Utiliser l'API pour démarrer une session de streaming - Amazon Nimble Studio

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Utiliser l'API pour démarrer une session de streaming

Ce didacticiel vous apprendra comment utiliser Python et l'API Amazon Nimble Studio pour créer une session de streaming pour vos artistes sans devoir démarrer une session manuellement à partir du portail Nimble Studio.

Dans ce tutoriel, vous utiliserezAWS CloudShell, un shell basé sur un navigateur qui facilite l'interaction avec les ressources AWS à partir duAWS Management Console. Vous allez passer des appels d'API à l'aide de l'interpréteur Python en mode interactif. Cela vous permet d'exécuter des commandes l'une après l'autre pour apprendre comment elles fonctionnent.

Note

CloudShell n'est actuellement pas disponible au Canada (ca-central-1) et à Londres (eu-west-2). Si vous êtes déployé dans ces régions ou si vous préférez exécuter ces commandes sur votre propre machine locale et créer un script Python répétable, reportez-vous à la sectionInstallation de l'etConfigurationdans leDocumentation de Boto3.

Prérequis

  • Pour suivre ce didacticiel, vous avez besoin d'un studio cloud Nimble Studio actif déployé dans votreCompte AWS. Si vous n'avez pas déjà déployé un Cloud Studio, consultez leDéploiement d'un nouveau studio avec StudioBuilderdidacticiel.

  • Vous avez également besoin de comprendre le langage de programmation Python.

Utilisation de commandes Python avec API

Pour créer une session de streaming pour l'un de vos artistes à l'aide de l'API Nimble Studio, vous devez utilisercinqinformations importantes présentées ci-dessous. Dans l'API, un ID est représenté par « ID », cette documentation peut donc utiliser les deux termes.

  1. ID d'utilisateur- SSOUserIdde l'artiste pour lequel la session de streaming sera lancée.

  2. ID du profil de lancement- Numéro d'identité du profil de lancement que vous souhaitez utiliser pour la session de streaming. Utilisez-le comme valeur pourlaunchProfileId.

  3. LeAmazon Machine Image(AMI) ID- LeAMIpour la session de streaming que vous allez utiliser. Utilisez-le comme valeur pouramazonImageId.

  4. Letype d'instance- Type d'instance que la session de streaming utilisera. Utilisez-le comme valeur pourec2InstanceType.

  5. VotreID de studio- Le numéro d'identité du studio. Utilisez-le comme valeur pour lestudioId.

Avec ces données, vous pouvez utiliser l'API Nimble Studio pour démarrer une session avec lesession create_streaming_commande. Voici un exemple dans le script Python de base suivant.

import boto3 from botocore.config import Config # Create a boto3 session session = boto3.Session() # Create a Nimble session client in region us-west-2 nimble_client = session.client('nimble', region_name = 'us-west-2') # Create the streaming session response = nimble_client.create_streaming_session( ownedBy = 'xxxxxxxx-xxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxx', launchProfileId = 'xxxxxxxxxxxx-x', amazonImageId = 'xxxxxxxxxxxxxxx', ec2InstanceType = 'g4dn.4xlarge', studioId = 'us-west-2:xxxx-xxxxxxxxxxxx', )

Remarque importante concernant les commandes

Tout au long de la documentation, vous verrez des commandes que vous êtes censé exécuter, et parfois ces commandes doivent être exécutées dans la session interactive Python. Pour faciliter la copie et le collage des commandes, nous les présenterons sans l'invite interactive Python :>>>.

Voici des exemples de commandes, tels que documentés dans ce didacticiel.

# Variables USERNAME = 'Admin' print(f'User: {USERNAME}')

Il s'agit d'exemples de commandes telles qu'elles apparaissent dans la session interactive Python.

>>> # Variables >>> USERNAME = 'Admin' >>> >>> print(f'User: {USERNAME}')

Étape 1 : Préparation de CloudShell

Avant de commencer à travailler avec l'API de Nimble Studio, vous devez mettre à jour l'un de vos modules Python. La première étape pour y parvenir consiste à lancer un CloudShell session. Voici comment.

Pour démarrer CloudShell

  1. Connectez-vous à AWS Management Console.

  2. DansRégion AWSSélecteur (barre de navigation en haut à droite), assurez-vous que la région de votre studio est sélectionnée.

    
                  Sélecteur de région de la console Nimble Studio.
    
                     Région AWSsélecteur
  3. Cliquez sur l'ongletIcône CloudShelldans la barre de menus supérieure de la console. Il se trouve à droite de la barre de recherche.

    
                     Icône CloudShell pour lancer CloudShell
    1. Le CloudShell va lancer CloudShell. L'exécution de l'environnement peut prendre quelques minutes.

      1. Si vous n'avez jamais utilisé CloudShell dans le passé, vous verrez rapidement vous accueillir àAWS CloudShell.

      2. Fermez l'invite en choisissantFermer.

    2. Quand CloudShell est prêt, vous verrez une invite dans laquelle vous pouvez entrer des commandes shell.

      
                           CloudShell Invite

Modules de mise à niveau et autres exigences

Python 3.6+ est la version minimale requise de Python pour exécuter le SDK Boto3. Il est disponible automatiquement dans le cadre de CloudShell. Pour plus d'informations sur CloudShell Environnements, voirEnvironnement de calcul CloudShell : spécifications et logicielsdans leAWS CloudShellGuide de l'utilisateur .

Si vous avez l'intention d'exécuter le SDK sur votre ordinateur local, consultezInstallation de l'dans leDocumentation de Boto3.

  • La version minimale requise deBoto3est1.18.19. Pour effectuer une mise à niveau, exécutez la commande suivante dans CloudShell.

    pip3 install boto3 --upgrade

Test de Python 3

  1. Pour entrer un shell interactif Python 3, exécutez la commande suivante dans CloudShell.

    python3
    1. Vous recevrez une invite Python semblable à celle-ci.

      Python 3.7.10 (default, Jun 3 2021, 00:02:01) [GCC 7.3.1 20180712 (Red Hat 7.3.1-13)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
    2. Une fois que vous avez reçu l'invite, vous pouvez entrer des commandes Python.

  2. Importerboto3pour s'assurer qu'il fonctionne : Saisissez leimport boto3dans le shell interactif Python.

    1. Vous saurez que vous êtes dans le shell interactif si l'invite ressemble>>>.

      import boto3
    2. Si l'icône>>>invite retourne sans erreur, votre environnement est prêt, et vous pouvez passer à la troisième étape ci-dessous, « Pour sortir de Python 3... »

    3. Si vous recevez une erreur semblable à ce qui suit, il se peut que vous n'ayez pas correctement mis à jour boto3 ou que vous ayez saisi le fichierimport boto3commande incorrecte. Réessayez jusqu'à ce que vous ne receviez aucune erreur.

      Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'boto3'
    4. Pour plus d'informations sur les erreurs courantes et la manière de les résoudre, consultez leDépannageSection.

  3. Pour quitter Python 3, utilisez la commande suivante.

    exit()
    1. Après avoir quitté, votre CloudShell invite doit ressembler à la chaîne suivante.

      [cloudshell-user@ip-10-0-123-45 ~]$

Étape 2 : Démarrez Python 3 et importez des modules

Au cours de cette étape, vous allez importer les deux modules requis par Python pour utiliser l'API Nimble Studio :boto3etbotocore.config.

Lancement de Python 3

  • Si vous n'êtes pas déjà dans un shell interactif Python 3, exécutez la commande suivante.

    python3
    1. Si vous avez entré Python correctement, vous devriez recevoir une invite Python 3.

[cloudshell-user@ip-10-0-123-45 ~]$ python3 Python 3.7.10 (default, Jun 3 2021, 00:02:01) [GCC 7.3.1 20180712 (Red Hat 7.3.1-13)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>

Importez des modules

  1. Importez boto3 et botocore.config depuis le shell interactif.

    import boto3 from botocore.config import Config
  2. S'il n'y a pas d'erreur, votre shell doit ressembler à ce qui suit.

    [cloudshell-user@ip-10-0-123-45 ~]$ python3 Python 3.7.10 (default, Jun 3 2021, 00:02:01) [GCC 7.3.1 20180712 (Red Hat 7.3.1-13)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import boto3 >>> from botocore.config import Config >>>

Étape 3 : Créer des variables

Vous allez maintenant continuer à exécuter une série de commandes depuis le shell interactif Python. Gardez à l'esprit ce qui suit: Le shell présente une invite qui ressemble à>>>. Nous l'avons supprimé des commandes afin que vous puissiez le copier et le coller plus facilement.

Dans la liste ci-dessous, vous verrezvariablesauquel vous aurez accès fréquemment. Ces variables seront soit utilisées directement dans lecreate_streaming_sessioncommande (exemple :INSTANCE_TYPE), ou utilisé avec un autre appel API pour saisir un ID spécifique (ID/ID) (exemple :USER_NAME).

  • LeUSER_NAME- Le nom de l'artiste pour lequel vous souhaitez lancer une instance.

  • LeLANCE_PROFILE_NAME- Nom du profil de lancement que vous utiliserez pour lancer.

  • LeNOM_IMAGE- Le nom deAmazon Machine Image.

  • LeINSTANCE_TYPE- Type d'instance que la session de streaming utilisera.

  • LeREGION_NAME- La région dans laquelle vous allez lancer la session de streaming.

  1. Définissez lesUSER_NAMEVariable : Entrez le nom d'utilisateur de l'artiste pour lequel vous souhaitez lancer une instance. L'exemple suivant utilise « Admin ».

    USER_NAME = 'Admin'
  2. Lecreate_streaming_sessionprend en paramètre un ID de profil de lancement. Dans une API, l'ID est une longue chaîne de caractères que vous pouvez récupérer via l'API en fournissant un nom lisible par l'homme.

    1. Dans cet exemple, vous pouvez utiliser leStation de travail par défautnom du profil de lancement. Si vous préférez utiliser un profil de lancement différent, vous pouvez l'utiliser à la place.

      LAUNCH_PROFILE_NAME = 'Workstation-Default'
  3. LeAmazon Machine Imagenécessite également un ID. Comme précédemment, vous entrerez le nom duAMI, puis utilisez l'API pour obtenir l'ID.

    IMAGE_NAME = 'NimbleStudioWindowsStreamImage'
  4. LeType d'instancesera utilisé pour définir le type d'instance que vous allez lancer.

    INSTANCE_TYPE = 'g4dn.4xlarge'
  5. Spécifiez laRegion (Région)où vous souhaitez lancer l'instance.

    REGION_NAME = 'us-west-2'
  6. Lorsqu'il est appliqué ensemble, le code doit ressembler à ce qui suit.

    >>> # Define Variables >>> USER_NAME = 'Admin' >>> LAUNCH_PROFILE_NAME = 'Workstation-Default' >>> IMAGE_NAME = 'NimbleStudioWindowsStreamImage' >>> INSTANCE_TYPE = 'g4dn.4xlarge' >>> REGION_NAME = 'us-west-2'
    
                  Cloud Shell définit des variables

Étape 4 : Créer une session Boto3

À l'aide de Boto3, vous allez créer une session qui stocke votre état de configuration et vous permettra de créer des clients et des ressources de service. Cette session vous permettra de vous connecter à divers clients de service, d'obtenir l'ID utilisateur de votre artiste et de contrôler Nimble Studio. Dans ce cas, vous allez créer trois clients :

Avant de pouvoir créer les clients, vous devez créer la session Boto3. Pour ce faire, entrez ces commandes dans le shell interactif Python.

  • Créez la session en exécutant la commande suivante.

    session = boto3.Session()

Pour plus d'informations sur les sessions dans Boto3, consultezRéférence de sessiondans leDocumentation de Boto3.

Étape 5 : Créer un client Directory Service

Ensuite, obtenez l'identifiant d'utilisateur d'un artiste à partir deDirectoryService.

  1. Pour créer unDirectory Service Client, exécutez le code suivant dans CloudShell.

    ds_client = session.client('ds', region_name = REGION_NAME )
  2. Ensuite, utilisez leclientpour obtenir une liste des répertoires disponibles.

    response = ds_client.describe_directories()
  3. Trouvez un répertoire contenant le mot « agile ». Il s'agit du répertoire utilisé pourNimbleStudio.

    # Get the directory that has the word 'nimble' in it try: directory = [d for d in response['DirectoryDescriptions'] if '.nimble.' in d['Name']][0] except IndexError: # if there is an error print('Could not find Nimble Studio Directory')
  4. Presserevenirjusqu'à ce que l'invite Python vous soit présentée>>>.

  5. Recherchez maintenant l'ID du répertoire.

    directory_id = directory['DirectoryId']
    1. Pour voir ce que le code a renvoyé, vous pouvez imprimer leDirectoryId.

      print(directory_id)
      1. Vous devriez voir une réponse similaire à ce qui suit :d-123456abcde.

  6. Obtenez le nom de domaine.

    domain = directory['Name']
    1. Imprimer ledomainpour voir s'il renvoie le domaine approprié.

      print(domain)
    2. Le résultat doit ressembler à ce qui suit :<your-studio-name>.nimble.us-west-2.aws.

Étape 6 : Créer IdentityStore client et obtenir l'identité de l'utilisateur

Maintenant que vous avez le domaine, vous pouvez utiliser l' IdentityStore client pour obtenir leUserIdde votre artiste. Continuez à exécuter ces commandes dans le shell interactif Python.

  1. Création de l' IdentityStore client.

    # Create an Identity Store client. identity_client = session.client('identitystore', region_name=REGION_NAME)
  2. Procurez-vous leUserIdqui correspond au nom de l'utilisateur.

    # List the users in the Identity Store and filter for the USER_NAME response = identity_client.list_users( IdentityStoreId=directory_id, Filters=[ { 'AttributePath': 'UserName', 'AttributeValue': f'{USER_NAME}@{domain}' }, ] ) user_id = response['Users'][0]['UserId']
    1. Prenez connaissance des UserId.

      print(user_id)
    2. Le résultat doit ressembler à ce qui suit :xxxxxxxx-xxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxx.

Étape 7 : Créer un client Nimble et lancer une session de streaming

Dans cette section, vous allez créer une session client Nimble Studio qui vous permettra de vous connecter au service Nimble Studio. Utilisez ces commandes dans le shell interactif Python.

Création d'une session client Nimble Studio

  • Création d'unClient Nimble Studioavec cette commande.

    nimble_client = session.client('nimble', region_name = REGION_NAME )

Obtenir l'ID du studio

  1. Utilisez l'API Nimble Studio pour répertorier tous lesstudios disponiblespour ce compte.

    response = nimble_client.list_studios()
  2. Procurez-vous lestudioIdqui sera utilisé avec lecreate_streaming_sessioncommande.

    studio_id = response['studios'][0]['studioId']
    1. Pour vérifier lestudioId, imprimez-le avec le code suivant.

      print(studio_id)
    2. Le résultat doit ressembler à ce qui suit :us-west-2:xxxx-xxxxxxxxxxxx.

Obtenir l'ID du profil de lancement

Pour obtenir l'ID, vous allez utiliser le LAUNCH_PROFILE_NAME que vous avez spécifié précédemment dansÉtape 3 : Créer des variables. Continuez à exécuter ces commandes dans le shell interactif Python.

  1. Obtenir une liste des profils de lancement dans le studio

    response = nimble_client.list_launch_profiles( studioId=studio_id, )
  2. Parcourez la liste des profils de lancement et retournez celui qui correspond au nom du profil de lancement.

    lp_id = None for lp in response['launchProfiles']: lp_name = lp['name'] lp_state = lp['state'] if lp_state != 'READY': continue if lp_name != LAUNCH_PROFILE_NAME: continue lp_id = lp['launchProfileId']
    1. Pour vérifier lelaunchProfileId, imprimez-le avec le code suivant.

      print(lp_id)
    2. Le résultat doit ressembler à ce qui suit :xxxxxxxxxxxx-x.

Obtenir l'ID de l'image en streaming

À l'aide de la variable IMAGE_ID, obtenez lestreamingImageId. Continuez à saisir ces commandes dans le shell interactif Python.

  1. Obtenez les ID d'image en streaming disponibles pour le profil de lancement à l'aide de ces commandes.

    image_id = None response = nimble_client.get_launch_profile_details( launchProfileId=lp_id, studioId=studio_id ) for image in response['streamingImages']: if image['name'] != IMAGE_NAME: continue image_id = image['streamingImageId']
  2. Afficher lestreamingImageIdqui correspond au nom.

    print(f'{IMAGE_NAME}: {image_id}')
    1. Cela devrait renvoyer quelque chose de similaire à :NimbleStudioWindowsStreamImage: XX_XXXXXXXXXX.

Passez en revue tous les paramètres

  • Lecreate_streaming_sessionrequiert cinq paramètres. Pour les consulter, vous pouvez copier et coller le code suivant dans votre shell interactif Python.

    print(f""" ownedBy: \t\t {user_id} launchProfileId: \t {lp_id} amazonImageId: \t\t {image_id} ec2InstanceType: \t {INSTANCE_TYPE} studioId: \t\t {studio_id} """)
    
                     vérifier les paramètres de streaming

Lancez une session de streaming

Pour créer une session de streaming pour votre artiste, exécutez ces commandes dans votre shell interactif Python.

  1. Utilisation de l'create_streaming_sessioncommande pour créer la session de streaming.

    response = nimble_client.create_streaming_session( ec2InstanceType=INSTANCE_TYPE, launchProfileId=lp_id, ownedBy=user_id, streamingImageId=image_id, studioId=studio_id, )
  2. Examinez le statut de la session de streaming.

    print(response['session'])
    1. Cela renverra des champs intéressants, tels que learnpour la session de streaming et lesessionId.

  3. Obtenez le sessionId.

    session_id = response['session']['sessionId']
  4. Obtenir le courantstatede la session.

    response = nimble_client.get_streaming_session( sessionId = session_id, studioId=studio_id ) state= response['session']['state'] print(state)
    1. Si la session est en cours de rotation, l'état reviendraCREATE_IN_PROGRESS.

    2. Une fois que la session est prête à être utilisée par votre artiste, l'état revientREADY.

  5. Pour plus d'informations sur les données que vous pouvez obtenir sur le client et les différents états, consultezget_streaming_sessiondans leDocumentation de Boto3.

  6. Affichez la session de streaming dans la console Nimble Studio.

    1. Connectez-vous à la consoleAWS Management Consoleet ouvrezNimble Studioconsole

    2. ChoisissezProfils de lancementdans le volet de navigation de gauche.

      
                  Console Nimble Studio, lien du volet de navigation : Profils de lancement.
    3. ChoisissezSessions de streamingpour passer en revue la session de streaming que vous avez démarrée. Vous verrez également le statut de toutes les autres sessions actives et récentes.

      
                           session de streaming d'examen

Résumé du code pour créer une session de streaming

Voici un résumé du code Python permettant de créer une session de streaming et de renvoyer l'identificateur. Ces commandes sont fournies à titre de référence. Vous pouvez les prendre et les intégrer dans un script Python pour rendre ces actions répétables.

# Import modules import boto3 from botocore.config import Config # Set up variables USER_NAME = 'Admin' LAUNCH_PROFILE_NAME = 'Workstation-Default' IMAGE_NAME = 'NimbleStudioWindowsStreamImage' INSTANCE_TYPE = 'g4dn.4xlarge' REGION_NAME = 'us-west-2' # Create a Session session = boto3.Session() # Create a Directory Services client to return the domain name. ds_client = session.client('ds', region_name= REGION_NAME) response = ds_client.describe_directories() # Get the directory that has the word 'nimble' in it try: directory = [d for d in response['DirectoryDescriptions'] if '.nimble.' in d['Name']][0] except IndexError: # if there is an error print('Could not find Nimble Studio Directory') directory_id = directory['DirectoryId'] domain = directory['Name'] # Create a Identity Store client to get the id of the user identity_client = session.client('identitystore', region_name= REGION_NAME) response = identity_client.list_users( IdentityStoreId=directory_id, Filters=[ { 'AttributePath': 'UserName', 'AttributeValue': f'{USER_NAME}@{domain}' }, ] ) user_id = response['Users'][0]['UserId'] # Create a Nimble Studio client to interact with Nimble Studio nimble_client = session.client('nimble', region_name= REGION_NAME) # List available studios for this account response = nimble_client.list_studios() # Get the studioId studio_id = response['studios'][0]['studioId'] # Get the launch profiles available for the studio response = nimble_client.list_launch_profiles( studioId=studio_id, ) # Get the launch profile ID that matches the LAUNCH_PROFILE_NAME variable lp_id = None for lp in response['launchProfiles']: lp_name = lp['name'] lp_state = lp['state'] if lp_state != 'READY': continue if lp_name != LAUNCH_PROFILE_NAME: continue lp_id = lp['launchProfileId'] # Get the streaming image ids that are available for that launch profile response = nimble_client.get_launch_profile_details( launchProfileId=lp_id, studioId=studio_id ) image_id = None for image in response['streamingImages']: if image['name'] != IMAGE_NAME: continue image_id = image['streamingImageId'] # Create the streaming session response = nimble_client.create_streaming_session( ec2InstanceType=INSTANCE_TYPE, launchProfileId=lp_id, ownedBy=user_id, streamingImageId=image_id, studioId=studio_id, ) # Get the streaming session id. session_id = response['session']['sessionId'] print(f'Streaming Session Id: {session_id}')

Étape 8 : Obtenir sessionId pour une session de streaming

Pour obtenir le statut d'une session ou supprimer une session pour un utilisateur particulier, vous devez connaître lestudioIdet l'userId. Pour plus d'informations, consultez la section .session list_streaming_dans leDocumentation de Boto3.

# This code assumes you have: # nimble_client: An existing boto3 session client # studio_id: The id of the studio # user_id: The id of the session you want to terminate. # Get the existing streaming sessions for the user response = nimble_client.list_streaming_sessions( studioId=studio_id, ownedBy=user_id, ) # Get the sessionId session_id = response['sessions'][0]['sessionId'] # Print the results print(f""" Studio id: \t{studio_id} Session id: \t{session_id} """)

Étape 9 : Obtenez l'état actuel de la session de streaming

Pour obtenir le statut d'une session, vous devez connaître lestudioIdet l'sessionId. Pour de plus amples informations, veuillez consulterget_streaming_sessiondans leDocumentation de Boto3.

# This code assumes you have: # nimble_client: An existing boto3 session client # studio_id: The id of the studio # session_id: The id of the session you want to get info about. response = nimble_client.get_streaming_session( sessionId = session_id, studioId = studio_id, ) state = response['session']['state'] createdAt = response['session']['createdAt'] # Print the results print(f""" State: \t\t{state} Date Created: \t{createdAt} """)

Étape 10 : Mettre fin à une session de streaming

Pour mettre fin à une session de streaming, vous devez utiliser lestudioIdet l'sessionId. Pour de plus amples informations, veuillez consulterdelete_streaming_sessiondans leDocumentation de Boto3.

# This code assumes you have: # nimble_client: An existing boto3 session client # studio_id: The id of the studio # session_id: The id of the session you want to terminate. # Delete the streaming session response = nimble_client.delete_streaming_session( sessionId=session_id, studioId=studio_id ) state= response['session']['state'] # Print the results print(f""" Session id: \t{session_id} State: \t\t{state} """)

Vous avez maintenant créé, récupéré l'état d'une session de streaming et l'avez terminée à l'aide de l'API Nimble Studio.

Dépannage

Erreur d'importation « Commande introuvable » avec boto3

Erreur :bash: import: command not found

Cette erreur se produit lorsque vous n'importez pas boto3 depuis le shell interactif Python.

Pour entrer dans l'interpréteur de commandes interactif, utilisez ce qui suitpython3commande.

[cloudshell-user@ip-10-1-23-456 ~]$ *python3* Python 3.7.10 (default, Jun 3 2021, 00:02:01) [GCC 7.3.1 20180712 (Red Hat 7.3.1-13)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>

ImportError avec boto3 en Python

Erreur :

`Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named boto3`

Cette erreur se produit lorsque vous tentez d'importerboto3depuis le shell interactif Python.

Vous obtiendrez peut-être le ImportError Si vous avez démarré Python 2.7+ au lieu de Python 3.7+. Pour déterminer la version Python que vous utilisez, consultez le numéro de version Python affiché après la commande que vous avez utilisée pour lancer Python. Dans l'exemple suivant, la version Python2.7.18est utilisé.

*Python 2.7.18* (default, Jun 10 2021, 00:11:02) [GCC 7.3.1 20180712 (Red Hat 7.3.1-13)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

Pour démarrer le shell interactif Python avec la version correcte de Python, utilisez la commandepython3au lieu depython. L'exemple suivant montre où la version peut être trouvée.

[cloudshell-user@ip-10-1-23-456 ~]$ *python3* Python 3.7.10 (default, Jun 3 2021, 00:02:01) [GCC 7.3.1 20180712 (Red Hat 7.3.1-13)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>