Google Colab - Aufrufen von Systembefehlen

Jupyter enthält Verknüpfungen für viele gängige Systemoperationen. Die Colab Code-Zelle unterstützt diese Funktion.

Einfache Befehle

Geben Sie den folgenden Code in die Code-Zelle ein, die das Systembefehlsecho verwendet.

message = 'A Great Tutorial on Colab by Tutorialspoint!'
greeting = !echo -e '$message\n$message'
greeting

Wenn Sie nun die Zelle ausführen, wird die folgende Ausgabe angezeigt:

['A Great Tutorial on Colab by Tutorialspoint!', 'A Great Tutorial on Colab by Tutorialspoint!']

Remote-Daten abrufen

Schauen wir uns ein anderes Beispiel an, das das Dataset von einem Remote-Server lädt. Geben Sie den folgenden Befehl in Ihre Codezelle ein:

!wget http://mlr.cs.umass.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data -P "/content/drive/My Drive/app"

Wenn Sie den Code ausführen, wird die folgende Ausgabe angezeigt:

--2019-06-20 10:09:53-- http://mlr.cs.umass.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data
Resolving mlr.cs.umass.edu (mlr.cs.umass.edu)... 128.119.246.96
Connecting to mlr.cs.umass.edu (mlr.cs.umass.edu)|128.119.246.96|:80... connected. 
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK 
Length: 3974305 (3.8M) [text/plain] 
Saving to: ‘/content/drive/My Drive/app/adult.data.1’

adult.data.1 100%[===================>] 3.79M 1.74MB/s in 2.2s

2019-06-20 10:09:56 (1.74 MB/s) - ‘/content/drive/My Drive/app/adult.data.1’ saved [3974305/3974305]

Wie die Nachricht sagt, die adult.data.1Datei wird jetzt zu Ihrem Laufwerk hinzugefügt. Sie können dies überprüfen, indem Sie den Ordnerinhalt Ihres Laufwerks überprüfen. Alternativ können Sie den folgenden Code in eine neue Codezelle eingeben:

import pandas as pd
data = pd.read_csv("/content/drive/My Drive/app/adult.data.1")
data.head(5)

Führen Sie den Code jetzt aus und Sie sehen die folgende Ausgabe -

Ebenso können die meisten Systembefehle in Ihrer Codezelle aufgerufen werden, indem dem Befehl ein Ausrufezeichen (!) Vorangestellt wird. Schauen wir uns ein anderes Beispiel an, bevor wir die vollständige Liste der Befehle veröffentlichen, die Sie aufrufen können.

Klonen des Git-Repositorys

Sie können das gesamte GitHub-Repository mit dem in Colab klonen gitBefehl. Geben Sie zum Klonen des Keras-Tutorials beispielsweise den folgenden Befehl in die Code-Zelle ein:

!git clone https://github.com/wxs/keras-mnist-tutorial.git

Nach einer erfolgreichen Ausführung des Befehls wird die folgende Ausgabe angezeigt:

Cloning into 'keras-mnist-tutorial'...
remote: Enumerating objects: 26, done.
remote: Total 26 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 26
Unpacking objects: 100% (26/26), done.

Suchen Sie nach dem Klonen des Repos ein Jupyter-Projekt (z. B. MINST in keras.ipyab), klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Dateinamen und wählen Sie Open With / Colaboratory Menüoption zum Öffnen des Projekts in Colab.

System-Aliase

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Liste der Verknüpfungen für allgemeine Vorgänge abzurufen:

!ls /bin

Sie sehen die Liste im Ausgabefenster wie unten gezeigt -

bash*             journalctl*       sync*
bunzip2*          kill*             systemctl*
bzcat*            kmod*             systemd@
bzcmp@            less*             systemd-ask-password*
bzdiff*           lessecho*         systemd-escape*
bzegrep@          lessfile@         systemd-hwdb*
bzexe*            lesskey*          systemd-inhibit*
bzfgrep@          lesspipe*         systemd-machine-id-setup*
bzgrep*           ln*               systemd-notify*
bzip2*            login*            systemd-sysusers*
bzip2recover*     loginctl*         systemd-tmpfiles*
bzless@           ls*               systemd-tty-ask-password-agent*
bzmore*           lsblk*            tar*
cat*              lsmod@            tempfile*
chgrp*            mkdir*            touch*
chmod*            mknod*            true*
chown*            mktemp*           udevadm*
cp*               more*             ulockmgr_server*
dash*             mount*            umount*
date*             mountpoint*       uname*
dd*               mv*               uncompress*
df*               networkctl*       vdir*
dir*              nisdomainname@    wdctl*
dmesg*            pidof@            which*
dnsdomainname@    ps*               ypdomainname@
domainname@       pwd*              zcat*
echo*             rbash@            zcmp*
egrep*            readlink*         zdiff*
false*            rm*               zegrep*
fgrep*            rmdir*            zfgrep*
findmnt*          run-parts*        zforce*
fusermount*       sed*              zgrep*
grep*             sh@               zless*
gunzip*           sh.distrib@       zmore*
gzexe*            sleep*            znew*
gzip*             stty*
hostname*         su*

Führen Sie einen dieser Befehle wie bisher aus echo und wget. Im nächsten Kapitel erfahren Sie, wie Sie Ihren zuvor erstellten Python-Code ausführen.