Exécuter un script depuis Jupyter pour traiter
J'ai reçu un commentaire dans l'article Dernière fois, je vais donc vous montrer comment exécuter un script depuis Jupyter. Votre art de la coquille brillera encore plus avec Jupyter. : star2:
Utilisez la magie des cellules %% script pour exécuter le script passé en argument. Par exemple, %% script python3.7 exécutera Python3.7, et %% script bash exécutera bash. Entrez le contenu du script directement dans la cellule.
J'essaierai d'exécuter bash.
%%script bash
for i in 1 2 3 ; do
echo $i
done
1
2
3
J'ai pu exécuter le bash écrit dans la cellule de Jupyter. L'avantage de l'exécution avec Jupyter est que vous pouvez traiter et visualiser les résultats.
À titre d'exemple, exécutons un script pour obtenir le nombre de processus et visualiser le résultat avec des pandas.
%%script bash --out bash_out
echo "date,procs"
for i in `seq 10` ; do
echo "`date +%Y-%m-%d-%H:%M:%S`,`ps -ef | grep -cv grep`"
sleep 5
done
Vous pouvez le stocker dans un objet Python avec le nom que vous avez passé dans l'option --out.
print(bash_out)
date,procs
2019-12-06-10:49:21,337
2019-12-06-10:49:26,340
2019-12-06-10:49:31,340
2019-12-06-10:49:36,342
2019-12-06-10:49:41,340
2019-12-06-10:49:46,341
2019-12-06-10:49:51,344
2019-12-06-10:49:56,343
2019-12-06-10:50:01,342
2019-12-06-10:50:06,341
Chargez ceci dans le DataFrame des pandas.
from io import StringIO
import pandas as pd
df = pd.read_csv(StringIO(bash_out), index_col=["date"], parse_dates=["date"])
print(df)
procs
date
2019-12-06 10:49:21 337
2019-12-06 10:49:26 340
2019-12-06 10:49:31 340
2019-12-06 10:49:36 342
2019-12-06 10:49:41 340
2019-12-06 10:49:46 341
2019-12-06 10:49:51 344
2019-12-06 10:49:56 343
2019-12-06 10:50:01 342
2019-12-06 10:50:06 341
Rendez-le visible rapidement avec la méthode plot.
%matplotlib inline
df.plot()
De cette manière, Jupyter peut exécuter des scripts arbitraires et traiter les résultats avec des objets Python. Bonne vie à Jupyter!
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