实时 Linux Shell 中 Python 编程技术的进阶指南。

实时 linux shell 中 python 编程技术的进阶指南

Linux Shell 是一个非常强大的工具，它可以帮助我们完成各种各样的任务。而 Python 作为一种优秀的编程语言，也可以很好地与 Linux Shell 配合使用。在本文中，我们将介绍一些实时 Linux Shell 中 Python 编程技术的进阶指南，并且会穿插一些演示代码来帮助理解。

一、使用 Python 脚本批量处理文件

在实际工作中，我们经常需要对大量的文件进行批量处理，这时候使用 Python 脚本就能够帮助我们提高效率。下面是一个简单的例子，用于统计某个目录下所有文件的行数：

import os

def count_lines(file):
    with open(file, "r") as f:
        return len(f.readlines())

def count_all_lines(dir):
    total_lines = 0
    for root, dirs, files in os.walk(dir):
        for file in files:
            total_lines += count_lines(os.path.join(root, file))
    return total_lines

if __name__ == "__main__":
    dir_path = "/path/to/dir"
    print("Total lines:", count_all_lines(dir_path))

在上面的代码中，我们定义了两个函数 count_lines 和 count_all_lines，分别用于统计单个文件的行数和整个目录下所有文件的行数。其中 os.walk 函数用于遍历目录下的所有文件，os.path.join 函数用于拼接文件路径。

二、使用 Python 脚本监控系统资源

在实时 Linux 系统中，我们经常需要监控系统的资源使用情况，例如 CPU 占用率、内存占用率等。下面是一个简单的例子，用于监控系统的 CPU 使用情况：

import psutil
import time

def monitor_cpu(interval=1):
    while True:
        print("CPU usage:", psutil.cpu_percent(interval=interval))

if __name__ == "__main__":
    monitor_cpu()

在上面的代码中，我们使用了 psutil 库来获取系统的 CPU 使用情况，time 模块用于控制监控的时间间隔。运行上面的代码后，可以看到实时的 CPU 使用情况。

三、使用 Python 脚本进行网络编程

Python 也是一种非常适合进行网络编程的语言，它提供了很多库和模块来方便我们进行网络通信。下面是一个简单的例子，用于实现一个简单的 Http 服务器：

import Socket

def handle_request(conn):
    request = conn.recv(1024)
    response = "HTTP/1.1 200 OK

Hello World!"
    conn.send(response.encode("utf-8"))

def run_server():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    sock.bind(("localhost", 8000))
    sock.listen(5)
    while True:
        conn, addr = sock.accept()
        handle_request(conn)
        conn.close()

if __name__ == "__main__":
    run_server()

在上面的代码中，我们使用了 socket 库来实现一个简单的 HTTP 服务器。handle_request 函数用于处理客户端请求，run_server 函数用于启动服务器。运行上面的代码后，在浏览器中输入 http://localhost:8000 就可以看到服务器返回的 Hello World!。

总结

以上就是一些实时 Linux Shell 中 Python 编程技术的进阶指南，希望能够对大家有所帮助。在实际工作中，Python 脚本可以帮助我们完成许多繁琐的任务，提高工作效率。如果您想深入了解 Python 在 Linux Shell 中的应用，可以继续学习 Python 的网络编程、多线程编程等高级技术。