Shell脚本为什么首行要加#!/bin/bash

【Shell】Shell基础学习 本文主要介绍shell脚本基本语法 阅读详情

在Shell脚本的第一行添加 #!/bin/bash(或者类似的其他解释器路径,比如 #!/bin/sh)是非常重要的,因为它告诉系统应该使用哪种Shell解释器来执行脚本。这一行被称为“shebang”(也写作“hash-bang”),因为它是以 #! 开头的。

为什么需要 shebang?

  1. 指定解释器:

    • 当你创建一个脚本并希望它能够被直接执行时,你需要告诉系统使用什么程序来解释你的脚本。#!/bin/bash 指定了 bash 解释器。
  2. 可移植性和兼容性:

    • 不同的系统可能会有不同的默认Shell。例如,一些系统可能默认使用 sh,而其他系统则可能使用 bash。通过明确指定 #!/bin/bash,你可以确保脚本在所有系统上都能按照预期的方式工作。
  3. 避免环境依赖:

    • 如果你不使用 shebang,脚本可能会使用当前用户的默认Shell来执行,这可能导致意外的行为,特别是如果用户更改了自己的默认Shell。
  4. 提高可读性和维护性:

    • 使用 shebang 可以让其他人更容易地了解脚本需要什么类型的Shell来运行,这对于多人协作的项目特别有用。

如果不加 shebang 会怎样?

如果你省略了 shebang:

  1. 执行失败:

    • 在某些情况下,脚本可能无法执行,因为系统不知道应该使用哪个解释器来运行它。
  2. 使用默认Shell:

    • 如果脚本是可执行的,那么系统可能会使用用户的默认Shell来运行脚本,这可能会导致意外的结果。
  3. 缺乏可移植性:

    • 脚本可能在某些系统上工作良好,在其他系统上却出现问题,这取决于各个系统的默认Shell配置。

如何指定 shebang?

要指定 shebang,只需在脚本的第一行写入它即可。例如,如果你想要一个脚本使用 bash 运行,你可以这样做:

#!/bin/bash

# 脚本的内容...

如果你想要使用 sh,可以这样写:

#!/bin/sh

# 脚本的内容...

为了使脚本可执行,还需要设置文件的执行权限。你可以使用 chmod +x scriptname.sh 来给脚本添加执行权限。

总之,虽然不使用 shebang 有时候脚本仍然可以工作,但为了确保脚本的可移植性、一致性和可靠性,最好总是包含这一行。

为什么 shell 脚本开头要写 #!/bin/bash?用大白话讲透原理和实战案例 本质作用:告诉系统 “请用这个翻译器来运行我”,避免用错工具导致错误。生产意义:在复杂的服务器环境中,确保脚本稳定执行,尤其是涉及批量操作、定时任务、监控报警时,一旦脚本出错可能导致业务中断,而正确的shebang是第一步保障。行业规范:几乎所有成熟的 shell 脚本(比如 Linux 系统自带的脚本、开源项目的部署脚本)都会写shebang,这是约定俗成的规则,就像写作文要开头空两格一样,遵守规则才能让别人看懂,让系统正确执行。下次写脚本时,记得第一行先写上/bin/bash或。 阅读详情

相关推荐

大学生电赛学习之路

可以看到全国大学生电子设计大赛的认可度是非常高的,属于A类学科竞赛。电子设计大赛的形式也是给出题目,参赛者有四天三夜的时间解决问题,题目大致可以分为:控制类、测量类、高频类以及电力电子类。该竞赛会在单数年的9月份举行。但是对于新生来说电赛确实遥不可及的,可能在很多学校本科生是不能进入实验室的,但是就算进了实验室你就有资格去参加电赛或者说能拿一个不错的奖项吗? 现在正值新生开学季,当然会有一大批学生会进入实验室的学习,电赛的举办时间是每年的暑假,所以说对于大一同学来说有一年的时间去准备,那我们就来说一说参加.

weixin_46098612的博客 8790

shell脚本中的开头#!/bin/bash #!/bin/sh是什么含义

shell脚本是解释性语言,需要专门的解析器来解析然后执行,不同的脚本语言需要匹配对应的解析器才能解析执行,如:#!/bin/bash 表示用/bin/bash解释脚本并执行。

chuangxin的专栏 1万+

基于FaceX-Zoo实现的Face Mask Adding人脸戴口罩

人脸系列文章目录 文章目录人脸系列文章目录前言一、加口罩效果二、实现原理二、代码实现 前言 目前人脸加口罩均为在人脸位置贴图式的,非常不真实。前段时间京东开源一个基于PRnet实现的3D口罩拟合人脸,加口罩非常逼真,但是只是单独一个加口罩demo,没有完整的流程。于是本人结合人脸检测,关键点对齐。PRnet加口罩实现一个完整的加口罩流程。只需一个命令简单方便调用,实现人脸加口罩。 https://github.com/JDAI-CV/FaceX-Zoo 一、加口罩效果 下图可以看出效果还是非常逼真的

zengwb的博客 3391

shell脚本中/bin/bash的作用,引号与括号的使用

shell脚本通常第一句是#!/bin/bash,在很多情况中,如果没有设置好这一行,那么该程序很可能无法执行,因为系统无法判断该程序需要使用什么shell来执行 通俗点讲,#!/bin/bash:是指此脚本使用/bin/bash来解释执行。其中,#!是一个特殊的表示符,后面紧跟着解释此脚本的shell路径。bash只是shell的一种,还有很多其它shell,比如:sh,csh,ksh,tcsh等等。 Linux Shell中有三种引号,分别为双引号(" ")、单引号(' ')以及反引号(` `).

fhb1922702569的博客 2812

Argoverse2数据集保姆级导入教程:从下载到预处理全流程解析

本文详细解析了Argoverse2数据集的完整导入流程,从环境配置、数据下载到预处理和高效加载策略。作为自动驾驶领域的标杆数据集,Argoverse2提供多模态传感器数据和高精地图信息,帮助研究者快速搭建数据处理流水线。文章包含实用代码示例和性能优化技巧,特别适合自动驾驶算法开发者参考。

weixin_29035405的博客 338

手把手教你自制Type-C OTG转换器(附电路图及避坑指南)

本文详细指导如何自制Type-C OTG转换器,包括核心电路设计、元器件选型及焊接技巧,特别强调硬件检测电路的关键作用。通过实测数据和避坑指南,帮助开发者解决兼容性问题,实现高效数据传输。

weixin_27038245的博客 716

shell脚本开头

在 shell 脚本的开头,通常会指定脚本的解释器。这是通过使用 #! 开头的行来完成的,接下来是解释器的路径。例如,下面是一个使用 bash 作为解释器的示例: #!/bin/bash 这个行就是 shell 脚本的开头。它告诉系统,这个脚本应该使用 /bin/bash 这个解释器来执行。 在这个行之后,你可以编写你的 shell 脚本的代码。 注意,这个行必须是脚本的第一行,并且必须以文本文...

weixin_35752233的博客 3802

避坑指南:CentOS7.9安装Python3.8.16后yum报错的快速修复方法

本文详细解析了在CentOS7.9系统安装Python3.8.16后导致yum报错的原因,并提供了快速修复方法。通过修改yum配置文件指向Python2解释器,以及使用alternatives工具管理多版本Python,有效解决兼容性问题。同时推荐使用虚拟环境隔离开发环境,避免影响系统稳定性。

weixin_26908317的博客 497

#!/bin/bash 和 #!/usr/bin/env bash 的区别

目录

十甫寸木南的博客 3万+

秃鹰搜索优化算法(BES)详解:从自然捕食到全局优化

秃鹰搜索优化算法(Bald Eagle Search Optimization Algorithm,BES)是由马来西亚学者Alsattar等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法。该算法灵感来源于秃鹰在自然界中高超的捕食行为,特别是其独特的狩猎策略和卓越的视觉搜索能力,模拟了秃鹰捕食鲑鱼等猎物的完整过程。

qq_42212808的博客 1353

制作一个完整的Shopify主题

Liquid是Shopify的模板语言,用于动态渲染页面内容。Liquid是Shopify的模板语言,用于动态渲染页面内容。Shopify主题包含多个文件和文件夹,包括布局、模板、部分、配置和资产文件夹。Shopify主题包含多个文件和文件夹,包括布局、模板、部分、配置和资产文件夹。准备好你的主题后,可以将其提交到Shopify主题商店。确保你的主题符合Shopify的质量标准和指南。准备好你的主题后,可以将其提交到Shopify主题商店。确保你的主题符合Shopify的质量标准和指南。

luckucu的博客 176

关于#!/bin/bash和#!/bin/sh详细解析

#!/bin/bash是指此脚本使用/bin/bash来解释执行。 其中,#!是一个特殊的表示符,其后,跟着解释此脚本的shell路径。 bash只是shell的一种,还有很多其它shell,如:sh,csh,ksh,tcsh,… 我们可以通过以下一个示例来进行实验,了解#!/bin/bash的使用。 除第一行外,脚本中所有以“#”开头的行都是注释。 1)#!/bin/bash只能放在第一行,如果...

ankang654321的博客 8752

4.1 AI Agent对比分析:Coze、Dify、LangGraph,如何选择Agent框架

本文对比分析了三大主流AI Agent框架:Coze(字节跳动平台,可视化开发,适合快速企业应用)、Dify(开源企业级方案,支持定制部署)和LangGraph(代码开发灵活,适合复杂需求)。选择指南建议:需要快速开发选Coze,需开源定制选Dify,复杂灵活需求选LangGraph。核心要点包括理解各框架特点、根据需求评估选择,并提供了实践建议。下节将介绍Coze平台的实战应用。

yonggeit的博客 3149

shell脚本首行#!/bin/sh和#!/bin/bash的含义与区别

在Linux中编写shell脚本时,在文本首行需要输入#!/bin/sh或者#!/bin/bash,这两个比较常见,还有其他的比如#!/bin/dash等,含义和区别如下: 一、含义:定义使用哪种shell解释器来解释该shell脚本 #!/bin/sh表示该脚本使用/bin/sh来解释执行,#!/bin/bash表示该脚本使用/bin/bash来解释执行。每个脚本开头都使用"#!",#!实际上是一个2字节魔法数字,指定一个文件类型的特殊标记,在这种情况下,指的就是一个可执行的脚本。在#!之后,接一

PanGC2014 1万+

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

shell脚本开头#!/usr/bin/env bash,#!/usr/bin/bash,#!/bin/bash的比较

辨析 #!/usr/bin/env bash:在不同的系统上提供了一些灵活性 通过#!/usr/bin/env bash运行程序,用户不需要去寻找程序在系统中的位置(因为在不同的系统,命令或程序存放的位置可能不同),只要程序在你的$PATH中; 通过#!/usr/bin/env bash运行程序另一个好处是,它会根据你的环境寻找并运行默认的版本,提供灵活性。 不好的地方是,有可能在一个多用户的...

yjk13703623757的博客 1万+

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

关于#!/bin/sh 和 #!/bin/bash 的差别

转:https://blog.youkuaiyun.com/ban_xicheng/article/details/80410961 #! /bin/sh 指定命令解释器,#!表示后面的内容,搜寻解释器的绝对路径,如果发现了命令解释器,则会创建一个关于该解释器的进程,解释并执行当前脚本的语句,可以是#! /bin/sh、#! /bin/more,也可以是#! /usr/local/php5/bin/php ...

weixin_42205776的博客 8570

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

shell脚本开头#!/bin/bash的作用详解

在Shell脚本中,#!/bin/bash 是指定脚本使用 Bash 解释器的 shebang 语句,它出现在脚本的第一行,并告诉操作系统使用 Bash 解释器来执行该脚本,这篇文章主要介绍了shell脚本开头#!/bin/bash的作用详解,需要的朋友可以参考下−。

u011352768的博客 3250

#!/usr/bin/env bash 与#!/usr/bin/bash的区别

#!/usr/bin/env bash 在不同的系统上提供了一些灵活性。 优点: 1.用户不需要去寻找程序在系统中的位置(因为在不同的系统,命令或程序存放的位置可能不同),只要程序在你的$PATH中; 2.它会根据你的环境寻找并运行默认的版本,提供灵活性。(保存用户信息的文件/etc/passwd) 缺点: 有可能在一个多用户的系统中,别人在你的$PATH中放置了一个bash,可能出现...

fwk19840301的博客 1万+

Shell脚本第一行为什么是#!/bin/bash

1.LINUX中Shell的类型 Linux中的shell有多种类型,其中最常用的几种是bourne shell(sh)、c shell(csh)、korn shell(ksh)。三种shell各有优劣。sh是Unix最初使用的shell,并且在每种Unix上都可以使用。sh在shell编程方面相当优秀,但在处理与用户的交互方面做得不如csh和ksh。 Linux操作系统缺省的shell是Bourne Again shell,它是Bourne shell的扩展,简称Bash,与Bourne shell完全向

yiyiyaya519的博客 3887

#!/bin/sh与#!/bin/bash区别

1、脚本解释器 在shell脚本的开头往往有一句话来定义使用哪种sh解释器来解释脚本,cat /etc/shells可以查看系统支持的shell格式: 其实第一句的 #! 是脚本解释器的路径,脚本的内容是由解释器解释的,我们可以用各种各样的解释器来写对应的脚本。比如说/bin/csh脚本,/bin/perl脚本,/bin/awk脚本,/bin/sed脚本,/bin/python脚本,甚至/bin/echo等等。 2、shell脚本解释器 目前shell脚本中主要有以下两种方式: #! /bin/sh:是

qq_35091353的博客 1679

Linux的#!/bin/sh & #!/bin/bash区别

转自:https://www.cnblogs.com/rocky-fang/p/7077197.html 在shell脚本的开头往往有一句话来定义使用哪种sh解释器来解释脚本。 目前研发送测的shell脚本中主要有以下两种方式: (1) #!/bin/sh (2) #!/bin/bash 以上两种方式有什么区别?对于脚本的实际运行会产生什么不同的影响吗? 脚本test.sh内容: #!/b...

sun_977759的博客 5118

shell中= 和 == 有什么区别?_来聊聊 Shell 脚本中 " #!/bin/bash“和” #!/bin/sh"的区别...

Linux中 #!/bin/bash 和 #!/bin/sh 有什么区别呢?运维童鞋都能准确的答上来麽?今天我们来聊聊吧。1、功能区别#!/bin/sh:指此脚本使用/bin/sh来解释执行,#!是特殊的表示符,其后面跟的是此解释此脚本的shell的路径。#!/bin/bash:指此脚本使用/bin/bash来解释执行,#!是特殊的表示符,其后面跟的是此解释此脚本的shell的路...

weixin_39524183的博客 1970

#!/bin/sh & #!/bin/bash区别

#!/bin/sh &amp; #!/bin/bash区别 作为笔记用,如果侵权,请告知,将立即删除 在shell脚本的开头往往有一句话来定义使用哪种sh解释器来解释脚本。 目前研发送测的shell脚本中主要有以下两种方式: (1) #!/bin/sh (2) #!/bin/bash 以上两种方式有什么区别?对于脚本的实际运行会产生什么不同的影响吗? 脚本test.sh内容: #!/bin/s...

lsq_c的专栏 2192

什么时候在Shell脚本中使用#!/ bin / bash代替#!/ bin / sh更好?

When you are creating a new shell script, you want to make sure it is as problem free as possible, but sometimes it can be a bit confusing to know which shebang is the best one for you to use. On that...

cum43546的博客 806

shell脚本开头#!/bin/bash和#!/bin/sh是什么意思以及区别

一直以为在shell脚本中#都是代表着注释功能,同样在脚本开始的#!/bin/sh也只是告诉用户这是一个shell脚本,而最近顺手查了下,才发现不是这个意思,分享下面的文章。 一、意思 #!/bin/sh是指此脚本使用/bin/sh来解释执行,#!是特殊的表示符,其后面跟的是此解释此脚本的shell的路径。 cat /etc/shells可以查看系统支持的shell格式。其实第一句的#!是对...

azhegps的博客 1万+

转 关于shell脚本中#!/bin/bash and #!/bin/ksh 的说明

1.在文件里面输入一系列命令,可以直接执行吗? 可以。作者认为,这时调用的是当前用户默认使用的shell。 如果其中一个命令有错,后面的命令还是会继续执行下去的 如果说使用了”&&” ,如果前面的命令执行错误,,后面的命令不执行。 2.加#/bin/bash目的是什么,既然不加也可以? 这些不是注释符,而是说明下面的脚本是在什么shell下面运...

weixin_33705053的博客 912
上一篇: Qt源码编译-Ubuntu平台
下一篇: Windows中编译安装OpenSSL库
二月上
博客等级 码龄2年 48粉丝 7原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值