Виртуальная машина на python

Развертывание веб-приложения Python на виртуальной машине в Azure Stack Hub

Вы можете создать виртуальную машину для размещения веб-приложения Python в Azure Stack Hub. В этой статье объясняется, как настроить сервер для размещения веб-приложения Python, которое затем будет развернуто в Azure Stack Hub.

В рамках этой статьи для запуска Flask в виртуальной среде на сервере Nginx используется Python 3.x. Используйте Ubuntu Server 18,04 LTS в Azure Stack центре Marketplace.

Создание виртуальной машины

Настройте виртуальную машину в Azure Stack Hub, следуя инструкциям из статьи о развертывании виртуальной машины Linux для размещения веб-приложения в Azure Stack Hub. Используйте Ubuntu Server 18,04 LTS в Azure Stack центре Marketplace.

В области сети виртуальных машин разрешите доступ к следующим портам:

В области Обзор выберите Настройка в разделе DNS-имя.

Установка Python

Подключитесь к виртуальной машине c помощью клиента SSH. инструкции см. в разделе Подключение через SSH свыводимыми данными.

В командной строке bash на виртуальной машине введите следующую команду:

Проверьте установку. Пока вы все еще подключены к виртуальной машине в сеансе SSH, введите следующую команду, чтобы открыть Python, и запишите номер версии. Затем введите, quit() чтобы выйти из Python repl.

Установите Nginx, упрощенную версию веб-сервера. Не прерывая подключение к виртуальной машине в сеансе SSH, введите следующую команду:

Установите Git — широко распространенную систему управления версиями и исходным кодом. Не прерывая подключение к виртуальной машине в сеансе SSH, введите следующую команду:

Развертывание и запуск приложения

Настройте репозиторий Git на виртуальной машине. Не прерывая подключение к виртуальной машине в сеансе SSH, введите следующие команды:

Перейдите на новый сервер. Вы увидите запущенное веб-приложение.

Обновление сервера

Подключитесь к своей виртуальной машине в сеансе SSH. Остановите работу сервера, нажав комбинацию клавиш CTRL+C.

Введите следующие команды:

Активируйте виртуальную среду и запустите приложение.

Источник

Создание системы формальной верификации с нуля. Часть 1: символьная виртуальная машина на PHP и Python

Формальная верификация — это проверка одной программы либо алгоритма с помощью другой.

Это один из самых мощных методов, который позволяет найти в программе все уязвимости либо же доказать, что их нет.

Более подробное описание формальной верификации можно увидеть на примере решения задачи о Волке, Козе, и капусте в моей предыдущей статье.

В этой статье я перехожу от формальной верификации задач, к программам, и опишу,
каким образом можно конвертировать их в системы формальных правил автоматически.

Для этого я написал свой аналог виртуальной машины, на символьных принципах.

Она разбирает код программы и транслирует его в систему уравнений (SMT), которую уже можно решить программным способом.

Так как информация о символьных вычислениях представлена в интернете довольно обрывочно,
я вкратце опишу что это такое.

Символьные вычисления представляют собой способ одновременного выполнения программы на широком диапазоне данных и являются главным инструментом для формальной верификации программ.

Например, мы можем задать входные условия где первый аргумент может принимать любые положительные значения, второй отрицательные, третий — ноль, а выходной аргумент, к примеру, 42.

Символьные вычисления за один запуск дадут нам ответ, возможно ли получение нами нужного результата и пример набора таких входных параметров. Либо же доказательство того, что таких параметров нет.

Более того, мы можем задать входные аргументы вообще как все возможные, и выберем только выходной, например пароль администратора.

В этом случае мы найдём все уязвимости программы или же получим доказательство того, что пароль админа в безопасности.

Можно заметить, что классическое выполнение программы с конкретными входными данными представляет собой частный случай символьного.

Поэтому моя символьная VM может работать и в режиме эмуляции стандартной виртуальной машины.

В комментариях к предыдущей статье можно найти и справедливую критику формальной верификации с обсуждением её слабых мест.

Основные проблемы следующие:

Поскольку в этой статье я рассматриваю главным образом применение формальной верификации на практике, то биться лбом о стену пока не буду, и выберу такую систему, где алгоритмическая сложность и число внешних вызовов минимально.

Поскольку смарт-контракты подходят под эти требования наилучшим образом, выбор пал на контракты RIDE от платформы Waves: они не являются Тьюринг-полными, и их максимальная сложность искусственно ограничена.

Но мы будем рассматривать их исключительно с технической стороны.

В дополнение ко всему, для любых контрактов формальная верификация будет особенно востребована: исправить ошибку контракта после его запуска, как правило, невозможно.
А цена таких ошибок бывает очень высока, так как на смарт-контрактах зачастую хранятся довольно крупные суммы средств.

Моя символьная виртуальная машина написана на PHP и Python, и использует Z3Prover от Microsoft Research для решения получившихся SMT формул.

В её ядре заложен мощный мульти-транзакционный поиск, который
позволяет находить решения или уязвимости, даже если для этого требуется много транзакций.
Даже Mythril, один из самых мощных символьных фреймворков для поиска уязвимостей Ethereum, добавил такую возможность лишь несколько месяцев назад.

Но стоит заметить, что контракты эфира сложнее и обладают Тьюринг-полнотой.

PHP транслирует исходный код смарт-контракта RIDE в python скрипт, в котором программа представлена в виде совместимой с Z3 SMT системы состояний контракта и условий их переходов:

Теперь опишу, что происходит внутри, поподробней.

Но вначале пару слов о языке смарт-контрактов RIDE.

Это функциональный и основанный на выражениях язык программирования, ленивый по задумке.
RIDE выполняется изолированно внутри блокчейна, и может извлекать и записывать информацию, из в привязанного к кошельку пользователя хранилища.

К каждому кошельку можно привязать RIDE контракт, и результатом выполнения будет только TRUE или FALSE.

TRUE означает, что смарт-контракт разрешает транзакцию, а FALSE что он её запрещает.
Простой пример: скрипт может запрещать перевод, в случае если баланс кошелька меньше чем 100.

В качестве примера я возьму всё тех же Волка, Козу, и Капусту, но уже представленных в виде смарт-контракта.

Пользователь не сможет вывести деньги с кошелька, на котором развернут контракт, пока не переправит всех на другой берег.

PHP первым делом извлекает из смарт-контракта все переменные в виде их ключей и соответствующего переменной логического выражения.

Затем PHP преобразует их в совместимое с Z3Prover SMT описание системы на питоне.
Данные же заворачиваются в цикл, где переменные хранилища получают индекс i, переменные транзакции индекс i + 1, а переменные с выражениями задают правила перехода из предыдущего состония в следующее.

Это- самое сердце нашей виртуальной машины, которое и обеспечивает мульти-транзакционный механизм поиска.

Условия сортируются и вставляются в шаблон скрипта, предназначенного для описания SMT системы на питоне.

Для последнего состояния из всей цепочки применяются правила, которые заданы в разделе транзакции перевода.

А значит, Z3Prover будет искать именно такие совокупности состояний, которые в итоге позволят вывести с контракта средства.

В итоге мы автоматически получаем полностью работоспособную SMT модель нашего контракта.
Можно заметить, что она весьма похожа на модель из моей предыдущей статьи, которую я составлял ещё вручную.

После запуска, Z3Prover решает смарт-контракт и выводит нам цепочку транзакций, которая позволит вывести средства:

Кроме контракта переправы, можно поэкспериментировать с собственными контрактами или попробовать этот простой пример, который решается за 2 транзакции.

Так как это самая первая версия, то синтаксис весьма ограничен и могут встречаться баги.
В следующих статьях я планирую осветить дальнейшую разработку VM, и показать, как можно создавать формально верифицированные смарт-контракты с её помощью, а не только решать их.

Источник

Как создать виртуальную машину Linux для разработки машинного обучения с Python 3

Дата публикации 2017-02-27

Инструменты могут быть установлены быстро и легко, и вы можете разрабатывать и запускать большие модели напрямую.

В этом руководстве вы узнаете, как создать и настроить виртуальную машину Linux для машинного обучения с помощью Python.

После завершения этого урока вы узнаете:

Этот учебник подходит, если вашей базовой операционной системой является Windows, Mac OS X и Linux.

Преимущества виртуальной машины Linux

Существует ряд причин, по которым вы можете захотеть использовать виртуальную машину Linux для разработки машинного обучения на Python.

Например, ниже приведен список 5 главных преимуществ использования виртуальной машины:

Я пользователь OS X, и хотя инструменты машинного обучения можно установить с помощьюзавариватьа такжеMacPortsМне все еще легче настраивать и использовать виртуальные машины Linux для машинного обучения.

обзор

Этот урок разбит на 3 части:

1. Загрузите и установите VirtualBox

После установки вы можете создавать все необходимые вам виртуальные машины, если у вас есть образы ISO или компакт-диски для установки.

2. Загрузите и установите Fedora Linux

Я выбралFedora Linuxпотому что я думаю, что это более добрый и мягкий Linux, чем некоторые.

Это передний край для RedHat Linux, предназначенный для рабочих станций и разработчиков.

2.1 Загрузите ISO-образ Fedora

Начнем с загрузки ISO-образа для Fedora Linux. В данном случае это 64-битная версия Fedora 25.

Теперь мы готовы создать виртуальную машину в VirtualBox.

2.2 Создайте виртуальную машину Fedora

Теперь давайте создадим виртуальную машину Fedora в VirtualBox.

Теперь мы готовы установить Fedora из образа ISO.

2.3 Установите Fedora Linux

Теперь давайте установим Fedora Linux на новую виртуальную машину.

2.4 Завершение установки Fedora Linux

Fedora Linux была установлена; Давайте завершим установку и подготовим ее к использованию.

Теперь у нас есть виртуальная машина Fedora Linux, готовая для установки нового программного обеспечения.

3. Установите Python Machine Learning Environment

Fedora используетГном 3в качестве оконного менеджера.

Gnome 3 очень отличается от предыдущих версий Gnome; вы можете узнать, как обойти, используя встроенную справочную систему.

3.1 Установите Python Environment

Начнем с установки необходимых библиотек Python для разработки машинного обучения.

DNFэто система установки программного обеспечения, формально ням. Первый раз, когда вы запускаетед.н.ф., это обновит базу данных пакетов, это может занять минуту.

Введите пароль, когда будет предложено.

Подтвердите установку при появлении запроса, нажав «Y» а также «войти«.

3.2 Подтвердите среду Python

Теперь, когда среда установлена, мы можем подтвердить это, напечатав версии каждой необходимой библиотеки.

Нет поддержки копирования-вставки; Вы можете открыть Firefox внутри виртуальной машины, перейти на эту страницу и скопировать сценарий в окно Gedit.

Советы по использованию ВМ

В этом разделе перечислены некоторые советы по использованию виртуальной машины для развития машинного обучения.

Есть ли у вас какие-либо советы, чтобы поделиться? Дай мне знать в комментариях.

Дальнейшее чтение

Ниже приведены некоторые ресурсы для дальнейшего чтения, если вы новичок в инструментах, используемых в этом руководстве.

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как настроить виртуальную машину Linux для разработки машинного обучения на Python.

В частности, вы узнали:

Вы завершили учебник?
Дайте мне знать, как все прошло в комментариях ниже.

Источник

Создание Python Telegram бота и его deploy на виртуальную машину

Кому нужны чат-боты?

Рынок чат-ботов в России растет с бешеной скоростью и ожидается ежегодный прирост на 30% в течение ближайших трех лет. В 2020 г. количество запросов на чат-боты увеличилось на 17% по сравнению с 2019 г. Большим спросом стали поль­зо­вать­ся голосовые боты, количество запросов на них выросло в четыре раза. В 2021 г. ожидается рост числа запросов на чат-боты на 15-20% от ор­га­низа­ций из госсектора, об­ра­зова­ния, медицины, ло­гис­ти­ки, ре­тей­ла и e-commerce, промышленных и добывающих компаний.

Создаём нашего telegram бота.

Пишем код под наши задачи и тестируем его работоспособность.

Выбираем надежный сервис виртуальных машин.

Переносим нашего бота на виртуальную машину для его дальнейшей работы.

Настраиваем беспрерывную работу бота.

Шаг 1. Создание бота в Telegram

Первые три шага опишу максимально кратко, так как статей на эту тему много и обычно это не вызовет у пользователей никаких трудностей. Для создания бота нам понадобится написать BotFather.

Шаг 2. Напишем простейшего чат-бота и протестируем его

Для работы будем использовать библиотеку telebot, которую можно установить при помощи следующей команды:

$ pip install pytelegrambotapi

Для установки других библиотек, в случае того, если вы не ограничиваетесь базовым функционалом вам поможет господь Google.

Напишем простого бота, который будет присылать нам в ответ на различные Emoji их размытые PNG копии:

Наш бот готов, теперь осталось его протестировать. Заходим по ссылке, которую прислал BotFather.

Поздравляю, наш бот теперь работает. И тут мы подходим к главной проблеме: как только мы выключим наш компьютер с запущенным кодом, бот мгновенно перестанет работать. Для решения этой проблемы нам-то и понадобится сервис предоставляющий виртуальные машины.

Шаг 3. Выбираем виртуальную машину!

Что вообще такое эта виртуальная машина?

Виртуальная машина (ВМ ) — это виртуальный компьютер, который использует выделенные ресурсы реального компьютера (процессор, диск, адаптер). Эти ресурсы хранятся в облаке и позволяют ВМ работать автономно. Простыми словами, виртуальная машина позволяет создать на одном компьютере ещё один компьютер, который будет использовать его ресурсы, но работать изолированно.

Именно виртуальная машина поможет нашему боту отвечать на все запросы и работать 24 на 7.

Как выбрать виртуальную машину?

ВМ выбирается исключительно отталкиваясь от ваших потребностей бюджета. Чем больше вам необходимо мощности и памяти, тем выше будет ее стоимость. В настоящее время есть множество хороших сервисов, предоставляющих пробный период с которым вы сможете определиться, подходит ли вам сервис.

Лично я могу рекомендовать следующие сервисы:

Mail cloud solutions — Предоставляют 3000 р. на два месяца тестового периода. (Именно его я и буду использовать в дальнейшей работе).

Yandex.Cloud — Представляют 2000 р. на два месяца тестового периода.

Google Cloud Platform — Предоставляют 300$ на три месяца тестового периода.

После выбора сервиса, пройдем регистрацию и создадим новую виртуальную машину.

Создание виртуальной машины.

Я выбрал минимальные параметры, так как нашему боты не нужны какие-то большие энергоресурсы.

Настройка сети.

Для подключения будем использовать протокол SSH. Для подключения к нашей виртуальной машине, нам необходимо будет выпустить новую связку ssh-ключей.

Для этого перейдем в терминал и пропишем следующую команду:

Переходим к следующему шагу.

Подключение к виртуальной машине

Для подключения к нашей виртуальной машине пропишем следующую команду:

/.ssh/ИмяВашегоКлюча ubuntu@ваш публичный IP-адрес

В случае удачного подключения вы увидите нечто подобное:

Мы подошли к самому сложному шагу, который я надеюсь, благодаря моей статье перестанет быть столь трудным для освоения.

Установим на наш сервер последнюю версию Python. Для этого последовательно вводите следующие команды:

Установим и создадим виртуально окружение:

Установим и запустим Redis-server:

Проверить, запущен ли наш Redis-server, необходимо прописать «ping»

Если в ответе вы получили PONG, поздравляю, все готово к дальнейшей работе!

Перенесем все необходимые файлы на наш виртуальный сервер. Для этого я буду использовать очень удобную программу CyberDuck

Мы попадаем фактически на наш сервер, с уже установленным Python, папкой с названием нашего бота и виртуальным окружением. Остается перенести все данные нашего бота. Для этого копируем ВСЕ необходимые файлы и вставляем их на сервер.

Поздравляю, мы на финишной прямой, остается запустить нашего бота на сервере и проверить его работоспособность.

Проверяем работу, если все в порядке, прописываем в терминале deactivate. Нам остается последний шаг. Настроить непрерывную работу нашего бота.

Шаг 5. Настройка беспрерывной работы нашего бота.

Пропишем следующую команду: nano /lib/systemd/system/НазваниеБота.service

Нажимаем CTRL+O → Enter → CTRL+X для сохранения. Эти настройки помогут запускать или перезапускать нашего бота.

Последний шаг: Снова запускаем нашего бота, но уже с беспрерывной работой.

ГОТОВО! Наш бот запущен и теперь работает 24/7, независимо от того, включен наш с вами компьютер или нет. Если что-то не работает, тщательно проверьте, правильно ли вы прописали путь к файлам. Если терминал выдает ошибку авторизации, попробуйте добавить перед командой «sudo» (Команда от имени администратора)

Источник

Как работает Python?

Всем еще раз привет, сейчас расскажу о том, как работает Python, что такое интерпретатор, как работает компилятор и что такое байт-код, далее расскажу о виртуальной машине (PVM) и о производительности Python. Также о альтернативных реализациях интерпретатора.

После того, как вы установили себе Python, перейдем к теоретически-практической части и начнем с того что из себя представляет интерпретатор.

Интерпретатор

В зависимости от используемой версии Python сам интерпретатор может быть реализован как программа на языке C, как набор классов Java и в каком-либо другом виде, но об этом позже.

Запуск сценария в консоли

Давайте запустите в консоле интерпретатор:

Теперь он ожидает ввода комманд, введите туда следующую инструкцию:

ура, наша первая программа! 😀

Запуск сценария из файла

Создайте файл «test.py», с содержимым:

и выполните этот файл:

Вы увидите в консоли результат, поехали дальше!

Динамическая компиляция и байт-код

В следующий раз, когда вы запустите свою программу интерпретатор минует этап компиляции и отдаст на выполнение откомпилированный файл с расширением «.pyc». Однако, если вы изменили исходные тексты вашей программы, то снова произойдет этап компиляции в байт-код, так как Python автоматически следит за датой изменения файла с исходным кодом.

Если Python окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом, например из-за отсутствия прав на запись на диск, то программа не пострадает, просто байт-код будет собран в памяти и при завершении программы оттуда удален.

Виртуальная машина Python (PVM)

Производительность

По этим причинам программы на Python не могут выполняться также быстро как на C/C++. Обход инструкций выполняет виртуальная система, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которой требуют большего времени, чем машинные инструкции микропроцессора.

В итоге, Python по производительности находится между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.

Альтернативные реализации Python

То что было сказано выше о компиляторе и виртуальной машине, характерно для стандартной реализации Python, так называемой CPython (реализации на ANSI C). Однако также существует альтернативные реализации, такие как Jython и IronPython, о которых пойдет сейчас речь.

CPython

Это стандартная и оригинальная реализация Python, названа так, потому что написана на ANSI C. Именно ее мы установили, когда выбрали пакет ActivePython или установили из FreeBSD портов. Поскольку это эталонная реализация, она как правило работает быстрее, устойчивее и лучше, чем альтернативные реализации.

Jython

Цель Jython состоит в том, чтобы позволить программам на языке Python управлять Java-приложениями, точно также как CPython может управлять компонентами на языках C/C++. Эта реализация имеет беcшовную интеграцию с Java. Поскольку программный код на Python транслируется в байт-код Java, во время выполнения он ведет себя точно также, как настоящая программа на языке Java. Программы на Jython могут выступать в качестве апплетов и сервлетов, создавать графический интерфейс с использованием механизмов Java и т.д. Более того, Jython обеспечивает поддержку возможности импортировать и использовать Java-классы в программном коде Python.

Тем не менее, поскольку реализация Jython обеспечивает более низкую скорость выполнения и менее устойчива по сравнению с CPython, она представляет интерес скорее для разработчиков программ на языке Java, которым необходим язык сценариев в качестве интерфейса к Java-коду.

IronPython

Средства оптимизации скорости выполнения

Существуют и другие реализации, включая динамический компилятор Psyco и транслятор Shedskin C++, которые пытаются оптимизировать основную модель выполнения.

Динамический компилятор Psyco

Во время выполнения программы, Psyco собирает информацию о типах объектов, и затем эта информация используется для генерации высокоэффективного машинного кода, оптимизированного для объектов этого типа. После этого произведенный машинный код заменяет соответствующие участки байт-кода, тем самым увеличивается скорость выполнения.

В идеале некоторые участки программного кода под управление Psyco могут выполняться также быстро, как скомпилированный код на языке Си.

Psyco обеспечивает увеличение скорости от 2 до 100 раз, но обычно в 4 раза, при использовании немодифицированного интерпретатора Python. Единственный минус у Psyco, это то обстоятельство, что в настоящее время он способен генерировать машинный код только для архитектуры Intel x86.

Psyco не идет в стандартной поставке, его надо скачать и установить отдельно. Еще есть проект PyPy, который представляет собой попытку переписать PVM с целью оптимизации кода как в Psyco, проект PyPy собирается поглотить в большей мере проект Psyco.

Транслятор Shedskin C++

Фиксированные двоичные файлы (frozen binaries)

Иногда необходимо из своих программ на Python создавать самостоятельные исполняемые файлы. Это необходимо скорее для упаковки и распространения программ.

Фиксированные двоичные файлы объединяют в единый файл пакета байт-код программ, PVM и файлы поддержки, необходимые программам. В результате получается единственный исполняемый файл, например файл с расширение «.exe» для Windows.

На сегодняшний день существует три основных инструмента создания «frozen binaries»:

Вам надо загружать эти инструменты отдельно от Python, они распространяются бесплатно.

Фиксированные двоичные файлы имеют немалый размер, ибо они содержат в себе PVM, но по современным меркам из все же нельзя назвать необычно большими. Так как интерпретатор Python встроен непосредственно в фиксированные двоичные файлы, его установка не является обязательным требованием для запуска программ на принимающей стороне.

Резюме

На сегодня всё, в следующей статье расскажу о стандартных типах данные в Python, ну и в последующих статьях рассмотрим каждый тип в отдельности, а также функции и операторы для работы с этими типами.

создал файл, запустил его через пайтон, но пишет, что ошибка кодировки (файл сохранен в UTF-8) 🙁
SyntaxError: Non-ASCII character ‘\xd0’

Источник