איך להריץ סקריפט פייתון על אובונטו

הקדמה

כשבניית הכלים בעזרת תכנות מבוססת מנת-חישוב נעשית יותר ויותר פופולרית בקרב מפתחים, פיתון התגלה כאחת מהשפות המועברות הטובות ביותר לעזרה בעזרת המנת-חישוב בגלל פשטותה, קריאתותה וספקטר הספריות הרחבה שלה, כמו טensorFlow, PyTorch ו scikit-learn. ספריות אלה מעניקות כלים חזקים ללמידת מכונות, ניתוח מידע ורשתות מוחיות, שגורמים לפיתון להיות הבחירה העיקרית לפרוייקטים בעזרת המנת-חישוב וללמידת המכונות.

בהתחשב בתפקיד המרכזי של פיתון בעזרת המנת-חישוב, חשוב ללמוד איך להריץ תסמינים פיתוניים באופן יעיל. המדריך הזה מעוצב כדי לעזור לך להתחיל בהריצת תסמינים פיתוניים פשוטים על מכונה Ubuntu, ולבנות את היסודות לעיתים מתקדמות יותר בעיצוב תסמינים בעזרת המנת-חישוב.

דרישות

כדי לעבוד עם המדריך הזה, תזדקקו לדברים הבאים:

• שרת שמריץ את מערכת ההפעלה אובונטו יחד עם משתמש שאינו root עם הרשאות sudo וחומת אש פעילה. להנחיות כיצד להגדיר זאת, אנא בחרו את ההפצה שלכם מתוך הרשימה הזו ופעלו לפי מדריך ההגדרה הראשונית של השרת שלנו. ודאו שאתם עובדים עם גרסה נתמכת של אובונטו.

• היכרות עם שורת הפקודה של לינוקס. למבוא או רענון לשורת הפקודה, אתם יכולים לבקר במדריך זה על הקדמה לשורת הפקודה של לינוקס.

• לפני שיתחילו, הרצו ב终端 Ubuntu sudo apt-get update כדי לוודא שלמערכת יש את הגירסאות האחרונות והעדכונים הבטיחותיים לתוך התוכנה הנגישה מהמאגרים המוגדרים על המערכת שלכם.

ביצוע סקripט Python על Ubuntu

• הגדרת סביבת פיתוח Python
• יצירת סקripט Python
• התקנת חבילות הדרושות
• בעידן תוכניות פויתן
• עידן תוכנית לשימוש

שלב 1 – הגדרת הסביבה הפויתנית

Ubuntu 24.04 מושלם פויתן 3 באופן ברירת מחדל. פתחו את הטרמינל ובואו על ידי רצון הפעולה הבאה כדי לבדוק את התקנת פויתן 3:

python3 --version

אם פויתן 3 כבר מותקן על המחשב שלכם, הפעולה הזו תחזיר את הגיון הנוכחי של התקנת פויתן 3. במקרה שהוא לא מותקן, ניתן לבצע את הפעולה הבאה ולקבל את התקנת פויתן 3:

sudo apt install python3

בהמשך, עליכם להתקין את הpip הורדן חבילות הפויתן על המערכת שלכם:

sudo apt install python3-pip

שלב 2 – יצירת תוכנית פויתן

השלב הבא הוא לכתוב את הקוד בפיתוח הפיתוח הזה. כדי ליצור תסמין חדש, תנווט לתוך התיקייה שלך בבחירה:

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

ברגע שתהיו בתוך התיקייה, תצטרכו ליצור קובץ חדש. בתוך הטרמינל, ביצוע הפקודה הבאה:

nano demo_ai.py

זה יפתח את מערכת העורכת הטקסט הריקה. תכתבו את ההגיון שלך פה או תעתקו את הקוד הבא:

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.")

תסמין זה ייצר מערכת קבעה פשוטה בעזרת הספקת scikit-learn. היא מאמנת את המודל לזהות מספרים או לא או אפסים בסיס על ידי המידע האקראי שניצר. היא אז מבצעת הערכה בהתבסס על הלמידה שלה עבור המספר נתנה.

שמו וביטול מהעורכת הטקסט.

Step 3 – Install Required Packages

בשלב זה, תתקעים את החבילות הנדרשות לתסמין העל.

החבילה הראשונה שצריך להתקע היא NumPy. היא נעשתה בסבך המידע המהותי לאימון המודל הלמידה המכונה.

כדי להתקין ולהשתמש ב-numpy בהצלחה, עליך ליצור סביבה וירטואלית שמבודדת את חבילות ה-Python שלך מסביבת המערכת. זה חשוב כי זה שומר על התלויות הנדרשות על ידי פרויקטים שונים נפרדות ומונע התנגשות אפשרית בין גרסאות החבילות.

תחילה, התקן את virtualenv על ידי הרצת הפקודה הבאה:

sudo apt install python3-venv

עכשיו, השתמש בכלי זה כדי ליצור סביבה וירטואלית בתוך ספריית העבודה שלך.

python3 -m venv python-env

השלב הבא הוא להפעיל את הסביבה הווירטואלית הזו על ידי ביצוע סקריפט ההפעלה.

source python-env/bin/activate

לאחר הביצוע, תבחין ששורת הפקודה טרמינל מופיעה עם שם הסביבה הווירטואלית שלך כך:

Output
(python-env) ubuntu@user:

עכשיו, התקן את החבילות הנדרשות על ידי הרצת הפקודה הבאה:

pip install scikit-learn numpy

שלב 4 – הרץ את הסקריפט Python

עכשיו שיש לך את כל החבילות הנדרשות במקום, אתה יכול להריץ את הסקripט שלך בפיתוח על ידי ביצוע הפקטיבה הבאה:

python3 demo_ai.py

אחרי ההפעלה המוצלחת, תראו את הייצוא הרצוע.

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.

שלב 5 [אופציונלי] – הפעלת הסקript כמותפעל

עליך להפוך את הסקript למותפעל כדי להיות מסוגל להריץ אותו ישירות בלי לצטט בפעם קודם את פיתוח בעיקר בעזרת python3. זה יגביר את המהירות של ההריץ שלך ויהפך את האימוץ שלך ליותר נוח.

פתח את הסקript שלך בעזרת מערכת עורכת טקסט.

nano demo_ai.py

למעלה בקובץ, הוסיף שבבג אותו בליבה למשמע, למשמע שהוא מסביר למערכת את המתודולוג הנעשה בזמן ההופעה של הסקript. הוסף את השורה הבאה לפני את הקוד שלך:

#!/usr/bin/env python3

שמר וסגר את הקובץ.

עכשיו, הפעיל את הסקript הזה כדי לאפשר לו להיות מופעל כמו כל תוכנה או פקטיבה אחרת בתנאים המסוף שלך.

chmod +x demo_ai.py

אחרי ההפעילה המוצלחת, תראו את השליטה חזרה לך מיד. מההתחלה, תוכל פשוט להריץ את הסקript בדרך הבאה:

./demo_ai.py

סיימון

ריציית סקריפטים בעזרת מכונת Ubuntu היא תהליך פשוט. על-ידי הבנה על איך לריצות סקריפטים בפינגווין, תוכל להתחיל בחקירה בכלים החזקים של פינגווין, כולל אלה החיוניים לפיתוח מערכות מידע.