Notas de Laboratorio

Problema

• Por temas de desarrollo se requiere temporalmente activar una versión de php diferente a nivel global en un sistema CentOS

Solución Utilizada

DNF es el sistema de gestión de paquetes en Fedora (instalar/remover software del sistema), soporta la activación de módulos de paquetes con versiones específicas, permitiendo (p.ejp) usar distintas versiones de un lenguaje de programación sin tener problemas de dependencias:

• abrimos una terminal de comandos y revisamos las versiones disponibles de php:
  
  • dnf module list php
    
• como es posible que se tenga otra versión seleccionada, primero se hace un reset:
  
  • dnf module reset php
    
• se especifíca la version requerida (p.ejp 7.4) y se instala:
  
  • dnf module install php:7.4/common
    
• se puede confirmar la versión
  
  • php --version
    
• si se desea volver a la versión anterior por defecto, se puede repetir el procedimiento para la versión específica requerida.

Este procedimiento es muy útil para trabajar con versiones distintas de herramientas como nodejs, ruby, httpd, mariadb, maven, perl, python, postgresql y es una alternativa práctica a las SCL (Software Collections)

Imagen Original (CC Atribución)//man dnf: Module Command, server-world.info

Original Image: Emanuel Duss vector image created with Inkscape and manually edited by Perhelion. Own work, CC BY-SA 3.0

Simplemente cómo nota de laboratorio, porque ya me ha pasado varias veces (y necesito anotarlo en algún lado), en un equipo que usa fedora (también sirve para CentOS) y tiene usuarios creativos, de esos que lo apagan a patadas, dejo para el registro el proceso para montar un Volumen Lógico.

Después de que el usuario deja el equipo en modo de solicitud de restauración (esa consola negra que pide una constraseña administrativa para escanear los discos y restaurar el sistema)...si se tiene la fortuna de recordar la clave de root, no se tiene claro cómo montar ese maldito y sensual volumen lógico que se hizo cool al momento de instalación (LVM es una nota, pero si se retoma un equipo que no se ha tocado en años, puede quedar uno perdido por unos momentos).

El procedimiento en consola de recuperación es:

Revisar los volúmenes lógicos de la máquina:

lvm vgscan -v

Activar los volúmenes lógicos:

lvm vgchange -ay

Listar los volúmenes lógicos disponibles:

lvm lvs -all

Montar el volúmen requerido:

mount /dev/volgroup/logvol /mountpoint

Con el volúmen detectado y siendo capaces de montarlo, ya se puede recuperar al menos la información.

Si por algún motivo se imaginan que este procedimiento es mio...pueees nop, agradezco al amigo Jim Zimmerman por hacer la tarea de registrarlo en su sitio, al menos aquí lo tienen en español, aunque con los comandos eso es irrelevante, y reitero, es una nota personal para no andar buscando en google lo mismo, cada vez que se le hace el favor a mi vecina ( "favor" :P...cuando se hace al derecho, queda uno como el Neo del barrio obrero, la consola negra asusta y si se saben par cosillas se descresta jejeje! ).

Como nota de laboratorio, básicamente p2py es una herramienta que permite utilizar código Fortran en scripts de python, aunque tal vez Fortran no es un lenguaje que hoy en día marque una tendencia tecnológica, es un hecho que existen investigadores que tienen desarrolladas rutinas computacionales estables sobre dicho lenguaje, teniendo sentido no reescribir la rueda y continuar su uso desde un entorno python.

Su instalación sobre un equipo que utiliza una versión de Debian (8.9):

Para proveer p2py es necesario tener numpy instalado:

apt install python-numpy

El tutorial que estamos siguiendo es https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/f2py/getting-started.html. Básicamente intentan correr un código en Fortran que calcula la serie fibonacci. No voy a copiar el código Fortran que ellos usan, lo que si menciono es que localmente en este ejemplo lo hemos guardado como en el archivo "fibonnacci.f" (no olvidar la extensión), intentamos pues correrlo y crear el archivo importable posteriormente desde Python:

f2py -c fibonacci.f -m fibonacciComp

Al final de todo el proceso nos genera un error:

running build
running config_cc
unifing config_cc, config, build_clib, build_ext, build commands --compiler options
running config_fc
unifing config_fc, config, build_clib, build_ext, build commands --fcompiler options
running build_src
build_src
building extension "fibonacciComp" sources
f2py options: [ ]
f2py:> /tmp/tmpHgFRJC/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.c
creating /tmp/tmpHgFRJC/src.linux-x86_64-2.7
Reading fortran codes...
Reading file 'fibonacci.f' (format:fix,strict)
Post-processing...
Block: fibonacciComp
Block: fib
Post-processing (stage 2)...
Building modules...
Building module "fibonacciComp"...
Constructing wrapper function "fib"...
fib(a,[n])
Wrote C/API module "fibonacciComp" to file "/tmp/tmpHgFRJC/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.c"
adding '/tmp/tmpHgFRJC/src.linux-x86_64-2.7/fortranobject.c' to sources.
adding '/tmp/tmpHgFRJC/src.linux-x86_64-2.7' to include_dirs.
copying /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/f2py/src/fortranobject.c -> /tmp/tmpHgFRJC/src.linux-x86_64-2.7
copying /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/f2py/src/fortranobject.h -> /tmp/tmpHgFRJC/src.linux-x86_64-2.7
build_src: building npy-pkg config files
running build_ext
customize UnixCCompiler
customize UnixCCompiler using build_ext
customize Gnu95FCompiler
Could not locate executable gfortran
Could not locate executable f95
customize IntelFCompiler
Could not locate executable ifort
Could not locate executable ifc
customize LaheyFCompiler
Could not locate executable lf95
customize PGroupFCompiler
Could not locate executable pgfortran
customize AbsoftFCompiler
Could not locate executable f90
Could not locate executable f77
customize NAGFCompiler
customize VastFCompiler
customize CompaqFCompiler
Could not locate executable fort
customize IntelItaniumFCompiler
Could not locate executable efort
Could not locate executable efc
customize IntelEM64TFCompiler
customize GnuFCompiler
Could not locate executable g77
customize G95FCompiler
Could not locate executable g95
customize PathScaleFCompiler
Could not locate executable pathf95
don't know how to compile Fortran code on platform 'posix'
warning: build_ext: f77_compiler=None is not available.

building 'fibonacciComp' extension
error: extension 'fibonacciComp' has Fortran sources but no Fortran compiler found

Tiene todo el sentido del mundo, si vamos a compilar código Fortran, se necesita un compilador de Fortran...instalamos uno:

apt install gfortran

Intentamos de nuevo:

f2py -c fibonacci.f -m fibonacciComp

y se obtiene:

running build
running config_cc
unifing config_cc, config, build_clib, build_ext, build commands --compiler options
running config_fc
unifing config_fc, config, build_clib, build_ext, build commands --fcompiler options
running build_src
build_src
building extension "fibonacciComp" sources
f2py options: [ ]
f2py:> /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.c
creating /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7
Reading fortran codes...
Reading file 'fibonacci.f' (format:fix,strict)
Post-processing...
Block: fibonacciComp
Block: fib
Post-processing (stage 2)...
Building modules...
Building module "fibonacciComp"...
Constructing wrapper function "fib"...
fib(a,[n])
Wrote C/API module "fibonacciComp" to file "/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.c"
adding '/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fortranobject.c' to sources.
adding '/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7' to include_dirs.
copying /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/f2py/src/fortranobject.c -> /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7
copying /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/f2py/src/fortranobject.h -> /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7
build_src: building npy-pkg config files
running build_ext
customize UnixCCompiler
customize UnixCCompiler using build_ext
customize Gnu95FCompiler
Found executable /usr/bin/gfortran
customize Gnu95FCompiler
customize Gnu95FCompiler using build_ext
building 'fibonacciComp' extension
compiling C sources
C compiler: x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-prototypes -fno-strict-aliasing -D_FORTIFY_SOURCE=2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -fPIC

creating /tmp/tmpTVbfs7/tmp
creating /tmp/tmpTVbfs7/tmp/tmpTVbfs7
creating /tmp/tmpTVbfs7/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7
compile options: '-I/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7 -I/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/include/python2.7 -c'
x86_64-linux-gnu-gcc: /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.c
In file included from /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarraytypes.h:1761:0,
from /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarrayobject.h:17,
from /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h:4,
from /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fortranobject.h:13,
from /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.c:18:
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/npy_1_7_deprecated_api.h:15:2: warning: #warning "Using deprecated NumPy API, disable it by " "#defining NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION" [-Wcpp]
#warning "Using deprecated NumPy API, disable it by " \
^
/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.c:111:12: warning: ‘f2py_size’ defined but not used [-Wunused-function]
static int f2py_size(PyArrayObject* var,...)
^
x86_64-linux-gnu-gcc: /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fortranobject.c
In file included from /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarraytypes.h:1761:0,
from /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ndarrayobject.h:17,
from /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h:4,
from /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fortranobject.h:13,
from /tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fortranobject.c:2:
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/npy_1_7_deprecated_api.h:15:2: warning: #warning "Using deprecated NumPy API, disable it by " "#defining NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION" [-Wcpp]
#warning "Using deprecated NumPy API, disable it by " \
^
compiling Fortran sources
Fortran f77 compiler: /usr/bin/gfortran -Wall -ffixed-form -fno-second-underscore -fPIC -O3 -funroll-loops
Fortran f90 compiler: /usr/bin/gfortran -Wall -fno-second-underscore -fPIC -O3 -funroll-loops
Fortran fix compiler: /usr/bin/gfortran -Wall -ffixed-form -fno-second-underscore -Wall -fno-second-underscore -fPIC -O3 -funroll-loops
compile options: '-I/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7 -I/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/include/python2.7 -c'
gfortran:f77: fibonacci.f
/usr/bin/gfortran -Wall -Wall -shared /tmp/tmpTVbfs7/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fibonacciCompmodule.o /tmp/tmpTVbfs7/tmp/tmpTVbfs7/src.linux-x86_64-2.7/fortranobject.o /tmp/tmpTVbfs7/fibonacci.o -lgfortran -o ./fibonacciComp.so
Removing build directory /tmp/tmpTVbfs7

La compilación es exitosa y tenemos un nuevo archivo fibonacciComp.so. Ahora desde la consola de Python el tutorial ya nos debería funcionar:

Python 2.7.9 (default, Jun 29 2016, 13:08:31)
[GCC 4.9.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>> import fibonacciComp
>>> print fibonacciComp.fib.__doc__
fib(a,[n])

Wrapper for ``fib``.

Parameters
----------
a : input rank-1 array('d') with bounds (n)

Other Parameters
----------------
n : input int, optional
Default: len(a)

>>> a = numpy.zeros(8,'d')
>>> fibonacciComp.fib(a)
>>> print a
[ 0. 1. 1. 2. 3. 5. 8. 13.]

Recordemos que en nuestro caso el archivo resultante no se llama fib1.so sino fibonacciComp.so y así mismo se importó en el ejemplo de arriba (sin la extensión ".so").

Para otras distribuciones habría que ajustar la paqueteria necesaria, en otra nota de laboratorio registraremos el proceso para Fedora.

Problema

• ...no recuerdo si hago git fetch o git pull sobre mi repositorio 😵 (nota para mi subconsciente ooome!)

Solución Utilizada

• El objetivo es actualizar mi repositorio local con los cambios de nuestro repositorio remoto, ambas opciones cumplen esa función pero hay diferencias:
  • git fetch descarga los nuevos commits del repositorio remoto pero NO hace un merge en nuestra rama local de trabajo (más seguro)
  • git pull descarga los nuevos commits del repositorio remoto y AUTOMÁTICAMENTE hace un merge sobre nuestra rama local de trabajo, puede causar conflictos si no estamos seguros de lo que hacemos (tenemos sueño o nos encontramos en algún estado alterado de consciencia) 
• Un flujo de trabajo normal sería:
  • git fetch origin...revisa cambios remotos
  • git diff origin/main...¿qué ha cambiado?
  • git merge origin/main...cuando estemos seguros hacemos el correspondiente merge

Imagen Original (CC Atribución): https://flic.kr/p/91DVuV

El pasado 2 de Diciembre fue liberada la version 2.0 de Django, Framework para desarrollo web escrito en Python.

Es por esto que en OpenSAI nos dimos a la tarea de hacer un pequeño resumen de como instalarlo de manera facil en nuestro Ubuntu Linux 16.04.

Antes de instalar Django verificamos cumplir los requerimientos mínimos del sistema.

Para la version 2.0 es nesario contar con Python 3.5 instalado.

Luego Procedemos a instalar pip3

1 - Como súper usuario ejecutamos:

:~$ apt install python3-pip

2 - Una vez instalado pip procedemos a actualizarlo a la ultima versión disponible

$source djangoprojects/bin/activate

:~$ pip3 install -U pip

3 - Una vez actualizado pip procedemos a instalar como súper usuario el virtualenv para ejecutar las aplicaciones Django de forma independiente al python del sistema.

:~$ pip3 install virtualenv

4 - Una vez instalado correctamente el virtualenv procedemos a crear el directorio donde se alojara la instancia virtual de python.

:~$virtualenv ENV

5 - A continuación procedemos a activar el ambiente virtual de python con el siguiente comando

:~$source djangoprojects/bin/activate

6 - Sabremos que el entorno virtual esta activado cuando veamos que antes del nombre de nuestra terminal aparece el nombre de nuestro ambiente virtual entre paréntesis, ejem: (djangoprojects) usuario@maquina:~$

7 - Para salir del entorno virtual simplemente ejecutamos el comando:

:~$ deactivate

8 - Finalmente procedemos a instalar Django en nuestro entorno virtual.

:~$ pip3 install Django

9 - Una vez instalado Django procedemos a comprobar que en efecto la instalación fue exitosa, ejecutando el siguiente script desde el interprete de python.

:~$python3

>>> import django

>>> print(django.get_version())

Finalemente al ejecutarlo deberemos de obtener el numero de la versión de Django que acabamos de instalar.

Termux es uno de los mejores emuladores de terminal para android, por si mismo se merecería una serie completa de publicaciones.

Con las resoluciones de pantalla, prestaciones y conectividad de los smartphones actuales, realmente permite llevar una estación de trabajo en el bolsillo...bueno, al menos para quienes se sienten cómodos trabajando desde consola y desde luego atendiendo temas que no requieran gran sofisticación (los clásicos incendios...mover palancas para que la cosa siga andando).

Es un proyecto estable, muy bien documentado, pero es normal que aparezcan detalles que...de primera mano no son evidentes. Lo reconozco, el manual se lee al final, después de perder minutos valiosos, literalmente con el incendio en la mano (eso sí: ¡se puede acabar el mundo, pero la música de la primera sesión debe continuar!).

Problema:

• ¿Cómo se tienen varias sesiones abiertas en la misma terminal?

Solución utilizada:

• ...arrastre la pantalla de izquierda a derecha y escoja "NEW SESSION" 🙃🙃🙃

No me siento orgulloso al reconocerlo, pero esa característica estaba documentada y perdí varios minutos valiosos detectando su uso.

Pensándolo bien, evidencia que la aplicación esta muy bien lograda, ya que el manual sólo se lee cuando las cosas no son evidentes (al menos para un newbie).

Me recuerda una historia que alguna vez escuche por ahi...alguien, tal vez no muy amable, o mejor, con la calidez humana tipo IT Crowd, le hizo un comentario, a una madre entusiasmada por las capacidades de expresión digital de su pequeño cuando este jugaba con una tablet:

Señora, no es que su hijo sea un genio, lo que pasa es que los ingenieros hicieron tan bien su trabajo que cualquier imbécil puede usarla como un maestro.

 ...no quiero saber que les respondió la señora, lo que sí se, es que no fué un comentario mal intencionado. Traduciendo desde lenguaje nerd a-social antiguo: me alegra mucho que tu hijo disfrute la tablet, los ingenieros de esa marca son unos genios, ustedes hicieron una buena compra, ¡mire cómo su hijo sin ser un doctor en ciencias de la computación hace cosas tan sorprendentes! 😁.

 Creo que seguiremos hablando de truquitos usando Termux (al menos para que no se me olviden 😎).

Problema

• Tengo una instalación de Moodle y no encuentro la clave de administración...la he olvidado 😵

Solución Utilizada

• Moodle tiene varias utilidades administrativas que funcionan desde la terminal linux de lado del servidor
• accedemos a la instancia que aloja nuestro Moodle (...se recomienda NO olvidar también esas credenciales 😁)
• nos dirijimos a la ruta de la carpeta específica donde se encuentra instalado Moodle (para sistemas CentOS generalmente un directorio bajo /var/www/html)
• la raíz de archivos de Moodle incluye una carpeta llamada "admin" y dentro de ella otra "cli", entramos hasta esta última
• allí encontramos varios scripts administrativos, entre ellos uno que nos permite reiniciar la clave de usuarios, lo ejecutamos desde la consola:
  • php reset_password.php
• nos preguntará el usuario que queremos afectar y la nueva contraseña

Imagen Original (CC Atribución): https://flic.kr/p/2EDZXp