Mise en production d'un modèle en ligne de commande
Souvent, les modèles Python, une fois peaufinés, doivent être mis en production et exécutés fréquemment. Pour gagner du temps, plutôt que de lancer le modèle manuellement chaque jour, on automatise son exécution.
Automatiser et mettre en production un modèle Python consiste d'abord à installer toutes les bibliothèques nécessaires, à exécuter le modèle lui-même, puis à définir un horaire pour la fréquence des exécutions. Bien qu'il soit possible de faire chacune de ces étapes séparément avec différents langages et programmes, regrouper le tout en commandes de ligne de commande offre plus de contrôle et facilite l'automatisation.
Dans cet exercice de synthèse, vous allez pratiquer, étape par étape, la mise en place d'un processus d'automatisation de script Python de bout en bout.
Cette activité fait partie du cours
Traitement des données en Shell
Instructions de l’exercice
Utilisez
pippour installer les dépendances Python répertoriées dans le fichierrequirements.txt.Maintenant que les dépendances Python nécessaires sont installées, exécutez le script
create_model.pyen ligne de commande.Nous avons vérifié que le modèle Python peut s'exécuter. Prochaine étape : automatiser cette tâche pour qu'elle s'exécute chaque minute. Utilisez CRONTAB pour planifier une exécution à la minute du script Python
create_model.py.Affichez la tâche planifiée dans CRONTAB afin de vérifier que la tâche CRON est correctement programmée.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Preview both Python script and requirements text file
cat create_model.py
cat requirements.txt
# Pip install Python dependencies in requirements file
pip install ___ ___
# Run Python script on command line
___ create_model.py
# Add CRON job that runs create_model.py every minute
echo "___ ___ create_model.py" | ___
# Verify that the CRON job has been scheduled via CRONTAB
___ ___