Python 通过多个模块提供了与操作系统交互的能力，使开发者能够执行文件操作、进程管理、环境变量访问等系统级任务。 Python的操作系统接口提供了强大而灵活的系统交互能力，使开发者能够编写可移植的系统工具和应用程序。 根据具体需求选择合适的模块和方法：
简单文件操作：os 和 os.path
现代路径处理：pathlib
进程管理：subprocess
跨平台开发：注意上述差异点
核心设计原则：
可移植性：抽象不同操作系统的差异
安全性：限制直接系统调用
易用性：提供高级接口封装底层细节
subprocess 模块允许启动一个新进程，并连接到它们的输入/输出/错误管道，从而获取返回值。 subprocess 模块首先推荐使用的是它的 run 方法，更高级的用法可以直接使用 Popen 接口。 run 方法 语法格式如下...
2025-04-15
利用内建的 subprocess 模块中的 Popen() 函数， Python 程序可以启动计算机中的其他程序（ Popen() 函数名中的P 表示 process ，进程）。 如果打开了一个应用程序的多个实例， 每个实例都是同一个...
2025-04-17
为了引入多线程的概念，来看一个例子。假设想安排一些代码， 在一段延迟后或在特定时间运行。可以在程序启动时添加如下代码： import time, datetime startTime = datetime.datetime(2029...
2025-04-15
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度 程序的运行...
2025-04-15
为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。