Introducción
A medida que el desarrollo de herramientas basadas en IA se vuelve cada vez más popular entre los desarrolladores, Python se ha consolidado como uno de los mejores lenguajes de programación para IA gracias a su simplicidad, legibilidad y amplias bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Estas bibliotecas proporcionan potentes herramientas para el aprendizaje automático, el análisis de datos y las redes neuronales, lo que convierte a Python en una excelente opción para proyectos de IA y aprendizaje automático.
Considerando el papel central de Python en la IA, es importante aprender a ejecutar scripts de Python eficazmente. Este tutorial está diseñado para ayudarte a empezar a ejecutar scripts sencillos de Python en una máquina Ubuntu, sentando las bases para scripts de IA más avanzados.
Prerrequisitos
Para seguir este tutorial, necesitarás:
- Un servidor con Ubuntu, un usuario no root con privilegios de sudo y un firewall activo. Para obtener instrucciones sobre cómo configurarlo, seleccione su distribución de esta lista y siga nuestra guía de configuración inicial del servidor. Asegúrese de trabajar con una versión compatible de Ubuntu.
- Familiarización con la línea de comandos de Linux. Para una introducción o un repaso de la línea de comandos, puede consultar esta guía sobre la línea de comandos de Linux .
- Antes de comenzar, ejecute
sudo apt-get updatela terminal de Ubuntu para asegurarse de que su sistema tenga las últimas versiones y actualizaciones de seguridad para el software disponible en los repositorios configurados en su sistema.
Estas instrucciones son válidas para las versiones más recientes de Ubuntu: Ubuntu 24.04, Ubuntu 22.04 y Ubuntu 20.04. Si usa una versión de Ubuntu anterior a la 18.04, le recomendamos actualizar a una versión más reciente, ya que Ubuntu ya no ofrece soporte para estas versiones. Esta colección de guías le ayudará a actualizar su versión de Ubuntu.
Ejecutar un script de Python en Ubuntu
- Configurar el entorno de Python
- Crear un script de Python
- Instalar los paquetes necesarios
- Ejecutar scripts de Python
- Hacer que el script sea ejecutable
Paso 1: Configuración del entorno de Python
Ubuntu 24.04 incluye Python 3 por defecto. Abra la terminal y ejecute el siguiente comando para comprobar la instalación de Python 3:
python3 --version
Si Python 3 ya está instalado en su equipo, este comando devolverá la versión actual de la instalación de Python 3. Si no está instalado, puede ejecutar el siguiente comando para obtener la instalación de Python 3:
sudo apt install python3
A continuación, debe instalar el pipinstalador de paquetes en su sistema:
sudo apt install python3-pip
Paso 2: Crear un script de Python
El siguiente paso es escribir el código Python que quieres ejecutar. Para crear un nuevo script, navega al directorio que prefieras:
cd ~/path-to-your-script-directory
Una vez dentro del directorio, necesitas crear un nuevo archivo. En la terminal, ejecuta el siguiente comando:
nano demo_ai.py
Se abrirá un editor de texto en blanco. Escribe tu lógica aquí o copia el siguiente código:
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.")
Este script crea un clasificador de árbol de decisión simple usando la scikit-learnbiblioteca. Entrena el modelo para reconocer números pares e impares basándose en los datos de muestra generados aleatoriamente. A continuación, realiza una predicción basada en su aprendizaje para el número dado.
Guardar y salir del editor de texto.
Paso 3: Instalar los paquetes necesarios
En este paso, instalará los paquetes que utilizó en el script anterior.
El primer paquete que necesitas instalar es NumPy . Usaste esta biblioteca para crear un conjunto de datos para entrenar el modelo de aprendizaje automático.
A partir de Python 3.11 y pip 22.3, existe un nuevo PEP 668 que indica que los entornos base de Python deben marcarse como “administrados externamente”. Por eso, la simple ejecución pip3 scikit-learn numpyde comandos de instalación de numpy o similares generará un error error: externally-managed-environment.
Para instalar y usar numpycorrectamente, necesita crear un entorno virtual que aísle sus paquetes de Python del entorno del sistema. Esto es importante porque mantiene separadas las dependencias requeridas por los diferentes proyectos y evita posibles conflictos entre las versiones de los paquetes.
Primero, instale virtualenvejecutando:
sudo apt install python3-venv
Ahora, utiliza esta herramienta para crear un entorno virtual dentro de tu directorio de trabajo.
python3 -m venv python-env
El siguiente paso es activar este entorno virtual ejecutando el script de activación.
source python-env/bin/activate
Durante la ejecución, verá el indicador de terminal precedido con el nombre de su entorno virtual de la siguiente manera:
Output(python-env) ubuntu@user:
Ahora, instale los paquetes necesarios ejecutando:
pip install scikit-learn numpy
El randommódulo forma parte de la biblioteca estándar de Python, por lo que no necesita instalarse por separado. Está incluido en Python y puede usarse directamente sin necesidad de instalaciones adicionales.
Paso 4: Ejecutar el script de Python
Ahora que tiene todos los paquetes necesarios en su lugar, puede ejecutar su script de Python ejecutando el siguiente comando dentro de su directorio de trabajo:
python3 demo_ai.py
Tras la ejecución exitosa, verá el resultado deseado.
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.
Paso 5 [OPCIONAL] – Hacer que el script sea ejecutable
Al hacer que el script sea ejecutable, se puede ejecutar directamente sin necesidad de llamar explícitamente a Python escribiendo python3. Esto agiliza y facilita la ejecución del script.
Abra su script de Python usando un editor de texto.
nano demo_ai.py
En la parte superior del archivo, agregue una #!línea shebang ie que indique al sistema qué intérprete usar al ejecutar el script. Añada la siguiente línea antes del código:
#!/usr/bin/env python3
Guarde y cierre el archivo.
Ahora, haga que este script sea ejecutable para permitir que se ejecute como cualquier otro programa o comando en su terminal.
chmod +x demo_ai.py
Tras una ejecución exitosa, recibirá el control inmediatamente. A partir de ahora, puede ejecutar su script de la siguiente manera:
./demo_ai.py
Conclusión
Ejecutar scripts de Python en una máquina Ubuntu es un proceso sencillo. Al comprender cómo ejecutar scripts de Python, podrá comenzar a explorar las potentes herramientas que ofrece Python, incluidas aquellas esenciales para el desarrollo de IA.
