


Maîtriser l'exécution de scripts Python : un guide complet
Découvrez les bases et les techniques avancées d'exécution de scripts Python dans tous les environnements. Améliorez l'efficacité et évitez les erreurs courantes.
Présentation :
L'exécution de scripts Python est utilisée pour exécuter du code Python afin d'effectuer des tâches, d'automatiser des flux de travail ou de créer des applications. Python, étant l'un des langages les plus populaires, offre plusieurs façons d'exécuter des scripts dans différents environnements et sur diverses plates-formes.
L'article suivant vous expliquera en détail les méthodes de base d'exécution de scripts Python jusqu'aux techniques avancées, à la fois pour la compréhension d'un débutant et pour l'amélioration pour un développeur expérimenté.
Qu'est-ce que l'exécution de scripts Python ?
L'exécution de scripts Python fait référence au processus d'exécution de programmes Python, généralement appelés scripts, à l'aide de l'interpréteur Python. Un script Python porte généralement une extension .py, bien qu'il puisse y avoir d'autres extensions utilisées pour les fichiers Python.
Comment fonctionnent les scripts Python
Lorsque vous exécutez un programme Python, l'interpréteur lit le script une ligne à la fois puis le traduit en code machine. Le système d'exploitation implémente le code machine.
Conditions préalables pour exécuter des scripts Python
Pour exécuter un script Python, assurez-vous que :
Python a été installé sur votre système. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Python.
Vous disposez d'un éditeur de texte ou d'un IDE dans lequel vous écrivez votre script.
Les variables d'environnement Python sont correctement définies dans votre système d'exploitation.
Le code Python peut être compilé à l'aide de compilateurs en ligne similaires au Compilateur en ligne Python.
Quelques façons d'exécuter des scripts Python
Ici, il existe plusieurs façons d'exécuter des scripts Python :
Utilisation d'un environnement de développement intégré, IDE : certains des IDE les plus utilisés comme PyCharm, VS Code et Jupyter Notebook facilitent l'exécution des scripts.
Ligne de commande : en plus de cela, c'est l'un des moyens les plus flexibles et les plus rapides d'exécuter des scripts basés sur la ligne de commande.
Planification avec les planificateurs de tâches : on peut exécuter automatiquement des scripts Python à une heure spécifiée avec des outils comme cron sous Linux et le planificateur de tâches sous Windows.
Exécuter des scripts Python dans différents environnements
Les scripts Python peuvent être exécutés sur de nombreux environnements tels que :
Machines locales : l'exécution de scripts localement est l'un des moyens les plus courants de développer et de tester.
Plateformes cloud : Python fonctionne avec différents environnements cloud tels qu'AWS Lambda, Google Cloud Functions et Azure.
Conteneurs : les scripts Python peuvent être conteneurisés à l'aide d'utilitaires tels que Docker, puis exécutés.
Exécuter des scripts Python sur une machine locale
Sur une machine locale, vous avez la liberté d'exécuter des scripts Python directement via la ligne de commande ou un environnement de développement intégré.
Pour Windows : ouvrez l'invite de commande et exécutez python script.py.
Pour macOS/Linux : La même chose se fait dans le terminal. Dans chaque cas, assurez-vous que les chemins et les autorisations des fichiers sont correctement définis afin que vous n'ayez aucun problème à exécuter les scripts.
Scripts Python exécutés sur des serveurs distants
C'est en fait assez courant dans un environnement de production, où vous utilisez SSH pour vous connecter à un serveur distant et exécuter votre script à distance. Cependant, il existe des outils comme Ansible ou Fabric, qui vous permettraient de faire cela pour un nombre arbitraire de serveurs, ce qui automatise la procédure.
Exécuter Python à l'aide d'IDE
IDE signifie Integrated Development Environment, une application utilisée pour développer des logiciels. Des IDE aussi populaires que PyCharm et VS Code facilitent grandement l'exécution de scripts Python grâce à leurs fonctionnalités intégrées, telles que :
Débogueurs
Mise en évidence de la syntaxe Environnements virtuels Exécution facile des scripts Utilisation de CLI pour l'exécution de scripts Python Les utilisateurs qui préfèrent travailler à partir de la ligne de commande peuvent exécuter des scripts Python avec la commande suivante : python filename.py Comme déjà dit, l'interface de ligne de commande est utile lorsque vous travaillez sur des systèmes sans tête ou que vous automatisez des scripts de manière non interactive.
Automatisation de l'exécution des scripts Python De nombreuses activités répétitives sont mieux automatisées pour gagner beaucoup de temps. Voici quelques-unes des façons dont vous pouvez automatiser :
Tâches Cron (Linux/MacOS) : peuvent être utilisées pour exécuter automatiquement des scripts Python en temps opportun.
Planificateur de tâches Windows : pour les utilisateurs Windows, le Planificateur de tâches aide à exécuter des scripts Python à un certain moment.
Problèmes génériques lors de l'exécution des scripts Python
Lors de l'exécution d'un script Python, différents types d'erreurs peuvent survenir. Il peut s'agir d'une erreur de syntaxe ou d'une erreur d'exécution. Les types les plus courants sont :
Erreurs de syntaxe : cette erreur se produit lorsqu'une faute de frappe ou une syntaxe incorrecte est utilisée lors de l'écriture du code.
Erreur Module introuvable : cela se produit lorsque le script tente d'importer un module qui n'est pas installé.
Erreurs d'indentation : un autre point courant des échecs d'exécution en Python est l'utilisation incorrecte de l'indentation pour les blocs de code.
Meilleures pratiques pour une exécution efficace des scripts Python
Alors que vous travaillez à ce que vos scripts s'exécutent efficacement :
Appliquer des environnements virtuels : vous devez isoler les dépendances du projet.
Gérer les exceptions : utilisez les blocs try-sauf pour gérer les exceptions et éviter les plantages.
Optimiser le code : vous devez écrire votre code en tenant compte des performances, ce qui est réalisable en minimisant les opérations inutiles.
Moyens avancés d'exécuter des scripts Python
De grands projets ou des projets complexes peuvent être exécutés à l'aide des techniques avancées suivantes :
Traitement parallèle : il s'agit d'un processus dans lequel des morceaux d'un script s'exécutent simultanément à l'aide de bibliothèques axées sur la gestion de plusieurs processus tels que le multitraitement ou le concurrent.futures.
Mise en cache : elle réduit le temps d'exécution en mettant en cache les résultats à l'aide d'outils comme functools.lru_cache.
Utilisation pratique de l'exécution de scripts Python dans de grands projets
Considérons un projet qui utilisait des scripts Python pour l'analyse du Big Data. Dans de tels projets, l'exécution peut impliquer :
Calcul distribué sur plusieurs machines.
Automatisation des pipelines de données à l'aide d'Apache Airflow.
Tendances futures de l'exécution de scripts Python
Le monde de l'exécution des scripts Python évolue :
Informatique sans serveur : les services de passage à l'âge adulte comme AWS Lambda vous permettront d'exécuter des scripts Python sans gestion de serveur.
Edge Computing : plus récemment, les appareils IoT peuvent exécuter des scripts Python, les exécutant ainsi en périphérie et fournissant un traitement des données en temps réel.
Conclusion
Exécuter des scripts Python OU Exécution de scripts Python est l'une des compétences de base que les développeurs doivent posséder. Si vous disposez des bons outils et techniques, l'exécution de scripts Python sera assez efficace dans divers environnements.
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L'utilisation de pandasstyling dans Jupyternotebook peut réaliser le bel affichage de DataFrame. 1. Utilisez Highlight_max et Highlight_min pour mettre en évidence la valeur maximale (vert) et la valeur minimale (rouge) de chaque colonne; 2. Ajouter la couleur d'arrière-plan du gradient (comme le blues ou les rouges) à la colonne numérique via background_gradient pour afficher visuellement la taille des données; 3. Fonction personnalisée Color_score combinée avec ApplyMap pour définir des couleurs de texte pour différents intervalles fractionnaires (≥90 vert, 80 ~ 89 orange, 60 ~ 79 rouge,

La méthode de remplissage des données Excel dans les formulaires Web à l'aide de Python est: utilisez d'abord des pandas pour lire les données Excel, puis utilisez le sélénium pour contrôler le navigateur pour remplir et soumettre automatiquement le formulaire; Les étapes spécifiques incluent l'installation de bibliothèques Pandas, OpenPyxl et Selenium, en téléchargeant le pilote de navigateur correspondant, en utilisant des pandas pour lire le nom, le courrier électronique, le téléphone et d'autres champs dans le fichier data.xlsx, le lancement du navigateur via le sélénium pour ouvrir la page Web cible, localiser les éléments de formulaire et remplir le traitement de données, en utilisant le formulaire Web pour traiter le contenu dynamique, ajouter le contenu de la charge dynamique, ajouter un traitement exception et traiter toutes les lignes de données dans une boucle.

Pour créer un environnement virtuel Python, vous pouvez utiliser le module VENV. Les étapes sont: 1. Entrez le répertoire de projet pour exécuter l'environnement Python-Mvenvenv pour créer l'environnement; 2. Utilisez SourceEnv / Bin / Activer sur Mac / Linux et Env \ Scripts \ Activate sur Windows; 3. Utilisez le package d'installation PiPinstall, PipFreeze> exigence.txt pour exporter les dépendances; 4. Veillez à éviter de soumettre l'environnement virtuel à GIT et confirmez qu'il est dans le bon environnement pendant l'installation. Les environnements virtuels peuvent isoler les dépendances du projet pour prévenir les conflits, en particulier adaptés au développement multi-projets, et les éditeurs tels que PyCharm ou VScode sont également

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Utilisez la bibliothèque Pythonschedule pour implémenter facilement les tâches de synchronisation. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinStallSchedule, puis importez les modules de planification et de temps, définissez les fonctions qui doivent être exécutées régulièrement, puis utilisez la calendrier.every () pour définir l'intervalle de temps et lier la fonction de tâche. Enfin, appelez calendrier.run_pending () et time.sleep (1) dans une boucle de temps pour exécuter en continu la tâche; Par exemple, si vous exécutez une tâche toutes les 10 secondes, vous pouvez l'écrire comme calendrier. Chaque (10) .seconds.do (travail), qui prend en charge la planification par quelques minutes, heures, jours, semaines, etc., et vous pouvez également spécifier des tâches spécifiques.

Lors du traitement de grands ensembles de données qui dépassent la mémoire dans Python, ils ne peuvent pas être chargés en RAM en même temps. Au lieu de cela, des stratégies telles que le traitement de la chasse, le stockage du disque ou le streaming doivent être adoptées; Les fichiers CSV peuvent être lus en morceaux via les paramètres ChunkSize de Pandas et le bloc traité par bloc. La daste peut être utilisée pour réaliser la parallélisation et la planification des tâches similaires à la syntaxe Pandas pour prendre en charge les opérations de données de mémoire importantes. Écrivez les fonctions du générateur pour lire les fichiers texte ligne par ligne pour réduire l'utilisation de la mémoire. Utilisez le format de stockage en colonne de parquet combiné avec Pyarrow pour lire efficacement des colonnes ou des groupes de lignes spécifiques. Utilisez Memmap de Numpy pour mapper la mémoire de grands tableaux numériques pour accéder aux fragments de données à la demande, ou stocker des données dans des données légères telles que SQLite ou DuckDB.

Le module de journalisation de Python peut écrire des journaux dans les fichiers via FileHandler. Tout d'abord, appelez le processeur et format de fichier de configuration BasicConfig, tels que la définition du niveau sur les informations, en utilisant FileHandler pour écrire app.log; Deuxièmement, ajoutez StreamHandler pour atteindre la sortie à la console en même temps; Les scénarios avancés peuvent utiliser TimeRotingFileHandler pour diviser les journaux par le temps, par exemple, définir quand = 'Midnight' pour générer de nouveaux fichiers chaque jour et conserver 7 jours de sauvegarde, et assurez-vous que le répertoire de journal existe; Il est recommandé d'utiliser GetLogger (__ Name__) pour créer des journalistes nommés et produire
