用python实现类AI自动执行终端指令

你是否曾好奇 AI 如何自动执行终端指令，无需人工干预？

又或者，如何实现自动化调用系统命令，让程序代替人工完成重复性操作？

如果你希望通过 Python 实现这些功能，那么 subprocess 模块将是你的得力助手。

subprocess 简介

subprocess 是 Python 中用于构建命令行交互和自动化任务的核心模块之一。它无需额外安装，是 Python 标准库的一部分，开箱即用。

示例

python 复制代码

import subprocess

# 查看当前目录
result = subprocess.run(["cmd", "/c", "cd"])
print(f"返回码: {result.returncode}")

说明： run() 是执行命令的核心函数，参数以列表形式传入，每个元素代表命令的一部分。执行结果可通过返回值获取。

基本用法

掌握以下几种典型用法，你就能应对大部分自动化场景：

python 复制代码

import subprocess

# 1. 执行命令并获取返回码
result = subprocess.run(["cmd", "/c", "cd"])
print(f"返回码: {result.returncode}")

# 2. 捕获命令输出
result = subprocess.run(["cmd", "/c", "cd"],
                       capture_output=True,
                       text=True)
print(f"输出内容: {result.stdout}")

# 3. 设置超时控制
try:
    result = subprocess.run(["powershell", "sleep", "10"],
                          timeout=2,  # 2秒后超时
                          capture_output=True)
except subprocess.TimeoutExpired:
    print("命令执行超时")

# 4. 严格检查执行结果（失败时抛出异常）
result = subprocess.run(["cmd", "/c", "cd", "nonexistent"],
                       capture_output=True,
                       text=True,
                       check=True)  # 非零返回码将触发异常

执行效果：

进阶技巧

管道操作（Pipe）

管道可将前一个命令的输出作为下一个命令的输入，例如 A | B 表示将 A 的输出传递给 B。

python 复制代码

netstat = subprocess.Popen(["netstat", "-ano"], stdout=subprocess.PIPE)
find = subprocess.Popen(
    ["findstr", "127.0.0.1:6379"],
    stdin=netstat.stdout,
    stdout=subprocess.PIPE,
    text=True
)
netstat.stdout.close()  # 允许 netstat 正常结束
output = find.communicate()[0]
print(output)

💡 提示：管道操作本质上相当于串联执行多个命令，也可通过多次调用 subprocess.run() 实现。

与交互式程序通信

以下示例演示如何通过 subprocess 调用 Python 解释器并执行动态指令：

python 复制代码

def interactive_program():
    """与交互式程序通信"""
    process = subprocess.Popen(
        ["python", "-i"],  # 启动交互式 Python 环境
        stdin=subprocess.PIPE,
        stdout=subprocess.PIPE,
        stderr=subprocess.PIPE,
        text=True
    )

    # 发送指令序列
    commands = ["print('Hello')", "1 + 1", "exit()"]

    for cmd in commands:
        process.stdin.write(cmd + "\n")
        process.stdin.flush()

    # 获取执行结果
    output, error = process.communicate()
    return output

print(interactive_program())

封装为可复用函数

将常用逻辑封装成函数，可大幅提升代码的可维护性和复用性：

python 复制代码

import subprocess
from typing import List, Optional, Tuple

def run_command(
    cmd: List[str],
    cwd: Optional[str] = None,
    env: Optional[dict] = None,
    timeout: Optional[int] = 30,
    check: bool = True
) -> Tuple[int, str, str]:
    """
    通用命令执行函数

    Args:
        cmd: 命令及参数列表
        cwd: 工作目录
        env: 环境变量
        timeout: 超时时间（秒）
        check: 是否在非零返回码时抛出异常

    Returns:
        (returncode, stdout, stderr)
    """
    try:
        result = subprocess.run(
            cmd,
            cwd=cwd,
            env=env,
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=timeout,
            check=check
        )
        return result.returncode, result.stdout, result.stderr

    except subprocess.TimeoutExpired as e:
        print(f"命令超时: {' '.join(cmd)}")
        return -1, "", f"Timeout after {timeout} seconds"

    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"命令执行失败: {' '.join(cmd)}")
        print(f"错误输出: {e.stderr}")
        return e.returncode, e.stdout, e.stderr

# 使用示例
returncode, stdout, stderr = run_command(
    ["docker", "ps", "-a"],
    timeout=10
)

好啦，今天的分享就到这里啦，感谢阅读，欢迎三连和关注咧！我们下期再见！🚀