京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:AirPython
作者:星安果
大家好,我是安果!
最近有读者后台给我留言,说这段时间云服务器涨价了,自己日常就运行一些简单的脚本,因此不太想入坑云服务器,问我能不能提供一个不一样的思路给他
本篇文章将介绍一款软件,即:iSH
这款 App 功能非常强大,可以运行各种脚本,适用于需求不是很大的小伙伴
iSH 是一款运行在 iOS 系统上的 App,可以运行 Linux Shell,底层操作系统基于「 Alpine 」
PS:Alpine 是一个超轻量级的 Linux 发行版,是一个由社区开发的 Linux 操作系统,该操作系统以安全为理念,面向 x86 路由器、防火墙、虚拟专用网、IP 电话盒及服务器而设计
安装有 2 种方式,分别是:
App 界面如下,从左往右,功能键包含:Tab 键、Ctrl 键、ESC 键、滚动键( Arrow 键)、软件设置、快速粘贴键、隐藏输入法
其中,
Tab 键、Ctrl 键、ESC 键和 PC 端使用方法一致
滚动键用于光标移动和历史命令切换( 通过向上、向下滑动来切换历史命令 )
设置中,可以对外观主题、文字样式、应用图标、文件管理进行查看设置
由于默认的源在国外,下载依赖很慢,我们需要更换源
使用 vim 命令编辑文件 「 /etc/apk/repositories 」,删除默认的源,更换为阿里或者清华的源
# 编辑文件
vim /etc/apk/repositories
# 替换为国内的源
# 阿里源
https://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.11/main
https://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.11/community
编辑完成后,保存退出
下面就可以安装 Python 及常见依赖库了
3-1 安装 Python3
iSH 使用命令「 apk add app_name 」安装应用程序
3-2 安装 pip
首先,我们使用「 wget 」命令下载 pip 文件,然后安装 pip
# 下载get-pip文件
wget
https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
# 安装
python3 get-pip.pya
3-3 安装依赖包
以最常见的 requests 为例,直接使用 pip3 安装即可
# 安装依赖
pip3 install requests
需要注意的是,iSH 安装速度比较慢,需要耐心等待
由于手机上编辑脚本效率太低,大部分时候我们都是在 PC 端编写完成,然后导入到 iSH 中运行
常见方案为 iSH + SSH + Git,为了演示方便,我这里使用「 Web Server for Chrome 」在 PC 端搭建了文件共享服务器,然后将脚本文件放置到共享目录
然后再 iSH 终端,使用 wget 命令直接下载脚本文件
最后,进入到脚本文件夹目录,运行脚本文件即可
# 下载脚本文件压缩包
wget
http://192.168.2.121:8887/rsc.zip
# 解压文件
unzip rsc.zip
# 进入到文件夹目录
cd rsc/
# 运行脚本文件
python3 main_proj.py
iSH 常见命令如下:
5-1 安装
apk add <name>
apk add vim
apk add python3
5-2 卸载
# 卸载应用
apk del <name>
5-3 搜索应用
# 搜索应用
# PS:可以先搜索,然后再安装
apk search <name>
5-4 更新包管理器
iSH 使用 Alpine 包管理器,使用下面的命令可以更新 Alpine 存储库列表
# 更新存储库列表
apk update
iSH 作为一款 iOS 端的应用,可以非常便捷地完成 Python 脚本的部署运行,当然 Shell 脚本也是支持的
另外,iSH 可以开启 SSH Server 供远程连接,这部分内容及 iSH 详细使用文档我已经写成 PDF 并上传到后台,回复关键字「 iSH 」获取完整内容
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23