简介
在运维工作中，即使编写的是 Python 程序，你通常仍然需要调用现有的系统命令。因此，理解 Python 的进程执行工具非常重要。
subprocess 模块可以让 Python 启动其他程序、捕获其输出，并安全地检查程序是否成功或失败。它是连接 Python 代码与 Shell 命令的标准方式。
在本实验中，你将学习如何：
- 导入
subprocess模块。 - 使用 Python 运行简单的 Linux 命令（
ls -l）。 - 捕获命令输出，以便后续处理。
- 将输出从字节解码为可读字符串。
- 在命令失败时妥善处理错误。
你将在 Linux 环境的 ~/project 目录中完成操作。
导入 Subprocess
在本步骤中，你将创建一个 Python 脚本，并导入用于与系统 Shell 交互的模块。
subprocess 模块属于 Python 标准库，因此不需要额外安装。它可以让 Python 脚本与底层操作系统通信。
这是 Python 代码与现有 Unix 工具之间的标准桥梁。在运维工作中，这种桥接方式很重要，因为你很少会一次性替换所有 Shell 命令。更常见的做法是让 Python 充当协调者：调用系统工具、捕获工具结果，并在其基础上添加更高层的逻辑。
首先，确认当前位于正确的目录：
cd ~/project
现在，使用 nano 编辑器或你喜欢的其他方法创建名为 list_files.py 的 Python 文件：
nano list_files.py
在文件顶部添加以下内容，以导入该模块：
import subprocess
print("Module imported successfully")
保存文件并退出编辑器（在 nano 中，按 Ctrl+X，然后按 Y，最后按 Enter）。
现在运行脚本，确认一切正常：
python3 list_files.py
你应该会看到消息 "Module imported successfully"。
运行命令
在本步骤中，你将修改脚本，使其真正执行 Linux 命令。我们将使用 subprocess.run() 函数。该函数从 Python 3.5 开始提供，是调用子进程的推荐方式。
当 Python 启动另一个程序时，系统会创建一个独立的进程。这个子进程拥有自己的退出代码、标准输出和标准错误，就像你直接在 Shell 中运行命令时一样。理解这种进程边界后，后续的错误处理会更容易理解。
再次打开 list_files.py：
nano list_files.py
将文件修改为以下内容。这里使用 ls -l 命令，以详细信息格式列出当前目录中的文件：
import subprocess
## Run the 'ls -l' command
## The command and its arguments are passed as a list of strings
subprocess.run(["ls", "-l"])
注意，我们以列表形式传入命令：["ls", "-l"]。与传入单个字符串相比，这种方式更安全、更清晰，因为它可以避免 Shell 注入以及文件名中空格导致的问题。
保存并退出文件。
现在运行脚本：
python3 list_files.py
你应该会在终端中直接看到 ls -l 命令的输出。这是因为默认情况下，subprocess.run 会将命令输出发送到标准输出，也就是你的屏幕。
捕获输出
上一步中，命令输出被直接打印到屏幕上。但在自动化脚本中，你通常希望将输出捕获到变量中，以便 Python 代码进行处理，例如解析文件名或检查错误。
这就是单纯运行命令与将命令集成到程序之间的区别。输出被捕获为数据后，脚本就可以根据这些数据做出判断，而不必只把结果留在终端上供人查看。
要实现这一点，需要使用 capture_output=True 参数。
再次打开 list_files.py：
nano list_files.py
更新代码，以捕获命令结果：
import subprocess
## Run the command and capture the output
result = subprocess.run(["ls", "-l"], capture_output=True)
## Print the captured result object
print(result)
保存并退出。
运行脚本：
python3 list_files.py
你会看到类似下面的输出：
CompletedProcess(args=['ls', '-l'], returncode=0, stdout=b'total 0\n-rw-rw-r-- 1 labex labex 0 ...', stderr=b'')
这是一个 CompletedProcess 对象。注意其中的 stdout=b'...'。这里的 b 表示字节（bytes）。这意味着 Python 捕获的是计算机实际看到的原始数据，而不是人类可读的文本（字符串）。下一步将把这些数据转换为人类可读的文本。
解码输出
由于捕获的输出是字节，因此需要将其解码为标准的 Python 字符串（UTF-8），这样才能读取和使用它。
字节与文本的区别是 Python 中一个基础且重要的概念。计算机最终处理和传输的是原始字节，而人类通常需要的是文本。自动化程序中的许多疑难错误，都源于忘记当前数据究竟是字节还是文本。
再次打开 list_files.py：
nano list_files.py
更新代码，访问 stdout 属性并对其进行解码：
import subprocess
## Run the command and capture the output
result = subprocess.run(["ls", "-l"], capture_output=True)
## Decode the bytes to a string
output_string = result.stdout.decode("utf-8")
## Print the clean string
print("--- Command Output ---")
print(output_string)
保存并退出。
运行脚本：
python3 list_files.py
现在，你应该会看到格式清晰的 ls -l 命令输出。它看起来就像直接在 Shell 中运行该命令时的结果，但这次输出是由 Python 打印的！
注意： 另一种方法是向 subprocess.run() 传入 text=True（或 universal_newlines=True），让 Python 自动完成解码。不过，理解 .decode() 方法对于处理二进制数据非常重要。
处理错误
如果命令失败，会发生什么？例如，尝试列出一个不存在的目录时就会失败。完善的脚本需要处理这类错误。
在类 Unix 系统中，命令失败通常通过非零退出状态来表示。subprocess.run(..., check=True) 会将这种操作系统约定转换为 Python 异常，使脚本可以使用常规的 Python 控制流进行响应。
下面创建一个名为 handle_error.py 的新脚本来演示这一点。
nano handle_error.py
添加以下代码。我们将尝试列出不存在的目录 /nonexistent。同时使用 check=True，这样当命令返回非零退出代码（表示失败）时，Python 会抛出 CalledProcessError 异常。
import subprocess
try:
## Try to list a directory that does not exist
## check=True raises an exception if the command fails
subprocess.run(["ls", "/nonexistent"], check=True, capture_output=True)
except subprocess.CalledProcessError as e:
print("An error occurred!")
print(f"Return code: {e.returncode}")
## We can also print the error message generated by the command (stderr)
print(f"Error message: {e.stderr.decode('utf-8')}")
保存并退出。
运行脚本：
python3 handle_error.py
你应该会看到表示错误已被捕获的输出：
An error occurred!
Return code: 2
Error message: ls: cannot access '/nonexistent': No such file or directory
如果不使用 try-except 代码块，程序会因为冗长的回溯信息而崩溃。使用这种方式，脚本就能检测失败并决定下一步操作，例如记录错误、重试或正常退出。
总结
在本实验中，你学习了使用 Python 的 subprocess 模块执行 Shell 命令的基础知识。你练习了：
- 导入
subprocess模块。 - 使用
subprocess.run()运行命令。 - 使用
capture_output=True捕获标准输出。 - 将字节输出解码为可读字符串。
- 使用
check=True和try-except代码块处理命令失败。
这些技能对于使用 Python 构建自动化脚本、部署工具和系统管理实用程序非常重要。
