linuxpython调试

1. python 中如何优雅地调用并执行外部 Linux 命令

在Python中优雅地调用并执行外部Linux命令，首先可以通过os模块下的system函数实现。然而，它的缺点是无法获取执行命令的标准输出、标准错误，仅能获取执行命令的返回码，当返回码为0表示执行成功，非0表示执行错误。

为了更完善的执行Linux命令并获取其输出，推荐使用subprocess模块。该模块可以调用外部命令并执行外部程序，不仅能够获取执行命令的返回码，还能获取stdout和stderr的值，使调用过程更加全面和灵活。通过这种方式，用户能更直观地处理Linux命令的执行结果，实现Python与Linux命令之间的无缝对接。

2. 适用于 Linux 的最佳 Python IDE

适用于 Linux 的最佳 Python IDE 有多个选择，以下是一些推荐：

1. Eric：

   • 基于 Qt6的开源 Python 编辑器。
   • 内置丰富的 Python 功能并支持插件扩展。
   • 强大的调试器和交互式外壳，以及对 pip 的集成支持。

2. Geany：

   • 轻巧且基于 GTK3，非常适合 Linux 系统。
   • 支持多种编程语言，包括 Python，且可以通过插件系统进一步增强功能。

3. PyCharm：

   • 专业级的 Python IDE，由 JetBrains 开发。
   • 提供丰富的功能和广泛的用户基础，特别针对 Python 量身定制。

4. Spyder：

   • 专为科学计算而设计，拥有类似 MATLAB 的特性。
   • 适合数据可视化和分析，科学工具丰富，功能类似 PyCharm 的付费版。

5. Thonny：

   • 为初学者打造，基于 Tk GUI，简洁易用。
   • 是学习 Python 的理想起点。

6. Visual Studio Code：

   • 微软出品，支持多种编程语言。
   • 通过插件可完美适用于 Python，提供流畅的用户体验。

7. Bluefish：

   • 适合前端工程师和网页设计师，虽然主要为编辑器。
   • 但也支持 Python 语法高亮，可以作为轻量级的选择。

总结：选择哪个 IDE 取决于你的具体需求和项目类型。无论是初学者还是专业人士，上述 IDE 都有各自的优势和特点，可以根据个人喜好和项目需求进行选择。

3. 6 个最好的 Python IDE 和代码编辑器 | Linux 中国

Python，作为现代编程语言的代表，广泛应用于网站开发、应用程序构建、数据科学、人工智能以及物联网设备等领域。因此，选择合适的开发环境对于Python开发者来说至关重要。本文将介绍六个适用于Linux和Windows操作系统的最佳Python代码编辑器，旨在帮助开发者根据自己的需求和使用情况选择最合适的工具。

1. **Visual Studio Code**

Visual Studio Code虽然由微软开发，但因其强大的功能和跨语言支持而成为众多开发者首选的代码编辑器。它具备语法高亮、代码补全、调试、代码片段、内置Git等功能，对于Python开发尤其友好。虽然对于初学者可能略显复杂，但只需几小时的学习即可掌握其基本操作。Visual Studio Code支持Linux、macOS和Windows操作系统。

2. **Eclipse with PyDev插件**

Eclipse是由IBM开发的一款全面的集成开发环境（IDE），原主要用于Java和Android开发，但也能支持多种编程语言，包括Python。通过集成PyDev插件，Eclipse可成为完整的Python开发环境。用户可享受编译、代码分析、实时调试、交互式控制台访问等丰富功能。

3. **PyCharm**

由JetBrains开发的PyCharm，专为Python开发者设计，提供智能代码补全、代码检查、即时错误高亮、快速修复等功能。它还集成了调试器、测试运行器、Python解析器、内置终端和版本控制系统集成等工具。PyCharm支持Python网页开发，还提供对多种框架、语言的支持，适合科学和网页开发。

4. **Spyder**

Spyder是一个专为科学家和数据科学家设计的强大Python编辑器，使用Python编写。它集成了高级编辑、分析、调试和剖析功能，同时结合了科学软件包的数据探索、交互式执行、深度检查和可视化功能。适用于科学计算和数据科学项目。

5. **Sublime Text**

Sublime Text是一个功能强大的代码编辑器，支持Python编程，适用于跨平台使用。它提供了如“Goto anywhere”等提高生产力的功能，支持许多编程语言，并允许用户通过插件扩展其功能。

6. **Thonny Python编辑器**

Thonny是一个面向初学者的Python IDE，设计简洁，易于上手。它内置了最新的Python版本，并提供了基本的开发工具，如变量视图、调试器和语法错误处理。适合Python新手使用。

除上述编辑器外，还有如VIM、IDLE、Cloud 9和Emacs等值得关注的Python编辑器。本文提供了一个全面的概览，帮助开发者根据自己的需求和经验选择最适合的工具。

4. 实战操作——在Linux环境上运行/调试Python代码

在Linux环境下搭建Miniconda并运行/调试Python代码，实现高效编程环境搭建与远程服务器协同工作，以下为具体步骤：
一、环境准备：在Linux上搭建Miniconda
1、Miniconda介绍：Miniconda是一个轻量级、免费且开源的跨平台软件包管理系统，适合创建并管理多个Python环境。推荐使用Miniconda搭建稳定且高效的Python工作环境。
2、下载并安装Miniconda：通过shell工具连接服务器，进入下载目录，执行命令下载Miniconda并按照提示完成安装。确保将conda添加至用户环境变量。
3、配置镜像源与使用Miniconda：配置国内镜像源加速包下载速度，修改~/.condarc文件添加清华源。查看conda配置并了解常用命令。
4、使用Mamba加速conda：Mamba是Conda的加速实现，提高执行速度。安装Mamba后，替换conda命令在base环境中的包在小环境中依然可用。
二、Pycharm远程调试与debug
1、配置远程服务器：在Pycharm中，通过Tools->Deployment->Configuration添加新环境，填写完整信息，设置项目映射地址，确保相对路径指向项目层级。开启自动同步并手动同步至服务器。
2、配置远程解释器用于debug：选择项目解释器，添加远程解释器，创建远程环境。编写并运行测试文件，确保其自动同步至服务器执行。通过远端SSH连接服务器进行调试。

5. 如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比

如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比?

近期有网上朋友寻求帮助：如何通过脚本动态控制Linux系统的内存占用百分比？经过一番网络+编写调试，终于初步完成了动态控制Linux系统内存占用百分比。现写出来以帮助更多的朋友。
1 前言
根据需求是动态控制Linux系统内存占用百分比，比如当前内存占用30%，如果设置内存占用为70%，则需要申请内存使达到占用70%；如果再降低到40%，则需要释放部分申请的内存。其实脚本的本质是内存动态申请与释放。
注意：因为Python脚本运行之前内存有一定占用，故设定内存占用不能低于该百分比。
2 内存动态申请
通过查询资料，使用Python动态申请内存块，可以使用ctypes包中的函数，导入包及代码如下所示：
>>> from ctypes import *
>>> mem=create_string_buffer(1024)
说明：内存申请使用create_string_buffer()函数，上面申请了1024字节的内存块。
下面演示申请100MB内存前后变化
申请前如下图所示：

使用代码如下：
>>>mem=create_string_buffer(104857600)
申请后如下图所示：

从上述两幅图中可以看出，申请内存前内存占用295MB，申请后内存占用397MB，增加了约100MB内存占用。
3 内存动态释放
由于Python对内存是有垃圾回收机制的，采用对象引用计数方式。当对象的引用计数为0时，启动垃圾回收GC。此处内存动态释放就是使用该原理。
代码如下：
>>> mem=None
释放后内存占用如下图所示：

内存占用由397MB降低到297MB，释放了100MB内存占用。
说明：将None赋值给对象mem后，mem对象的引用计数即为0，此时垃圾回收启动，释放mem对象占用的内存。
4 系统总内存、占用内存检测
由于需要设定内存占用百分比，故需要获取系统总物理内存和占用内存。本文使用的方法是读取系统文件“/proc/meminfo”，从中解析出总内存大小以及当前内存占用大小等内存相关的信息。该文件内容格式如下图所示：

代码片段如下所示：
f = open("/proc/meminfo")
lines = f.readlines()
f.close()
for line in lines:
if len(line)< 2:continue
name = line.split(':')[0]
var = line.split(':')[1].split()[0]
mem[name]= long(var)* 1024.0
mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']
说明：按行读取meminfo文件内容，创建字典对象mem，将meminfo文件第一列设置为mem对象的键值，将meminfo文件第二列数字设置为mem对象的值。
5 获取用户输入百分比
通过读取键盘输入字符串，然后转换为数字实现接收用户输入的百分比，代码如下所示：
input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")
rate=float(input_str)
注意：此处键盘输入的都是字符串，需要进行字符串转换为数字，使用float()或long()函数进行转换。
6 动态设置内存占用百分比测试
测试使用两个Python脚本文件，分别是test.py和mem_rate.py，其功能分别是查看当前内存占用和动态设定内存占用百分比。如下图所示：

注意：上述两个文件需要使用“chmod +x *.py”修改为可执行属性。
6.1 查看当前内存占用
查看当前内存占用百分比，使用上述test.py文件，运行命令为“./test.py”，运行结果如下图所示：

当前使用内存为320MB，占用百分比为17%。
6.2 动态设置内存占用百分比
动态设置内存占用百分比使用上述mem_rate.py脚本，注意该脚本文件第一行代码为“#!/usr/bin/python2.6”，表示该脚本使用python2.6程序运行。该行需要修改为待运行Linux系统中Python实际的安装程序路径。
动态内存百分比设置界面如下图所示：

处于待输入状态。另外显示了当前内存占用（321MB），总内存大小（1869MB）以及内存占用百分比（17%）。
如果此时设置内存占用百分比为80%，则脚本会每次申请10MB空间，直至内存占用接近或等于80%为止。如下图所示：

内存申请过程如下图所示：

内存申请过程中占用百分比变化为：35%，45%，56%，70%，…
mem_rate.py运行过程如下图所示：

内存申请过程中占用变化为：1461MB，1471MB，1481MB，1491MB。
此时如果内存占用百分比设置为20%，则需要释放一部分内存。
test.py脚本运行过程如下图所示：
由于释放内存运行较快，抓取到最后结果

内存占用为20%。
mem_rate.py脚本运行过程如下图所示：

内存释放过程中内存占用为：413MB，403MB，393MB，383MB，最后内存占用稳定在20%，383MB。
输入“q”或“Q”退出内存占用百分比设定过程，如下图所示：

此时内存占用如下图所示：

内存占用恢复到运行mem_rate.py脚本之前状态，17%，321MB。

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※
附：完整Python脚本代码
test.py
------------------------------------------------------------------------------------------------
#!/usr/bin/python2.6
def memory_stat():
mem = {}
f = open("/proc/meminfo")
lines = f.readlines()
f.close()
for line in lines:
if len(line)< 2:continue
name = line.split(':')[0]
var = line.split(':')[1].split()[0]
mem[name]= long(var)* 1024.0
mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']
# - mem['Buffers']- mem['Cached']
return mem

mem=memory_stat()
print("Used(MB):%d"%(long(mem['MemUsed'])/1024/1024))
print("Rate:%d%%"%(100*long(mem['MemUsed'])/float(mem['MemTotal'])))

§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§
mem_rate.py
---------------------------------------------------
#!/usr/bin/python2.6

from ctypes import *

# Get Memory Info(Total, Used... Byte)
def get_memory_stat():
mem = {}
f = open("/proc/meminfo")
lines = f.readlines()
f.close()
for line in lines:
if len(line)< 2:continue
name = line.split(':')[0]
var = line.split(':')[1].split()[0]
mem[name]= long(var)* 1024.0
mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']
# Return MemroyInfo Object
return mem

# Get Simple Memory Info
def get_memory_info(mem):
# Byte -> MB
n=1024* 1024
used=float(mem['MemUsed'])/ n
total=float(mem['MemTotal'])/ n
rate=used/total* 100
smp={'used':used,'total':total,'rate':rate}
return smp

# Display Current Memory Info
def print_memory_info(mem):
# Get SimpleMemory Info
smp=get_memory_info(mem)
print("Used(MB):%d\tTotal(MB):%d\tUsedRate:%d%%"%(smp['used'], smp['total'], smp['rate']))

# Get Rate Of Memory Used To Be Setted(Integer Formate)
def input_memory_used_rate(org_rate):
# Byte -> MB
n=1024* 1024
while(True):
mem=get_memory_stat()
print_memory_info(mem)

input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")
if(len(input_str)== 0):
continue
if("q"== input_str):
info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}
return info
if("Q"== input_str):
info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}
return info
try:
rate=float(input_str)
if((rate>=org_rate)and (rate<=95)):
info={'rate':rate,'used':mem['MemUsed']/ n}
return info
else:
print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))
except:
print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))

# Set Rate Of Memory Used
def set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used,list):
if(new_rate==0):
return None
dest_mem=total* new_rate /100.0
# 10MB
mb10=10485760
n_chg=10
# Free Memory OrAllocate Memory ?
is_new=dest_mem>pre_used
cur_used=pre_used
while(True):
# To Calc FreeMemory Or Allocate Memory ?
need_new=dest_mem-n_chg>=pre_used
need_del=dest_mem+n_chg<=pre_used

# Need To AllocateMemory
if(is_new):
if(need_new):
p=create_string_buffer(mb10)
list.append(p)
dest_mem=dest_mem-n_chg
cur_used=cur_used+n_chg
else:
return"end"
# Need To FreeMemory
else:
idx=len(list)-1
if(need_deland (idx>=0)):
p=list[idx]
del list[idx]
p=None
dest_mem=dest_mem+n_chg
cur_used=cur_used-n_chg
else:
return"end"
print("****** MemoryUsed(MB):%d"%(cur_used))

# Entry Of Program

# List Of Memory Object, 10MB Of One Object
list=[]
# Get Current Memory Info
mem=get_memory_stat()
# Get Simple Memory Info
smp=get_memory_info(mem)
org_rate=smp['rate']
total=smp['total']

while(True):
# Get Rate OfMemory To Be Used
info=input_memory_used_rate(org_rate)
new_rate=float(info['rate'])
pre_used=float(info['used'])
# Set Rate OfMemory To Be Used
rtn=set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used, list)
if(not rtn):
print("bye!")
exit()