初识Shell

本文介绍了Shell脚本的运行方式,包括作为可执行文件和作为解释器参数两种。阐述了Shell的原理,以test.sh为例说明执行时父子进程的操作。还解释了内建指令的执行原理,如cd命令,以及source或.命令对父bash的影响,最后提到可通过man cd查看内建命令。

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运行方式


我的test.sh文件

#!/bin/bash
ls
pwd
date

第一种,为当前文件加上可执行权限,作为可执行文件,需要给代码第一行加上 #!/bin/bash

$ chmod +x test.sh

$ ./test.sh

 

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/home/jin

Fri Aug 24 13:30:07 EDT 2018

  • 注意,一定要写成 ./test.sh,而不是 test.sh,运行其它二进制的程序也一样,直接写 test.sh,linux 系统会去 PATH 里寻找有没有叫 test.sh 的,而只有 /bin, /sbin, /usr/bin,/usr/sbin 等在 PATH 里,你的当前目录通常不在 PATH 里,所以写成 test.sh 是会找不到命令的,要用 ./test.sh 告诉系统说,就在当 前目录找。

 

第二种,作为解释器的参数,这种可以不加可执行权限,也不需要给代码第一行加上 #!/bin/bash 的shebang

$ /bin/bash test.sh

 

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/home/jin

Fri Aug 24 13:35:00 EDT 2018

  • 这种运行方式是,直接运行解释器,其参数就是 shell 脚本的文件名,这种方式运行的脚本,不需要在第一行指定解释器信息,写了也没用。

  • Shell脚本中用#表示注释,相当于C语言的//注释。

  • 但如果#位于第一行开头,并且是则例外,它表示该脚本使用后面指定的解释器/bin/bash解释执行。

 

shell原理


还是以上面的 test.sh 为例,当我们在命令行敲下 ./text.sh 或者 /bin/bash test.sh 的时候其实发生了下面的事

  • Shell(父进程)首先创建子进程,接着子进程再去 exec 可执行文件,其实 exec 以后是在运行解释器

  • 父进程等待子进程执行结束

  • 子进程任务

    • 打开文件,按行读取

    • 读取第一行

      • fork孙子进程

      • 孙子进程exec

    • 孙子进程执行完成,返回,子进程读取下一行

      • fork孙子进程

      • 孙子继承exec

    • ...直到执行完当前test.sh文件中的指令

    • 子进程返回

  • 父进程等待结束,整个shell执行完成

 

解释内建指令的执行原理


现在将 test.sh 内容修改如下

#!/bin/bash
pwd
cd ..
pwd

我们要得到的效果是,第二次 pwd 是第一次 pwd 的上级目录

 

脚本执行cd命令,发现回显消息当前所处的目录发生改变,但实际上,真实目录并没有改变。这个也很好理解,毕竟要创建子进程来解释脚本。但是:

 

直接命令行上执行 cd 命令,发现父bash的工作目录发生了改变!这个如何理解?说好的创建子进程呢?归根结底,执行命令,不一定要创建子进程这些不需要创建子进程的命令,叫做shell的内建命令,由父bash亲自执 行,理解上,将该类命令,理解成shell的内部函数即可。 可是

 

我们发现,用 . 或者 source 修饰脚本,脚本的执行影响到了父bash!source或者 . 命令是Shell的内建命令,这种方式也不会创建子Shell,而是直接在交互式Shell下逐行执行脚本中的命令

 

Linux 上的内建指令


可以 man cd,因为 cd 本身就是一个内建命令

 

 

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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