Как запустить скрипт Python на Ubuntu

Введение

С развитием интереса к разработке интеллектуальных средств у разработчиков, Python стал одним из лучших языков программирования для AI благодаря своей простоте, читаемости и широким библиотекам, таким как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Эти библиотеки предлагают мощные инструменты для машинного обучения, анализа данных и нейронных сетей, делая Python лучшим выбором для проектов AI и машинного обучения.

Considering Python’s central role in AI, it’s important to learn how to run Python scripts effectively. This tutorial is designed to help you get started with running simple Python scripts on an Ubuntu machine, setting the foundation for more advanced AI scripting.

Предупреждения

To follow this tutorial, you will need:

• Сервер, работающий под управлением Ubuntu, вместе с неадминистративным пользователем с правами sudo и активной firewall. Чтобы получить инструкции по установке, пожалуйста, выберите свою дистрибутив из этого списка и следуйте нашему指南 по настройке начального сервера. Убедитесь, что работаете с поддерживаемой версией Ubuntu.

• Ознакомление с Linux командной строкой. Чтобы получить информацию о командной строке Linux, можно посетить этот指南 начальная информация о Linux командной строке.

• Перед началом работы выполните sudo apt-get update в терминале Ubuntu, чтобы убедиться, что ваше система имела最新版 и обновления для безопасности программ, доступных из репозиториев, настроенных в вашей системе.

Запуск скрипта Python на Ubuntu

• Установка среды Python
• Создание скрипта Python
• Установка необходимых пакетов
• Запуск Python скриптов
• Сделать скрипт исполняемым

Шаг 1 – Настройка среды Python

Ubuntu 24.04 поставляется с Python 3 по умолчанию. Откройте терминал и выполните следующую команду, чтобы убедиться в установке Python 3:

python3 --version

Если Python 3 уже установлен на вашем компьютере, эта команда вернет текущую версию установки Python 3. В случае, если он не установлен, вы можете выполнить следующую команду и установить Python 3:

sudo apt install python3

Далее вам нужно установить pip на вашем компьютере:

sudo apt install python3-pip

Шаг 2 – Создание Python скрипта

Следующим шагом является написание Python-кода, который вы хотите выполнить. Чтобы создать новый скрипт, перейдите в выбранный вами каталог:

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

Когда вы окажетесь внутри каталога, вам нужно будет создать новый файл. В терминале выполните следующую команду:

nano demo_ai.py

Это откроет пустой текстовый редактор. Напишите здесь свою логику или скопируйте следующий код:

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

# Генерация образцов данных
x = np.array([[i] for i in range(1, 21)])  # Числа от 1 до 20
y = np.array([i % 2 for i in range(1, 21)])  # 0 для четных, 1 для нечетных

# Создание и обучение модели
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(x, y)

# Функция для предсказания, является ли число четным или нечетным
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.")

Этот скрипт создает простой классификатор на основе дерева решений, используя библиотеку scikit-learn. Он обучает модель распознавать четные и нечетные числа на основе случайно сгенерированных данных. Затем он делает предсказание на основе своего обучения для данного числа.

Сохраните и закройте текстовый редактор.

Шаг 3 – Установка необходимых пакетов

На этом шаге вы установите пакеты, использованные в приведенном выше скрипте.

Первый пакет, который нужно установить, это NumPy. Вы использовали эту библиотеку для создания набора данных для обучения модели машинного обучения.

Для успешной установки и использования numpy вам нужно создать виртуальную среду, которая изолирует ваши Python-пакеты от системной среды. Это важно, потому что оно сохраняет зависимости, требуемые различными проектами, разделены и предотвращает potential conflicts between package versions.

Первым делом установите virtualenv, запустив:

sudo apt install python3-venv

Теперь используйте этот инструмент, чтобы создать виртуальную среду в вашем рабочем каталоге.

python3 -m venv python-env

下一步是执行激活脚本以激活此虚拟环境。

source python-env/bin/activate

运行后，您会注意到终端提示符前缀有您的虚拟环境名称，如下所示：

Output
(python-env) ubuntu@user:

接下来，通过运行安装所需的包：

pip install scikit-learn numpy

Шаг 4 – Запустите Python скрипт

Теперь, когда вы установили все необходимые пакеты, вы можете запустить ваш скрипт Python, выполнив следующий комманд в вашем рабочем каталоге:

python3 demo_ai.py

После успешного выполнения вы увидите желаемое исходное значение.

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.

Шаг 5 [OPTIONAL] – Сделать скрипт исполняемым

Сделать скрипт исполняемым позволяет вам запускать его непосредственно, не требуя вызова Python с помощью команды python3. Это делает запуск вашего скрипта быстрее и более удобным.

Откройте ваш скрипт Python с помощью текстового редактора.

nano demo_ai.py

В начале файла добавьте shebang, то есть строку #!, которая указывает системе, какой интерпретатор использовать при выполнении скрипта. Добавьте следующую строку перед вашим кодом:

#!/usr/bin/env python3

Сохраните и закройте файл.

Теперь сделайте этот скрипт исполняемым, чтобы позволить ему работать как любое другое программное обеспечение или команда в вашем терминале.

chmod +x demo_ai.py

После успешного выполнения вы увидите возврат контроля к вам немедленно. Сейчас вы можете просто запускать ваш скрипт так:

./demo_ai.py

Заключение

Запуск скриптов на Python на машине с Ubuntu – это простой процесс. Понимая, как запускать Python-скрипты, вы можете начать исследовать мощные инструменты, которые Python предлагает, включая те, которые важны для разработки AI.