Bash vs. Python：现代 Shell 脚本编程的巅峰较量

程序员通常喜欢使用命令行界面，因为与图形用户界面相比，使用命令行界面更贴近日常的编程活动。他们经常通过命令行界面部署软件、进行文件系统操作和配置计算机系统。命令行界面是一种高效完成所有任务的方式，但我们经常需要运行稍作修改的相同命令。

因此，命令行界面解释器提供了一种从文件中运行预先编写的命令的shell脚本概念。Bash是一种着名的传统的内置（在大多数操作系统中）命令语言，用于运行shell脚本。另一方面，许多程序员使用Python作为shell脚本的替代方案，它提供了Bash所没有的内置功能。

在本文中，我将从shell脚本的角度比较Bash和Python，并解释一些较少为人所知的shell脚本技巧，以帮助您提高使用Bash和Python进行自动化的技能。

Bash：最自然的shell脚本方式

Shell脚本的主要思想是使用shell解释器运行预先编写的命令序列。Bash将每个输入/语句都视为一个命令，并提供了一种高效的自动化方式。还记得第一次使用基于Bash的终端（也许是在大学时？）而没有阅读文档或跟随教程的经历吗？

回想起您第一次使用基于Bash的终端的经历，作者提供的截图 Bash并不作为一种通用的通用编程语言，它总是鼓励您使用其他程序。例如，您可以在上述情况下使用”expr 10 + 15″。然而，现代的Bash支持内置功能，用于满足一般编程需求，因此在某些情况下，您无需调用其他程序。

例如，它通过算术扩展功能让您执行基本的算术运算：

在终端中使用算术扩展，作者提供的截图 Bash可以原生地执行命令，无需专用的扩展语法，并为通用编程需求提供了简洁的语法。

Python: 一种现代化的方式，解决了Bash中的一个缺失功能

如果Bash可以原生执行命令并支持许多通用编程功能，那为什么程序员要使用Python进行自动化呢？看一下下面来自早期版本Python文档的历史资料：

用LaTeX编写的Python文档的早期版本

根据这份文档，Python最初的开发目标是将shell脚本与本地操作系统级编程结合起来。Bash无法原生访问操作系统级API（也称为C API）。因此，如果自动化脚本需要访问C API，程序员必须使用其他编程语言创建一个可执行文件来实现。Python通过提供一个友好的、简洁的语言并具备C API访问权限来解决了这个问题，甚至还提供了一种跨平台的访问操作系统级API的方式。

Python从通用编程的角度评估源代码，因此它不能原生执行其他程序，但提供了一个开发者友好的子进程API。

我们已经对这两种语言的目标和基础知识进行了检查。现在让我们开始进行比较吧！

Bash vs. Python: 哪个更适合自动化？

程序员编写各种各样的shell脚本。有时候，他们编写的shell脚本执行一些POSIX命令（例如mv，cp等）。在某些情况下，他们需要在shell脚本中包含数据处理和操作系统级操作。此外，有时候他们需要编写跨平台的自动化脚本。

和几乎所有现代编程语言的比较总结一样，这里没有赢家——最佳的shell脚本选项取决于我们的开发场景。

Bash适用于以下情况：

• 自动化涉及较少数据处理的POSIX命令行操作，例如系统管理脚本
• 通过其他CLI程序执行配置、处理或其他操作的shell脚本，例如通过CLI工具编写Git提交信息和进行应用部署
• 如果您希望脚本在Unix系统上具有更好的可移植性，Bash是一个不错的选择，因为Bash解释器的预安装范围比Python更广泛

Python适用于以下情况：

• 自动化涉及更多数据处理（算法操作）和访问低级API，而不仅仅是执行其他CLI程序
• 编写跨平台自动化脚本，在GNU/Linux、Windows、macOS和其他Python支持的操作系统上执行命令、使用低级API并进行通用数据处理。以BuildZri项目为例。

总的来说，Bash是使用其他命令行程序编写自动化脚本的最简洁、自然、本地化和类似终端的方式。另一方面，Python是一种跨平台的通用编程语言，您可以将其作为Bash的替代方案，用于编写具有低级操作系统API访问和数据处理功能的shell脚本。

Bash和Python一起使用

Bash和Python之间并不存在极端的竞争，因为它们是两种不同的编程语言类型——Bash是一种命令语言，而Python是一种通用编程语言。我们可以根据需求选择其中一种选项，或者同时使用两种语言。

假设您使用bc来执行两个小数的加法，代码如下：

#!/bin/bash
# Linux迷 www.linuxmi.com

sum=$(bc <<< "1.65 + 2.91")
echo $sum

您也可以使用Python完成相同的任务，代码如下：

#!/bin/bash

sum=$(python3 <<< “print(1.5 + 2.51)”) echo $sum

与许多程序员在Python脚本中所做的一样，使用Bash在Python中也是比使用许多第三方Python包更方便的选择。例如，看看下面的脚本如何查找Gedit程序的进程标识符：

#!/usr/bin/env python3
# Linux迷 www.linuxmi.com

import subprocess

gedit_pid = subprocess \
              .getoutput("ps -ef | grep gedit | head -1 | awk '{print $2}'") \
              .strip()
print(gedit_pid)

解决现代自动化中的Bash和Python问题

正如我们讨论过的，Bash和Python在现代自动化需求中都存在一些缺点。使用Bash编写具有操作系统级API访问和复杂数据处理的shell脚本很困难。而使用Python的subprocess API执行最小化的命令行程序不具备与Shell语法相似的语法特性。

如果您需要在Bash中使用C API，可以使用ctypes.sh Bash扩展：https://github.com/taviso/ctypes.sh

甚至还有一个使用ctypes.sh外部函数接口以Bash编写的名为httpd.sh的HTTP Web服务器。

pysh 项目提供了一种在Python脚本中使用”>”字符执行Bash语句的简单方法，如下面的代码片段所示：

for i in xrange(100):
   index = "%02d" % i
   > mv from$index.txt to$index.txt

zxpy项目（受Google的zx启发）可以让您以以下方式在Python中高效执行命令行操作：

#! /usr/bin/env zxpy
# Linux迷 www.linuxmi.com

~'echo Hello world!Linux迷 www.linuxmi.com'

file_count = ~'ls -1 | wc -l'
print("file count is:", file_count)

总结

Shell脚本的概念始于20世纪70年代左右的Unix环境中的历史Thompson shell。传统Shell脚本的想法是从文件中执行命令行操作，用于自动化目的。现代DevOps运动通过在自动化脚本中包含RESTful API调用、数据处理和其他与DevOps相关的操作，扩展了传统的Shell脚本概念。

在现代自动化中，使用Bash作为Shell脚本选项并不过时，因为它允许您以本地方式执行命令，无需单独的子进程API（它已经内置）。如果程序员在自动化中需要执行的操作超出了本地命令行操作，他们通常会使用Python作为现代的Bash替代方案。