Messa in produzione del modello da riga di comando
Spesso, una volta perfezionati, i modelli Python devono essere messi in produzione ed eseguiti con frequenza. Per risparmiare tempo alla persona che fa data science, invece di lanciare il modello manualmente ogni giorno, si automatizza il processo di esecuzione.
L’automazione e la messa in produzione di un modello Python prevedono prima l’installazione di tutte le librerie necessarie, poi l’esecuzione del modello stesso e infine la definizione di una pianificazione per la frequenza delle esecuzioni. Anche se è possibile svolgere tutti questi passaggi separatamente usando linguaggi e programmi diversi, concentrare tutto in comandi da riga di comando offre maggiore controllo e un’automazione più semplice.
In questo esercizio finale, metteremo in pratica come configurare passo dopo passo un processo di automazione completo per uno script Python.
Questo esercizio fa parte del corso
Elaborazione dei dati in Shell
Istruzioni dell'esercizio
Usa
pipper installare le dipendenze Python elencate nel filerequirements.txt.Ora che le dipendenze Python necessarie sono state installate, esegui lo script
create_model.pyda riga di comando.Abbiamo verificato che il modello Python può essere eseguito. Il passo successivo è automatizzare questo job in modo che giri ogni minuto. Usa CRONTAB per pianificare un’esecuzione al minuto dello script Python
create_model.py.Stampa il job pianificato in CRONTAB per verificare che il job CRON sia stato impostato correttamente.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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
___ ___