Wie man Python-Skripte in Ubuntu ausführt

Einführung

Angesichts der wachsenden Beliebtheit KI-basierter Tools unter Entwicklern hat sich Python aufgrund seiner Einfachheit, Lesbarkeit und umfangreichen Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn als eine der besten Programmiersprachen für KI etabliert. Diese Bibliotheken bieten leistungsstarke Werkzeuge für maschinelles Lernen, Datenanalyse und neuronale Netze und machen Python damit zur optimalen Wahl für KI- und Machine-Learning-Projekte.

Da Python eine zentrale Rolle im Bereich der KI spielt, ist es wichtig zu lernen, wie man Python-Skripte effektiv ausführt. Dieses Tutorial soll Ihnen helfen, eine Grundlage für fortgeschrittenere KI-Programmierung zu schaffen, indem es Ihnen zeigt, wie Sie einfache Python-Skripte auf einem Ubuntu-Rechner ausführen.

Voraussetzungen

• Ein Server mit Ubuntu, auf dem ein Benutzer ohne Root-Rechte (sudo) und eine aktivierte Firewall läuft. Anweisungen zur Einrichtung finden Sie in unserer Anleitung „Erste Schritte mit einem Server“. Wählen Sie dazu Ihre Ubuntu-Distribution aus der Liste aus. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie eine unterstützte Ubuntu-Version verwenden.
• Einführung in die Linux-Befehlszeile.
• Bevor Sie beginnen, führen Sie im Ubuntu-Terminal den Befehl `sudo apt-get update` aus, um sicherzustellen, dass Ihr System über die neuesten Versionen und Sicherheitsupdates der in den konfigurierten Repositories verfügbaren Software verfügt.

Diese Anleitung gilt für die neuesten Ubuntu-Versionen: Ubuntu 24.04, Ubuntu 22.04 und Ubuntu 20.04. Wenn Sie eine Ubuntu-Version vor 18.04 verwenden, empfehlen wir Ihnen ein Upgrade auf die neueste Version, da Ubuntu diese Versionen nicht mehr unterstützt. Diese Anleitung hilft Ihnen beim Upgrade Ihrer Ubuntu-Version.

Schritt 1 – Einrichten der Python-Umgebung

Ubuntu 24.04 wird standardmäßig mit Python 3 ausgeliefert. Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu überprüfen, ob Python 3 installiert ist:

python3 --version

Wenn Python 3 bereits auf Ihrem Rechner installiert ist, gibt dieser Befehl die aktuelle Version von Python 3 zurück. Falls es nicht installiert ist, können Sie den folgenden Befehl ausführen, um die Python-3-Installation zu erhalten:

sudo apt install python3

Als Nächstes müssen Sie den Paketmanager pip auf Ihrem System installieren:

sudo apt install python3-pip

Schritt 2 – Erstellen Sie ein Python-Skript

Im nächsten Schritt schreiben Sie den Python-Code, den Sie ausführen möchten. Um ein neues Skript zu erstellen, wechseln Sie in das gewünschte Verzeichnis:

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

Sobald Sie sich im Verzeichnis befinden, müssen Sie eine neue Datei erstellen. Führen Sie im Terminal folgenden Befehl aus:

nano demo_ai.py

Dadurch öffnet sich ein leerer Texteditor. Schreiben Sie hier Ihre Logik oder kopieren Sie den unten stehenden Code:

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.")

Dieses Skript erstellt mithilfe der scikit-learn-Bibliothek einen einfachen Entscheidungsbaum-Klassifikator. Es trainiert das Modell anhand zufällig generierter Beispieldaten, um zwischen geraden und ungeraden Zahlen zu unterscheiden. Anschließend trifft es basierend auf dem Lernprozess eine Vorhersage für die gegebene Zahl.

Speichern und beenden Sie den Texteditor.

Schritt 3 – Installieren Sie die erforderlichen Pakete

In diesem Schritt installieren Sie die Pakete, die Sie im obigen Skript verwendet haben.

Als erstes müssen Sie NumPy installieren. Sie haben diese Bibliothek verwendet, um einen Datensatz zum Trainieren des Machine-Learning-Modells zu erstellen.

Ab Python 3.11 und Pip 22.3 gibt es den neuen PEP 668, der die Kennzeichnung von Python-Basisumgebungen als “extern verwaltet” vorschreibt. Daher führt die einfache Ausführung von `pip3 scikit-learn numpy` oder ähnlichen NumPy-Installationsbefehlen zu einem Fehler: Extern verwaltete Umgebung.

Für die erfolgreiche Installation und Verwendung von NumPy ist eine virtuelle Umgebung erforderlich, die Ihre Python-Pakete von der Systemumgebung isoliert. Dies ist wichtig, da so die Abhängigkeiten verschiedener Projekte getrennt bleiben und potenzielle Konflikte zwischen Paketversionen vermieden werden.

Zuerst erstellen Sie die virtuelle Umgebung durch Ausführen von:

sudo apt install python3-venv

Verwenden Sie nun dieses Tool, um eine virtuelle Umgebung in Ihrem Arbeitsverzeichnis zu erstellen.

python3 -m venv python-env

Der nächste Schritt besteht darin, diese virtuelle Umgebung durch Ausführen des Aktivierungsskripts zu aktivieren.

source python-env/bin/activate

Beim Ausführen des Programms erscheint eine Terminal-Eingabeaufforderung, die das Präfix des Namens Ihrer virtuellen Umgebung wie folgt angibt:

Output
(python-env) ubuntu@user:

Installieren Sie nun die benötigten Pakete durch Ausführen von:

pip install scikit-learn numpy

Das Modul `random` ist Teil der Python-Standardbibliothek und muss daher nicht separat installiert werden. Es ist in Python enthalten und kann ohne zusätzliche Installation direkt verwendet werden.

Schritt 4 – Führen Sie das Python-Skript aus

Nachdem Sie nun alle erforderlichen Pakete installiert haben, können Sie Ihr Python-Skript ausführen, indem Sie folgenden Befehl in Ihrem Arbeitsverzeichnis ausführen:

python3 demo_ai.py

Nach erfolgreicher Ausführung wird das gewünschte Ergebnis angezeigt.

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.

Schritt 5 [Optional] – Das Skript ausführbar machen

Die Skriptausführung ermöglicht es Ihnen, das Skript direkt auszuführen, ohne Python explizit durch Eingabe von python3 aufrufen zu müssen. Dadurch wird Ihr Skript schneller und komfortabler ausgeführt.

Öffnen Sie Ihr Python-Skript mit einem Texteditor.

nano demo_ai.py

Fügen Sie am Anfang der Datei ein Shebang, #!, hinzu, das dem System mitteilt, welcher Interpreter beim Ausführen des Skripts verwendet werden soll. Fügen Sie die folgende Zeile vor Ihrem Code ein:

#!/usr/bin/env python3

Datei speichern und schließen.

Machen Sie dieses Skript nun ausführbar, damit es wie jedes andere Programm oder jeder andere Befehl in Ihrem Terminal ausgeführt werden kann.

chmod +x demo_ai.py

Nach erfolgreicher Ausführung wird Ihnen das Steuerelement sofort angezeigt. Ab sofort können Sie Ihr Skript wie folgt ausführen:

./demo_ai.py

Ergebnis

Das Ausführen von Python-Skripten auf einem Ubuntu-Rechner ist unkompliziert. Sobald Sie wissen, wie man Python-Skripte ausführt, können Sie die leistungsstarken Werkzeuge von Python erkunden, darunter auch jene, die für die Entwicklung künstlicher Intelligenz unerlässlich sind.