クラウドで Python を実行する方法
これを行うには、アマゾン ウェブ サービス (AWS) を使用して仮想マシンを作成し、その上で Python スクリプトを実行します。
ステップ 1: EC2 インスタンスを起動する
1. AWS コンソールにログインします。
- AWS マネジメントコンソールに移動します。
- EC2 を選択します。
2. 新しい EC2 インスタンスを起動します。
- インスタンスの起動をクリックします。
- Amazon マシン イメージを選択 → Ubuntu サーバー.
- インスタンスのタイプを選択します (例: t2.micro) (無料枠の場合)。
- すべての設定を構成します (デフォルトを受け入れるかカスタマイズします)。
- キー ペア で、新しいキー ペアを作成するか、既存のキー ペアを選択します。 .pem ファイルをダウンロードします (後でアクセスする際に重要です!)。
- インスタンスを起動します。
3. インスタンスのパブリック DNS を取得します。
- EC2 ダッシュボードで、インスタンス に移動します。
- インスタンスを選択し、パブリック DNS (IPv4) アドレスを見つけます。
- 次のようになります: ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com.
ステップ 2: EC2 インスタンスに接続する
1. ローカル マシンでターミナルを開きます。
- AWS フォルダーに移動します。
cd C:\Users\Path\to\AWS
key.pem ファイルとその他の関連ファイルはここにあるはずです。
2. EC2 インスタンスに SSH で接続します。
- EC2 インスタンスのパブリック DNS または IP アドレスを使用します。
cd C:\Users\Path\to\AWS
- 接続を信頼するかどうかを尋ねられたら、「yes」と入力して続行します。
ステップ 3: 依存関係をインストールする
1. パッケージリストを更新します。
- 次のコマンドを実行して、パッケージ リストが最新であることを確認します。
ssh -i key.pem ubuntu@ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com
2. EC2 インスタンスに Python と Pip をインストールします。
- Python 3 と必要なパッケージをインストールします。
sudo apt update
3. 他のパッケージをインストールします (オプション):
- 他のパッケージをインストールしたり、仮想環境を使用したりする場合は、今すぐ実行できます。
Selenium のインストール:
sudo apt install python3 python3-pip
Chromium と ChromeDriver (Selenium 用) のインストール:
pip install selenium
- シンボリックリンクを作成して ChromeDriver にグローバルにアクセスできるようにします。
sudo apt install chromium-browser sudo apt install chromedriver
ステップ 4: ローカルマシンから EC2 にファイルを転送する
SCP を使用してファイルを転送します。
- ローカル マシンで、main.py またはコードが配置されているディレクトリに移動します。
- scp (SecureCopy) を使用してファイルを EC2 インスタンスにコピーします。
sudo ln -s /usr/lib/chromium-browser/chromedriver /usr/bin/chromedriver
- ファイルが存在する正しいディレクトリにいることを確認してください (ステップ 2.1 を参照)。
ステップ 5: EC2 でスクリプトを実行する
1. EC2 インスタンスに SSH で接続します (まだ接続していない場合):
scp -i key.pem main.py ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com:/home/ubuntu/your_project/
2. プロジェクト ディレクトリに移動します。
ssh -i key.pem ubuntu@ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com
3. Python スクリプトを実行します。
cd /home/ubuntu/your_project
ステップ 6: EC2 インスタンスを停止する
EC2 インスタンスの使用が完了したら、不必要な料金が発生しないようにインスタンスを停止します。
- AWS の EC2 ダッシュボード に移動します。
- インスタンスを選択します。
- アクション → インスタンスの状態 → インスタンスの終了 をクリックします。
以上がクラウドで Python を実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
