python写脚本打开应用程序

#coding=utf-8

#!/usr/bin/python

import os

def open_app(app_dir):

os.startfile(app_dir)

if __name__ == "__main__":

app_dir = r'C:\Program Files\Sublime Text 2\sublime_text.exe'

open_app(app_dir)

扩展资料：

终止应用程序脚本  

#coding=utf-8

import os

#终止QQ软件

os.system("taskkill /F /IM QQ.exe")

#终止日报订餐软件

os.system("taskkill /F /IM Pudding.exe")

#终止OA软件

os.system("taskkill /F /IM ispiritPro.exe")

#......

python逐渐走入人们的视线，成为热门编程语言，随之而来，加入python培训的准程序员大军也成为社会热点。Python具有许多其他编程语言不具备的优势，譬如能通过极少量代码完成许多 *** 作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。除了多种优势外，python也有不好的地方，运行较慢，下面电脑培训为大家介绍6个窍门，可以帮你提高python的运行效率。

1.在排序时使用键

Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。

2.交叉编译你的应用

开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。

3.关键代码使用外部功能包

Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。

4.针对循环的优化

每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。

5.尝试多种编码方法

每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。

6.使用较新的Python版本

你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

基于 Docker 构建和发布 Python 应用程序通常需要以下步骤：

编写 Python 应用程序代码。可以使用任何你熟悉的 Python 框架，如 Flask、Django 等。

创建一个 Dockerfile，用于定义 Docker 镜像的构建过程。在 Dockerfile 中，需要指定基础镜像、安装 Python 库、将应用程序代码复制到镜像中等 *** 作。以下是一个示例 Dockerfile：

# 使用 Python 3.9 作为基础镜像

FROM python:3.9

# 设置工作目录

WORKDIR /app

# 复制应用程序代码到镜像中

COPY . /app

# 安装依赖库

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 暴露端口号

EXPOSE 8000

# 设置启动命令

CMD ["python", "app.py"]

构建 Docker 镜像。在 Dockerfile 所在的目录下，运行以下命令：

docker build -t my-python-app .

其中，my-python-app 是镜像的名称，. 表示使用当前目录中的 Dockerfile 进行构建。构建完成后，你可以使用以下命令查看镜像列表：

docker images

运行容器。在运行容器时，你需要指定容器名称、端口映射等参数。以下是一个示例命令：

docker run -d --name my-app -p 8000:8000 my-python-app

其中，my-app 是容器的名称，8000:8000 表示将容器的 8000 端口映射到宿主机的 8000 端口，my-python-app 是镜像的名称。

访问应用程序。运行容器后，你可以在浏览器中访问应用程序。如果应用程序使用了 Flask 等框架，你需要在应用程序代码中指定监听的端口号为 0.0.0.0。

以上就是基于 Docker 构建和发布 Python 应用程序的一般步骤。需要注意的是，在实际应用中，可能还需要进行日志管理、数据备份等 *** 作，以确保应用程序的可靠性和安全性。

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