Google Colab - Gọi lệnh hệ thống
Jupyter bao gồm các phím tắt cho nhiều hoạt động chung của hệ thống. Colab Code cell hỗ trợ tính năng này.
Lệnh đơn giản
Nhập mã sau vào ô Mã sử dụng lệnh hệ thống.
message = 'A Great Tutorial on Colab by Tutorialspoint!'
greeting = !echo -e '$message\n$message'
greetingBây giờ, nếu bạn chạy ô, bạn sẽ thấy kết quả sau:
['A Great Tutorial on Colab by Tutorialspoint!', 'A Great Tutorial on Colab by Tutorialspoint!']Nhận dữ liệu từ xa
Chúng ta hãy xem xét một ví dụ khác tải tập dữ liệu từ một máy chủ từ xa. Nhập lệnh sau vào ô Mã của bạn -
!wget http://mlr.cs.umass.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data -P "/content/drive/My Drive/app"Nếu bạn chạy mã, bạn sẽ thấy kết quả sau:
--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]Như thông báo cho biết, adult.data.1tệp hiện đã được thêm vào ổ đĩa của bạn. Bạn có thể xác minh điều này bằng cách kiểm tra nội dung thư mục trong ổ đĩa của mình. Ngoài ra, hãy nhập mã sau vào ô Mã mới:
import pandas as pd
data = pd.read_csv("/content/drive/My Drive/app/adult.data.1")
data.head(5)Chạy mã ngay bây giờ và bạn sẽ thấy kết quả sau:
Tương tự như vậy, hầu hết các lệnh hệ thống có thể được gọi trong ô mã của bạn bằng cách thêm trước lệnh bằng Dấu chấm than (!). Chúng ta hãy xem xét một ví dụ khác trước khi đưa ra danh sách đầy đủ các lệnh mà bạn có thể gọi.
Nhân bản kho lưu trữ Git
Bạn có thể sao chép toàn bộ kho lưu trữ GitHub vào Colab bằng cách sử dụng gitchỉ huy. Ví dụ: để sao chép hướng dẫn keras, hãy nhập lệnh sau vào ô Mã:
!git clone https://github.com/wxs/keras-mnist-tutorial.gitSau khi chạy lệnh thành công, bạn sẽ thấy kết quả sau:
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.Khi repo được sao chép, hãy tìm một dự án Jupyter (ví dụ: MINST trong keras.ipyab) trong đó, nhấp chuột phải vào tên tệp và chọn Open With / Colaboratory menu tùy chọn để mở dự án trong Colab.
Bí danh hệ thống
Để nhận danh sách các phím tắt cho các thao tác phổ biến, hãy thực hiện lệnh sau:
!ls /binBạn sẽ thấy danh sách trong cửa sổ xuất như hình dưới đây:
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*Thực thi bất kỳ lệnh nào trong số các lệnh này như chúng tôi đã thực hiện echo và wget. Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ xem cách thực thi mã Python đã tạo trước đó của bạn.