Linux运维脚本怎么用python编写并在Linux上执行

### 使用Python编写Linux运维脚本的方法 #### Python与Linux环境的兼容性 对于高效自动化运维而言，Python在Linux环境下具有显著优势。由于Linux被广泛认为是开发和运维的理想平台，其丰富的开源工具和社区支持使得开发者能迅速解决遇到的问题[^1]。 #### 编写简单的Python运维脚本实例 为了展示如何利用Python进行基本的系统监控任务，这里提供了一个用于获取CPU和内存占用最高的前十个进程的例子： ```python import os from subprocess import Popen, PIPE def get_top_processes(sort_by='cpu'): command = f'ps -eo user,pid,%{sort_by},cmd --sort=-%{sort_by} | head -n 11' process = Popen(command, shell=True, stdout=PIPE, stderr=PIPE) output, error = process.communicate() if not error: lines = output.decode().strip().split('\n') header = lines[0].split() data = [line.split(None, len(header)-1) for line in lines[1:]] formatted_output = [] for entry in data: item_dict = dict(zip(header, entry)) formatted_output.append(item_dict) return formatted_output raise Exception(f"Error occurred while fetching top processes by {sort_by}: {error}") if __name__ == "__main__": print("Top CPU consuming processes:") cpu_consumers = get_top_processes('cpu') for proc in cpu_consumers: print(proc) print("\nTop Memory consuming processes:") mem_consumers = get_top_processes('mem') for proc in mem_consumers: print(proc) ``` 此代码片段展示了怎样通过调用`subprocess.Popen()`来运行命令并解析返回的结果。这不仅限于查看资源消耗情况；还可以扩展到其他类型的系统管理操作上[^4]。 #### 执行Python脚本的方式 要在一个典型的Linux发行版中执行上述Python脚本，需遵循以下方式之一： - 将文件保存为`.py`结尾，并赋予可执行权限(`chmod +x script.py`)之后直接运行； - 或者，在终端里输入`python3 /path/to/script.py`以显式指定解释器版本。 此外，建议先安装必要的依赖库（如果有的话），并通过虚拟环境隔离项目依赖关系，从而保持全局Python环境整洁[^3]。