Как запустить python на ubuntu

Запуск python скрипта в Linux

Python — очень популярный язык программирования для написания различных системных скриптов в Linux. В Windows, там где не хватает возможностей командной оболочки используется PowerShell. В Linux же, когда возможностей Bash не хватает используется язык Python.

На этом языке написано огромное количество системных программ, среди них пакетный менеджер apt, видеоредактор OpenShot, а также множество скриптов, которые вы можете установить с помощью утилиты pip. В этой небольшой статье мы рассмотрим как запустить Python скрипт в Linux с помощью терминала различными способами.

Запуск python скрипта в Linux

Для примера нам понадобится Python скрипт. Чтобы не брать какой-либо из существующих скриптов, давайте напишем свой:

print(«Hello from losst!»)

Для того чтобы запустить скрипт необходимо передать его интерпретатору Python. Для этого просто откройте терминал с помощью сочетания клавиш Ctrl + Alt + T, перейдите в папку со скриптом и выполните:

Если вы хотите, чтобы после выполнения скрипта открылась консоль, в которой можно интерактивно выполнять команды языка Python используйте опцию -i:

python -i script.py

Но как вы могли заметить, при запуске apt или openshot не надо писать слово python. Это намного удобнее. Давайте разберемся как это реализовать. Если вы не хотите указывать интерпретатор в командной строке, его надо указать в самом скрипте. Для этого следует в начало скрипта добавить такую строчку:

Сохраните изменения, а затем сделайте файл скрипта исполняемым с помощью такой команды:

chmod ugo+x script.py

После этого можно запустить скрипт Python просто обращаясь к его файлу:

Если убрать расширение .py и переместить скрипт в каталог, находящийся в переменной PATH, например /usr/bin/, то его можно будет выполнять вот так:

Как видите, запуск команды python Linux выполняется довольно просто и для этого даже есть несколько способов. А каким способом пользуетесь вы? Напишите в комментариях!

Как запустить приложение python на ubuntu?

У меня есть код на Python, мне нужно разместить его на виртуальной машине. На виртуалку я установил ubuntu, выглядит все так: Как запустить код python на этой виртуалке, и как перенести на виртуалку код, если это нужно. Перенести файл не получится обычным перетаскиванием, так как все из чего состоит виртуалка — это командная строка ubuntu.

Отслеживать

задан 16 авг 2021 в 4:40

Max Pyankov Max Pyankov

145 1 1 серебряный знак 10 10 бронзовых знаков

Можно подключиться к виртуалке по ssh (или просто sh) (например, с помощью putty), передать файл через командную строку.

16 авг 2021 в 4:52

Общая папка host/guest будет работать даже в командной строке.

16 авг 2021 в 5:24

И запуск скрипта в консоли убунты ничем не отличается от запуска в консоли винды.

16 авг 2021 в 5:39

Перенос файлов — sftp+FileZilla . Собственно если у тебя там есть ssh , то 99,9% у тебя уже есть sftp .

Установка Python 3 и настройка среды программирования на сервере Ubuntu 20.04

Язык программирования Python приобретает все большую популярность как среди новичков, так и среди опытных разработчиков. Гибкий и универсальный Python отлично подходит для создания скриптов, автоматизации, анализа данных, машинного обучения и разработки серверных компонентов приложений. Разработчики выпустили первую версию языка Python в 1991 году с целью создать интересный язык программирования и назвали его в честь британской комедийной группы Monty Python.

В этом обучающем руководстве вы научитесь настраивать на сервере Ubuntu 20.04 среду программирования Python 3. Программирование на сревере дает много преимуществ и обеспечивает поддержку совместной работы над проектами разработки. Общие принципы этого обучающего модуля относятся к любым дистрибутивам Debian Linux.

Предварительные требования

Для выполнения этого обучающего руководства вам необходим пользователь non-root user с привилегиями sudo на сервере Ubuntu 20.04. Чтобы выполнить необходимую настройку, воспользуйтесь нашим руководством по первоначальной настройке сервера.

Если вы еще не знакомы со средой терминалой, вам будет полезна статья [«Введение в терминалы Linux»] (https://www.digitalocean.com/community/tutorials/an-introduction-to-the-linux-terminal).

После настройки сервера и пользователя вы можете продолжить.

Шаг 1 — Настройка Python 3

Ubuntu 20.04 и другие версии Debian Linux поставляются с предустановленным Python 3. Чтобы убедиться в обновлении версий, мы выполним обновление системы с помощью команды apt для работы с инструментом Ubuntu Advanced Packaging Tool:

Флаг -y показывает, что мы соглашаемся установить все элементы. В зависимости от вашей версии Linux вам может понадобиться подтвердить выбор в дополнительныхх диалогах по мере установки обновлений.

После завершения этой процедуры мы можем проверить установленную в системе версию Python 3 с помощью следующей команды:

На экране терминала будет выведена страница результатов, где вы сможете увидеть номер версии. Хотя номер версии может различаться, результат будет выглядеть примерно так:

Output
Python 3.8.2 

Для управления программными пакетами Python мы установим инструмент pip, предназначенный для установки и управления пакетами программирования, которые мы можем захотеть использовать в наших проектах разработки. Дополнительную информацию о модулях и пакетах, которые можно установить с помощью pip, можно найти в документе «Импортирование модулей в Python 3».

Пакеты Python можно установить с помощью следующей команды:

Здесь package_name может относиться к любому пакету или любой библиотеке Python, в том числе Django для веб-разработки или NumPy для научных вычислений. Если вы захотите установить NumPy, вы можете использовать команду pip3 install numpy .

Можно установить несколько дополнительных пакетов и средств разработки, чтобы получить надежную основу для нашей среды программирования:

После настройки Python и установки pip и других инструментов мы можем настроить виртуальную среду для наших проектов разработки.

Шаг 2 — Настройка виртуальной среды

Виртуальные среды позволяют выделять на сервере изолированную область для проектов Python. Благодаря этому каждый из ваших проектов может иметь собственный набор зависимостей, которые не помешают функционированию других ваших проектов.

Настройка среды программирования обеспечивает нам лучший контроль над проектами Python и над обработкой разных версий пакетов. Это особенно важно при работе с пакетами сторонних разработчиков.

Вы можете настроить любое желаемое количество сред программирования Python. Каждая среда представляет собой каталог или папку на сервере, содержащую несколько скриптов, обеспечивающих ее работу.

Хотя существует несколько способов создания среды программирования в Python, мы используем модуль venv, входящий в состав стандартной библиотеки Python 3. Для установки venv введите следующую команду:

С этим модулем мы готовым приступить к созданию сред. Вначале выберем каталог, где мы хотим разместить наши среды программирования Python, или создадим такой каталог с помощью команды mkdir :

Для создания среды перейдите в каталог, где вы хотите разместить среды, и введите следующую команду:

Команда pyvenv настраивает новый каталог, содержащий несколько элементов, которые мы можем просмотреть с помощью команды ls :

Output
bin include lib lib64 pyvenv.cfg share 

Совместная работа этих файлов обеспечивает изоляцию ваших проектов в более широком контексте вашего сервера, так что системные файлы и файлы проекта не смешиваются. Будет очень полезно использовать контроль версий и обеспечить каждому из ваших проектов доступ к конкретным пакетам, которые ему необходимы. Python Wheels — это формат готовых пакетов для Python, который помогает ускорить разработку программного обеспечения за счет сокращения количества операций компиляции. Он находится в каталоге share в Ubuntu 20.04.

Чтобы использовать эту среду, ее нужно активировать. Для этого введите следующую команду, вызывающую скрипт activate:

В командной строке теперь будет отображаться имя вашей среды, в данном случае my_env . В зависимости от используемой версии Debian Linux префикс может выглядеть несколько иначе, однако называние вашей среды в скобках — это первое, что вы увидите в строке:

Префикс сообщает нам, что среда my_env активна, и что при создании программ они будут использовать настройки и пакеты этой конкретной среды.

Примечание. В виртуальной среде вы можете при желании использовать команду python вместо python3 и команду pip вместо pip3 . Если вы используете Python 3 на компьютере вне виртуальной среды, вы можете использовать только команды python3 и pip3 .

После выполнения этих шагов ваша виртуальная среда готова к использованию.

Шаг 3 — Создание программы «Hello, World»

Теперь мы настроили нашу виртуальную среду и готовы создать традиционную программу «Hello, World!» Это позволит нам протестировать нашу среду и познакомиться с Python поближе, если мы еще не сделали этого.

Для этого мы откроем текстовый редактор командной строки (например, nano) и создадим новый файл:

Когда текстовый файл откроется в окне терминала, мы введем нашу программу:

print("Hello, World!") 

Для выхода из nano нажмите клавиши CTRL и X , а когда система предложит вам сохранить файл, нажмите клавишу y .

После выхода из nano и возврата в оболочку мы запустим программу:

Программа hello.py , которую вы только что создали, выведет на вашем терминале следующее:

Output
Hello, World! 

Для выхода из среды введите команду deactivate , и вы вернетесь в исходный каталог.

Заключение

Поздравляем! Вы настроили среду программирования Python 3 на своем сервере Ubuntu Linux и теперь можете начинать проект по программированию!

Если вы используете локальный компьютер, а не сервер, воспользуйтесь обучающем модулем «Установка и настройка локальной среды программирования для Python 3» для вашей операционной системы.

Теперь ваш сервер готов к разработке программного обеспечения. А дополнительную информацию о программировании на Python вы можете узнать из нашей бесплатной электронной книги «Программирование на Python 3» или в обучающих руководствах по Python.

Thanks for learning with the DigitalOcean Community. Check out our offerings for compute, storage, networking, and managed databases.

Как запустить python на ubuntu

Очевидные преимущества языка привлекают внимание множества талантливых разработчиков. В результате экосистема Python постоянно пополняется новыми фреймворками, библиотеками и модулями, с помощью которых можно реализовать практически любой проект – от сложного веб-приложения до нейронной сети. Чаще всего Python применяют для разработки бэкенда (серверной части веб-приложений), в искусственном интеллекте, для анализа и визуализации больших данных, в автоматизации бизнес-процессов.

Помимо длинного списка преимуществ, Пайтон известен несколькими недостатками. Главные из них:

1. Низкая (по сравнению с C++ и Java) производительность. По этой причине на Python не пишут игры и другие приложения, для которых критична максимальная скорость исполнения. Пайтон также не подходит для решения большинства олимпиадных задач, которые предусматривают ограничения по скорости выполнения и объему используемой памяти.
2. Высокое потребление системных ресурсов. Даже самая простая игра на Пайтон будет загружать процессор и оперативную память гораздо сильнее, чем аналогичное приложение на C++ или Java.
3. Выделение блоков кода пробелами. В отличие от других языков, функциональные блоки в Python выделяются пробелами. Использование табуляции допускается, но не рекомендуется, поскольку при смешивании пробелов и табуляции в одной программе интерпретатор выдает ошибку. Лишний или недостающий пробел также вызовет ошибку.
4. Открытый, некомпилированный код готовых приложений и скриптов. Python – интерпретируемый язык, программы на нем обычно не компилируются в .exe файлы, и пользователи могут случайно повредить код. Кроме того, для запуска некомпилированных Пайтон-программ требуется установка интерпретатора. Эту проблему можно решить упаковкой Python-приложения в exe-файл, но такой метод не является компиляцией в полном смысле этого слова.

Где скачать Питон и как установить

Чтобы писать и запускать Python-программы на своем компьютере, нужно установить интерпретатор: он будет переводить инструкции на Python в понятный компьютеру машинный код. Интерпретатор Python можно установить любым из перечисленных ниже способов.

Способ 1: Отдельная установка. Понадобится установочный файл, скачанный с официального сайта . Выберите нужную платформу – в соответствующих разделах выложены релизы Python для Windows , для macOS и для других поддерживаемых ОС . Во время установки интерпретатора будет также установлена базовая среда разработки – ее можно запустить, кликнув в меню по IDLE. Но эта среда не отличается удобством и подходит лишь для запуска небольших скриптов.

Гораздо удобнее писать и запускать программы на Python в специализированной IDE (интегрированной среде разработки) вроде PyCharm или Wing , либо в универсальном редакторе кода – например, Sublime Text , Vim или Visual Studio Code . Редактор или IDE устанавливают после установки Python.

Способ 2: Установка в составе IDE. Минималистичная IDE Thonny автоматически устанавливает Python. Это оптимальный способ для начинающих:

• не нужно устанавливать дополнительные плагины, как при использовании универсальных редакторов;
• не придется выбирать нужную версию интерпретатора, как при установке PyCharm ;
• не потребуются никакие дополнительные настройки – сразу после установки можно писать и запускать код.

Способ 3: Установка вместе с пакетом Anaconda или Miniconda. Эти пакеты, помимо интерпретатора Python, включают в себя множество модулей для научных расчетов, а в качестве IDE используют Spyder. Если вы не планируете писать программы для научных и инженерных вычислений, лучше остановить выбор на первом или втором способе.

Как установить Python на Windows

Установка Python в составе специализированной IDE вроде Thonny не вызовет затруднений – достаточно принять условия лицензионного соглашения и нажать кнопку Install. Если же вы хотите писать и запускать код в редакторе Visual Studio Code или в IDE PyCharm, сначала придется скачать и установить нужную версию интерпретатора. Установить Python на Windows очень просто:

После завершения установки папка с Python откроется автоматически.

Установка Python на Ubuntu

Практически все ОС семейства Linux поставляются с Python. Проверить версию интерпретатора на Ubuntu можно с помощью команды: python3—version . Если нужна более свежая версия Python, интерпретатор придется обновить. Откройте терминал ( CTRL + ALT + T) и выполните последовательно эти команды:

И перенесите редактор в приложения:

Если появится вопрос, доверяете ли вы авторам скриптов, находящихся в папке – ответьте утвердительно:

Теперь нужно установить расширение для работы с программами на Python. Проще всего предоставить редактору сделать это самостоятельно. Для этого создайте файл с расширением .py в папке, к которой уже предоставили доступ. VS Code автоматически обнаружит новый тип расширения и предложит установить плагин (справа внизу):

Нажмите Install для запуска установки:

Другой способ установить плагин для работы с Python-кодом – выбрать его из списка доступных расширений на маркетплейсе:

Осталось выбрать нужную версию интерпретатора Python. Нажмите на кнопку Select Python Interpreter:

Затем выберите рекомендованную (самую свежую версию) из доступных:

Второй способ подключить нужную версию интерпретатора – нажать CMD + SHIFT + P, напечатать Python, и выбрать Select Interpreter.

Настройка Visual Studio Code для работы с Python в среде Windows

Скачайте установочный файл с официального сайта. Дважды кликните по файлу для запуска мастера установки. После завершения установки VS Code автоматически запустится. Нажмите комбинацию клавиш Ctrl + Shift + X, чтобы открыть Расширения. Это также можно сделать из меню – выберите Обзор и затем Расширения:

Введите python в поле поиска, затем выберите расширение Python, подписанное Майкрософт – обычно это первый плагин в списке найденных. Нажмите на кнопку Установка:

После установки расширения кнопка изменится на значок ⚙Параметры. Как правило, VS Code автоматически распознает интерпретатор Python. Если этого не произошло, либо нужно подключить другую версию – наберите Python: Select Interpreter в строке состояния (status bar) и выберите нужный вариант.

Настройка PyCharm

Эта IDE позволяет переключаться между несколькими версиями интерпретатора Python. При этом можно выбрать конкретный интерпретатор для любого отдельного проекта, либо выбрать интерпретатор по умолчанию для всех новых проектов.

Выбрать интерпретатор для отдельного проекта можно из строки состояния (status bar):

Также можно выбрать нужную версию Python, нажав Ctrl + Alt + S, и перейдя в настройки проекта: Project название проекта > Python Interpreter. Чтобы просмотреть список всех установленных интерпретаторов, нажмите Show All:

Чтобы выбрать интерпретатор для всех новых проектов по умолчанию:

1. На Windows и Linux откройте в меню File >New Projects Setup >Settings for New Projects.
2. На macOS перейдите в File >New Projects Setup >Preferences for New Projects.

Затем в настройках Python Interpreter выберите один из установленных интерпретаторов, либо кликните по значку-шестеренке, чтобы загрузить новый.

Интерпретаторы Python онлайн

Самый известный из таких интерпретаторов – проект Jupyter Notebook . Запускать программы на Питоне можно прямо на странице:

• Replit – позволяет подключать любые библиотеки, загружать нужные файлы и базы данных.
• Python Online Compiler – простой интерпретатор, отлично подойдет для новичков.
• Online Python – удобный и простой интерпретатор.
• Online Python 3 IDE – поддерживает совместную разработку.
• Online Python Interpreter – предоставляет возможность сохранять и скачивать проекты.

Подведем итоги

В первой части мы рассмотрели преимущества и недостатки Python, и обсудили все возможные способы запуска интерпретатора – с установкой и без. Во второй части мы расскажем о книгах, курсах, YouTube-каналах и других полезных ресурсах для самостоятельного изучения языка.

�� Содержание самоучителя

1. Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
2. Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
3. Типы данных: преобразование и базовые операции
4. Методы работы со строками
5. Методы работы со списками и списковыми включениями
6. Методы работы со словарями и генераторами словарей
7. Методы работы с кортежами
8. Методы работы со множествами
9. Особенности цикла for
10. Условный цикл while
11. Функции с позиционными и именованными аргументами
12. Анонимные функции
13. Рекурсивные функции
14. Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
15. Методы работы с файлами и файловой системой
16. Регулярные выражения
17. Основы скрапинга и парсинга
18. Основы ООП: инкапсуляция и наследование
19. Основы ООП – абстракция и полиморфизм
20. Графический интерфейс на Tkinter
21. Основы разработки игр на Pygame
22. Основы работы с SQLite
23. Основы веб-разработки на Flask
24. Основы работы с NumPy
25. Основы анализа данных с Pandas