Empieza a trabajar con Python 3 en una máquina virtual (VirtualBox) con Lubuntu sin perder tiempo

Esta información puede resultar de interés general, pero especialmente a aquellos que, como yo, acabáis de empezar el Máster en Business Analytics y Big Data UCJC de IMF Business School, en el caso de que no trabajéis habitualmente con Python.

Para avanzar con el contenido del Módulo I (Fundamentos de Tratamiento de Datos para Data Science), y tras terminar las prácticas de shell script con la máquina que configuramos siguiendo estos pasos, debemos abordar la Unidad 3 (Fundamentos de programación en Python).

Tal como apunta el Capítulo 5 (Carga de una máquina virtual) de la Unidad 2 (Uso de máquinas virtuales y Shell de comandos), una alternativa a crear una máquina virtual desde la imagen de la distribución (.iso) es descargar la imagen ya creada, e importarla en Virtual Box.

Yo estoy habituado a crear máquinas virtuales, no tanto a descargarlas, pero para quien quiera pasasar con Python, sin perder tiempo, os he compartido esta

Máquina virtual (VirtualBox) con Ubuntu 16.04.4 LTS y Python 3.5.2

Podéis descargarla del drive en el siguiente enlace.

Tras la descarga, los pasos para dejarla completamente up&running son los siguientes:

1. Descomprimir el zip, y situar el archivo en una ruta conocida.

2. En Virtual Box, seleccionar la opción “Máquina – Nueva”, y en el cuadro de diálogo que aparece, poner un nombre a la máquina que vamos a crear y seleccionar el arhivo .vdi del punto 1.

Tras esto, con la opción “Iniciar”, ya se puede arrancar la máquina, tenemos un “Ubuntu 16.04.4 LTS” levantado, con "Python 3.5.2" totalmente operativo. Así de simple y rápido.

Como la máquina está iniciada, ya podemos hacer login. Debemos conocer la contraseña. Están disponibles los siguientes usuarios:

root/osboxes.org
osboxes.org/osboxes.org
tucho/tucho

Este último usuario (tucho/tucho) se puede utilizar también por ssh (puerto 22).

3.) Ahora ya está listo el servidor. Solo resta instalar un cliente ssh en la máquina anfitrión (OJO, o cualquier otra de tu red). Date cuenta que en este momento podrías abandonar tu pesado ordenador y continuar las prácticas de Python desde, por ejemplo, un ligerísimo equipo de tipo ChromeBook o incluso desde tu propio smartfone conectado por ssh.

Yo utilizo generalmente el MobaXterm

Configuración MobaXterm Lubuntu por ssh

En esta imagen podemos ver que para crear la sesión de SSH en el MobaXterm hay que introducir la dirección IP de la máquina virtual. Se puede averiguar desde la terminal con la orden ifconfig

Esta es la lista de paquetes instalados (obtenida con el comando pip list):

Package Version
absl-py0.2.0
astor0.6.2
beautifulsoup44.4.1
bleach1.5.0
chardet2.3.0
command-not-found0.3
cycler0.9.0
decorator4.3.0
defer1.0.6
gast0.2.0
grpcio1.11.0
html5lib0.9999999
imageio2.3.0
ipython2.4.1
language-selector0.1
llvmlite0.23.0
lxml3.5.0
Markdown2.6.11
matplotlib1.5.1
networkx2.1
numba0.38.0
numexpr2.4.3
numpy1.14.3
pandas0.17.1
patsy0.5.0
pexpect4.0.1
Pillow3.1.2
pip10.0.1
protobuf3.5.2.post1
ptyprocess0.5
pycups1.9.73
pycurl7.43.0
pygobject3.20.0
pyparsing2.0.3
python-apt1.1.0b1+ubuntu0.16.4.1
python-dateutil2.4.2
python-debian0.1.27
python-systemd231
pytz2014.10
PyWavelets0.5.2
reportlab3.3.0
requests2.9.1
scikit-image0.13.1
scikit-learn0.19.1
scipy0.17.0
setuptools20.7.0
simplegeneric0.8.1
six1.10.0
statsmodels0.8.0
system-service0.3
tables3.2.2
tensorboard1.8.0
tensorflow1.8.0
termcolor1.1.0
Theano1.0.1
ubuntu-drivers-common0.0.0
ufw0.35
unattended-upgrades0.1
urllib31.13.1
usb-creator0.3.0
Werkzeug0.14.1
wheel0.29.0
xkit0.0.0

Si tienes alguna duda, no dudes en ponerte en contacto, intentaré resolvértela via mail en cuanto tenga tiempo, o en el peor de los casos, si se pone difícil, podría echarte una mano vía TeamViewer.

Espero que pueda servir de ayuda a alguien. Sobre esta máquina voy a desarrollar mis prácticas de Python. Suerte con las tuyas.