跟我一起学Python数据处理（125/127）：IPython进阶与AWS服务器使用入门

大家好呀！我一直觉得学习是一件很有趣的事情，尤其是学习Python数据处理，里面有好多奇妙的知识和技能。我特别想和大家一起分享这些学习过程中的收获，大家一起进步，共同探索Python数据处理的精彩世界。今天，咱们接着上次的内容，深入学习IPython的魔法命令，再了解一下如何使用亚马逊网络服务（AWS）来为数据处理搭建服务器环境。

一、IPython魔法命令的深入探索

上次我们知道了IPython有很多实用的魔法函数，其实它还有好多魔法命令（https://ipython.org/ipython-doc/dev/interactive/magics.html ）。这些命令的用处可大啦，它们能根据你开发时使用IPython的方式，帮你简化各种任务。随着你编程能力越来越强，学会用这些魔法命令，能让你的开发过程更加高效。

比如说，我们在开发中经常会遇到这样的情况：写了一大段代码，运行之后发现有些地方不对，想调试一下。这时候，“%debug”魔法命令就派上用场啦。假设我们写了一个简单的函数来计算两个数的和，但在调用的时候出现了错误：

def add_numbers(a, b):
return a + b

try:
result = add_numbers(2, '3') # 故意传入错误类型的数据
except TypeError:
pass

在普通的Python环境里，报错了可能不太容易快速找到问题。但在IPython里，我们可以在报错之后输入“%debug”，它会进入交互式调试模式，让你可以查看代码执行的每一步，清楚地看到哪里出了问题，是变量类型不对，还是其他原因。这就像给我们的代码加了一个“透视镜”，能把问题看得明明白白。

再比如，“%prun”魔法命令可以用来分析代码的性能。当我们写了一个稍微复杂点的函数，想知道它在运行过程中哪些部分比较耗时，就可以用这个命令。假设我们有一个函数用来生成一个大列表，并且对列表中的每个元素进行一些简单计算：

def complex_calculation():
data = []
for i in range(10000):
value = i * 2 + 1
data.append(value)
return sum(data)

在IPython里输入“%prun complex_calculation()”，它会输出详细的性能分析报告，告诉你函数里每一行代码执行的次数、花费的时间等信息。通过这些信息，我们就能知道哪些地方可以优化，让代码跑得更快。

二、AWS服务器的启动与设置

在数据处理中，有时候我们需要强大的服务器资源。AWS就是一个很常用的云服务平台。不过在使用之前，我们得先把服务器设置好。

（一）启动AWS服务器

首先，我们要登录到AWS控制台（https://console.aws.amazon.com ），如果你还没有账号，就需要先创建一个。登录之后，在控制台里找到“Compute”下面的“EC2”选项，点击它就会进入EC2的着陆页（https://console.aws.amazon.com/ec2/v2/home ）。在这里，我们能看到一个“Launch Instance”按钮，点击它就可以开始设置我们的服务器实例啦。

（二）选择亚马逊机器镜像（AMI）

接下来的第一步是选择一个亚马逊机器镜像（AMI）。简单来说，机器镜像就像是服务器的“初始装备”，它是一个操作系统的镜像或者快照。我们平时用的电脑操作系统常见的有Windows和OS X，但在服务器领域，基于Linux的系统用得比较多。这里我们推荐使用最新的Ubuntu系统，在写这篇文章的时候，版本是“Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM), SSD Volume Type – amid05e75b8” 。选这个系统的原因是它稳定、免费，而且有很多开发者在用，遇到问题也容易找到解决办法。

（三）选择实例类型

选好镜像后，就要选择实例类型了。实例类型决定了我们启动的服务器的“能力”，比如它的计算能力、内存大小等。对于刚开始学习和测试的情况，我们可以选择“t2.micro (Free tier eligible)”，这个类型是免费额度内可以使用的。除非你明确知道自己需要更强大的性能，不然先别扩容，不然可是要多花钱的哦。要是你想了解更多关于实例类型和价格的信息，可以查看AWS的相关文章（https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/ 、https://aws.amazon.com/ec2/pricing/ ）。

（四）实例启动与安全设置

选好这些之后，点击“Review and Launch”就会进入到实例启动的步骤。在页面顶部，你可能会看到一条提示信息，说“提高你的实例安全。你的安全组，launchwizard – 4，正对全世界开放”。如果我们的服务器是用来存放重要数据或者是正式使用的产品实例，那就一定要重视安全问题。可以查看AWS的文章“加强你的EC2实例安全的建议”（https://aws.amazon.com/articles/1233/ ），按照里面的方法来提高安全性。

（五）选择或创建键对

还有一个很重要的步骤是选择一个存在的键对或创建一个新的。键对就像是服务器的“钥匙”，有了它，服务器才知道谁有权限使用它。我们选择“Create a new key pair”，然后给它取个容易记住的名字，比如“my_data_processing_key” 。取好名字后，点击创建，接着要把生成的键对下载到一个你能找到的地方，这可是登录服务器的重要凭证哦。最后，点击“Launch Instances”，等实例启动后，你就能在屏幕上看到一个实例ID啦。

要是你担心服务器的费用问题，还可以在AWS首选项中创建一个账单报警（https://console.aws.amazon.com/billing/home?#/preferences ），这样当费用快达到你设定的限额时，就会收到提醒，避免超支。

三、登录AWS服务器

服务器启动好了，接下来就是登录到服务器上进行操作啦。我们还是要回到AWS控制台，选择EC2，然后在“Running Instances”里找到我们刚刚启动的实例（如果有多个实例，这里的数字会变化）。这时候你可能会发现，服务器还没有名字，不太好区分。没关系，我们可以点击列表上的空框，给它取个名字，比如“my_data_server”，这样以后找起来就方便多了。

登录服务器的具体操作，我们可以参考AWS关于连接到Linux实例的文章（http://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EC2_GetStarted.html#ec2-connect-toinstance-linux ），按照里面的指示一步一步来，就能顺利登录到服务器上，开始我们的数据处理之旅啦。

今天给大家分享了IPython魔法命令的一些进阶知识，还有AWS服务器的启动和登录方法。这些知识在Python数据处理中都非常实用，希望大家都能动手试试，加深理解。

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