Dies ist mein persönlicher Schummelzettel für Python 3 unter Linux. Andere Plattformen wurden nicht getestet.
# Python-Skript ausführen
python3 <PYTHON.PY-DATEI>
# Einzeiler ausführen, zum Beispiel NumPy
python3 -c "import numpy as np; print(np.__version__)"
# Modul-Aufruf (zum Beispiel pip)
python3 -m pip list# pip installieren
sudo apt install python3-pip
# pip selbst aktualisieren
python3 -m pip install --upgrade pip
# oder einfacher:
pip install --upgrade pip
# Paket installieren
pip install <PAKET>
# Alle Pakete aus requirements.txt installieren
pip install -r requirements.txt
# Installierte Pakete anzeigen
pip list
# Paket aktualisieren (zum Beispiel NumPy)
pip install --upgrade numpy
# Paket deinstallieren
pip uninstall <PAKET>
# Unbenötigte Abhängigkeiten entfernen:
# Mittels
# pip uninstall <PAKET>
# werden Pakete, welche nur wegen Abhängigkeit installiert wurden,
# NICHT mitentfernt.
# Verwende daher pip-autoremove:
pip install pip-autoremove
pip-autoremove <PAKET>
# pip Cache leeren
pip cache purge
# Installation eines Pakets in einen Ordner,
# wobei Abhängigkeiten aufgelöst werden.
# Die installierten Pakete landen nicht im Standard-Python-Pfad site-packages
# und stören daher die Standard-Python-Umgebung nicht.
pip install -t <ORDNER> <PAKETE>
# Das Python‑Projekt im aktuellen Verzeichnis (der Punkt .)
# im Entwickler‑Modus installieren.
# Voraussetzung: setup.py oder pyproject.toml
pip install -e .
# Umgebungsvariable setzen, damit meinOrdner für Python verfügbar ist:
export PYTHONPATH="$HOME/meinOrdner:$PYTHONPATH"
# Sauberer mit Bash-Parameterexpansion
# (Hänge :$PYTHONPATH nur an, wenn PYTHONPATH bereits existiert.):
export PYTHONPATH="$HOME/meinOrdner${PYTHONPATH:+:$PYTHONPATH}"# Virtuelle Umgebung erzeugen
python3 -m venv /path/to/directory
# Aktivieren
source /path/to/directory/bin/activate
# Pakete installieren in virtueller Umgebung mittels:
pip install <PAKETE>
# Deaktivieren
deactivateWebsite: Jupyter
# Jupyter Notebook installieren/aktualisieren
pip install --upgrade notebook
# Notebook starten
jupyter notebook
# JupyterLab installieren/aktualisieren
pip install --upgrade jupyterlab
# JupyterLab starten
jupyter labUm von einem Rechner A per SSH auf JupyterLab auf einem Rechner B zuzugreifen, verwendet man SSH-Port-Forwarding (Tunneling):
# Auf Rechner B
jupyter lab --no-browser --port=8888Ausgabe enthält Zeile mit Token: http://localhost:8888/lab?token=abc123...
# Auf Rechner A (SSH-Port-Forwarding)
ssh -N -L 8888:localhost:8888 benutzername@IP_VON_RECHNER_BAuf Rechner A:
- im Browser öffnen: http://localhost:8888
- Token von oben eingeben oder man kopiert gleich obigen Link inkl. Token.
Website: PyTorch
# Installation inklusive CUDA
pip install torch torchvision torchaudio
# Installation für der CPU-Version, siehe
# https://pytorch.org/get-started/locally/ :
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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