Python-Skript unter Ubuntu ausführen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Da die Entwicklung von KI-basierten Tools bei Entwicklern immer beliebter wird, hat sich Python als eine der besten Programmiersprachen für KI etabliert. Dies liegt an seiner Einfachheit, Lesbarkeit und den umfangreichen Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Diese Bibliotheken bieten leistungsstarke Werkzeuge für maschinelles Lernen, Datenanalyse und neuronale Netze, wodurch Python die erste Wahl für KI- und Machine-Learning-Projekte ist.
Angesichts der zentralen Rolle von Python in der KI ist es wichtig, zu lernen, wie man Python-Skripte effektiv ausführt. Dieses Tutorial soll Ihnen helfen, einfache Python-Skripte auf einem Ubuntu-System auszuführen und so die Grundlage für fortgeschrittene KI-Skripte zu schaffen.
Voraussetzungen
Um dieses Tutorial zu befolgen, benötigen Sie:
- Einen Server mit Ubuntu sowie einen Nicht-Root-Benutzer mit sudo-Rechten und einer aktiven Firewall. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie eine unterstützte Ubuntu-Version verwenden.
- Grundkenntnisse in der Nutzung der Linux-Kommandozeile.
Bevor Sie beginnen, führen Sie den folgenden Befehl im Ubuntu-Terminal aus, um sicherzustellen, dass Ihr System über die neuesten Software-Versionen und Sicherheitsupdates aus den konfigurierten Repositorys verfügt:
sudo apt-get update
Diese Anleitung gilt für die neuesten Ubuntu-Versionen: Ubuntu 24.04, Ubuntu 22.04 und Ubuntu 20.04. Falls Sie eine Ubuntu-Version ≤ 18.04 verwenden, empfehlen wir Ihnen ein Upgrade, da Ubuntu diese Versionen nicht mehr unterstützt. Diese Sammlung von Anleitungen hilft Ihnen bei der Aktualisierung Ihrer Ubuntu-Version.
Python-Skript unter Ubuntu ausführen
- Python-Umgebung einrichten
- Python-Skript erstellen
- Erforderliche Pakete installieren
- Python-Skripte ausführen
- Skript ausführbar machen
Schritt 1 – Python-Umgebung einrichten
Ubuntu 24.04 wird standardmäßig mit Python 3 ausgeliefert. Öffnen Sie das Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Installation von Python 3 zu überprüfen:
python3 --version
Falls Python 3 bereits installiert ist, zeigt dieser Befehl die aktuelle Version an. Falls es nicht installiert ist, können Sie es mit folgendem Befehl installieren:
sudo apt install python3
Als nächstes müssen Sie den Paketmanager pip installieren:
sudo apt install python3-pip
Schritt 2 – Python-Skript erstellen
Der nächste Schritt besteht darin, den Python-Code zu schreiben, den Sie ausführen möchten. Um ein neues Skript zu erstellen, navigieren Sie in das gewünschte Verzeichnis:
cd ~/path-to-your-script-directory
Erstellen Sie nun eine neue Datei. Führen Sie im Terminal den folgenden Befehl aus:
nano demo_ai.py
Dies öffnet einen leeren Texteditor. Schreiben Sie hier Ihre Logik oder kopieren Sie den folgenden Code:
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np import random # Generiere Beispieldaten x = np.array([[i] for i in range(1, 21)]) # Zahlen von 1 bis 20 y = np.array([i % 2 for i in range(1, 21)]) # 0 für gerade, 1 für ungerade # Erstelle und trainiere das Modell model = DecisionTreeClassifier() model.fit(x, y) # Funktion zur Vorhersage, ob eine Zahl ungerade oder gerade ist def predict_odd_even(number): prediction = model.predict([[number]]) return "Ungerade" if prediction[0] == 1 else "Gerade" if __name__ == "__main__": num = random.randint(0, 20) result = predict_odd_even(num) print(f"Die Zahl {num} ist eine {result} Zahl.")
Dieses Skript erstellt einen einfachen Entscheidungsbaum-Klassifikator mit der scikit-learn-Bibliothek. Es trainiert das Modell, ungerade und gerade Zahlen anhand der zufällig generierten Beispieldaten zu erkennen. Anschließend trifft es eine Vorhersage basierend auf den gelernten Daten für eine gegebene Zahl.
Speichern und verlassen Sie den Texteditor.
Schritt 3 – Erforderliche Pakete installieren
In diesem Schritt werden die Pakete installiert, die Sie im obigen Skript verwendet haben.
Das erste Paket, das Sie installieren müssen, ist NumPy. Diese Bibliothek wurde zur Erstellung eines Datensatzes für das Training des Machine-Learning-Modells verwendet.
Ab Python 3.11 und pip 22.3 gibt es eine neue Richtlinie (PEP 668), die angibt, dass Python-Basisumgebungen als „extern verwaltet“ gekennzeichnet sind. Aus diesem Grund führt das einfache Ausführen von pip3 install scikit-learn numpy oder ähnlichen NumPy-Installationsbefehlen zu dem Fehler: externally-managed-environment.
Um NumPy erfolgreich zu installieren und zu verwenden, müssen Sie eine virtuelle Umgebung erstellen, die Ihre Python-Pakete von der Systemumgebung isoliert. Dies ist wichtig, da so Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Projekten getrennt bleiben und mögliche Konflikte zwischen Paketversionen vermieden werden.
Installieren Sie zunächst virtualenv mit folgendem Befehl:
sudo apt install python3-venv
Nun erstellen Sie eine virtuelle Umgebung in Ihrem Arbeitsverzeichnis.
python3 -m venv python-env
Der nächste Schritt besteht darin, diese virtuelle Umgebung zu aktivieren, indem Sie das Aktivierungsskript ausführen.
source python-env/bin/activate
Nach der Aktivierung sehen Sie eine Terminal-Eingabeaufforderung, die mit Ihrem virtuellen Umgebungsnamen beginnt, etwa so:
Ausgabe:
(python-env) ubuntu@user:
Nun installieren Sie die erforderlichen Pakete mit folgendem Befehl:
pip install scikit-learn numpy
Das Modul random ist Teil der Standardbibliothek von Python. Daher müssen Sie es nicht separat installieren. Es ist bereits in Python enthalten und kann direkt verwendet werden, ohne zusätzliche Installationen.
Schritt 4 – Python-Skript ausführen
Führen Sie Ihr Skript mit folgendem Befehl aus:
python3 demo_ai.py
Ausgabe:
(python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py
Die Zahl 5 ist eine Ungerade Zahl.
(python-env) ubuntu@user:~/scripts/python demo_ai.py
Die Zahl 17 ist eine Ungerade Zahl.
Schritt 5 [OPTIONAL] – Skript ausführbar machen
Indem Sie das Skript ausführbar machen, können Sie es direkt ausführen, ohne explizit Python mit python3 aufrufen zu müssen. Dies erleichtert und beschleunigt die Ausführung Ihres Skripts.
Öffnen Sie Ihr Python-Skript in einem Texteditor.
nano demo_ai.py
Fügen Sie am Anfang der Datei eine sogenannte Shebang-Zeile (#!) hinzu, die dem System mitteilt, welchen Interpreter es beim Ausführen des Skripts verwenden soll. Fügen Sie die folgende Zeile vor Ihrem Code hinzu:
#!/usr/bin/env python3
Speichern und schließen Sie die Datei.
Machen Sie nun das Skript ausführbar, damit es wie ein normales Programm oder ein Befehl im Terminal ausgeführt werden kann.
chmod +x demo_ai.py
Nach erfolgreicher Ausführung dieses Befehls wird die Kontrolle sofort an Sie zurückgegeben. Ab jetzt können Sie Ihr Skript einfach mit folgendem Befehl starten:
./demo_ai.py
Fazit
Die Ausführung von Python-Skripten auf einem Ubuntu-System ist ein einfacher Prozess. Durch das Verständnis der Ausführung von Python-Skripten können Sie beginnen, die leistungsstarken Tools von Python zu erkunden, einschließlich derjenigen, die für die KI-Entwicklung unerlässlich sind.
