', 8000))
data, addr = udp_socket.recvfrom(1024)

# 客戶端
udp_socket.sendto(b'Hello', ('localhost', 8000))

常用方法：

  • socket.settimeout() - 設置超時時間
  • socket.getaddrinfo() - 地址解析
  • socket.gethostname() - 獲取主機名
  • socket.shutdown() - 優(yōu)雅關閉連接

高級功能：

  • 非阻塞 I/O
  • 套接字選項設置
  • 多路復用 (select/poll)
  • SSL 包裝

requests 庫

requests 提供了人性化的 HTTP 客戶端：

簡單請求：

# GET 請求
response = requests.get('https://api.example.com/data')
print(response.json())

# POST 請求
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://api.example.com/post', data=payload)

參數傳遞：

  • params - URL 查詢參數
requests.get('https://api.example.com/search', params={'q': 'python'})
  • json - JSON 請求體
requests.post('https://api.example.com/data', json={'key': 'value'})

會話保持：

session = requests.Session()
session.get('https://example.com/login', auth=('user', 'pass'))
response = session.get('https://example.com/dashboard')

高級功能：

  • 代理支持：
proxies = {'http': 'http://proxy.example.com:8080'}
requests.get('http://example.com', proxies=proxies)
  • 超時設置：
requests.get('http://example.com', timeout=5)
  • SSL 驗證：
requests.get('https://example.com', verify='/path/to/cert.pem')

響應處理：

  • response.status_code - HTTP 狀態(tài)碼
  • response.headers - 響應頭
  • response.content - 二進制響應體
  • response.text - 文本響應體
  • response.json() - JSON 解析

數據處理工具

json 模塊

json 模塊用于 API 數據交互：

序列化：

data = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'skills': ['Python', 'SQL']}
json_str = json.dumps(data, indent=2)  # 美化輸出

反序列化：

data = json.loads('{"name": "Alice", "age": 30}')

文件操作：

# 寫入文件
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

# 讀取文件
with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

高級功能：

  • 自定義編碼器：
class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)

json.dumps(obj, cls=CustomEncoder)
  • 解析參數：
json.loads(json_str, object_hook=my_decoder)

csv 模塊

csv 模塊用于報表生成：

讀取 CSV：

with open('data.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

寫入 CSV：

with open('output.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Name', 'Age'])
    writer.writerow(['Alice', 30])

字典格式：

# 讀取
with open('data.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row['Name'], row['Age'])

# 寫入
with open('output.csv', 'w') as f:
    fieldnames = ['Name', 'Age']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'Name': 'Alice', 'Age': 30})

方言支持：

csv.register_dialect('mydialect', delimiter='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
with open('data.psv') as f:
    reader = csv.reader(f, dialect='mydialect')

yaml 模塊

yaml 用于配置文件解析：

基本用法：

import yaml

# 解析 YAML
with open('config.yaml') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

# 生成 YAML
data = {'server': {'host': '127.0.0.1', 'port': 8000}}
yaml_str = yaml.dump(data, default_flow_style=False)

高級特性：

  • 錨點和別名：
defaults: &defaults
  adapter: postgres
  host: localhost

development:
  <<: *defaults
  database: dev
  • 自定義標簽
  • 多文檔流

安全考慮：

  • 始終優(yōu)先使用 yaml.safe_load() 而非 yaml.load()
  • 避免加載不受信任的 YAML 文件
  • 復雜對象需要自定義表示器/構造器

與其他格式對比：

  • 比 JSON 更易讀
  • 支持注釋
  • 比 XML 更簡潔
  • 適合配置文件和復雜數據結構

總結

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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