本文介绍了使用Python进行Linux脚本编程的方法和技术，包括Python脚本的格式、字符串处理、字符编码、文件目录操作等内容。
这篇文章写于两年前，主题锁定在以Python写Linux的script。讨论了Python script.的惯用写法、字符串处理、字符编码、档案与目录处理、呼叫外部程序，以及利用内建链接库进行网络通讯。
对Linux来说，指令稿(script)是至为重要的部分。
在主要的Linux distribution中间，从系统的启动到运作，都离不开shell指令稿撰写。在我的主机上面执行一下：
$ ls /usr/bin/* /bin/* | wc -l
2585
$ file /usr/bin/* /bin/* | grep "shell script" | wc -l
267
看，可以找到267个shell指令稿程序，超过/usr/bin和/usr目录下所有(程序)档案的十分之一。这还只是shell指令稿的部分而已。
在一个像Linux这样以档案为操作导向的操作系统上面，script.的活跃是理所当然的事情。绝大部分的系统设定都以字符串的形式写在组态文件里面，而操作系统的执行期信息也存在档案系统之中(/proc)；直接处理这些字符串就能管理系统，用指令稿语言来进行自动化是非常合适的。
像Python这种指令稿语言因为开发快速的关系，能够很快地制作出我们想要的系统管理功能出来。除了开发快速之外，Python也具有容易维护的特性。相比之下，Perl程序虽然可以写得更短，但也更不容易看懂；shell指令稿则不是完整的开发环境。Python是撰写系统管理指令稿的理想工具。
Python指令稿与其它语言的指令稿的基本格式完全一样，本身都是纯文字文件，而在文件头要以#!指定直译程序的位置：
#!/usr/bin/python
print "Hello, world!"
这是我们上一期写过的hello.py程序，不要忘记chmod a+x hello.py，如此便可以在指令行下执行这个指令稿：
$ ./hello.py
Hello, world
我们习惯上会给Python程序取个扩展名.py，但Linux的指令稿并不需要缀上扩展名；把hello.py改成hello，程序一样会正常执行。
.py扩展名对Python仍有特别的意义，但只在撰写Python模块的时候才有用处。
对于指定Python直译器标头，我们一般有两种作法。
像以上的hello.py这种写为绝对路径的方式其实并非必要，我们可以改用相对路径的方式来指定：
#!/usr/bin/env python
于是会以/usr/bin/env程序来叫用python直译器，处理Python程序档案。这么作的好处是当系统中安装有许多个不同的Python直译器时，会采用路径在最前面的那一个。如此一来，若使用者另外安装了一版Python (例如装在自己的家目录)，又把自己的Python放到路径设定(PATH环境变量)的最前面，即会采用使用者自己安装的Python。
每一版Python除了有python这个执行档之外，还会附有内容完全相同的pythonX.Y这个执行档，X.Y是该版Python的major version和minor version。譬如Python 2.3就会有python和python2.3这两个直译器，用起来是完全一样的。如果我们写的指令稿程序必须要使用某一个版本的Python，可以偷偷在指令稿标头上动手脚来进行限制；以Python 2.3为例，就把标头写成：
#!/usr/bin/env python2.3
Note
Python提供了一套正统的方法来检查所使用Python及所有相关环境的信息。在指令稿标头上动手脚虽然方便，但不是保险的正统作法；只是，若程序本身就没多长(譬如说二三十行)，的确不必浪费时间去写一串检查程序。
当指令稿只使用了主流版号的标准链接库时(这是一般的状况)，通常就不必指定Python的版本。
若写成hello.py里那种绝对路径的标头，就会限定使用安装在某一个位置的Python。
通常我们都会指定在/usr/bin/python或/usr/bin/pythonX.Y (看要指定哪一版)，即系统所安装的Python；写成这样的话，使用者就不好改用自己安装的版本了。
Python直译器还会读取另一组格式为# -*- setting -*-的标头(通常接在第一行以后)，其中常用的是：
# -*- coding: UTF-8 -*-
用途是指定「指令稿档案内纯文字的字符编码(为UTF-8)」。如果你想要写中文批注，这就非常重要；Python自己有一套字符编码转换的机制，实作在codecs模块里面，但直到Python 2.4之前，繁体中文常用的Big5编码并未进入标准的codecs模块。如果指令稿档案使用了Python看不懂的字符编码(就是指华文世界用的Big5和GB)，程序虽然仍可执行，但Python直译器会送出警告。如果想用中文撰写批注，最好把指令稿档案转为UTF-8 Unicode，并如上指定编码。
上一期已经提过了，Python也是以#当作单行批注符号的(和shell script.一样)；所有在这个符号之后的文字都是批注。
顺带一提，如果你习惯以VIM编辑Python指令稿，可以在文件尾加上VIM的设定字符串：
# vim:set nu et ts=4 sw=4 cino=>4:
设定显示行号(nu)、展开跳格键(et，对Python程序来说，跳格键Tab是最要不得的东西)，指定跳格字符为4 (ts=4)、偏移字符宽为4 (sw=4)、C式缩排为>4 (cino=>4)；然后再打开语法标示(syntax highlighting，这个在.vimrc里设定比较合适)。
使用这样的编辑环境，对撰写Python程序来说会很方便。
Python直译器会依出现顺序来执行程序代码档案里的指令。如果我们想撰写比较具组织性的指令稿，可以把平铺直述的：
print "some operations"
改成这样的程序代码结构：
def main():
print "some operations"
if __name__ == '__main__':
main()
亦即自行制作一个「进入点」main()函式。当指令稿比较长(超过一百行以上)，以及将来在扩充指令稿的时候，就会比较方便。
总结来说，一个Python指令稿的常见格式应为：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
def main():
print "Hello, world"
if __name__ == '__main__':
main()
# vim:set nu et ts=4 sw=4 cino=>4:
在管理Linux系统时，(纯文字)设定档案以及其中的字符串处理是至为核心的部分；让我们来看看Python如何进行这些工作。
因为我们在上一期已经用Python处理过字符串和档案了，所以在这里，我们应该对字符串处理作深入一点的介绍。
首先我们要知道的是，字符串在Python里面是一种对象。打开Python交互式环境(到shell去执行python即可进入)，执行以下动作：
>>> print type( "" )
<type 'str'>
>>> if type( "I am a string" ) is str: print True
...
True
>>> if type( "Another string" ) is str(): print True
...
type()是Python的内建函式，用来取得变量的型态。我们可以从这三个指令看出来，字符串"", "I am a string"都是str类别的对象。
查看Python的在线文件，会发现有两组关于字符串处理的链接库；一组是string模块里的函式，另一组则是字符串对象专用的方法(String Methods)。两者虽有一些差别，但功能的重复性相当高；我们讨论的重点在字符串方法。
我们常常会需要分析档案中的字符串：把字符串拆解开来，依照给定的逻辑来判断字符串数据的意义。
因此，最常用的字符串方法就是我们上一期有用到的split()
split()传回的是列表(list)，可以用索引值(以0起始)来存取列表中的各个项
再来示范一下：
>>>tokens = "This is a sample string used to demo split()".split()
>>>len(tokens)
9
>>> print tokens
['This', 'is', 'a', 'sample', 'string', 'used', 'to', 'demo', 'split()']
>>> print tokens[0], tokens[2]
This a
>>> print tokens[-1], tokens[-2]
split() demo
>>> print tokens[2:5]
['a', 'sample', 'string']
第一个指令把我们的字符串切成了9个字符串，存在tokens这个列表里。
len()是个内建函式，用来量测像列表这种可以存放其它东西的对象的长度(传回所包含的项目个数)。
列表只要是整数就可以了，但最大不能到项目个数；可以给入负值，表示从列表尾端开始计算。索引值-1即为列表的最后一个项目。
有办法切开字符串进行判断了之后，我们常常还需要把分析结果给输出出来，那么就得接合字符串；以字符串的格式化操作(string format operations)就能完成这件工作。我们可以写出以下的表示式：
>>>"%d %f %s" % (1, 1.2, "string")
'1 1.200000 string'
这就是字符串格式化操作。以带有特别转换字符(conversion character)的格式化字符串，后接%运算子，再接一个tuple作为参数，就能把tuple里的数据填进格式化字符串里去。常用的%d代表有号整数、%f代表浮点数、%s代表字符串，完整的转换字符表请参考Python的在线文件。
Note
Python的tuple也是一种可以包含其它对象的数据结构，以整数索引存取其中的对象，但其行为与列表不尽相同。在语法上，tuple用(1, 2, 3)来宣告，而列表用[1, 2, 3]来宣告。如果tuple中只有一个对象，则要写成(1,)，不要忘记右括号前的逗号,在字符串格式化操作时，若转换字符只有一个，%操作数后的tuple也可以用单一变量来代替。
字符串对象另有一个叫作join()的方法可以用来结合字符串，用法如下：
>>> "".join([ "a", "b", "c" ])
'abc'
>>> "-".join([ "a", "b", "c" ])
'a-b-c'
在处理字符串时，最后要注意的是，Python的字符串不可变。也就是说，想变更字符串中的某一个字符，不能直接设：
>>> a = "write"
>>> a[2] = "o"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: object doesn't support item assignment
那是不合法的。那该怎么办呢？可以这样作：
>>> print a[:2]+"o"+a[3:]
wrote
字符串的内容虽然不能变更，但字符串本身可以加起来(串接)。a[:2]表示取出a字符串到索引2为止的部分；a[3:]表示取出a字符串从索引3开始到结尾的部分；然后在中间接入"o"。最后我们还是可以得到wrote字符串。这种操作索引的技巧，也可以用在一般的列表上。
Python同样具有常规表示式(regular expression)的操作能力，实作在re模块里面。用来执行字符串取代是非常方便的。
Python有一套处理字符编码的codecs模块；我们以之即可自由地将字符转换为各种不同的编码，这是我们在处理多国语言数据时常需处理的问题。然而，字符串对象本身就提供有encode()与decode()方法，我们不必汇入codecs模块就可以使用这两个方法为我们提供的codecs能力。
此处我们得要注意一个事实，那就是Python拥有两种字符串对象。其一是我们刚刚一直在处理的str字符串，而另一种呢，就是对多国语言处理非常重要的unicode字符串。一般我们用引号或双引号表示的都是普通的字符串(str)，而用u"string"表示的呢，就是unicode字符串。decode()能把普通字符串译码成unicode对象，而encode()则能把unicode对象编码成各种支持的字符集。
在处理中文编码之前，我们要为Python 2.3安装相关的外加套件：cjkcodecs与iconvcodecs；前者是中日韩专用的codecs对象，而后者允许Python直接使用GNU iconv工具所提供的编码，作为codecs对象。假设我们得把原本是Big5的编码重编为UTF-8，那么可以这样作：
>>> f = open( "file.big5" )
>>> s = f.read()
>>> f.close()
>>> sp = s.decode('Big5').encode('UTF-8')
你可以在计算机上找一个内容是Big5编码的档案，把locale改成UTF-8，然后在Python交互式环境下执行以上的指令(该改的地方请改一下)。最后再用print s, sp比较一下转换前后的字符串。
在Linux系统中复制、搬移、删除档案与目录也是管理时常见的动作。Python提供的os模块能处理操作系统所支持的大部分档案系统操作，另外还有shutil模块，提供更高阶的操作。
档案系统与档案内容是不一样的议题。我们在进行档案系统操作时，处理的是搬移(更名)、复制与删除，比较没有机会直接新增档案。这些动作在os与shutil模块里几乎都有提供；我们应该先汇入这两个模块。
若要复制档案，我们可以这样作：
>>> shutil.copy('data.txt', 'data.new.txt')
删除档案则用os.unlink()：
>>> os.unlink('data.new.txt')
搬移(更名)有两种方法：
>>> os.rename('data.txt', 'data.alter.txt')
>>> shutil.move('data.alter.txt', 'data.txt')
第一种方法，若来源档(第一个参数)与目的档不在同一个档案系统内(分割区)，此动作可能会失效(不同的Unix有不同的处理方法)。
第二种方法比较高阶，无论来源档与目的档是否在相同的档案系统内，都可以使用。
管理系统的时候多半不会只处理当前目录内的档案，所以常要对路径字符串进行处理。os.path模块提供了处理路径的函式，常用的有：
- abspath()：接受一个路径字符串，传回该路径所代表的绝对路径。
- realpath()：接受一个路径字符串，计算该路径中包含的符号连结(symbolic link)，传回所代表的真正路径。
- split(), dirname(), basename()：
split()接受一个路径字符串，从最后一个路径项目前切开，分成包含该项目的目录与该项目名本身，以tuple传回。
dirname()是split()传回值的第一个元素；
basename()是第二个元素。
- join()：接受一个路径列表，把该列表中的每个元素接成一个完整路径字符串后传回。
- splitext()：接受一个路径字符串，分开其扩展名，将主档名与扩展名用一个tuple传回。
- exists()：测试传入的路径字符串是否存在，传回布尔值。
- isfile(), isdir(), islink(), isabs()：分别用来测试所传入的路径字符串是否为档案、目录、符号连结或绝对路径；传回布尔值。
实际要使用的时候，大概会像是这样子：
>>> os.path.split( "a/b/c" )
('a/b', 'c')
>>> os.path.join( "a", "b", "c" )
'a/b/c'
>>> os.path.splitext( "dir/file.ext" )
('dir/file', '.ext')
你可以在你的目录结构里，用真正的路径来试试看！
许多在shell指令稿中要靠呼叫外部程序才能完成的作业，都能用Python的内建模块来完成，例如上面提到的字符串处理、档案处理、目录处理等等。而若遇到Python不足的地方，或是有非常特别的操作，当然也可以呼叫外部的程序。
os模块有一个system()函式可以用来呼叫外部程序：
>>> os.system( 'ls' )
weekly20051204.doc
weekly20051211.doc
0
>>>
最后显示出来的0不是ls程序的输出，而是其传回值。
os.system()函式能进行最简单的外部程序呼叫，不能对该程序的输出入数据进一步处理；如果我们只想简单执行程序，os.system()函式将是最佳的选择。
当我们也需要对外部程序的输出入数据进行处理的时候，os.system()就不够用了。
Python另外有popen2模块，可以让我们管理外部程序子行程的输出入管线(pipe)。
在popen2模块里有popen2(), popen3()和popen4()三个工具函式，分别会重导向子行程的标准输出入、标准输出入及错误输出、标准输出合并错误输出及标准输入。
简单用范例来说明最常用的popen2() (别忘了先import popen2喔)：
>>> stdout, stdin = popen2.popen2("ls")
>>> str = stdout.read()
>>> print ostr
weekly20051204.doc
weekly20051211.doc
>>>
popen2.popen2()会传回连结到ls程序输出入的两个档案对象，我们取名为stdout与stdin。呼叫了popen2.popen2()之后，外部程序马上就会执行，然后我们就能从stdout档案对象里读出该外部程序的标准输出数据了。如此一来，该程序的执行结果就不会直接显示在终端机上，我们可以在Python里面先处理过以后，再决定该怎么办。
如果我们想呼叫的程序也会进行错误输出(stderr)，而我们想要处理的话，就改用popen3()或popen4()函式。popen3()的错误输出会连接至一个独立的档案对象，而popen4()则会把错误输出一起放到标准输出所连结的档案对象里；你可以视需要使用。
Note
在Python 2.4里有一个新的subprocess模块，可以执行所有的外部程序呼叫功能。所以在Python 2.4里不再需要os与popen2模块里的相关函式了；当然，旧模块不会消失，所以在Python 2.4里还是可以用popen2，我们的旧程序不会出问题。
Python内建的链接库里就具备相当方便的因特网通讯功能，不必呼叫外部程序。
因特网通讯是个大范围，其中最常用到的大概数全球信息网了；我们举Zope应用程序服务器来作例子。Zope使用ZODB对象数据库来储存数据，这个系统会把存取动作纪录下来，当使用者删除其中的数据时，数据不会实际删除，要等到手动压缩(pack)数据库的时候，才会真正把数据删除。这个压缩功能的动作选项是放在web-based的ZMI里面，没有指令行接口；如果我们不想手动连进ZMI来执行压缩，就得写一个能进行HTTP操作的指令稿。
我们要写的程序应该具有以下的命令列接口：
packzope.py -u<URL of Zope server> -d<day>-U<username> -P<password>
这个packzope.py程序要负责用HTTP和服务器沟通，把从命令列取得的使用者名称和密码提供给Zope服务器，并且用GET方法把要压缩的天数(舍弃指定天数前的数据)告诉Zope服务器。以下是写好的程序：
#!/usr/bin/env python
import sys
import urllib
class parameters:
def __init__(self):
from optparse import OptionParser, OptionGroup
op = OptionParser(
usage = "usage: %prog -u URL -d DAYS -U USERNAME -P PASSWORD",
version = "%prog, " + "%s" % __revision__
)
op.add_option("-u", action="store", type="string", /
dest="url", /
help="URL of site to open"
)
op.add_option("-d", action="store", type="int", /
dest="days", default=1, /
help="erase days before"
)
op.add_option("-U", action="store", type="string", /
dest="username", /
help="username"
)
op.add_option("-P", action="store", type="string", /
dest="password", /
help="password"
)
self.op = op
(self.options, self.args) = self.op.parse_args()
params = parameters()
if not params.options.url or /
not params.options.username or /
not params.options.password :
params.op.print_help()
sys.exit(1)
url = "%s/Control_Panel/Database/manage_pack?days:float=%d" % /
(params.options.url, params.options.days)
def main(): try: f = MyOpener().open(url).read() print "Successfully packed ZODB on host %s" % params.options.url except: print "Cannot open URL %s, aborted" % url raiseif __name__ == '__main__': main()程式前半段在處理命令行參數 (classparameters)，而在 main()函式裡實際進行連線動作。packzope.py利用 urllib模組來連結 Zope 伺服器，並利用 subclassing urllib.FancyURLopener類別來自訂使用者名稱與密碼的輸入。壓縮完畢之後，程式會輸出以下的字樣：
Successfully packed ZODB on host http://someplace:port我們可以把 packzope.py放到 crontab 裡定期執行。這就是一種自動化網路操作。
7 結語本文藉由討論以 Python 進行 Linux 操作自動化的技巧，對 Python 的應用作了進一步的介紹。當然，在進行任何種類的 Python 程式開發時，都可以參考 Python 的線上說明文件。Dive into Python 是一本容易上手的自由 Python 書籍，你也可以在網路上找到中文譯本。
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