在现代软件开发中，Python因其简单易用和强大扩展性受到广泛欢迎。无论是自动化脚本、系统运维还是复杂应用，执行外部程序或者调用系统命令都是不可或缺的需求。Python提供了多种方法来实现这些功能，从传统的os.system，到灵活强大的subprocess模块，再到第三方库的辅助，开发者需要了解何时使用哪种方法、各自的优缺点以及安全风险。本文将全面解析Python调用系统命令的技术细节及最佳实践。首先，Python的标准库os模块中提供了os.system()方法，这是最简单的调用方式。它直接把命令传给操作系统的shell执行，返回命令的退出码。
使用示例为os.system("ls -l")可以列出当前目录文件详情。os.system的优势在于简洁，适合快速调用无需捕获输出的命令。然而它同时存在显著的缺陷，主要是安全隐患。如果传入的命令包含用户输入或者不受信任的内容，容易导致命令注入漏洞，此外os.system不支持直接获取命令输出，只能通过重定向到文件或管道实现。这就限制了它的灵活性。为了克服上述不足，Python引入了subprocess模块，逐渐取代了os.system和os.popen等遗留方法。
subprocess为执行子进程提供了一整套接口，无论是简单命令还是复杂的进程间通信都能应对自如。它不仅支持不经过shell直接执行程序，避免了不必要的shell解析风险，还能方便地捕获标准输出和标准错误，实现输入输出重定向和超时控制。subprocess模块最常用的接口是subprocess.run()，它在Python 3.5后成为推荐方法。通过传入命令及参数列表，如subprocess.run(["ls","-l"]),可以直接调用命令。该函数默认会等待子进程执行完毕，返回CompletedProcess对象，可以通过其属性获取命令参数、退出状态码及输出。如果需要获取子进程的输出，可设置参数capture_output=True或stdout=subprocess.PIPE。
比如result = subprocess.run(["ls","-l"], capture_output=True, text=True)中，result.stdout就保存着命令的输出字符串。与之相对的是shell=True参数的使用，它允许直接传入字符串命令，由系统shell解析执行，从而支持管道符（|）、变量替换等shell特性，例如subprocess.run("echo $PATH", shell=True)。不过使用shell=True时需十分谨慎，因为这会带来安全风险，尤其当命令中包含用户输入时，很容易成为命令注入攻击的入口。通常建议尽量避免使用shell=True，除非确实依赖shell特性且确保输入安全。subprocess还提供了低级接口Popen类，适合对进程管理需要更细粒度控制的场景。Popen不仅可以实现非阻塞运行，还可以通过管道对输入输出进行逐行读取，实现与子进程的交互。
此外，还有subprocess.call()、subprocess.check_call()、subprocess.check_output()等函数，与run相比，它们功能更专一。check_call会在命令失败时抛异常，check_output则返回命令输出，适合不同需求。对于老版本Python（3.4及以下），推荐使用subprocess.call替代run。除了标准库，Python生态还拥有多个第三方库辅助命令执行。像sh库可以让你用函数调用的方式运行系统命令，比如sh.ls("-l"),可读性极佳。Plumbum也提供类似接口，方便构建命令管道和更复杂的shell风格脚本。
pexpect更适合需要模拟终端交互的场景，如自动输入密码等。Envoy作为subprocess的封装，简化了调用和输出获取流程，被称为“subprocess for humans”。这些库都可以根据项目需要选用，提升开发效率。需要特别注意的是安全性。无论是os.system还是subprocess，直接执行包含用户输入的命令，如果不做好严格过滤和转义，极易引发命令注入问题，带来严重安全隐患。最佳做法是传递命令和参数的列表形式，避免shell解析，或者使用shlex.split来对命令字符串进行安全分割，避免错误解析。
对于涉及复杂交互或后台长时间运行的子进程，还需合理处理进程分离、输出流关闭等细节，否则可能导致进程阻塞或资源泄漏。对于跨平台开发，尽量避免依赖特定操作系统的shell命令，选择可移植的方式调用程序，提高代码的健壮性和可维护性。总结来看，Python执行系统命令的选择应以subprocess模块为基础，推荐使用subprocess.run来启动和管理子进程。正确使用参数和避免shell=True能有效提升安全性和功能灵活性。当需求较复杂时，可结合Popen进行自定义控制。三方库则提供了更加友好的接口和功能扩展，有使用需求时可考虑纳入项目。
理解各类方法的应用场景、性能表现与安全考量，是编写高质量Python系统调用代码的关键。掌握这些知识，将显著提升开发效率和程序稳定性，助力项目顺利实施与维护。
