ubuntu python脚本？ubuntu卸载python
本篇文章给大家谈谈ubuntu python脚本，以及ubuntu卸载python对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
如何在ubuntu的桌面上双击执行py脚本
工作中需要经常写python脚本，平时执行的时候都是在命令终端窗口执行的脚本，那么如何在桌面双击文件执行py脚本？让我们一起来看看。
具体如下：
1.首先，在桌面我们创建一个test的py脚本，如图。
2.其次打开右边箭头所指的文件管理窗口。
3.然后在上方菜单栏里点击编辑后，点击框出的--首选项。
4.接着，在弹出窗口中点击框出的行为。
5.然后在可执行文本文件下选择，推荐选择框出的第一个或者第三个，每次都询问。
6.关闭弹窗后，在桌面上鼠标单击右键后，点击打开终端。
7.然后我们通过cd Desktop这一选项进入桌面。
8.然后，通过图中框出的chmod x文件名给py脚本赋予可执行权限。
9.做完以上后，双击text.py就可以看见弹框，单击在终端中运行就可以直接运行啦~
以上就是完整的在ubuntu的桌面上直接执行py的全部过程啦，希望对大家有所帮助。
Ubuntu18.04 部署Python脚本开机自启,稳定解决方案
Ubuntu在16.04版本后，系统管理转向使用systemd，直接通过软链接或创建systemd文件来启动服务变得不太方便，尤其是对于日志输出和守护进程的管理。为了解决这些问题，引入PM2成为更高效、直观的选择。
PM2是一个生产级进程管理器，专门用于管理后台进程，提供简单、方便的命令行操作，如重启崩溃程序、查看日志和资源使用情况。要开始使用PM2，首先需要安装Node.js和npm，尽管PM2是Node.js环境下的工具，但同样适用于Python脚本的启动。
启动Python脚本时，使用命令`pm2 start文件路径`。重要的是在脚本内指定解释器路径，或使用打包后的文件。例如，这里使用了pyinstaller打包的文件。
为了监控Python脚本的运行情况，可以通过`pm2 logs应用名称`查看进程日志。另外，`pm2 logs-d`命令可以显示所有应用的日志信息。使用`pm2 logs-f应用名称`可以实时查看日志。
要查看进程描述信息，可以使用`pm2 info应用名称`命令，它会显示日志的存储路径、解释器、运行时间、脚本路径等详细信息。
遇到问题需要重启或停止进程时，使用`pm2 restart应用名称`或`pm2 stop应用名称`命令即可。若需彻底删除进程，执行`pm2 delete应用名称`。
要实现开机自启，安装的PM2默认不会随系统启动。通过创建systemd文件和创建软链接，可让PM2在Ubuntu18.04上实现开机自启。具体步骤包括保存转存文件，系统自动添加软链接，对于不同版本的Ubuntu，可能需要按照系统提示执行相应的命令来完成自启服务的创建。
总之，通过引入PM2，不仅简化了Python脚本的开机自启、守护进程管理和日志监控，还提供了更高效、直观的流程管理体验。这一解决方案在实际应用中证明了其稳定性和实用性。
ubuntu python怎么作为守护进程一直运行
测试程序
先写一个测试程序，用于输出日志和打印到控制台。
#-*- coding: utf-8-*-
import logging
import time
from logging.handlers import RotatingFileHandler
def func():
init_log()
while True:
print"output to the console"
logging.debug("output the debug log")
logging.info("output the info log")
time.sleep(3);
def init_log():
logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
console= logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.DEBUG)
formatter= logging.Formatter('%(asctime)s%(filename)s[line:%(lineno)d]%(levelname)s%(message)s')
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger().addHandler(console)
# add log ratate
Rthandler= RotatingFileHandler("backend_run.log", maxBytes=10* 1024* 1024, backupCount=100,
encoding="gbk")
Rthandler.setLevel(logging.INFO)
# formatter= logging.Formatter('%(asctime)s%(filename)s[line:%(lineno)d]%(levelname)s%(message)s')
Rthandler.setFormatter(formatter)
logging.getLogger().addHandler(Rthandler)
if __name__=='__main__':
func()
后台启动Python脚本
可以使用下面的命令来启动上面的脚本，让Python在后台运行。
nohup python-u main.py> test.out 2>&1&
来解释一下这几个命令的参数。这一段来自
其中 0、1、2分别代表如下含义：
0– stdin(standard input)
1– stdout(standard output)
2– stderr(standard error)
nohup python-u main.py> test.out 2>&1&
nohup+最后面的&是让命令在后台执行
>out.log是将信息输出到out.log日志中
2>&1是将标准错误信息转变成标准输出，这样就可以将错误信息输出到out.log日志里面来。
运行命令后，会返回一个pid。像下面这样：
[1] 9208
后续可以学习Hadoop它们，把pid存起来，到时候stop的时候就把它杀掉。
跟踪输出文件变化
为了验证脚本可以在后台继续运行，我们退出当前会话。然后重新连接一个Session，然后输入下面的命令来跟踪文件的输出：
tail-f test.out
输出内容如下：
output to the console
2017-03-21 20:15:02,632 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:02,632 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:05,635 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:05,636 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:08,637 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:08,638 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:11,640 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:11,642 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:14,647 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:14,647 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:17,653 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:17,654 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:20,655 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:20,656 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:23,661 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:23,661 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:26,665 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:26,666 main.py[line:12] INFO output the info log
output to the console
2017-03-21 20:15:29,670 main.py[line:11] DEBUG output the debug log
2017-03-21 20:15:29,671 main.py[line:12] INFO output the info log
说明我们的脚本确实在后台持续运行。
结束程序
可以直接通过之前的那个pid杀掉脚本，或者可以通过下面的命令查找pid。
ps-ef| grep python
输出的内容如下：
root 1659 1 0 17:40? 00:00:00/usr/bin/python/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/AmbariAgent.py start
root 1921 1659 0 17:40? 00:00:48/usr/bin/python/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/main.py start
user 8866 8187 0 20:03? 00:00:06/usr/bin/python3/usr/bin/update-manager--no-update--no-focus-on-map
root 9208 8132 0 20:12 pts/16 00:00:00 python-u main.py
root 9358 8132 0 20:17 pts/16 00:00:00 grep--color=auto python
可以看到我们的pid是9208，调用kill杀掉就可以了。
kill-9 9208
编写启动及停止脚本
启动脚本
#!/bin/sh
pid=`ps-ef|grep"python-u main.py"| grep-v"grep"|awk'{print$2}'`
if ["$pid"!="" ]
then
echo"main.py already run, stop it first"
kill-9${pid}
fi
echo"starting now..."
nohup python-u main.py> test.out 2>&1&
pid=`ps-ef|grep"python-u main.py"| grep-v"grep"|awk'{print$2}'`
echo${pid}> pid.out
echo"main.py started at pid:"${pid}
停止脚本
#!/bin/sh
pid=`ps-ef|grep"python-u main.py"| grep-v"grep"|awk'{print$2}'`
if ["$pid"!="" ]
then
kill-9${pid}
echo"stop main.py complete"
else
echo"main.py is not run, there's no need to stop it"
fi
稍后我会把实例代码上传到资料共享里面。
