无论你在linux上娱乐还是工作，这对你而言都是一个使用python来编程的很好的机会。回到大学我希望他们教我的是Python而不是Java，这学起来很有趣且在实际的应用如yum包管理器中很有用。

本篇教程中我会带你使用python和一个称为flask的微型框架来构建一个简单的应用，来显示诸如每个进程的内存使用，CPU百分比之类有用的信息。

前置需求

Python基础、列表、类、函数、模块。HTML/CSS (基础)。

学习这篇教程你不必是一个python高级开发者，但是首先我建议你阅读 https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers 。

在Linux上安装Python 3

在大多数Linux发行版上Python是默认安装的。下面的你命令可以让你看到安装的版本。

[root@linux-vps ~]# python -V
Python 2.7.5

我们会使用3.x的版本来构建我们的app。根据Python.org所说，现在只对这个版本进行改进，而且不向后兼容Python 2。

注意: 在开始之前，我强烈建议你在虚拟机中尝试这个教程，因为Python是许多Linux发行版的核心组件，任何意外都可能会损坏你的系统。

以下步骤是基于红帽的版本如CentOS（6和7），基于Debian的版本如UbuntuMint和Resbian可以跳过这步，Pythonn 3应该默认已经安装了。如果没有安装，请用apt-get而不是yum来安装下面相应的包。

[leo@linux-vps] yum groupinstall 'Development Tools'
[leo@linux-vps] yum install -y zlib-dev openssl-devel sqlite-devel bzip2-devel
[leo@linux-vps] wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.2/Python-3.4.2.tgz
[leo@linux-vps] tar -xvzf Python-3.4.2.tgz
[leo@linux-vps] cd Python-3.4.2
[leo@linux-vps] ./configure
[leo@linux-vps] make
# 推荐使用 make altinstall 以覆盖当前的 python 库
[leo@linux-vps]   make altinstall

成功安装后，你应该可以用下面的命令进入Python3.4的shell了。

[leo@linux-vps]# python3.4
Python 3.4.2 (default, Dec 12 2014, 08:01:15)
[GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> exit ()

使用pip来安装包

Python有它自己的包管理去，与yum和apt-get相似。你将需要它来下载、安装和卸载包。

[leo@linux-vps] pip3.4 install "packagename"    
[leo@linux-vps] pip3.4 list
[leo@linux-vps] pip3.4 uninstall "packagename"

Python虚拟环境

在Python中虚拟环境是一个放置你的项目的依赖环境的目录。这是一个将带有不同的依赖环境的项目隔离的好办法。它可以让你不用sudo命令就能安装包。

[leo@linux-vps] mkdir python3.4-flask
[leo@linux-vps] cd python3.4-flask 
[leo@linux-vps python3.4-flask] pyvenv-3.4 venv

要创建虚拟环境你需要使用“pyvenv-3.4”命令。上述命令会在venv文件夹的内部创建一个名为lib的目录，这里会安装项目所依赖的包。这里同样会创建一个bin文件夹容纳该环境下的pip和python可执行文件。

为我们的Linux系统信息项目激活虚拟环境

 [leo@linux-vps python3.4-flask] source venv/bin/activate
 [leo@linux-vps python3.4-flask] which pip3.4
~/python3.4-flask/venv/bin/pip3.4
[leo@linux-vps python3.4-flask] which python3.4
~/python3.4-flask/venv/bin/python3.4

使用pip安装flask

让我们继续安装第一个模块flask框架，它可以处理访问路由和渲染显示我们app的模板。

[leo@linux-vps python3.4-flask]pip3.4 install flask

在flask中创建第一个应用

第一步：创建你app的目录

 [leo@linux-vps python3.4-flask] mkdir  app
 [leo@linux-vps python3.4-flask] mkdir app/static
 [leo@linux-vps python3.4-flask] mkdir app/templates

在python3.4-flask文件夹中创建一个名为app的文件夹，它包含了两个子文件夹“static”和“templates”。我们的Python脚本会放在app文件夹，像css/js这类文件会在static文件夹，template文件夹会包含我们的html模板。

第二步：在app文件夹内部创建一个初始化文件

[leo@linux-vps python3.4-flask] vim app/_init_.py
from flask import Flask

app = Flask(__name__)
from app import index

这个文件会创建一个Flask的新的实例，并加载我们存储在index.py文件中的python程序——这个文件我们之后会创建。

[leo@linux-vps python3.4-flask]vim app/index.py
from app import app

@app.route('/')
def index():
 import subprocess
 cmd = subprocess.Popen(['ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
 out,error = cmd.communicate()
 memory = out.splitlines()    

    return 

flask中的访问路由通过“路由装饰器”处理。它用于将一个 URL 绑定到函数。

@app.route('/')
@app.route('/index') 

要在python中运行shell命令，你可以使用Subprocess模块中的Popen类。

subprocess.Popen(['ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)

这个类会使用一个列表作为参数，列表的第一项默认是可执行的程序，下一项会是参数，这里是个另外一个例子。

subprocess.Popen(['ls', ‘-l’],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)

stdout和stderr会相应地存储命令的输出和错误。你可以使用Popen的communicate方法来访问输出。

out,error = cmd.communicate()

要更好地用html模板显示输出，我会使用splitlines()方法，

memory = out.splitlines()

关于subprocess模块更多的信息会在教程的最后给出。

第三步：创建一个html模板来显示我们命令的输出。

要做到这个我们使用flask中的Jinja2模板引擎来为我们渲染。

最后你的index.py文件应该看起来像这样：

from flask import render_template
from app import app

def index():
 import subprocess
 cmd = subprocess.Popen(['ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
 out,error = cmd.communicate()
 memory = out.splitlines()     

return render_template('index.html', memory=memory)

现在在你的模板目录下创建一个index.html模板，flask会自动搜索这个目录下的模板。

[leo@linux-vps python3.4-flask]vim app/templates/index.html


Memory usage per process

{% for line in memory %}
    {{ line.decode('utf-8') }} 

   {% endfor %}

Jinja2模板引擎允许你使用“{{ … }}”分隔符来输出结果，{% … %}来做循环和赋值。我使用“decode()”方法来格式化。

第四步：运行app

[leo@linux-vps python3.4-flask]vim run.py
from app import app
app.debug = True
app.run(host='174.140.165.231', port=80)

上面的代码会在debug模式下运行app。如果你不指定 IP 地址和端口，默认则是localhost:5000。

[leo@linux-vps python3.4-flask] chmod +x run.py
[leo@linux-vps python3.4-flask] python3.4 run.py

我已经加了更多的代码来显示CPU、I/O和平均负载。

你可以在这里浏览完整的代码。

这是一个对flask的简短教程，我建议你阅读下面的教程和文档来更深入地了解。

http://flask.pocoo.org/docs/0.10/quickstart/

https://docs.python.org/3.4/library/subprocess.html#popen-constructor

http://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world

via: http://techarena51.com/index.php/how-to-install-python-3-and-flask-on-linux/

作者：Leo G 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创翻译，Linux中国 荣誉推出