python

subprocess的目的就是启动一个新的进程并且与之通信。

subprocess模块中只定义了一个类: Popen。

subprocess.Popen(args, bufsize=0, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=False, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False, startupinfo=None, creationflags=0)

args：可以是字符串或者序列类型（如：list，元组），用于指定进程的可执行文件及其参数。

　　　如果是序列类型，第一个元素通常是可执行文件的路径。我们也可以显式的使用executeable参数来指定可执行文件的路径。

stdin, stdout, stderr：分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄。他们可以是PIPE，文件描述符或文件对象，也可以设置为None，表示从父进程继承。

shell设为true，程序将通过shell来执行。

env 是字典类型，用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。

subprocess.PIPE:在创建Popen对象时，subprocess.PIPE可以初始化stdin, stdout或stderr参数。表示与子进程通信的标准流。

subprocess.STDOUT:创建Popen对象时，用于初始化stderr参数，表示将错误通过标准输出流输出

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Popen的方法：

Popen.poll()

　　用于检查子进程是否已经结束。设置并返回returncode属性。

Popen.wait()

　　等待子进程结束。设置并返回returncode属性。

Popen.communicate(input=None)

　　与子进程进行交互。向stdin发送数据，或从stdout和stderr中读取数据。可选参数input指定发送到子进程的参数。Communicate()返回一个元组：(stdoutdata, stderrdata)。注意：如果希望通过进程的stdin向其发送数据，在创建Popen对象的时候，参数stdin必须被设置为PIPE。同样，如果希望从stdout和stderr获取数据，必须将stdout和stderr设置为PIPE。

Popen.send_signal(signal)

　　向子进程发送信号。

Popen.terminate()

　　停止(stop)子进程。在windows平台下，该方法将调用Windows API TerminateProcess（）来结束子进程。

Popen.kill():杀死子进程。

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简单应用：

    p=subprocess.Popen("dir", shell=True)  
    p.wait()  

　　shell参数根据你要执行的命令的情况来决定，上面是dir命令，就一定要shell=True了，p.wait()可以得到命令的返回值。

如果上面写成a=p.wait()，a就是returncode。那么输出a的话，有可能就是0【表示执行成功】。

    p=subprocess.Popen("dir", shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)  
    (stdoutput,erroutput) = p.communicate()  

　　p.communicate会一直等到进程退出，并将标准输出和标准错误输出返回，这样就可以得到子进程的输出了。

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代码分析：

    ......
    self.root_env = {'USER': 'root', 'HOME': '/root'}


    def loca_cmd(self, cmd, env):
        p = subprocess.Popen(cmd,
                             stdin=subprocess.PIPE,
                             stdout=subprocess.PIPE,
                             stderr=subprocess.PIPE,
                             env=env,
                             shell=True　　#shell=true ,程序将通过shell执行)
        stdout,stderr = p.communicate()
        return stdout　　#print stdout[0] => 'a'


    def collect_node_info(self):
        check_yml_cmd =  "cat qmonitor_cluster.yml | grep ^[^#] "
        stdout = self.loca_cmd(check_yml_cmd, self.root_env)
        if stdout == "":
            self.qmonitor_node_info = {'api': '127.0.0.1', 'schedule': '127.0.0.1', 'mysql': [{'master': '127.0.0.1'}], 'qmonitor_master': '127.0.0.1', 'node_ip': [{'ip': '127.0.0.1', 'perf_num': 4}], 'jetty': '127.0.0.1'}
            self.qmonitor_node_list = [{'ip': '127.0.0.1', 'perf_num': 4}]
        else:
            try:
                import paramiko
                import yaml
                current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
                qmonitor_cluster = os.path.join(
                    current_path, "qmonitor_cluster.yml")
                with open(qmonitor_cluster) as f:
                    text = f.read()
                config_dict = yaml.load(text)
                self.qmonitor_node_info = config_dict["qmonitor_cluster"]
                self.qmonitor_node_list = self.qmonitor_node_info["node_ip"]
            except Exception, e:
                self.print_sys_error(
                    "please config yum repo and execute : yum install -y PyYAML python-paramiko")
                sys.exit(0)

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 死锁

如果你使用了管道，而又不去处理管道的输出，那么小心点，如果子进程输出数据过多，死锁就会发生了，比如下面的用法：

    p=subprocess.Popen("longprint", shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)  
    p.wait()  

longprint是一个假想的有大量输出的进程，那么在我的xp, Python2.5的环境下，当输出达到4096时，死锁就发生了。当然，如果我们用p.stdout.readline或者p.communicate去清理输出，那么无论输出多少，死锁都是不会发生的。或者我们不使用管道，比如不做重定向，或者重定向到文件，也都是可以避免死锁的。