WMIC：从命令行对Windows的全面管理

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原创 最新推荐文章于 2026-08-14 12:32:27 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Windows命令行网络管理：netsh、ipconfig、wmic实战指南 计算机网络管理是系统运维与自动化脚本编写的核心技能之一，其原理在于通过系统底层接口直接控制网络协议栈与硬件适配器。掌握命令行工具进行网络配置，能提供比图形界面更高效、可脚本化的技术价值，尤其适用于批量部署、自动化测试和故障排查等应用场景。本文聚焦Windows系统内置的netsh、ipconfig和wmic等命令行工具，深入解析如何通过命令连接、断开、查看与配置网络，并结合自动化脚本编写与常见问题排查，帮助IT管理员、开发者及高级用户实现稳定高效的系统级网络控制。 阅读详情

从Windows 2000开始，WMI（Windows 管理规范）就是Windows系统管理的重要组成部分。WMIC是Windows Management Instrumentation Command-line的简称，在WMIC出现之前，要从命令行访问WMI数据库或WMI名称空间不是一件容易的事情。现在，WMIC利用WMI强大的功能把系统管理扩展到了命令行。
　　
　　一、什么是WMIC？
　　
　　WMIC扩展WMI，提供了从命令行接口和批命令脚本执行系统管理的支持。在WMIC出现之前，如果要管理WMI系统，必须使用一些专门的WMI应用，例如SMS，或者使用WMI的脚本编程API，或者使用象CIM Studio之类的工具。如果不熟悉C++之类的编成语言或VBScript之类的脚本语言，或者不掌握WMI名称空间的基本知识，要用WMI管理系统是很困难的。WMIC改变了这种情况，为WMI名称空间提供了一个强大的、友好的命令行接口。
　　
　　WMIC比WMI简单、直观得多，这主要是由于使用了别名（Alias）。别名机制获取用户在命令行上输入的一些简单命令，按照预定义的方式操作WMI名称空间，例如根据一个简单的WMIC别名Get命令构造出一个复杂的WMI查询语言（WQL）命令。从这个意义上看，别名是用户和名称空间之间一个简化操作的中间层。例如，如果在WMIC命令行上执行下面这个简单的WMIC命令，就可以获得用户帐户的基本信息：
　　useraccount list brief
　　
　　在上面的命令中，Useraccount别名执行了一个Win32_Useraccount类的WQL查询，以文本的形式显示出从该类提取的信息。另外，WMIC还以文本的形式显示出Win32_Useraccount类的属性。除了文本形式的输出之外，WMIC还能够以其他形式返回命令执行结果，例如XML、HTML或者CSV（逗号分隔的文本文件）。
　　WMIC以WMI模式中类的实例的形式保存别名。默认的别名类——MSFT_CliAlias，以及其他支持WMIC的类保存在模式的默认名称空间，或者说root/cli角色。角色可以简单地看成专门用来支持WMIC的另一个WMI名称空间。默认角色root/cli连接到root/cimv2名称空间，操作root/cimv2之内的类。虽然使用WMIC时一般不需要用到CIM Studio，但CIM Studio可以用来方便地查看root/cli名称空间。例如，图一显示了root/cli节点以及MSFT_CliAlias类的一些属性。
　　　
　　图一
　　你可以向root/cli名称空间和其他名称空间加入新的别名，还可以用Class和Path命令直接访问WMI名称空间，本文后面将详细说明Class和Path命令。
　　
　　二、运行WMIC
　　
　　执行“wmic”命令启动WMIC命令行环境。这个命令可以在XP或.NET Server的标准命令行解释器（cmd.exe）、Telnet会话或“运行”对话框中执行。这些启动方法可以在本地使用，也可以通过.NET Server终端服务会话使用。
　　
　　第一次执行WMIC命令时，Windows首先要安装WMIC，然后显示出WMIC的命令行提示符。在WMIC命令行提示符上，命令以交互的方式执行。例如，执行下面的命令将关闭正在运行的Outlook：
　　
　　process where

name='outlook.exe'　call terminate
　　
　　命令运行结束后，WMIC命令行提示符重新出现，如图二所示。每个命令必须在一行之内输入，中间不能插入换行符。
　　　
　　WMIC也可以按照非交互的模式运行。如果要执行某个单步的任务，或者运行批命令中的一系列WMIC命令，非交互模式就很有用。要使用非交互模式，只要在同一个命令行上启动WMIC并输入要执行的命令就可以了。例如，执行cmd.exe打开一个命令行窗口，然后执行下面的命令，就可以输出连接到MACHINE1的打印机清单：
　　
　　wmic /node:MACHINE1 printer list status
　　
　　在这个例子中，第一个操作是启动WMIC，然后是根据/node参数建立一个到MACHINE1的远程连接，最后执行一个WMIC命令显示出打印机状态信息。命令运行结束后，返回到Windows命令行提示符状态。
　　
　　安装了WMIC的机器可以连接到任何一台安装了WMI的机器，被连接的机器不需要安装WMIC。例如，从一台运行Win XP Pro的机器启动WMIC，可以连接和管理所有运行着XP、Win2K、Windows NT 4.0、Windows Me和Windows 9x的机器。
　　
　　三、WMIC命令行构成
　　
　　WMIC提供了大量的全局开关、别名、动词、命令和丰富的命令行帮助增强用户接口。全局开关是适用于整个WMIC会话的配置选项。例如，/trace:on开关启用错误跟踪机制，如果这个开关处于打开状态，WMIC返回每一个命令的错误信息。利用/note开关可以访问远程机器，/interactive:on开关要求WMIC在执行删除操作之前提示确认，其他的全局开关还包括/role、/user、/implevel以及/namespace。
　　
　　如前所述，别名是用户和WMI名称空间一个简化语法的中间层。当你指定一个别名时，动词（Verb）表示要执行的动作。例如，前面例子中的List和Call就是两个动词的例子。表一描述了其他一些WMIC动词，并为每一个动词给出了例子。
　　表一：WMIC动词
　　　
　　命令用来控制对WMIC和WMI名称空间的访问。注意表一的最后一个例子，这个例子用的是Path和Win32_USERACCOUNT类，而不是Useraccount别名。Path是一个直接访问WMI名称空间中实例的命令，不必再通过别名访问。如果待执行的系统管理任务没有现成的别名可用，Path命令特别有用。虽然你可以用新的别名和角色扩展WMIC，但如果你对WMI名称空间比较熟悉，使用Path命令也很方便。
　　除了Path命令之外，WMIC还支持Class、Context、Quit和Exit命令。Class命令用来直接访问WMI模式内的类或创建现有类的实例。Class命令和Path命令的不同之处在于，Path命令的作用对象是实例以及它的属性（例如，提取管理用的信息），而Class命令的作用对象是类的定义。例如，如果要提取出WIN32_SOFTWAREELEMENT类的所有属性，可以执行如下命令：
　　
　　class WIN32_SOFTWAREELEMENT get
　　
　　这个命令的输出是

HTML格式，稍后我们将了解如何用/output全局开关把输出重定向到可用浏览器打开的HTML文件。Class命令加上Assoc动词能够显示出类的名称空间路径以及其他与该类关联的类。利用Class命令可以删除类、创建类的实例，但不能创建类。
　　
　　Context命令显示出全局开关的当前设置。Quit和Exit命令用来退出WMIC命令提示符环境，返回以前的Shell环境（例如Telnet环境，或XP的命令行提示符环境）。
　　
　　命令行帮助是熟悉WMIC的有效途径。表二是在WMIC提示符下查找信息的常用命令：
　　
　　　
　　
　　四、实践应用
　　
　　以上我们了解了WMIC命令行环境的基础知识，下面来看看如何用批命令运行WMIC，以及把输出结果定向到控制台或HTML、XML文件。从批命令文件运行WMIC的好处在于不需要重复输入一系列复杂的命令，例如，下面是一个批命令文件的内容，它的作用是显示出MACHINE1和MACHINE2这两台机器的CPU信息，输出结果显示在控制台上。/format开关是面向动词的开关，而不是全局开关，它只用于Get和List动词。
　　
　　
　　wmic /node:MACHINE1, MACHINE4 cpu get name, caption,
　　 maxclockspeed, systemname /format:textvaluelist.xsl
　　
　　WMIC批命令可以使用变量。也就是说，对于上面的批命令，服务器的名字不仅可以直接指定，而且还可以通过%1、%2的形式指定，下面就是一个例子。把下面的代码放入一个批命令文件，然后在执行批命令文件时加上一到二个机器的名字即可；另外，也可以创建一个独立的文本文件，然后在文本文件中放入机器名字的清单，清单可以是CSV格式，或用换行符分隔的格式。如果使用独立的文本文件提供机器名字，只需在/node全局开关后面加上以@符号为前缀的文本文件名字，@符号告诉/node开关后面的参数是一个文件名字而不是机器名字。
　　
　　
　　@echo off
　　if "%1"=="" goto msg
　　if "%2"=="" goto single
　　wmic /node:%1, %2 cpu get name, caption, maxclockspeed, systemname
　　 /format:textvaluelist.xsl
　　goto end
　　:single
　　wmic /node:%1 cpu get name, caption, maxclockspeed,　
　　 systemname /format:textvaluelist.xsl
　　goto end
　　:msg
　　echo 必须指定至少一台计算机的名字。
　　:end
　　
　　 如前所述，WMIC命令的输出结果不仅可以发送到控制台，还可以发送到XML或HTML、MOF（Managed Object Format）格式的文件。在安装了WMI的计算机上，MOF是WMI数据库中类和类实例的原始保存形式。下面的例子显示了如何把MACHINE4处理器信息的查询结果输出到HTML文件，/output全局开关要求WMIC把输出发送到file1.htm，/format开关要求WMIC把原始的XML输出转换成HTML格式。用来转换格式

的XSL样式文件既可以是自定义的，也可以是任何安装了WMIC的机器上/%systemroot%/system32/wbem文件夹下面的任意XSL文件。例如，利用csv.xsl样式文件可以把输出结果转换成CSV格式，利用htable.xsl样式可以构造出一个包含结果数据的表格。图三是在浏览器中打开的file1.htm文件。
　　
　　wmic /node:MACHINE4 /output:e:/file1.htm cpu get description,
　　 maxclockspeed, extclock, manufacturer,　revision /format:hform.xsl
　　
　　图三
　　前面已经提到，Class命令加上Get动词的默认输出是HTML格式。因此，如果要把这类命令的输出结果保存到HTML文件，只需指定/output开关，不必加上/format开关。/record和/append全局开关也能

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WMIC：Windows系统管理的命令行利器与实战技巧 Windows Management Instrumentation Command-line (WMIC) 是Windows系统内置的强大管理工具，通过命令行接口直接访问WMI（Windows管理规范）数据。其核心原理是通过预定义的WMI类与系统底层交互，实现硬件监控、服务管理、远程控制等功能。在服务器维护、批量运维等场景中，WMIC能以`wmic memorychip get`等简洁命令快速获取精准系统信息，相比图形界面工具更高效可靠。虽然微软已推荐迁移至PowerShell，但WMIC在故障排查、资产 阅读详情

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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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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; 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% 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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Windows 关闭双击运行的 JAR 包

记得将<进程ID>替换为实际的进程ID。使用taskkill命令时，/F标志表示强制结束进程。如果只是简单地结束进程而不强制，可以省略/F标志。请谨慎使用taskkill命令，确保你终止的是正确的进程，以免误杀其他重要进程。当你在Windows上双击运行了一个JAR包，它通常会在任务管理器中作为一个Java进程运行。这将列出所有javaw.exe进程。

qq_45619439的博客 2322

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

windows下查看进程PID

        进行一些操作的时候需要知道进程的标识符，大家都知道进程可以在任务管理器中查看，不过我们看不到有PID 标识符。下面简单提供两种查看进程PID的方法： 方法一：设置任务管理器让其显示PID 方法二：使用wmic命令方式         一般我们通过上面这种方式就可以得到想要的PID，但有时还会遇到过这样的情景，通过window的任务管理器，查看到好多相同的进程名。比...

wjxbj的博客 8674

windows: Windows管理规范工具wmic详解

WMIC是基于WMI（Windows Management Instrumentation）的命令行版本。WMI是微软为Windows系统提供的一种标准接口，用于访问和管理操作系统中的对象。WMIC允许用户通过简单的命令行指令来执行系统管理任务，如查询系统信息、更改系统设置、管理进程和服务等。

十年运维开发经验的王义杰在此分享自己的知识和经验 1929
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