shellfuncs 项目教程
2024-09-01 18:49:32作者:戚魁泉Nursing
1、项目介绍
shellfuncs 是一个 Python 库,旨在通过 Python 函数的形式执行 shell 命令。它允许开发者以 Pythonic 的方式使用现有的 shell 脚本,简化了复杂管道操作的实现,并使得测试 shell 脚本变得更加容易。
2、项目快速启动
安装
推荐使用 pip 安装 shellfuncs:
pip install shellfuncs
基本用法
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 shellfuncs 执行 shell 命令:
import shellfuncs
# 定义一个 shell 函数
@shellfuncs.shellfunc
def echo_hello():
return "echo Hello, World!"
# 调用 shell 函数
returncode, stdout, stderr = echo_hello()
print(stdout) # 输出: Hello, World!
3、应用案例和最佳实践
应用案例
假设你需要统计一个 Python 文件中的导入语句数量,可以使用 shellfuncs 来实现:
import shellfuncs
@shellfuncs.shellfunc
def count_python_imports(filename):
return f"grep -c 'import' {filename}"
# 调用 shell 函数
returncode, stdout, stderr = count_python_imports("example.py")
print(stdout) # 输出: 导入语句的数量
最佳实践
- 配置 shell 路径:可以通过设置
shell变量来指定使用的 shell 路径,默认是/bin/sh。 - 环境变量:可以通过设置
env变量来指定执行 shell 命令时的环境变量。
import shellfuncs
import os
# 配置 shell 路径和环境变量
shellfuncs.shell = "/bin/bash"
shellfuncs.env = {"VAR1": "value1", "VAR2": "value2"}
@shellfuncs.shellfunc
def print_env():
return "echo $VAR1 $VAR2"
# 调用 shell 函数
returncode, stdout, stderr = print_env()
print(stdout) # 输出: value1 value2
4、典型生态项目
shellfuncs 可以与其他 Python 项目结合使用,例如:
- 自动化测试框架:结合
pytest进行 shell 脚本的单元测试。 - CI/CD 工具:在持续集成和持续部署流程中使用
shellfuncs执行 shell 命令。 - 数据处理工具:结合
pandas或其他数据处理库,通过 shell 命令处理数据。
通过这些结合使用,可以进一步提高开发效率和代码质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
445
3.35 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
823
398
Ascend Extension for PyTorch
Python
251
285
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
278
329
暂无简介
Dart
702
166
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
142
51
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.24 K
679
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
557
111