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  • 一、前言现在自己的电脑真的不够了,有的时候跑确实慢,一种是计算量大,另一种就是要不断请求别的web端,所以个人电脑,比如我是笔记本就更难受了,再来做AI用服务器再正常不过了,但是怎么非常简单的移植到...

    一、前言

    现在自己的电脑真的不够用了,有的时候跑确实慢,一种是计算量大,另一种就是要不断请求别的web端,所以个人电脑,比如我是笔记本就更难受了,再来做AI用服务器再正常不过了,但是怎么非常简单的移植到服务器并完全托管使用是个操作,近来我做了一些金融量化的东西,用到了服务器跑,在这里稍微做个小笔记把,方便大家也用。

    二、首先我需要买个服务器

    我用的是阿里云的服务器,因为还是学生,就没买太贵的,没买ECS,买的轻量级服务器,比较合算一些。 https://www.aliyun.com 登陆,我用的是支付宝登陆,如果您也是学生,建议来个学生认证,便宜很多,最便宜10元一个月,但是性能太低了。如果你很有钱,并且要求性能很高还是用ECS把

    购买的时候其他的按照个人需要来买即可,但对于镜像,我个人喜欢用linux

    所以选择Ubuntu16.04镜像。

    三、linux服务器配置python3环境

    正常来讲linux环境本来有原生的python2.7环境,这里我们利用以下命令来配置python3.6的环境 打开自己买的服务器的管理台,打开远程的terminal,和自己linux下运用一回事。

    执行以下linux命令配置python3.6环境。

    """下面命令中会出现Y/N的选择,要打Y回车,要切记大写Y而不是小写y"""

    sudo su root

    sudo apt-get update 更新源

    sudo apt-get install software-properties-common

    sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6

    """执行上面这句可能显示以下内容A plain backport of *just* Python 3.6. System extensions/Python libraries may or may not work.Don't remove Python 3.5 from your system - it will break.More info: https://launchpad.net/~jonathonf/+archive/ubuntu/python-3.6Press [ENTER] to continue or ctrl-c to cancel adding it按Enter即可,然后继续执行下面的命令即可"""

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install python3.6

    cd /usr/bin

    ls | grep python

    sudo rm -rf python

    sudo ln -s python3.6 python 重新建软连接

    sudo apt-get install python3-pip

    pip --version

    sudo python pip install --upgrade pip 更新pip

    pip --version

    python3和pip全部安装成功。

    四、把python3项目上传到linux的云服务器的/home中

    需要输入以上四项。 点击服务器详情

    根据服务器详情可以看到IP地址(共),点击重置密码,可以看到用户名,一般来说是root,密码如果没有重置过,那就重新配置密码即可,一般来说端口为22即可。

    连接服务器,此时连接成功,可以看到服务器的根目录文件夹,和本地磁盘文件等。 找到python3工程的文件夹,和服务器根目录下的/home目录,如下

    右键点test文件夹,并点击上传,等一会就发现/home下有这个python3工程文件夹了

    五、执行python程序

    在这里可以想像为你其实就是把一台电脑中的一个工程文件夹上传到另一个linux环境下的电脑中而已,并且这个电脑linux环境已经配置好python3语言环境,所以对于执行.py文件只需要python xxx.py即可,其实和再自己电脑上执行的方式是一样的。 所以接下来就是再一次接入远程的terminal

    cd /home

    cd test

    python xxx.py #执行程序

    如果想不断地迭代程序,重新运行,那就重新运用上传软件上传修改好的程序替代之前的程序,重新运行python xx.py文件即可。

    六、托管执行python程序

    当然有的时候你不会想一直把服务器开着,看着他执行的,所以对于后台托管执行程序,可以把服务器页面直接关掉,只要服务器自己不崩溃,程序就可以一直自己运行,命令如下

    nohup python xxx.py

    这个方式会在admin的根目录下生成一个程序输出记录文件,如下

    如果程序自己出错,或者你又想看长期以来程序输出的值,直接查看nohup.out即可 我一般喜欢以下方式来看

    vim nohup.out

    #如果看好了退出 需要输入 :q (vim用法可自行查阅)

    七,总结

    以上就是这个博客的总结,如果您和我一样想自己远程等待程序的失败或者崩溃的话,可以参考我另一篇文章,在程序中设定一个异常处理,运用python3的邮件工程给自己发邮件管理和监测

    如果您觉得写的好,来个赞把,谢谢

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  • 服务器python程序

    2019-12-25 18:48:06
    服务器python程序 使用笔记, 在ubuntu中安装python虚拟环境过程过程及心得 开始什么也不懂,一点点踩坑 首先服务器已联网(刚开始不懂,直接,坑了好久) 1,首先下载anaconda的linux版本,我使用的是Anaconda3...

    服务器跑python程序 使用笔记,
    在ubuntu中安装python虚拟环境过程过程及心得
    开始什么也不懂,一点点踩坑
    首先服务器已联网(刚开始不懂,直接用,坑了好久)
    1,首先下载anaconda的linux版本,我使用的是Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
    2,在用户目录下运行命令:
    bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
    根据提示选择yes 同意license。。。直到完成。
    3,创建虚拟环境:我用的python3.5版如下,此环境会在./anaconda3/envs下找到
    conda install -n py35 python=3.5
    4,激活虚拟环境source activate py35
    5,在虚拟环境下安装需要的包
    conda install -n py35 tensorflow
    或者
    pip install numpy
    更换镜像源:
    找到./pip/pip.ini文件,将内容修改为:
    [global]
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    [install]
    trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    还有其他国内镜像源,自行百度。
    https://pypi.douban.com/simple/
    addaddaddaddaddaddaddaddaddaddaddaddaddaddaddadda
    1,终止程序是一定要使用Ctrl+C,这样既终止程序又终止进程。
    不要使用CTRL+Z。
    2,使用tensorflow-GPU最好使用conda install 包 安装。
    pip安装的需要额外手动装一下其他的包。
    之后就可以使用了
    进入服务器之后,可以创建会话,这样退出后,当前程序还存在,详情请看下一个文章screen操作说明点一点这里

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  • 使用SSH连接服务器后,使用如下命令即可: ... #使用python3运行程序 使用完nohup后,千万不能直接关闭SSH,要使用exit退出shell。 再外网访问一下flask,发现没有问题了!可以后台启动了! ...

    使用SSH连接服务器后,使用如下命令即可:

    nohup python xxxxx.py &
    nohup python3 xxxxx.py &  #使用python3运行程序
    

    使用完nohup后,千万不能直接关闭SSH,要使用exit退出shell。

    再用外网访问一下flask,发现没有问题了!可以后台启动了!

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  • 先看效果执行前内存 CPU 执行后内存 CPU 代码实现环境说明:代码使用Python3实现#! /user/bin/env python#-*- encoding: utf-8 -*-importsysimportreimporttimefrom multiprocessing importProc...

    背景

    提出两个需求

    占满系统CPU

    占用大内存

    通过上网查资料,做实验使用Python实现了上述两个需求。

    先看效果

    执行前

    内存

    CPU

    执行后

    内存

    CPU

    代码实现

    环境说明:代码使用Python3实现

    #! /user/bin/env python#-*- encoding: utf-8 -*-

    importsysimportreimporttimefrom multiprocessing importProcess,cpu_countdefprint_help():print('Usage:')print('python test_mem.py m 1GB')print('python test_mem.py c 1')print('python test_mem.py mc 1GB 2')#实现占用内存

    defmem():

    pattern= re.compile('^(\d*)([M|G]B)$')

    size= sys.argv[2].upper()

    match=pattern.match(size)ifmatch:

    num= int(match.group(1))

    unit= match.group(2)if unit == 'MB':

    s= ' ' * (num * 1024 * 1024)else:

    s= ' ' * (num * 1024 * 1024 * 1024)

    time.sleep(24 * 3600)else:print("bad args.....")

    print_help()#cpu满载

    defdeadloop():whileTrue:pass

    #根据传参来指定占满几个核

    defcpu():

    arg= sys.argv[2] if len(sys.argv) == 3 else sys.argv[3]

    cpu_num=cpu_count()

    cores=int(arg)if notisinstance(cores,int):print("bad args not int")return

    if cores >cpu_num:print("Invalid CPU Num(cpu_count="+str(cpu_num)+")")return

    if cores is None or cores <1:

    cores= 1

    for i inrange(cores):

    Process(target=deadloop).start()defmem_cpu():

    Process(target=mem).start()

    Process(target=cpu).start()if __name__ == "__main__":if len(sys.argv) >= 3:

    switcher={'m': mem,'c': cpu,'mc': mem_cpu

    }

    switcher.get(sys.argv[1], mem)()else:

    print_help()

    使用命令

    //指定Mem占用,使用time.sleep()硬代码1天时间

    python3 test_mem.py m 1GB

    //CPU满载

    python3 test_mem.py c 2

    //CPU 2核满载,并且指定Mem占用2GB

    python3 test_mem.py mc 2GB 2

    Linux命令查看

    //查看内存 $ free -h //查看CPU,每秒采集一次,共5次 $ sar -u 1 5

    ————————————————

    版权声明:本文为CSDN博主「yuexue0」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

    原文链接:https://blog.csdn.net/yuexue0/article/details/86564253

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