1   Linux、指令稿與 Python

對 Linux 來說，指令稿 (script) 是至為重要的部分。在主要的 Linux distribution 中間，從系統的啟動到運作，都離不開 shell 指令稿撰寫。在我的主機上面執行一下：

$ ls /usr/bin/* /bin/* | wc -l
2585
$ file /usr/bin/* /bin/* | grep "shell script" | wc -l
267

看，可以找到 267 個 shell 指令稿程式，超過 /usr/bin 和 /usr 目錄下所有 (程式) 檔案的十分之一。這還只是 shell 指令稿的部分而已。

在一個像 Linux 這樣以檔案為操作導向的作業系統上面，script 的活躍是理所當然的事情。絕大部分的系統設定都以字串的形式寫在組態檔裡面，而作業系統的執行期資訊也存在檔案系統之中 (/proc)；直接處理這些字串就能管理系統，用指令稿語言來進行自動化是非常合適的。

像 Python 這種指令稿語言因為開發快速的關係，能夠很快地製作出我們想要的系統管理功能出來。除了開發快速之外，Python 也具有容易維護的特性。相比之下，Perl 程式雖然可以寫得更短，但也更不容易看懂；shell 指令稿則不是完整的開發環境。Python 是撰寫系統管理指令稿的理想工具。

2   Python 指令稿的格式

Python 指令稿與其它語言的指令稿的基本格式完全一樣，本身都是純文字檔，而在檔頭要以 #! 指定直譯程式的位置：

#!/usr/bin/python
print "Hello, world!"

這是我們上一期寫過的 hello.py 程式，不要忘記 chmod a+x hello.py，如此便可以在指令行下執行這個指令稿：

$ ./hello.py
Hello, world

我們習慣上會給 Python 程式取個副檔名 .py，但 Linux 的指令稿並不需要綴上副檔名；把 hello.py 改成 hello，程式一樣會正常執行。.py 副檔名對 Python 仍有特別的意義，但只在撰寫 Python 模組的時候才有用處。

對於指定 Python 直譯器標頭，我們一般有兩種作法。像以上的 hello.py 這種寫為絕對路徑的方式其實並非必要，我們可以改用相對路徑的方式來指定：

#!/usr/bin/env python

於是會以 /usr/bin/env 程式來叫用 python 直譯器，處理 Python 程式檔案。這麼作的好處是當系統中安裝有許多個不同的 Python 直譯器時，會採用路徑在最前面的那一個。如此一來，若使用者另外安裝了一版 Python (例如裝在自己的家目錄)，又把自己的 Python 放到路徑設定 (PATH 環境變數) 的最前面，即會採用使用者自己安裝的 Python。

每一版 Python 除了有 python 這個執行檔之外，還會附有內容完全相同的 pythonX.Y 這個執行檔，X.Y 是該版 Python 的 major version 和 minor version。譬如 Python 2.3 就會有 python 和 python2.3 這兩個直譯器，用起來是完全一樣的。如果我們寫的指令稿程式必須要使用某一個版本的 Python，可以偷偷在指令稿標頭上動手腳來進行限制；以 Python 2.3 為例，就把標頭寫成：

#!/usr/bin/env python2.3

當指令稿只使用了主流版號的標準程式庫時 (這是一般的狀況)，通常就不必指定 Python 的版本。

若寫成 hello.py 裡那種絕對路徑的標頭，就會限定使用安裝在某一個位置的 Python。通常我們都會指定在 /usr/bin/python 或 /usr/bin/pythonX.Y (看要指定哪一版)，即系統所安裝的 Python；寫成這樣的話，使用者就不好改用自己安裝的版本了。

Python 直譯器還會讀取另一組格式為 # -*- setting -*- 的標頭 (通常接在第一行以後)，其中常用的是：

# -*- coding: UTF-8 -*-

用途是指定「指令稿檔案內純文字的字元編碼 (為 UTF-8)」。如果你想要寫中文註解，這就非常重要；Python 自己有一套字元編碼轉換的機制，實作在 codecs 模組裡面，但直到 Python 2.4 之前，繁體中文常用的 Big5 編碼並未進入標準的 codecs 模組。如果指令稿檔案使用了 Python 看不懂的字元編碼 (就是指華文世界用的 Big5 和 GB)，程式雖然仍可執行，但 Python 直譯器會送出警告。如果想用中文撰寫註解，最好把指令稿檔案轉為 UTF-8 Unicode，並如上指定編碼。

上一期已經提過了，Python 也是以 # 當作單行註解符號的 (和 shell script 一樣)；所有在這個符號之後的文字都是註解。順帶一提，如果你習慣以 VIM 編輯 Python 指令稿，可以在檔尾加上 VIM 的設定字串：

# vim:set nu et ts=4 sw=4 cino=>4:

設定顯示行號 (nu)、展開跳格鍵 (et，對 Python 程式來說，跳格鍵 Tab 是最要不得的東西)，指定跳格字元為 4 (ts=4)、偏移字元寬為 4 (sw=4)、C 式縮排為 >4 (cino=>4)；然後再打開語法標示 (syntax highlighting，這個在 .vimrc 裡設定比較合適)。使用這樣的編輯環境，對撰寫 Python 程式來說會很方便。

Python 直譯器會依出現順序來執行程式碼檔案裡的指令。如果我們想撰寫比較具組織性的指令稿，可以把平舖直述的：

print "some operations"

改成這樣的程式碼結構：

def main():
    print "some operations"

if __name__ == '__main__':
    main()

亦即自行製作一個「進入點」 main() 函式。當指令稿比較長 (超過一百行以上)，以及將來在擴充指令稿的時候，就會比較方便。

總結來說，一個 Python 指令稿的常見格式應為：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

def main():
    print "Hello, world"

if __name__ == '__main__':
    main()

# vim:set nu et ts=4 sw=4 cino=>4:

3   字串處理

在管理 Linux 系統時，(純文字) 設定檔案以及其中的字串處理是至為核心的部分；讓我們來看看 Python 如何進行這些工作。因為我們在上一期已經用 Python 處理過字串和檔案了，所以在這裡，我們應該對字串處理作深入一點的介紹。

首先我們要知道的是，字串在 Python 裡面是一種物件。打開 Python 互動式環境 (到 shell 去執行 python 即可進入)，執行以下動作：

>>> print type( "" )
<type 'str'>
>>> if type( "I am a string" ) is str: print True
...
True
>>> if type( "Another string" ) is str(): print True
...

type() 是 Python 的內建函式，用來取得變數的型態。我們可以從這三個指令看出來，字串 "", "I am a string" 都是 str 類別的物件。查看 Python 的線上文件，會發現有兩組關於字串處理的程式庫；一組是 string 模組裡的函式，另一組則是字串物件專用的方法 (String Methods)。兩者雖有一些差別，但功能的重覆性相當高；我們討論的重點在字串方法。

我們常常會需要分析檔案中的字串：把字串拆解開來，依照給定的邏輯來判斷字串資料的意義。因此，最常用的字串方法就是我們上一期有用到的 split()。split() 傳回的是列表 (list)，可以用索引值 (以 0 起始) 來存取列表中的各個項目。再來示範一下：

>>> tokens = "This is a sample string used to demo split()".split()
>>> len(tokens)
9
>>> print tokens
['This', 'is', 'a', 'sample', 'string', 'used', 'to', 'demo', 'split()']
>>> print tokens[0], tokens[2]
This a
>>> print tokens[-1], tokens[-2]
split() demo
>>> print tokens[2:5]
['a', 'sample', 'string']

第一個指令把我們的字串切成了 9 個字串，存在 tokens 這個列表裡。len() 是個內建函式，用來量測像列表這種可以存放其它東西的物件的長度 (傳回所包含的項目個數)。列表只要是整數就可以了，但最大不能到項目個數；可以給入負值，表示從列表尾端開始計算。索引值 -1 即為列表的最後一個項目。

有辦法切開字串進行判斷了之後，我們常常還需要把分析結果給輸出出來，那麼就得接合字串；以字串的格式化操作 (string format operations) 就能完成這件工作。我們可以寫出以下的表示式：

>>> "%d %f %s" % (1, 1.2, "string")
'1 1.200000 string'

這就是字串格式化操作。以帶有特別轉換字元 (conversion character) 的格式化字串，後接 % 運算子，再接一個 tuple 作為參數，就能把 tuple 裡的資料填進格式化字串裡去。常用的 %d 代表有號整數、%f 代表浮點數、%s 代表字串，完整的轉換字元表請參考 Python 的線上文件。

字串物件另有一個叫作 join() 的方法可以用來結合字串，用法如下：

>>> "".join([ "a", "b", "c" ])
'abc'
>>> "-".join([ "a", "b", "c" ])
'a-b-c'

在處理字串時，最後要注意的是，Python 的字串不可變。也就是說，想變更字串中的某一個字元，不能直接設：

>>> a = "write"
>>> a[2] = "o"
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: object doesn't support item assignment

那是不合法的。那該怎麼辦呢？可以這樣作：

>>> print a[:2]+"o"+a[3:]
wrote

字串的內容雖然不能變更，但字串本身可以加起來 (串接)。a[:2] 表示取出 a 字串到索引 2 為止的部分；a[3:] 表示取出 a 字串從索引 3 開始到結尾的部分；然後在中間接入 "o"。最後我們還是可以得到 wrote 字串。這種操作索引的技巧，也可以用在一般的列表上。

Python 同樣具有常規表示式 (regular expression) 的操作能力，實作在 re 模組裡面。用來執行字串取代是非常方便的。

>>> f = open( "file.big5" )
>>> s = f.read()
>>> f.close()
>>> sp = s.decode('Big5').encode('UTF-8')

4   檔案系統與目錄

在 Linux 系統中複製、搬移、刪除檔案與目錄也是管理時常見的動作。Python 提供的 os 模組能處理作業系統所支援的大部分檔案系統操作，另外還有 shutil 模組，提供更高階的操作。

>>> shutil.copy('data.txt', 'data.new.txt')

>>> os.unlink('data.new.txt')

>>> os.rename('data.txt', 'data.alter.txt')
>>> shutil.move('data.alter.txt', 'data.txt')

>>> os.path.split( "a/b/c" )
('a/b', 'c')
>>> os.path.join( "a", "b", "c" )
'a/b/c'
>>> os.path.splitext( "dir/file.ext" )
('dir/file', '.ext')

5   外部程式呼叫

許多在 shell 指令稿中要靠呼叫外部程式才能完成的作業，都能用 Python 的內建模組來完成，例如上面提到的字串處理、檔案處理、目錄處理等等。而若遇到 Python 不足的地方，或是有非常特別的操作，當然也可以呼叫外部的程式。

os 模組有一個 system() 函式可以用來呼叫外部程式：

>>> os.system( 'ls' )
weekly20051204.doc
weekly20051211.doc
0
>>>

最後顯示出來的 0 不是 ls 程式的輸出，而是其傳回值。

os.system() 函式能進行最簡單的外部程式呼叫，不能對該程式的輸出入資料進一步處理；如果我們只想簡單執行程式，os.system() 函式將是最佳的選擇。

>>> stdout, stdin = popen2.popen2("ls")
>>> ostr = stdout.read()
>>> print ostr
weekly20051204.doc
weekly20051211.doc

>>>

6   網際網路通訊

Python 內建的程式庫裡就具備相當方便的網際網路通訊功能，不必呼叫外部程式。

網際網路通訊是個大範圍，其中最常用到的大概數全球資訊網了；我們舉 Zope 應用程式伺服器來作例子。Zope 使用 ZODB 物件資料庫來儲存資料，這個系統會把存取動作紀錄下來，當使用者刪除其中的資料時，資料不會實際刪除，要等到手動壓縮 (pack) 資料庫的時候，才會真正把資料刪除。這個壓縮功能的動作選項是放在 web-based 的 ZMI 裡面，沒有指令行介面；如果我們不想手動連進 ZMI 來執行壓縮，就得寫一個能進行 HTTP 操作的指令稿。

我們要寫的程式應該具有以下的命令列介面：

packzope.py -u<URL of Zope server> -d<day> -U<username> -P<password>

這個 packzope.py 程式要負責用 HTTP 和伺服器溝通，把從命令列取得的使用者名稱和密碼提供給 Zope 伺服器，並且用 GET 方法把要壓縮的天數 (捨棄指定天數前的資料) 告訴 Zope 伺服器。以下是寫好的程式：

#!/usr/bin/env python

import sys
import urllib

class parameters:
  def __init__(self):
    from optparse import OptionParser, OptionGroup
    op = OptionParser(
        usage = "usage: %prog -u URL -d DAYS -U USERNAME -P PASSWORD",
        version = "%prog, " + "%s" % __revision__
        )
    op.add_option("-u", action="store", type="string", \
        dest="url", \
        help="URL of site to open"
        )
    op.add_option("-d", action="store", type="int", \
        dest="days", default=1, \
        help="erase days before"
        )
    op.add_option("-U", action="store", type="string", \
        dest="username", \
        help="username"
        )
    op.add_option("-P", action="store", type="string", \
        dest="password", \
        help="password"
        )
    self.op = op
    (self.options, self.args) = self.op.parse_args()
params = parameters()

if not params.options.url or \
   not params.options.username or \
   not params.options.password :
  params.op.print_help()
  sys.exit(1)

url = "%s/Control_Panel/Database/manage_pack?days:float=%d" % \
     (params.options.url, params.options.days)

class MyOpener(urllib.FancyURLopener):
  def get_user_passwd(self, host, realm, clear_cache = 0):
    return params.options.username, params.options.password

def main():
  try:
    f = MyOpener().open(url).read()
    print "Successfully packed ZODB on host %s" % params.options.url
  except:
    print "Cannot open URL %s, aborted" % url
    raise

if __name__ == '__main__':
  main()

程式前半段在處理命令行參數 (class parameters)，而在 main() 函式裡實際進行連線動作。packzope.py 利用 urllib 模組來連結 Zope 伺服器，並利用 subclassing urllib.FancyURLopener 類別來自訂使用者名稱與密碼的輸入。壓縮完畢之後，程式會輸出以下的字樣：

Successfully packed ZODB on host http://someplace:port

我們可以把 packzope.py 放到 crontab 裡定期執行。這就是一種自動化網路操作。

7   結語

本文藉由討論以 Python 進行 Linux 操作自動化的技巧，對 Python 的應用作了進一步的介紹。當然，在進行任何種類的 Python 程式開發時，都可以參考 Python 的線上說明文件。Dive into Python 是一本容易上手的自由 Python 書籍，你也可以在網路上找到中文譯本。