Ubuntu上でPythonスクリプトを実行する方法

紹介

開発者の間でAIベースのツールの開発が人気を博しくなりつつあり、Pythonはシンプリシティ、可読性、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの幅広いライブラリを持っているため、AIに最適なプログラミング言語として浮き彫りになっています。これらのライブラリは、機械学習、データ分析、ニューラルネットワークに強力なツールを提供していますので、PythonはAIや機械学習プロジェクトの最も優れた選択肢です。

PythonがAIの中心地役割を果たしていることを考えると、Pythonスクリプトを効果的に実行する方法を学ぶことが重要です。このチュートリアルは、Ubuntuマシンで簡単なPythonスクリプトを実行し、更なる高度なAIスクリプティングに基盤を提供するために設計されています。

前提条件

このチュートリアルに従っていくためには、以下が必要です。

• Ubuntuを実行しているサーバー、sudo権限を持つ非rootユーザー、以及きちんと機能しているファイアウォールがある環境。これらを設定する方法についての指導には、このリストからDistributionを選択し、初期サーバー設定ガイドに従います。Ubuntuのサポートされているバージョンで作業してください。

• Linuxのコマンドラインを熟悉していること。コマンドラインの入門や再び学ぶために、Linuxコマンドラインの入門ガイドに访れることができます。

• 始める前に、Ubuntuのターミナルでsudo apt-get updateを実行して、設定されているリポジトリからのソフトウェアの最新のバージョンとセキュリティアップデートを、システムに確保してください。

UbuntuでPythonスクリプトを実行する

• Python環境を設定する
• Pythonスクリプトを作成する
• 必要なパッケージをインストールする
• Pythonスクリプトを実行する
• スクリプトを実行可能にする

手順1 – Python環境の設定

Ubuntu 24.04にはPython 3がデフォルトで含まれています。终端を開き、以下のコマンドを実行してPython 3のインストールを確認してください:

python3 --version

Python 3が既にインストールされている場合、このコマンドはPython 3の現在のバージョンのインストールを返します。インストールされていない場合、以下のコマンドを実行してPython 3のインストールを取得することができます:

sudo apt install python3

次に、pipパッケージインストーラをシステム上にインストールする必要があります:

sudo apt install python3-pip

手順2 – Pythonスクリプトを作成する

次の手順は、意図したPythonコードの書き込みです。新しいスクリプトを作成するには、お好みのディレクトリに移動する必要があります：

cd ~/path-to-your-script-directory

ディレクトリ内に入ると、新しいファイルを作成する必要があります。ターミナルで以下のコマンドを実行します：

nano demo_ai.py

これは空のテキストエディタを開くことになります。ここにあなたのロジックを書いてくださいか、以下のコードをコピーしてください：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
import random

# Generate sample data
x = np.array([[i] for i in range(1, 21)])  # Numbers 1 to 20
y = np.array([i % 2 for i in range(1, 21)])  # 0 for even, 1 for odd

# Create and train the model
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(x, y)

# Function to predict if a number is odd or even
def predict_odd_even(number):
    prediction = model.predict([[number]])
    return "Odd" if prediction[0] == 1 else "Even"

if __name__ == "__main__":
    num = random.randint(0, 20)
    result = predict_odd_even(num)
    print(f"The number {num} is an {result} number.")

このスクリプトは、scikit-learnライブラリを使用して簡単な決定木分类器を作成します。これは、乱数生成されたサンプルデータに基づいて奇数と偶数を認識するモデルを訓練します。そして、与えられた数字に基づいて学習を行った予測を行います。

テキストエディタを保存して終了します。

Step 3 – Install Required Packages

この手順で、スクリプトで使用したパッケージをインストールします。

NumPyこれが最初にインストールする必要があるパッケージです。このライブラリを使用して、機械学習モデルのトレーニング用のデータセットを作成しました。

numpyを成功してインストールして使用するためには、Pythonパッケージをシステム環境から隔離する仮想環境を作成する必要があります。これは、異なるプロジェクトに必要な依存関係を分離し、パッケージバージョン間の潜在的な衝突を避けるために重要です。

まず、virtualenvを以下のように実行することでインストールします。

sudo apt install python3-venv

次に、このツールを使用して、ワーキングディレクトリ内に仮想環境を作成します。

python3 -m venv python-env

次のステップは、activateスクリプトを実行してこの仮想環境を有効にすることです。

source python-env/bin/activate

実行すると、テーマルにプレFIXされた仮想環境名前を見ることができます。

Output
(python-env) ubuntu@user:

今度は、以下のように実行することで必要なパッケージをインストールします。

pip install scikit-learn numpy

手順4 – Pythonスクリプトを実行

必要なパッケージがすべてインストールされたので、pythonスクリプトを実行するためのコマンドを、作業ディレクトリ内で実行することができます。

python3 demo_ai.py

スクリプトの実行に成功すると、望む出力が表示されます。

Output
(python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py
The number 5 is an Odd number.
(python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py
The number 17 is an Odd number.

ステップ 5 [オプション] – スクリプトを実行可能にする

スクリプトを実行可能にすることで、Pythonを明示的に呼び出す必要のないで、python3というコマンドを打ちまわなくても直接実行できるようになります。これにより、スクリプトの実行が速く、便利性が向上します。

Pythonスクリプトをテキストエディタで開いてください。

nano demo_ai.py

ファイルの先頭に、実行時にどのインタープリタを使用するかを告げる#!行(シェーバング)を追加してください。あなたのコードの前に以下の行を追加してください。

#!/usr/bin/env python3

ファイルを保存して閉じてください。

このスクリプトを実行可能にします。これにより、ターミナル内の他のプログラムやコマンドと同様に実行できるようにします。

chmod +x demo_ai.py

実行に成功すると、すぐにコントロールが返ってくるでしょう。今後、スクリプトを以下のように簡単に実行できます。

./demo_ai.py

結論

UbuntuマシンでPythonスクリプトを実行する方法は簡単です。Pythonスクリプトを実行する方法を理解することで、Pythonが提供する強力なツールを探索することができます。その中には、AI開発に必要なエSSENTIALなツールも含まれます。