如果您需要从 Python 笔记本电脑(如 Jupyter、Zeppelin、Databricks 或 Google Cloud Datalab)中拨打一个支票命令,您只能使用! 预定。

例如,

!ls -ilF

在 Windows 中,您只能输入子过程模块并运行外部命令,以下列方式呼叫 subprocess.Popen(), subprocess.Popen().communicate() 和 subprocess.Popen().wait():

# Python script to run a command line
import subprocess

def execute(cmd):
    """
        Purpose  : To execute a command and return exit status
        Argument : cmd - command to execute
        Return   : exit_code
    """
    process = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    (result, error) = process.communicate()

    rc = process.wait()

    if rc != 0:
        print "Error: failed to execute command:", cmd
        print error
    return result
# def

command = "tasklist | grep python"
print "This process detail: \n", execute(command)

出口:

This process detail:
python.exe                     604 RDP-Tcp#0                  4      5,660 K

使用副过程。

或者一个非常简单的命令:

import os
os.system('cat testfile')

我总是使用纺织品来做这些事情,这里是一个演示代码:

from fabric.operations import local
result = local('ls', capture=True)
print "Content:/n%s" % (result, )

但这似乎是一个很好的工具:sh(Python子处理界面)。

看看一个例子:

from sh import vgdisplay
print vgdisplay()
print vgdisplay('-v')
print vgdisplay(v=True)

典型的实施:

import subprocess

p = subprocess.Popen('ls', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
for line in p.stdout.readlines():
    print line,
retval = p.wait()

事实上,你可以简单地忽略这些参数(stdout=和stderr=)并将像os.system()一样行事。

我会建议使用子过程模块而不是os.system,因为它会让您逃脱,因此更安全。

subprocess.call(['ping', 'localhost'])