[Python-Tutorial] Python-IDE
Python-IDE
Dieser Artikel empfiehlt mehrere gute Python-IDEs (integrierte Entwicklungsumgebungen) für jeden. Natürlich können Sie diejenige auswählen, die zu Ihnen passt Ihre Präferenzen.
PyCharm
PyCharm ist eine von JetBrains entwickelte Python-IDE.
PyCharm verfügt über die Funktionen einer allgemeinen Python-IDE, z. B. Debuggen, Syntaxhervorhebung, Projektverwaltung, Codesprung, intelligente Eingabeaufforderungen, automatische Vervollständigung, Komponententests, Versionskontrolle usw.
Darüber hinaus bietet PyCharm auch einige großartige Funktionen für die Django-Entwicklung und unterstützt Google App Engine. Noch cooler ist, dass PyCharm IronPython unterstützt.
Offizielle Download-Adresse von PyCharm: http://www.jetbrains.com/pycharm/download/
Rendering-Ansicht:
Sublinme Text 2
Sublime Text verfügt über eine schöne Benutzeroberfläche und leistungsstarke Funktionen wie Code-Miniaturansichten, Python-Plug-Ins, Code-Snippets usw. Tastenbelegungen, Menüs und Symbolleisten können ebenfalls angepasst werden.
Zu den Hauptfunktionen von Sublime Text gehören: Rechtschreibprüfung, Lesezeichen, vollständige Python-API, Goto-Funktion, sofortiger Projektwechsel, Mehrfachauswahl, Mehrfachfenster und mehr.
Sublime Text ist ein plattformübergreifender Editor, der auch Windows, Linux, Mac OS X und andere Betriebssysteme unterstützt.
Mit der Plug-in-Erweiterungsfunktion von Sublinme Text 2 können Sie ganz einfach eine gute Python-IDE erstellen. Hier sind mehrere empfohlene Plug-ins (mehr finden Sie hier):
CodeIntel: Automatische Vervollständigung + Eingabeaufforderungen für Mitglieder/Methoden (sehr empfehlenswert)
SublimeREPL: Wird zum Ausführen und Debuggen einiger Programme verwendet, die eine Interaktion erfordern (z. B. Programme, die Input() verwenden)
Bracket Highlighter: Klammerabgleich und Hervorhebung
SublimeLinter: Code pep8-Formatprüfung
Eclipse+Pydev
1. Eclipse installieren
Eclipse kann finden und laden Sie es auf der offiziellen Website Eclipse.org herunter. Normalerweise können wir die Eclipse-Version auswählen, die zu uns passt, beispielsweise Eclipse Classic. Nachdem der Download abgeschlossen ist, entpacken Sie ihn in das Verzeichnis, das Sie installieren möchten.
Natürlich müssen Sie vor der Ausführung von Eclipse bestätigen, dass die Java-Laufzeitumgebung installiert ist, d. h. JRE oder JDK müssen installiert sein. Sie können zu (http://www.java.com/en/) gehen. download/manual.jsp) Suchen Sie den JRE-Download und installieren Sie ihn.
2. Pydev installieren
Nachdem Sie Eclipse ausgeführt haben, wählen Sie Hilfe -> Neue Software installieren, wie in der Abbildung unten gezeigt.
Klicken Sie auf Hinzufügen und fügen Sie die Installationsadresse von pydev hinzu: http://pydev.org/updates/, wie in der Abbildung unten gezeigt.
Klicken Sie nach Abschluss auf „OK“ und dann auf „+“ bei PyDev, um den PyDev-Knoten zu erweitern. Warten Sie einen kurzen Zeitraum, bis er PyDev-bezogene Pakete vom erhält Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, befinden sich in den Unterknoten weitere PyDev-bezogene Pakete. Überprüfen Sie diese und klicken Sie auf „Weiter“, um sie zu installieren. Wie unten gezeigt.
Nachdem die Installation abgeschlossen ist, starten Sie Eclipse neu
3. Richten Sie Pydev ein
Nachdem die Installation abgeschlossen ist, müssen Sie dies noch tun Richten Sie PyDev ein, wählen Sie Fenster -> Einstellungen, um PyDev einzurichten. Legen Sie den Pfad von Python fest und wählen Sie „Neu“ auf der Seite „Pydev Interpreter – Python“ aus Python installiert.
Nach Abschluss ist PyDev eingerichtet und kann gestartet werden.
4. Erstellen Sie ein Python-Projekt:
Es öffnet sich ein neues Fenster. Geben Sie den Projektnamen und die Speicheradresse des Projekts ein und klicken Sie dann auf „Weiter“, um die Erstellung des Projekts abzuschließen.
5. Erstellen Sie ein neues Pydev-Modul
Es ist nicht möglich, das Projekt alleine auszuführen und Datei -> auszuwählen ;Neu -> Pydev-Modul
Wählen Sie im Popup-Fenster den Dateispeicherort und den Moudle-Namen aus , es hilft uns automatisch beim Hinzufügen. Klicken Sie dann auf Fertig stellen, um die Erstellung abzuschließen.
Geben Sie den Code für „Hallo Welt“ ein.
6. Führen Sie das Programm aus
Nachdem das Programm geschrieben wurde, können wir mit der Ausführung des Programms beginnen und finden die Ausführungsschaltfläche in der oberen Symbolleiste.
Es öffnet sich ein Fenster, in dem Sie die Ausführungsmethode auswählen können. Normalerweise wählen wir Python Run, um mit der Ausführung des Programms zu beginnen.
Das Obige ist der Inhalt von [Python-Tutorial] Python IDE. Weitere verwandte Inhalte finden Sie auf der chinesischen PHP-Website (www.php.cn )!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Effizient verarbeiten Pytorch-Daten zum CentOS-System, die folgenden Schritte sind erforderlich: Abhängigkeit Installation: Aktualisieren Sie zuerst das System und installieren Sie Python3 und PIP: Sudoyumupdate-Judoyuminstallpython3-Tysudoyuminstallpython3-Pip-y, Download und installieren Sie Cudatoolkit und Cudnn-Model von der NVIDIA-offiziellen Website. Konfiguration der virtuellen Umgebung (empfohlen): Verwenden Sie Conda, um eine neue virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren, zum Beispiel: condacreate-n

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
