使用subprocess. popen()和close_fds=True参数，这将允许派生的子进程从Python进程本身分离出来，即使在Python退出后也能继续运行。

https://gist.github.com/yinjimmy/d6ad0742d03d54518e9f

import os, time, sys, subprocess

if len(sys.argv) == 2:
    time.sleep(5)
    print 'track end'
    if sys.platform == 'darwin':
        subprocess.Popen(['say', 'hello'])
else:
    print 'main begin'
    subprocess.Popen(['python', os.path.realpath(__file__), '0'], close_fds=True)
    print 'main end'

您可能想要开始研究os模块以派生不同的线程(通过打开交互式会话并发出帮助)。相关的函数是fork和任何一个exec函数。为了给你一个如何开始的想法，在一个执行fork的函数中放入这样的东西(函数需要接受一个列表或元组'args'作为参数，其中包含程序的名称和参数;你可能还想为新线程定义stdin, out和err):

try:
    pid = os.fork()
except OSError, e:
    ## some debug output
    sys.exit(1)
if pid == 0:
    ## eventually use os.putenv(..) to set environment variables
    ## os.execv strips of args[0] for the arguments
    os.execv(args[0], args)

注:与2009年发布的答案相比，这个答案没有那么流行。现在建议在文档中使用其他答案中显示的subprocess模块

(注意，subprocess模块为生成新进程和检索其结果提供了更强大的功能;使用该模块比使用这些函数更可取。)

如果你想让你的进程在后台启动，你可以使用system()并像你的shell脚本一样调用它，或者你可以衍生它:

import os
os.spawnl(os.P_DETACH, 'some_long_running_command')

(或者，你也可以试试不那么便携的操作系统。P_NOWAIT国旗)。

请在这里查看文档。

虽然jkp的解决方案是可行的，但较新的做事方式(以及文档推荐的方式)是使用子流程模块。对于简单的命令，它是等效的，但是如果您想执行一些复杂的操作，它提供了更多的选项。

举个例子:

import subprocess
subprocess.Popen(["rm","-r","some.file"])

这将运行rm -r some。文件在后台。注意，在Popen返回的对象上调用. communication()将阻塞直到它完成，所以如果你想让它在后台运行，就不要这样做:

import subprocess
ls_output=subprocess.Popen(["sleep", "30"])
ls_output.communicate()  # Will block for 30 seconds

请在这里查看文档。

另外，需要澄清的一点是:你在这里使用的“Background”纯粹是一个shell概念;从技术上讲，您的意思是希望在等待进程完成时不阻塞地生成进程。但是，我在这里使用的“background”指的是类似shell-background的行为。

你可能想知道“如何在Python中调用外部命令”的答案。

最简单的方法是使用操作系统。系统功能，例如:

import os
os.system("some_command &")

基本上，无论您传递给系统函数的是什么，都将像在脚本中传递给shell一样执行。

两者都捕获输出并通过线程在后台运行

正如在这个答案中提到的，如果使用stdout=捕获输出，然后尝试read()，那么进程将阻塞。

然而，在某些情况下您需要这样做。例如，我想启动两个通过端口进行通信的进程，并将它们的标准输出保存到日志文件和标准输出中。

threading模块允许我们这样做。

首先，看看如何在这个问题中单独执行输出重定向部分:Python Popen:同时写入标准输出和日志文件

然后:

main.py

#!/usr/bin/env python3

import os
import subprocess
import sys
import threading

def output_reader(proc, file):
    while True:
        byte = proc.stdout.read(1)
        if byte:
            sys.stdout.buffer.write(byte)
            sys.stdout.flush()
            file.buffer.write(byte)
        else:
            break

with subprocess.Popen(['./sleep.py', '0'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) as proc1, \
     subprocess.Popen(['./sleep.py', '10'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) as proc2, \
     open('log1.log', 'w') as file1, \
     open('log2.log', 'w') as file2:
    t1 = threading.Thread(target=output_reader, args=(proc1, file1))
    t2 = threading.Thread(target=output_reader, args=(proc2, file2))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

sleep.py

#!/usr/bin/env python3

import sys
import time

for i in range(4):
    print(i + int(sys.argv[1]))
    sys.stdout.flush()
    time.sleep(0.5)

在运行:

./main.py

Stdout每0.5秒更新一次，每两行包含:

0
10
1
11
2
12
3
13

每个日志文件都包含给定进程的日志。

灵感来源:https://eli.thegreenplace.net/2017/interacting-with-a-long-running-child-process-in-python/

在Ubuntu 18.04, Python 3.6.7上测试。