Bash对比Python脚本指南 | AI生成和翻译
问题：我应该在什么时候使用 Bash/shell 脚本（.sh）而不是 Python 脚本？Bash 对于许多任务来说似乎非常方便，但有时 Python 感觉更简单——我应该如何决定使用哪一个？
答案：
以下是大多数经验丰富的开发人员使用的实用决策指南：
| 情况 | 首选 Bash (.sh) | 首选 Python |
|---|---|---|
| 整合现有命令行工具（grep, awk, sed, jq, ffmpeg 等） | ✅ 非常适合 | ⚠️ 杀鸡用牛刀 |
| 快速的单行命令或简短的自动化（< ~50 行） | ✅ 编写和运行极快 | ⚠️ 启动较慢，模板代码较多 |
| 仅在 Linux/macOS 服务器或 CI/CD 中运行 | ✅ 原生，零依赖 | ⚠️ 需要安装 Python |
| 使用正则表达式进行大量文本处理 | ✅ 使用 grep/sed/awk — 通常最快 | ✅ 使用 re 模块 — 对于复杂情况更具可读性 |
| 复杂逻辑、数据结构（列表、字典、类）、算法 | ⚠️ 痛苦且容易出错 | ✅ 自然且安全 |
| 错误处理、日志记录、测试、重构 | ⚠️ 原始 | ✅ 优秀 |
| 处理 JSON, YAML, APIs, 数据库, CSV | ⚠️ 笨拙（jq 有帮助，但仍有限） | ✅ 库使其变得简单 |
| 需要在没有 WSL 的 Windows 上运行脚本 | ❌ 非常痛苦 | ✅ 可以运行（或使用 PyInstaller 生成独立 exe） |
| 性能很重要且你正在进行大量 CPU 工作 | ⚠️ 循环很慢 | ✅ 快得多（或调用 C 扩展） |
| 你或你的团队将在 6-12 个月内维护此脚本 | 仅当脚本很小时 | ✅ 几乎总是 |
| 你需要虚拟环境或依赖管理 | ❌ 不可能 | ✅ pip/venv/poetry |
快速决策流程图（心理模型）
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我能否在 ≤ 20 行内完成，并且主要使用标准的 UNIX 工具通过管道连接起来？
→ 使用 Bash - 我是否需要以下任何一项：
- 嵌套数据结构
- 带有局部变量的函数
- 真正的错误处理/类/模块
- 库（requests, pandas, sqlalchemy 等）
- 单元测试
→ 使用 Python
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它是一个运行时间小于 2 秒的 cron 任务，并且只是移动文件、重启服务，或者执行简单的 grep/awk 操作吗？
→ Bash 是完美的 - 这个脚本会随着时间增长还是由多人编辑？
→ 从第一天起就使用 Python
常见的最佳选择
- Bash/sh:
- 部署脚本（调用 docker, kubectl, terraform）
- 系统管理的一次性任务
- Makefile 辅助工具
- Git hooks（有时）
- Python:
- 任何超过 100 行的脚本
- 任何与 HTTP API 交互的脚本
- 数据处理管道
- 发布给其他人的 DevOps 工具（例如 cookiecutter 模板，使用 click/typer 的 CLI 工具）
混合方法（两全其美）
非常常见且推荐：
#!/usr/bin/env bash
# 小型 bash 包装器
python3 - <<'PY'
# 你的复杂 Python 逻辑
import json, sys, requests
...
PY
或者在需要时从 Bash 调用 Python：
data=$(python3 -c "import json, sys; print(json.load(sys.stdin)['key'])" <<< "$json")
总结：
当 Bash 显然更简单且保持短小精悍时，使用它。
一旦你在数据结构、错误处理或可读性方面遇到任何障碍，立即切换到（或开始使用）Python。大多数人后悔编写大型 Bash 脚本，但几乎没有人后悔选择 Python 进行自动化。