后台运行 Python
如何运行
在后台运行 Python 程序的方式取决于操作系统以及具体需求（是否需要退出后继续运行、查看输出等）。以下是几种常用方法：
1. 使用 & (Linux/Unix/MacOS)
在命令末尾加上 &，可以让程序在后台运行。
示例：
python your_script.py &
- 优点：简单快速。
- 缺点：如果关闭终端，程序也会终止。
2. 使用 nohup (Linux/Unix/MacOS)
nohup 允许程序在终端关闭后继续运行。
示例：
nohup python your_script.py > output.log 2>&1 &
- > \gt > output.log：将标准输出保存到 output.log 文件。
- 2>&1：将标准错误输出重定向到标准输出。
查看运行状态：
jobs
停止任务：
找到对应的进程号（PID），然后用 kill 命令结束任务：
ps -ef | grep your_script.py
kill PID
3. 使用 screen 或 tmux (Linux/Unix/MacOS)
这两个工具允许创建虚拟终端，程序可以在其中运行，即使断开连接也不会中断。
使用 screen：
- 启动一个新的 screen 会话：
screen -S my_session
- 在会话中运行程序：
python your_script.py
- 按下 Ctrl+A，然后按 D 来退出到后台。
- 重新进入会话：
screen -r my_session
使用 tmux：
类似于 screen，更加现代化，命令类似。
4. 使用 Windows 的 start 命令
在 Windows 中，可以用 start 在后台运行 Python 程序。
示例：
start python your_script.py
5. 使用任务调度工具
(Linux/Unix/MacOS)
使用 cron 或 systemd 来安排脚本运行。
(Windows)
使用「任务计划程序」运行脚本。
6. 使用 Process Manager（如 Supervisor 或 PM2）
- Supervisor：适合管理长期运行的 Python 脚本。
- PM2：通常用于 Node.js，也支持 Python 程序。
示例 (PM2 安装后运行)：
pm2 start your_script.py --interpreter=python3
7. 使用 Python 的多线程或守护进程
用 Python 自带的库运行守护程序，例如：
import threadingdef your_function():while True:print("Running in the background...")time.sleep(10)thread = threading.Thread(target=your_function, daemon=True)
thread.start()
总结
| 方法 | 平台 | 是否支持断开后继续运行 | 备注 |
|---|---|---|---|
| & | Linux/MacOS | 否 | 简单但不能断开终端 |
| nohup | Linux/MacOS | 是 | 常用，适合简单脚本 |
| screen | Linux/MacOS | 是 | 虚拟终端，多任务管理 |
| tmux | Linux/MacOS | 是 | 更现代的虚拟终端 |
| start | Windows | 否 | 适合 Windows 的简单运行 |
| 守护进程 | 所有平台 | 是 | 高级用法，需手动编写代码 |
根据需求选择合适的方案即可！
出现引入模块不存在怎么办？
在执行某个测试模块时出现提示，显示自定义模块data不存在，但是在PyCharm下运行正常。错误信息如下：
Traceback (most recent call last):File "XXX.py", line 2, in <module>from data import *
ModuleNotFoundError: No module named 'data'
大部分情况下，此类问题是由于包的路径没有设置正确所致。通过打印 PyCharm 和命令行下的 sys.path 路径信息对比，可以发现以下差异：
在当前目录下__init__添加
import sys
print("系统路径",sys.path)
解决方法
向执行代码中添加根目录路径，一般添加在头部
方法一：写死绝对路径
import sys
sys.path.append('xxx/xxx/xxx/')
方法二：使用os获取
os.path.dirname获取目录，此处就是获取目录的父目录。如果目录层级更多，就需要多加一层 os.path.dirname
import os,sys
project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(project_root)
方法三：os获取+/…/
如果层级更多，则需要多加"…/" ，看起来比方法二更加简洁点
import os,sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/../')
方法四，直接加到环境变量path中
输入以下命令
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/xxx/
export 命令输入只临时生效，重新连接会失效，或者直接修改环境配置~/.bashrc等配置加上这句可以实现永久解决问题，如果这个不能实现，考虑自己手动去执行添加
方法五，subprocess.run 使用env变量
有些人是在subprocess去执行脚本，这个时候用上述的方法就不太能永久解决问题。我们可以使用subprocess的env参数去做，代码如下
def run_script(self, script_path, *args):# 运行 Python 脚本path_parts = script_path.split('/')export_commands = []for i in range(1, len(path_parts)):path_part = '/'.join(path_parts[:i])export_commands.append(f'{path_part}')env = os.environ.copy()env['PYTHONPATH'] = ':'.join(export_commands) + ':' + env.get('PYTHONPATH', '')# print(f"env{env}")script_dir = os.path.dirname(script_path)command = [f'{self.venv_path}/bin/python3', script_path] + list(args)return self.run_command(command,cwd=script_dir,env=env)
def run_command(self, command, shell=False,cwd=None,env=None) -> Tuple[int, str]:# 执行命令result = subprocess.run(command, shell=shell, capture_output=True, text=True,cwd=cwd,env=env)print(f"returncode:{result.returncode}")return result.returncode
通过script_path地址变量解析，添加所有的路径到环境变量中，然后给subprocess.run做继承，subprocess.run如果不继承的，每开一个会话，都是新的变量环境。
总结：
可能还有其他方法，但大体上找不到module的问题，大部分是路径变量问题，按照这个思路去解决就可以解决大部分类似问题。
如果输出文件中没有内容怎么办？
如果使用以下命令运行 Python 脚本时：
nohup python your_script.py > output.log 2>&1 &
而输出文件 output.log 中没有 print 语句的内容，可能是由于以下原因：
1. 输出被缓冲（最常见原因）
在 Python 中，标准输出（sys.stdout）默认是行缓冲或全缓冲模式，尤其是当输出被重定向到文件时。这意味着 print 的内容可能会积累在缓冲区中，直到程序结束或缓冲区满时才会写入到文件。
解决方法：
在脚本中强制关闭缓冲，使用以下任意方法：
- 在 print 中加 flush=True：
修改所有print调用，强制刷新输出缓冲区。
print("This is a test message", flush=True)
- 运行脚本时禁用缓冲：
在运行命令中添加-u参数，这会使 Python 以无缓冲模式运行：
nohup python -u your_script.py > output.log 2>&1 &
- 手动刷新缓冲：
使用sys.stdout.flush()在每次输出后刷新缓冲。
import sys
print("This is a test message")
sys.stdout.flush()
2. print 输出到了 stderr
有时，print 输出意外地被写入了 stderr，而不是 stdout，可能由于代码中修改了标准输出流。
解决方法：
确保你的命令正确重定向了 stderr 到 stdout，如：
nohup python your_script.py > output.log 2>&1 &
其中 2>&1 将标准错误重定向到标准输出。
3. print 被捕获或重定向
如果脚本内部重定向了 sys.stdout，例如将输出流写到了其他地方，则 print 不会写入到默认输出。
解决方法：
检查代码中是否有类似以下操作：
import sys
sys.stdout = open("another_log.txt", "w")
- 如果有，请注释掉或修改它。
4. 输出文件路径问题
确认 output.log 的路径是否正确，或者脚本是否有权限写入该路径。
检查方法：
- 确认文件是否创建：
ls -l output.log
- 检查写入权限：
touch output.log
5. 脚本没有运行成功
如果脚本未成功启动，可能导致没有输出。
检查方法：
- 确认脚本是否运行：
ps -ef | grep your_script.py
- 查看 nohup.out 文件：
如果没有指定 > output.log，默认输出到 nohup.out 文件，检查其中是否有相关信息。
总结
最可能的原因是 缓冲问题，可以通过以下方式解决：
nohup python -u your_script.py > output.log 2>&1 &
或者在脚本中修改 print：
print("Hello, World!", flush=True)
