权限之浅理解

白马过隙,在感叹时光流逝的同时不得不承认在学习中随着知识面的不断扩展所接受的东西也越来越多,尤其是那些外形比较容易混淆的命令,着实让作为新手的吃了很多苦头,趁着学习紧张之时偷个懒整理这周易混淆的命令:

  chgrp (Change group):改变文件或目录所属的用户组。

  chown(change owner):改变文件的所属主和所属组。  

  chmod(change mode):变更文件或目录的权限。

 (下划线备注):本人建议在接触命令时最好清楚是哪些单词的缩写,这样有利于更快的明白该命令的用法。

  ①chgrp

  语法:

  chgrp【选项】【属组】【文件】

  选项:

  -c或——changes:效果类似“-v”参数,但仅回报更改的部分; 

  -f或--quiet或——silent:不显示错误信息; 

  -h或--no-dereference:只对符号连接的文件作修改,而不是该其他任何相关文件;

  -R或——recursive:递归处理,将指令目录下的所有文件及子目录一并处理;

  -v或——verbose:显示指令执行过程; 

  参数 :

        组:指定新工作名称; 

  文件:指定要改变所属组的文件列表。多个文件或者目录之间使用空格隔开

  案例:

  将/app/f1所有文件的所属组改为wang,且过程可见。

      wKioL1ly06vTTf3XAABZciJE3FI891.png-wh_50

 ②chown

    语法:

 chown【选项】..【所有者】:【属组】【文件】

  选项:

  -c 显示更改的部分的信息

  -f 忽略错误信息

  -h 修复符号链接

  -R 处理指定目录以及其子目录下的所有文件

  -v 显示详细的处理信息

  -deference 作用于符号链接的指向,而不是链接文件本身

  参数:

  用户:组:指定所有者和所属工作组。当省略“:组”,仅改变文件所有者;

  文件:指定要改变所有者和工作组的文件列表。支持多个文件和目标,支持shell通配符。

  案例:

  修改/app/a1的所有者是magedu属组是wang。

      wKiom1ly86rw9t10AAB8SeCBNkI278.png

      ③chmod

  语法:

      chmod【选项】【修改权限】【文件】

      选项:

      -c或——changes:效果类似“-v”参数,但仅回报更改的部分;

     -f或--quiet或——silent:不显示错误信息;

     - R或——recursive:递归处理,将指令目录下的所有文件及子目录一并处理

   -v或——verbose:显示指令执行过程

    参数:

    权限模式:指定文件的权限模式; 

 文件:要改变权限的文件。

 用模式法和数字法修改/app/a1文件的权限为所有人都可以读、写、执行。

     wKioL1ly_K7DwQI_AACiNj-Acfs602.png

  



                                                                              华丽的分割线                                                                                   


    知识扩展:

     wKioL1lzAlTTD9odAACMiqn6QOQ808.png

     u 表示该档案的拥有者,g 表示与该档案的拥有者属于同一个群体(group)者,o 表示其他以外的人,a 表示这三者皆是。 
 模式法:  

 +表示增加权限、-表示取消权限、=表示唯一设定权限。 
 r表示可读取;w表示可写入;x表示可执行.

     例如:①f1权限设置为所有人可读取。

   chmod a+r  f1

  ②将f1权限设置为该文件所有者可读、写、执行;属组能成员能读、写;其他人无任何权限。

      chmod u+rwx,g+rw,o- f1

   此外chmod也可以用数字来表示权限  如 chmod 777 file 
  语法为:chmod abc file 
  其中a,b,c各为一个数字,分别表示User、Group、及Other的权限。 
  r=4,w=2,x=1 
  若要rwx属性则4+2+1=7; 
  若要rw-属性则4+2=6; 
  若要r-x属性则4+1=5。

  -rw------- (600) -- 只有属主有读写权限。  
  -rw-r--r-- (644) -- 只有属主有读写权限;而属组用户和其他用户只有读权限。  
  -rwx------ (700) -- 只有属主有读、写、执行权限。  
  -rwxr-xr-x (755) -- 属主有读、写、执行权限;而属组用户和其他用户只有读、执行权限。  
  -rwx--x--x (711) -- 属主有读、写、执行权限;而属组用户和其他用户只有执行权限。  
  -rw-rw-rw- (666) -- 所有用户都有文件读、写权限。这种做法不可取。  
  -rwxrwxrwx (777) -- 所有用户都有读、写、执行权限。更不可取的做法。 
 


     提示:数字法其实与umask值相关,默认情况下管理员的umask是0022,普通用户的umask值是0002,当修改Umask值时,那么数字法有时也不会对,umask值下次再说,这次就省略啦i_f01.gif

     例如:①设置f1权限为所有人都可以读、写、执行。

  chmod a=rwx f1 和 chmod 777 f1 效果相同 
  ②设置f1其他人只有执行权限

  chmod ug=rwx,o=x f1  和 chmod 771 f1效果相同.

  以上就是我这周学习中对这三个易混淆的命令的总结,还请各位大神指正在此谢过。





                                                                                         我是有底线的                                                                         






本文转自 LUksl 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/19940919/1950032


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/454356.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习算法之生成树

一、什么是决策树? 决策树(Decision Tree)是一种基本的分类和回归的方法。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种…

机器学习算法之集成学习

集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5)。 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity)。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显…

常用的方法论-NPS

转载于:https://www.cnblogs.com/qjm201000/p/7687510.html

controller调用controller的方法_SpringBoot 优雅停止服务的几种方法

转自&#xff1a;博客园&#xff0c;作者&#xff1a;黄青石www.cnblogs.com/huangqingshi/p/11370291.html 在使用 SpringBoot 的时候&#xff0c;都要涉及到服务的停止和启动&#xff0c;当我们停止服务的时候&#xff0c;很多时候大家都是kill -9 直接把程序进程杀掉&#x…

机器学习之聚类概述

什么是聚类 聚类就是对大量未知标注的数据集&#xff0c;按照数据 内部存在的数据特征 将数据集划分为 多个不同的类别 &#xff0c;使 类别内的数据比较相似&#xff0c;类别之间的数据相似度比较小&#xff1b;属于 无监督学习。 聚类算法的重点是计算样本项之间的 相似度&…

qt release打包发布_几种解决Qt程序打包后无法连接数据库问题的方法

Qt是一个跨平台C图形用户界面应用程序开发框架&#xff0c;使用它不仅可以方便地开发GUI程序&#xff0c;也可以开发非GUI程序&#xff0c;可以一次编写&#xff0c;处处编译。今天遇到的问题比较怪异&#xff0c;我开发的是一个桌面版订单管理系统&#xff0c;整体架构就是一个…

机器学习之拉格朗日乘子法和 KKT

有约束的最优化问题 最优化问题一般是指对于某一个函数而言&#xff0c;求解在其指定作用域上的全局最小值问题&#xff0c;一般分为以下三种情况(备注&#xff1a;以下几种方式求出来的解都有可能是局部极小值&#xff0c;只有当函数是凸函数的时候&#xff0c;才可以得到全局…

pmp思维导图 第六版_PMP考试技巧攻略(上)

PMP考试需要有保证足够的时间投入&#xff1a;获得PMP 考试并拿到5A 成绩&#xff0c;并且还需要理解性记忆&#xff1a;PMP 指定教材PMBOK第六版&#xff08;教材为必看三遍以上&#xff09;&#xff0c;学习起来是有趣的&#xff0c;同时也是痛苦的。因为看书时字面的字我们认…

浅谈MVC MVP MVVM

复杂的软件必须有清晰合理的架构&#xff0c;否则无法开发和维护。 MVC&#xff08;Model-View-Controller&#xff09;是最常见的软件架构之一&#xff0c;业界有着广泛应用。 它本身很容易理解&#xff0c;但是要讲清楚&#xff0c;它与衍生的 MVP 和 MVVM 架构的区别就不容易…

商务搜索引擎_外贸研修 | 世界各国常用搜索引擎,开发客户必备!

我们平时生活中也好&#xff0c;开发客户也好&#xff0c;搜索引擎是我们离不开的工具。最佳没有之一的当属谷歌了。谷歌网址&#xff1a;www.google.com谷歌高级搜索&#xff1a;https://www.google.com/advanced_search (通过设置/排除一些字词缩小精确搜索范围)作为普通使用…

HaProxy+Keepalived+Mycat高可用群集配置

概述 本章节主要介绍配置HaProxyKeepalived高可用群集&#xff0c;Mycat的配置就不在这里做介绍&#xff0c;可以参考我前面写的几篇关于Mycat的文章。 部署图&#xff1a; 配置 HaProxy安装 181和179两台服务器安装haproxy的步骤一致 --创建haproxy用户 useradd haproxy--…

奇怪的bug,不懂Atom在添加markdown-themeable-pdf,在配置好phantomjs的情况下报错

本来打算用一下atom但是导出pdf报错&#xff0c;可是在预览的情况下就没有问题&#xff0c;顺便吐槽一下谷歌浏览器自己的markdown在线预览插件无法适配&#xff0c;用搜狗搭载谷歌的插件才能导出pdf&#xff0c;一下感觉逼格少了很多&#xff0c;等忙完这阵再来看一下。先贴出…

Python 面试题

Python面试315道题第一部 Python面试题基础篇&#xff08;80道&#xff09;1、为什么学习Python&#xff1f;2、通过什么途径学习的Python&#xff1f;3、Python和Java、PHP、C、C#、C等其他语言的对比&#xff1f;PHPjavacc#c4、简述解释型和编译型编程语言&#xff1f;编译型…

bzoj1038500AC!

序列dp 先开始想了一个类似区间dp的东西...少了一维 然后发现似乎不太对&#xff0c;因为女生的最大差和男生的最大差并不相等 dp[i][j][x][y]表示当前有i个人&#xff0c;j个男生&#xff0c;男生和女生的后缀最大差是x&#xff0c;女生和男生最大差是y&#xff0c;x,y>0,转…

android生命周期_Android开发 View的生命周期结合代码详解

咱们以TextView控件为例&#xff1a;/*** Created by SunshineBoy on 2020/9/23.*/public class TestTextView extends android.support.v7.widget.AppCompatTextView {public TestTextView(Context context) {super(context);Log.e("TestTextView","TestTextVi…

机器学习算法之支持向量机 SVM

距离知识 点到直线/平面的距离公式&#xff1a; 1、假定点p(x0,y0)&#xff0c;平面方程为f(x,y)AxByC&#xff0c;那么点p到平面f(x)的距离为&#xff1a; 2、从三维空间扩展到多维空间中&#xff0c;如果存在一个超平面f(X)θXb; 那么某一个点X0到这个超平面的距离为: 参考…

VMware Horizon虚拟桌面工具箱2.0-审计,远程协助,控制台,电源

各位朋友,大家好,VMware Horizon 虚拟桌面工具箱2.0版本,已经面世啦!在2.0 版本中我们添加了vSphere虚拟机控制台访问、开机策略和图形化安装这三个新功能&#xff0c;并改进了部分老的功能。老版本即1.5版本的相关知识可以参考我的博文VMware Horizon虚拟桌面工具箱之审计与远…

python词云改颜色_一种用Python生成词云

一种用Python生成词云 我们在阅读一篇很长的文章时&#xff0c;总先看看文章的关键词来获知文章的大概内容。今天我们就来制作一个词云程序&#xff0c;将文章中出现次数较多的词语提取出来&#xff0c;生成一张词云图。词云图的生成原理&#xff1a; 程序会将这篇文章中的所有…

机器学习之 朴素贝叶斯、贝叶斯网络

目录 贝叶斯定理 朴素贝叶斯算法 高斯朴素贝叶斯 伯努利朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯 贝叶斯网络 最简单的贝叶斯网络 全连接贝叶斯网络 一般化的贝叶斯网络 引子 参赛者会看见三扇关闭了的门&#xff0c;其中一扇的后面有一辆汽车&#xff0c;选中后面有车的那扇门可…

attention机制_简析Attention机制—优缺点,实现,应用

什么是Attention机制&#xff1f;Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们在看东西的时候一般不会从到头看到尾全部都看&#xff0c;往往只会根据需求观察注意特定的一部分。简单来说&#xff0c;就是一种权重参数的分配机制&#xff0c;目标是协助模型捕捉重要信息…