클라우드에서 Python을 실행하는 방법
이를 위해 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 가상 머신을 생성하고 거기에서 Python 스크립트를 실행하겠습니다!
1단계: EC2 인스턴스 시작
1. AWS 콘솔에 로그인합니다.
- AWS Management Console로 이동합니다.
- EC2를 선택하세요.
2. 새 EC2 인스턴스를 시작합니다.
- 인스턴스 실행을 클릭하세요.
- Amazon 머신 이미지 선택 → Ubuntu 서버.
- 인스턴스 유형을 선택합니다(예: t2.micro(무료 등급의 경우)).
- 모든 설정을 구성합니다(기본값을 적용하거나 사용자 정의).
- 키 쌍에서 새 키 쌍을 생성하거나 기존 키 쌍을 선택합니다. .pem 파일을 다운로드하세요(나중에 액세스할 때 중요합니다!).
- 인스턴스를 시작합니다.
3. 인스턴스의 퍼블릭 DNS를 가져옵니다.
- EC2 대시보드에서 인스턴스로 이동합니다.
- 인스턴스를 선택하고 퍼블릭 DNS(IPv4) 주소를 찾습니다.
- 다음과 같아야 합니다: ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com.
2단계: EC2 인스턴스에 연결
1. 로컬 컴퓨터에서 터미널을 엽니다.
- AWS 폴더로 이동합니다.
cd C:\Users\Path\to\AWS
key.pem 파일 및 기타 관련 파일이 여기에 있어야 합니다.
2. EC2 인스턴스에 SSH로 연결:
- EC2 인스턴스의 퍼블릭 DNS 또는 IP 주소를 사용하세요.
cd C:\Users\Path\to\AWS
- 연결을 신뢰하는지 묻는 메시지가 나타나면 '예'를 입력하여 계속하세요.
3단계: 종속성 설치
1. 업데이트 패키지 목록:
- 패키지 목록이 최신 상태인지 확인하려면 다음을 실행하세요.
ssh -i key.pem ubuntu@ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com
2. EC2 인스턴스에 Python 및 Pip를 설치합니다.
- Python 3 및 필요한 패키지를 설치합니다.
sudo apt update
3. 다른 패키지 설치(선택 사항):
- 다른 패키지를 설치하거나 가상 환경을 사용하고 싶다면 지금 바로 가능합니다.
셀레늄 설치:
sudo apt install python3 python3-pip
Chromium 및 ChromeDriver 설치(Selenium용):
pip install selenium
- ChromeDriver를 전 세계적으로 액세스할 수 있도록 심볼릭 링크를 만듭니다.
sudo apt install chromium-browser sudo apt install chromedriver
4단계: 로컬 머신에서 EC2로 파일 전송
SCP를 사용하여 파일 전송:
- 로컬 컴퓨터에서 main.py 또는 코드가 있는 디렉터리로 이동합니다.
- scp(SecureCopy)를 사용하여 EC2 인스턴스에 파일을 복사합니다.
sudo ln -s /usr/lib/chromium-browser/chromedriver /usr/bin/chromedriver
- 파일이 있는 올바른 디렉토리에 있는지 확인하세요(2.1단계 참조).
5단계: EC2에서 스크립트 실행
1. EC2 인스턴스에 SSH로 연결합니다(아직 연결되지 않은 경우).
scp -i key.pem main.py ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com:/home/ubuntu/your_project/
2. 프로젝트 디렉토리로 이동합니다:
ssh -i key.pem ubuntu@ec2-XX-XX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com
3. Python 스크립트를 실행합니다.
cd /home/ubuntu/your_project
6단계: EC2 인스턴스 중지
EC2 인스턴스 사용을 마친 후에는 불필요한 비용이 청구되지 않도록 중지하세요.
- AWS에서 EC2 대시보드로 이동합니다.
- 인스턴스를 선택하세요.
- 작업 → 인스턴스 상태 → 인스턴스 종료를 클릭합니다.
위 내용은 클라우드에서 Python을 실행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
