windows cmd 界面后台运行Python脚本

要在 Windows cmd 界面后台运行 Python 脚本，可以使用以下命令：

start /B python your_script.py

其中，`start` 命令用于启动一个新的窗口来运行脚本，`/B` 参数表示不打开新窗口，并且将脚本放在后台运行，`python your_script.py` 是要运行的 Python 脚本的命令。

这样，你就可以在后台运行 Python 脚本并且继续在 cmd 界面中执行其他操作了。

相关问题

windows使用cmd指令运行程序

### 如何在 Windows CMD 中运行程序

#### 使用 `cmd` 执行 C/C++ 编译与运行
为了在命令行环境中编译并执行 C 或 C++ 程序，可以利用 MinGW 提供的 GCC/G++ 编译工具链。假设已安装好相应的环境，并配置好了系统的 PATH 变量以便可以直接调用 gcc 和 g++ 命令。

对于一个简单的 C 文件 argcopy.c 来说，可以通过如下方式来完成编译工作：

gcc E:\vscode-c\build\argcopy.c -o E:\vscode-c\build\argcopy.exe

上述指令会读取指定位置上的源码文件进行编译，并生成同目录下的可执行文件 argcopy.exe[^2]。

接着可通过下面这条语句启动该应用程序:

E:\vscode-c\build\argcopy.exe

如果希望简化路径切换过程，则先通过 cd (change directory) 更改当前的工作目录至目标文件所在的位置再继续后续操作即可。

#### 调用 Python 解释器执行脚本
当涉及到解释型语言如Python时，只需确保 python 安装包已被正确安裝于本地机器上；之后便能够借助 cmd 输入类似于这样的命令去加载 .py 结尾的文档从而触发解析流程：

python script.py

这里假定 Python 的安装路径已经被加入到了系统的环境变量之中，使得可以在任意地方直接调用 "python" 关键字[^1]。

#### 实现后台任务调度
针对某些耗时较长的任务或者不希望阻塞终端界面的情况，可以采用 start 加 B 参数的形式让特定进程处于非前台显示状态运作下去。例如要使某个批处理作业 my_task.bat 在幕后默默执行而不影响其他活动的话就应当这样做：

start /B my_task.bat

这同样适用于那些无需频繁互动就能独立完成工作的实用程序，像 ping 测试网络连通性的例子一样简单明了[^3]:

start /B ping example.com

#### 处理未找到命令错误
遇到诸如 `'cl' 不是内部或外部命令...` 类似的报错提示通常是因为缺少 Microsoft Visual Studio 自带的一套完整的编程组件支持所致。此时建议按照官方指引下载对应版本 IDE 并勾选相关功能模块完成部署后重试一次看看效果是否有改善[^4]。

如何编写并设置一个可以在后台持续运行的Android PC端图像识别脚本？

要在Android PC端编写并设置一个后台持续运行的图像识别脚本，通常你会使用Python语言结合一些图像处理库，如OpenCV，以及一个可以跨平台运行的环境，比如Docker。以下是基本步骤：

1. **安装必要的软件**:
- Python解释器：例如Anaconda或Python 3.6+。
- OpenCV库：安装`opencv-python-headless`以避免图形界面。
- Docker：作为容器化工具，用于打包和管理你的应用。

2. **编写图像识别脚本**:
使用OpenCV或其他库（如Tesseract OCR for 文字识别），编写一个函数来处理图像，检测特定特征或执行机器学习模型。例如，你可以训练一个模型来识别特定的对象或字符。

import cv2
import pytesseract

def image_recognition(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    text = pytesseract.image_to_string(gray)
    # 这里添加你的图像识别逻辑
    return text

3. **将脚本放入Docker镜像**:
创建一个Dockerfile，描述如何构建包含所需依赖项的镜像，并指定你的脚本作为命令行入口。

# Dockerfile
FROM python:3.8-slim-buster

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY your_script.py .

CMD ["python", "your_script.py"]

4. **启动守护进程**:
使用Docker命令以守护模式运行容器，使其在后台持续运行。

docker run -d --name your_image_recognizer your_docker_image_name

5. **监控和持久化数据**:
如果需要，使用挂载卷来存储数据文件，以便数据在容器重启后仍然可用。