Python Script을 Ubuntu上で 실행하는 方法

소개

AI 기반 ツール 개발이 개발자들로부터 점차 인기를 얻고 있으며, simplicity, readability, 및 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 幅広い 라이브러리를 보유하는 이유로 Python은 AI에 대한 가장 좋은 프로그래밍 언어로 浮现하고 있습니다. 이러한 라이브러리들은 머신 러닝, 数据分析, 및 뇌 네트워크에서 강력한 ツール을 제공하며, Python은 AI와 머신 러닝 프로젝트에서 가장 좋은 선택입니다.

Python이 AI에 대한 중심 rolls in AI, 우리는 Python 스크립트를 효율적으로 실행하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. 이 튜토리얼은 Ubuntu 머신에서 simplicity Python 스크립트를 실행하는 것을 시작하고 더 나은 AI 스크립트 scripleting에 기반을 제공합니다.

사전 요구 사항

이 튜토리얼을 따라하기 위해서는 다음과 같은 것이 필요합니다:

• Ubuntu 서버를 실행하고 있으며, 루트 권한을 가지고 있지 않은 사용자의 sudo 特権을 갖추고 있으며, 활성화 된 防火墙을 갖추고 있습니다. 이러한 环境을 세팅하기 위한 지침을 얻으시려면, 이 목록에서 您的 배포를 선택하고, 我们的 기본 서버 세팅 가이드를 따라주시기 바랍니다. Ubuntu의 지원 버전을 사용하여 일어나는 것을 guaratee하시기 바랍니다.

• Linux 명령어 行을 熟悉하십시오. 명령어 行에 대한 소개 또는 refresher를 얻으시려면, Linux 명령어 行 이전에서 이 guide를 방문할 수 있습니다.

• 시작하기 전에, Ubuntu 터미널에서 sudo apt-get update 명령을 실행하여 시스템에 설정된 저장소에서 제공하는 소프트웨어의 최신 버전과 보안 업데이트를 받도록 하십시오.

Ubuntu에서 Python 스크립트 실행

• Python 환경 설정
• Python 스크립트 작성
• 필수 패키지 설치
• 파이썬 스크립트 실행
• 스크립트를 실행 파일로 만들기

1단계 – 파이썬 환경 설정

Ubuntu 24.04는 기본적으로 Python 3를 포함하고 있습니다. 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하여 Python 3가 설치되어 있는지 확인하십시오:

python3 --version

Python 3가 이미 시스템에 설치되어 있다면, 이 명령어는 설치된 Python 3의 현재 버전을 반환할 것입니다. 설치되어 있지 않은 경우, 다음 명령어를 실행하여 Python 3를 설치할 수 있습니다:

sudo apt install python3

다음으로, 시스템에 pip 패키지 설치 관리자를 설치해야 합니다:

sudo apt install python3-pip

2단계 – 파이썬 스크립트 작성

다음 단계는 실행할 Python 코드를 작성하는 것입니다. 새 스크립트를 생성하려면 원하는 디렉토리로 이동하세요:

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

디렉토리에 들어간 후, 새 파일을 생성해야 합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:

nano demo_ai.py

이 명령어를 실행하면 빈 텍스트 편집기가 열립니다. 여기에서 논리를 작성하거나 다음 코드를 복사하세요:

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

# 샘플 데이터 생성
x = np.array([[i] for i in range(1, 21)])  # 숫자 1부터 20까지
y = np.array([i % 2 for i in range(1, 21)])  # 짝수는 0, 홀수는 1

# 모델 생성 및 학습
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(x, y)

# 숫자가 홀수인지 짝수인지 예측하는 함수
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.")

이 스크립트는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 간단한 결정 트리 분류기를 생성합니다. 이 모델은 무작위로 생성된 샘플 데이터를 기반으로 홀수와 짝수를 인식하도록 학습합니다. 그런 다음 주어진 숫자에 대해 학습된 내용을 기반으로 예측을 수행합니다.

텍스트 편집기를 저장하고 종료하세요.

3단계 – 필요한 패키지 설치

이 단계에서는 위의 스크립트에서 사용한 패키지를 설치합니다.

첫 번째로 설치해야 할 패키지는 NumPy입니다. 이 라이브러리는 머신 러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터셋을 생성하는 데 사용되었습니다.

numpy를 성공적으로 설치하고 사용하려면, 시스템 환경과 분리된 Python 패키지를 위한 가상 환경을 만들어야 합니다. 이는 서로 다른 프로젝트에 필요한 종속성을 분리하고 패키지 버전 간의 잠재적 충돌을 방지하기 위해 중요합니다.

먼저 virtualenv를 설치하려면 다음 명령을 실행하십시오:

sudo apt install python3-venv

이제 이 도구를 사용하여 작업 디렉토리 내에 가상 환경을 만듭니다.

python3 -m venv python-env

다음 단계는 활성화 스크립트를 실행하여 이 가상 환경을 활성화하는 것입니다.

source python-env/bin/activate

실행 후, 터미널 프롬프트에 가상 환경 이름이 다음과 같이 접두사로 표시됩니다:

Output
(python-env) ubuntu@user:

이제 다음 명령을 실행하여 필요한 패키지를 설치하십시오:

pip install scikit-learn numpy

4단계 – Python 스크립트 실행

모든 필요한 パッケージ를 설치하고 있으면 파이썬 스크립트를 실행하기 위해 작업 디렉터리 안에 다음 명령어를 실행할 수 있습니다.

python3 demo_ai.py

스크립트가 성공적으로 실행되면 желаемый 输出이 나타납니다.

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.

단계 5 [선택적] – 스크립트를 실행 가능하게 만들기

스크립트를 실행 가능하게 만들기로 直接的으로 실행할 수 있는 것을 의미합니다.python3를 입력하여 직접 파이썬을 호출할 필요가 없으며, 이렇게 하면 스크립트를 실행하는 것이 더 빨라지고 편리해집니다.

Python 스크립트를 텍스트 에디터로 열어주세요.

nano demo_ai.py

파일 상단에 shebang 即興.#! 行을 추가하십시오.

#!/usr/bin/env python3

파일을 저장하고 닫으십시오.

이제 terminals内의 다른 프로그램 또는 명령어와 같이 스크립트를 실행할 수 있도록 실행 가능하게 만들어보겠습니다.

chmod +x demo_ai.py

성공적으로 실행되면 지금 이제 스크립트를 다음과 같이 간단하게 실행할 수 있습니다.

./demo_ai.py

결론

Ubuntu 컴퓨터에 Python 스크립트를 실행하는 것은 간단한 과정입니다. Python 스크립트를 실행하는 방법을 이해하면, Python이 제공하는 強力한 도구를 탐구하는 것을 시작하며, AI 开発에 필요한 기본적인 ツール을 포함합니다.