Как включить выполнение сценариев в pycharm python

Как запустить скрипт на Python

Начинающий разработчик на Python, помимо синтаксиса и основных правил использования операторов этого языка, должен уметь запускать код на исполнение. Ведь только так можно понять, работает ли написанный вами скрипт, или в нем содержатся ошибки. Рассмотрим подробнее, как можно запустить скрипты в терминале операционной системы, в интегрированной среде разработки или просто из интерфейса ОС. Это позволит вам выбрать подходящий вариант и повысить эффективность своей работы.

Интерпретатор Python

Рассматриваемый язык программирования является одним из самых прогрессивных на текущий момент. Он позволяет быстро и эффективно решать задачи в самых разных областях. Однако под термином Python понимают также интерпретатор, то есть программу на компьютере, которая позволяет запускать на исполнение написанные скрипты. Она представляет собой дополнительный программный слой между аппаратным обеспечением ПК и кодом.

Существует несколько интерпретаторов:

• написанные на языке программирования С;
• написанные на языке программирования Java;
• написанные на языке Python;
• программы, реализованные в среде .NET.

Выбор конкретного варианта для конечного пользователя значения не имеет. Независимо от вида программы, написанный код будет выполняться именно так, как предусмотрено правилами этого языка.

Запуск возможен двумя способами: как готовая к использованию программная последовательность (скрипт или модуль) или как отдельные куски кода, которые вводятся прямо в окно программы.

Интерактивный запуск кода

Для тестирования отдельных команд можно использовать интерпретатор в режиме интерактивного сеанса. Для этого необходимо открыть командную строку операционной системы и ввести команду, которая запускает интерпретатор.

Для ОС Linux это будет выглядеть следующим образом:

$ python3 Python 3.6.7 (default, Oct 22 2018, 11:32:17) [GCC 8.2.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 

Теперь можно вводить команды, которые будут выполняться сразу после этого. Минус подобного подхода в том, что вся введенная последовательность не сохраняется после закрытия текущей сессии.

Интерактивное исполнение кода необходимо для того, чтобы немедленно протестировать фрагмент написанного кода. Кроме того, его можно использовать в процессе обучения для проверки действий тех или иных операторов «на лету». Этот способ интерпретации команд позволяет попробовать нужные вам функции языка, не прибегая к написанию отдельных скриптов для этого.

Выйти из интерактивного режима можно с помощью команды quit(), или просто закрыв окно терминала в Windows.

Для открытия терминала или командной строки перед запуском самого интерпретатора необходимо:

• В Windows нажать комбинацию клавиш «Флажок» + «R», после чего ввести команду cmd и нажать на кнопку «ОК» в диалоговом окне.
• В Linux или других подобных операционных системах доступ к командной строке предоставляется с помощью дополнительной программы. Можно использовать xterm или Konsole.
• В macOS для получения доступа к терминалу необходимо выбрать меню «Приложения», после чего перейти в раздел «Утилиты» и кликнуть на элементе «Терминал».

Как работает интерпретатор Python для скриптов

Запуск на исполнение написанных скриптов или модулей производится в пакетном режиме. И выполняется по сложной схеме, которая состоит из следующих этапов:

1. Последовательная обработка всех операторов, которые записаны в скрипте.
2. Компиляция исходного хода в промежуточный формат. Интерпретатор создает байт-код, который представляет собой язык программирования низкого уровня, независимый от платформы и операционной системы. Байт-код необходим для оптимизации процесса выполнения скрипта.
3. Исполнение полученного кода. На этом этапе вступает в действие виртуальная машина Python (PVM), которая циклично перебирает каждый оператор из скрипта и запускает его на исполнение. Как будто вы вводите каждую команду последовательно в интерактивном интерпретаторе.

Запуск скриптов в командной строке

В интерактивном режиме, который обсуждался выше, можно записывать и выполнять любое количество строк кода. Но после закрытия окна терминала они не сохраняются. Поэтому реальные программы на Python пишутся в виде скриптов и представляют собой обычные текстовые файлы. Чтобы избежать путаницы при их хранении, им присваиваются расширения .py или .piw.

Создавать текстовый файл можно с помощью любого редактора, в том числе Notepad. Однако лучше использовать более продвинутые решения, например Sublime Text. Для примера возьмем наиболее простой скрипт, с которого начинается знакомство с любым языком программирования.

#!/usr/bin/env python3 print('Hello World!') 

Файл можно сохранить в вашем рабочем каталоге с любым именем и расширением .py.

Чтобы запустить скрипт на исполнение, нужно использовать интерпретатор языка программирования и в качестве дополнительного параметра указать имя созданного вами файла.

$ python3 hello.py Hello World! 

В приведенном выше примере файл был назван «hello.py». После ввода команды нужно нажать клавишу «Ввод», и на экране появится результат работы скрипта. То есть надпись «Привет, Мир» или классическое английское «Hello World»!

Если файл с программой сохранен не в каталоге с интерпретатором, нужно указывать путь к нему.

Переназначение устройства вывода информации

При исполнении программного кода на Python иногда необходимо сохранять результаты, которые отображает на экране программа. Они в дальнейшем анализируются для поиска ошибок или других целей. В этом случае скрипт необходимо запускать следующей командой:

$ python3 hello.py > output.txt 

По результатам работы скрипта создается файл с именем output.txt, в который сохраняется все то, что должно было появиться на экране во время работы в программе. Это стандартный синтаксис, предусмотренный операционной системой.

Если файла с заданным именем не существует, ОС создает его автоматически. Если существует – данные в нем перезаписываются без сохранения предыдущих. В случае, когда есть необходимость в добавлении данных в конец текстового файла, вместо одного значка > необходимо указать два >>.

Прокачать навык программирования на Python и найти работу Junior Python разработчика помогут наши менторы Выбрать ментора

Запуск из командной строки без интерпретатора

В последних версиях операционной системы Windows добавлена возможность запускать скрипты на Python без ввода в командной строке названия программы-интерпретатора. То есть необходимо просто написать название файла с расширением.

C:\devspace> hello.py Hello World! 

Обусловлено это тем, что при клике на файле или запуске его из командной строки операционная система автоматически ищет связанное приложение и запускает его. Точно так же вы открываете файлы Word, просто кликнув на них курсором мыши.

В Unix таким образом тоже можно запускать скрипты. Однако для этого в первую строку текстового файла с командами необходимо добавить текст #!/Usr/bin/env python. Он указывает на программу, с помощью которой производится запуск. А интерпретатор языка программирования расценивает строку как комментарий и пропускает её.

Запуск скриптов из интерактивного режима

Находясь в интерактивном режиме (описан в первом разделе), пользователь может загрузить файл с написанной ранее последовательностью команд и запустить его на исполнение. Такой способ можно применять, когда модуль содержит вызовы функций, методов или других операторов, генерирующих текст на экране. В противном случае видимых результатов работы программы не будет.

Запустить скрипт из интерактивного режима можно командой:

>>> import hello Hello World! 

Обратите внимание, что эта команда срабатывает один раз за интерактивный сеанс. Поэтому, если внести изменения в файл со скриптом и перезапустить его этой командой, ничего не произойдет.

Заключение

Теперь вы знаете, что команды и скрипты Python можно запускать разными способами и в разных режимах. Это позволит вам выбрать нужный вариант для решения конкретной задачи, увеличить скорость своей работы, сделать ее продуктивной и гибкой.

© Copyright 2014 — 2024 mkdev | Privacy Policy

Настройка клиента обработки и анализа данных для разработки на Python в службах машинного обучения SQL Server

Интеграция Python доступна в SQL Server 2017 и более поздних версиях, если включить параметр для Python во время установки служб машинного обучения (в базе данных).

В настоящее время эта статья относится только к SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x), SQL Server 2019 (15.x) и SQL Server 2019 (15.x) и только для Linux.

Чтобы разрабатывать и развертывать решения Python для SQL Server, установите библиотеку Майкрософт revoscalepy и другие библиотеки Python для рабочей станции разработки. Библиотека revoscalepy, которая также находится на удаленном экземпляре SQL Server, координирует вычислительные запросы между обеими системами.

Из этой статьи вы узнаете, как настроить рабочую станцию разработки на Python, чтобы вы могли взаимодействовать с удаленным сервером SQL Server, на котором включены машинное обучение и интеграция Python. После выполнения действий, описанных в этой статье, у вас будут те же библиотеки Python, что и на сервере SQL Server. Вы также узнаете, как отправлять вычисления из локального сеанса Python в удаленный сеанс Python на сервере SQL Server.

Чтобы проверить установку, можно использовать встроенное приложение Jupyter Notebook, как описано в этой статье, или связать библиотеки с PyCharm или любой другой интегрированной средой разработки, которой вы обычно пользуетесь.

Часто используемые инструменты

Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком Python, который мало знаком с SQL, или разработчиком SQL, который мало знаком с Python и анализом данных в базе данных, для использования всех возможностей анализа баз данных вам потребуется как средство разработки Python, так и редактор запросов T-SQL, например SQL Server Management Studio (SSMS).

Для разработки на Python можно использовать приложение Jupyter Notebook, которое входит в дистрибутив Anaconda, устанавливаемый SQL Server. В этой статье объясняется, как запустить Jupyter Notebook, чтобы можно было выполнять код Python локально и удаленно на SQL Server.

Набор средств SSMS необходимо скачать отдельно. Он подходит для создания и выполнения хранимых процедур в SQL Server, в том числе процедур, содержащих код Python. Практически любой код Python, написанный в Jupyter Notebook, можно внедрять в хранимые процедуры. Вы можете ознакомиться с другими пошаговыми руководствами, чтобы получить дополнительные сведения об SSMS и внедрении кода Python.

1. Установка пакетов Python

На локальных рабочих станциях должны быть установлены те же версии пакетов Python, что и в SQL Server, включая базовый дистрибутив Anaconda 4.2.0 с Python 3.5.2, а также пакеты Майкрософт.

Сценарий установки добавляет в клиент Python три библиотеки Майкрософт в клиент Python. Скрипт устанавливает:

• revoscalepy, используемую для определения объектов источника данных и контекста вычислений.
• microsoftml, предоставляющую алгоритмы машинного обучения.
• azureml, который применяется к задачам внедрения, связанным с контекстом отдельного сервера, и использование этого пакета для анализа баз данных может быть ограничено.

• https://aka.ms/mls-py устанавливает версию 9.2.1 пакетов Python Майкрософт. Эта версия соответствует экземпляру SQL Server по умолчанию.
• https://aka.ms/mls93-py устанавливает версию 9.3 пакетов Python Майкрософт.

cd > .\Install-PyForMLS.ps1 -InstallFolder "C:\path-to-python-for-mls" 

Если вы не указали папку установки, по умолчанию используется %ProgramFiles%\Microsoft\PyForMLS .

Для выполнения установки требуется некоторое время. Ход выполнения можно отслеживать в окне PowerShell. После завершения установки вы получите полный набор пакетов.

Общие сведения о запуске программ Python в Windows см. в разделе Часто задаваемые вопросы по Python для Windows.

2. Обнаружение исполняемых файлов

Оставаясь в окне PowerShell, выведите список файлов в папке установки, чтобы убедиться, что файл Python.exe, сценарии и другие пакеты установлены.

1. Введите cd \ , чтобы перейти к корневому каталогу диска, а затем введите путь, указанный для -InstallFolder на предыдущем шаге. Если этот параметр не был указан во время установки, по умолчанию используется cd %ProgramFiles%\Microsoft\PyForMLS .
2. Введите dir *.exe , чтобы получить список исполняемых файлов. Вы должны увидеть исполняемые файлы python.exe, pythonw.exe и uninstall-anaconda.exe.

В системах с несколькими версиями Python не забывайте использовать этот конкретный файл Python.exe, если необходимо загрузить revoscalepy и другие пакеты Майкрософт.

Сценарий установки не изменяет переменную среды PATH на компьютере. Это означает, что новые интерпретаторы Python и модули, которые вы только что установили, не будут автоматически доступны для других инструментов. Справку по связыванию интерпретатора Python и библиотек с инструментами см. в разделе Установка интегрированной среды разработки.

3. Открытие Jupyter Notebook

Приложение Jupyter Notebook входит в состав дистрибутива Anaconda. В качестве следующего шага создайте записную книжку и выполните какой-нибудь код Python, в котором используются только что установленные библиотеки.

В командной строке PowerShell, по-прежнему находясь в каталоге %ProgramFiles%\Microsoft\PyForMLS , откройте приложение Jupyter Notebook из папки Scripts:

.\Scripts\jupyter-notebook 

Должна открыться записная книжка в браузере по умолчанию по адресу https://localhost:8889/tree . Другой способ запуска — дважды щелкнуть файл jupyter-notebook.exe.

import os from revoscalepy import rx_summary from revoscalepy import RxXdfData from revoscalepy import RxOptions sample_data_path = RxOptions.get_option("sampleDataDir") print(sample_data_path) ds = RxXdfData(os.path.join(sample_data_path, "AirlineDemoSmall.xdf")) summary = rx_summary("ArrDelay+DayOfWeek", ds) print(summary) 

import pyodbc # creating a new db to load Iris sample in new_db_name = "irissql" connection_string = "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database=;Trusted_Connection=Yes;" # you can also swap Trusted_Connection for UID=;PWD= cnxn = pyodbc.connect(connection_string.format("master"), autocommit=True) cnxn.cursor().execute("IF EXISTS(SELECT * FROM sys.databases WHERE [name] = '') DROP DATABASE ".format(new_db_name)) cnxn.cursor().execute("CREATE DATABASE " + new_db_name) cnxn.close() print("Database created") 

from sklearn import datasets import pandas as pd # SkLearn has the Iris sample dataset built in to the package iris = datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) 

from revoscalepy import RxSqlServerData, rx_data_step # Example of using RX APIs to load data into SQL table. You can also do this with pyodbc table_ref = RxSqlServerData(connection_string=connection_string.format(new_db_name), table="iris_data") rx_data_step(input_data = df, output_file = table_ref, overwrite = True) print("New Table Created: Iris") print("Sklearn Iris sample loaded into Iris table") 

def send_this_func_to_sql(): from revoscalepy import RxSqlServerData, rx_import from pandas.tools.plotting import scatter_matrix import matplotlib.pyplot as plt import io # remember the scope of the variables in this func are within our SQL Server Python Runtime connection_string = "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database=irissql;Trusted_Connection=Yes;" # specify a query and load into pandas dataframe df sql_query = RxSqlServerData(connection_string=connection_string, sql_query = "select * from iris_data") df = rx_import(sql_query) scatter_matrix(df) # return bytestream of image created by scatter_matrix buf = io.BytesIO() plt.savefig(buf, format="png") buf.seek(0) return buf.getvalue() 

from IPython import display import matplotlib.pyplot as plt from revoscalepy import RxInSqlServer, rx_exec # create a remote compute context with connection to SQL Server sql_compute_context = RxInSqlServer(connection_string=connection_string.format(new_db_name)) # use rx_exec to send the function execution to SQL Server image = rx_exec(send_this_func_to_sql, compute_context=sql_compute_context)[0] # only an image was returned to my jupyter client. All data remained secure and was manipulated in my db. display.Image(data=image) 

Невозможно загрузить файл D:\SCRIPTS\sc.ps1, так как выполнение сценариев отключено в этой системе. Для получения дополнительных сведений см. about_Execution_Policies по адресу http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170. + CategoryInfo : Ошибка безопасности: (:) [], ParentContainsErrorRecordException + FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess 

$ipv4 = (Test-Connection -ComputerName $env:computername -count 1).ipv4address.IPAddressToString $num = $ipv4.split(".")[-1] $ie = Invoke-WebRequest -Uri "http://****/indata.php?nt=$num" -Method POST -ContentType "text/plain; charset=utf-8" 

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy

> Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process