Python脚本调用的几种实用方式

在日常开发中，经常需要把一个功能封装成独立的 Python 脚本，然后从另一个脚本里调用它。比如你写了个自动备份文件的脚本，想让主程序定时触发它，这时候就得用到“脚本调用”。

最常见的方式是把脚本当作模块导入。假设你有个 backup.py，里面定义了一个函数：

def run_backup():
    print("正在备份文件...")

在另一个脚本里可以直接 import：

import backup

backup.run_backup()

这种方式适合功能复用，但要求被调用的脚本能被 Python 路径找到，也就是在同一个目录或已添加到 sys.path 中。

有时候你不想导入，而是想“运行”另一个脚本，就像在命令行敲一样。比如你有个独立的 notify.py，负责发桌面通知：

import subprocess

subprocess.call(["python", "notify.py", "备份完成！"])

这样会启动一个新的 Python 进程执行脚本，适合解耦场景。比如主程序继续运行，不等待结果，或者你想传命令行参数给被调脚本。

如果想获取输出内容，可以用 subprocess.check_output：

output = subprocess.check_output(["python", "status.py"])
print(output.decode("utf-8"))

如果你只是想快速执行一个脚本，不在乎返回值，os.system 更轻量：

import os
os.system("python clean.py")

但它没法方便地捕获输出，也不推荐处理复杂交互，适合简单的任务触发。

很多脚本需要接收参数。比如你有个 resize.py 用来批量缩放图片：

import sys

if __name__ == "__main__":
    folder = sys.argv[1]
    size = int(sys.argv[2])
    print(f"正在处理 {folder}，目标尺寸 {size}")

从主脚本调用时就可以传参：

subprocess.call(["python", "resize.py", "/photos", "800"])

如果脚本是本地文件，且你信任它的来源，可以用 exec 直接读取并执行：

with open("task.py", "r", encoding="utf-8") as f:
    exec(f.read())

这种方式会在当前环境中执行代码，变量和函数都会暴露出来，适合插件式加载，但要注意命名冲突和安全问题。

为了让脚本既能独立运行，又能被导入时不自动执行，记得加这句：

if __name__ == "__main__":
    run_backup()