Как запускать скрипты Python в Ubuntu

Введение

В связи с растущей популярностью разработки инструментов на основе ИИ среди разработчиков, Python стал одним из лучших языков программирования для ИИ благодаря своей простоте, читаемости и обширным библиотекам, таким как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Эти библиотеки предоставляют мощные инструменты для машинного обучения, анализа данных и нейронных сетей, что делает Python лучшим выбором для проектов в области ИИ и машинного обучения.

Учитывая центральную роль Python в искусственном интеллекте, важно научиться эффективно запускать скрипты на Python. Это руководство призвано помочь вам заложить основу для более сложного программирования в области ИИ, запустив простые скрипты на Python на компьютере с Ubuntu.

Предпосылки

• Сервер под управлением Ubuntu с пользователем без прав root, обладающим правами sudo, и включенным брандмауэром. Инструкции по настройке см. в нашем руководстве «Начало работы с сервером». Убедитесь, что вы используете поддерживаемую версию Ubuntu.
• Введение в командную строку Linux.
• Прежде чем начать, выполните команду `sudo apt-get update` в терминале Ubuntu, чтобы убедиться, что в вашей системе установлены последние версии и обновления безопасности программного обеспечения, доступные в репозиториях, настроенных в вашей системе.

Эти инструкции действительны для последних версий Ubuntu: Ubuntu 24.04, Ubuntu 22.04 и Ubuntu 20.04. Если вы используете версию Ubuntu <= 18.04, мы рекомендуем обновиться до последней версии, поскольку Ubuntu больше не поддерживает эти версии. Этот набор инструкций поможет вам обновить вашу версию Ubuntu.

Шаг 1 — Настройка среды Python

В Ubuntu 24.04 Python 3 установлен по умолчанию. Откройте терминал и выполните следующую команду, чтобы убедиться, что Python 3 установлен:

python3 --version

Если Python 3 уже установлен на вашем компьютере, эта команда вернет текущую версию Python 3. Если он не установлен, вы можете выполнить следующую команду и получить установку Python 3:

sudo apt install python3

Далее вам необходимо установить установщик пакета pip в вашей системе:

sudo apt install python3-pip

Шаг 2 – Создайте скрипт на Python.

Следующий шаг — написать код на Python, который вы хотите запустить. Чтобы создать новый скрипт, перейдите в выбранную вами директорию:

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

После того, как вы окажетесь в нужной директории, вам нужно создать новый файл. В терминале выполните следующую команду:

nano demo_ai.py

Откроется пустой текстовый редактор. Напишите здесь свою логику или скопируйте код ниже:

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.")

Этот скрипт создает простой классификатор на основе дерева решений, используя библиотеку scikit-learn. Он обучает модель различать четные и нечетные числа на основе случайно сгенерированных выборочных данных. Затем он делает прогноз для заданного числа на основе полученных данных.

Сохраните и выйдите из текстового редактора.

Шаг 3 – Установите необходимые пакеты

На этом шаге вы устанавливаете пакеты, которые использовали в скрипте выше.

Первым пакетом, который вам нужно установить, является NumPy. Вы использовали эту библиотеку для создания набора данных для обучения модели машинного обучения.

Начиная с Python 3.11 и Pip 22.3, появился новый PEP 668, который помечает базовые среды Python как “управляемые извне”. Именно поэтому простой запуск команд pip3 scikit-learn numpy или аналогичных команд установки numpy вызовет ошибку: «Управляемая извне среда».

Для успешной установки и использования numpy необходимо создать виртуальное окружение, которое изолирует ваши пакеты Python от системного окружения. Это важно, поскольку позволяет разделить зависимости, необходимые для разных проектов, и предотвратить потенциальные конфликты между версиями пакетов.

Сначала создайте виртуальное окружение, выполнив команду:

sudo apt install python3-venv

Теперь воспользуйтесь этим инструментом для создания виртуальной среды в вашей рабочей директории.

python3 -m venv python-env

Следующий шаг — активация этой виртуальной среды путем запуска скрипта активации.

source python-env/bin/activate

При запуске вы увидите сообщение терминала о том, что префикс имени вашей виртуальной среды следующий:

Output
(python-env) ubuntu@user:

Теперь установите необходимые пакеты, выполнив команду:

pip install scikit-learn numpy

Модуль `random` является частью стандартной библиотеки Python, поэтому его не нужно устанавливать отдельно. Он поставляется вместе с Python и может использоваться напрямую без какой-либо дополнительной установки.

Шаг 4 – Запустите скрипт Python

Теперь, когда у вас установлены все необходимые пакеты, вы можете запустить свой скрипт Python, выполнив следующую команду в рабочей директории:

python3 demo_ai.py

После успешного выполнения вы увидите желаемый результат.

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 [Необязательно] – Сделайте скрипт исполняемым

Выполнение скрипта позволяет запускать его напрямую, без необходимости явного вызова Python путем ввода команды `python3`. Это делает выполнение скрипта быстрее и удобнее.

Откройте свой скрипт на Python с помощью текстового редактора.

nano demo_ai.py

В начале файла добавьте shebang, #!, который 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 его можно было запускать как любую другую программу или команду в терминале.

chmod +x demo_ai.py

После успешного выполнения вы сразу увидите элемент управления. Теперь вы можете запускать свой скрипт следующим образом:

./demo_ai.py

Результат

Запуск скриптов Python на машине с Ubuntu — это простой процесс. Понимая, как запускать скрипты Python, вы сможете начать изучать мощные инструменты, которые предлагает Python, в том числе те, которые необходимы для разработки искусственного интеллекта.