os-Modul in Python
Python-Dateisystemfunktion: OS-Modul
1.OS-Modulmethodenklassifizierung
(1) Verzeichnis:
chdir() 改变工作目录 chroot() 设定当前进程的根目录 listdir() 列出指定目录下的所有文件名 mkdir() 创建指定目录 makedirs() 创建多级目录 getcwd() 返回当前工作目录 rmdir() 删除指定目录 removedirs() 删除多级目录
(2) Datei:
mkinfo() 创建管道 mknod() 创建设备文件 remove() 删除文件 unlink() 删除链接文件 rename() 重命名 stat() 返回文件状态信息 symlink() 创建符号链接 utime() 更新时间戳 tmpfile() 创建并打开(w+b)一个新的临时文件
(3)Zugriffsrechte
access(path, mode) 判断指定用户是否有访问权限 os.access('/tmp',0) uid为0用户是否有权限访问/tmp目录 chmod(path,mode) 修改权限 os.chmod('/tmp/s',0640) 将/tmp/s 权限修改为640 chown(path,uid,gid) 修改属主、属组 umask() 设置默认权限模式 os.umask(022)
(4) Gerätedatei
makedev() 创建设备 major() 指定设备获取主设备号 minor() 指定设备获取次设备号
(5) Dateideskriptor
open() 较低的IO打开 read() 较低的IO读 write() 较低的IO写 4、5相对用的少 补充: os.walk() 相当于tree命令 >>> import os >>> a1 = os.walk('/root') >>> a1.next() ('/root', ['.subversion', '.ssh', '.ipython', '.pki', '.cache'], ['test.py', '.bash_history', '.cshrc', '.bash_logout', '.tcshrc', '.bash_profile', '.mysql_history', '.bashrc', '.viminfo']) 返回一个元组,由(文件名,[文件夹],[文件]) 组成
2 Die Pfadmodul im .os-Modul
1) bezieht sich auf den Dateipfad
basename() 路径基名 dirname() 路径目录名 join() 整合文件名 split() 返回dirname(),basename()元组 splitext() 返回(filename,extension)元组 例: >>> dir1 = os.path.dirname('/etc/sysconfig/iptables-config') >>> dir1 '/etc/sysconfig' >>> file1 = os.path.basename('/etc/sysconfig/iptables-config') >>> file1 'iptables-config' >>> os.path.join(dir1,file1) '/etc/sysconfig/iptables-config' >>> for filename in os.listdir('/tmp'): print os.path.join('/tmp',filename)
2) Informationen
getatime() 返回文件最近一次访问时间 getmtime() 返回文件最近一次修改时间 getctime() 返回文件最近一次改变时间 getsize() 返回文件的大小
3) Abfrage
exists() 判断指定文件是否存在 isabs() 判断指定的路径是否为绝对路径 isdir() 是否为目录 isfile() 是否为文件 islink() 是否符号链接 ismount() 是否为挂载点 sanefile(f1,f2) 两个路径是否指向了同一个文件 例:判断文件是否存在,存在则打开,让用户通过键盘反复输入多行数据,追加保存至此文件中 >>> import os >>> import os.path >>> if os.path.isfile('/tmp/s'): f1 = open('/tmp/s','a+') while True: a2 = raw_input("Input >> ") if a2 == 'q' or a2 == 'quit' : break f1.write(a2+'\n') f1.close()
4) Objektpersistenter Speicher
把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化 pickle、marshal、DBM接口、shelve模块 pickle 将内存对象持久存储在文件中 >>> import pickle >>> dict1 = {'x':1,'y':2,'z':'hello world'} >>> f1 = open('/tmp/s','a+') >>> pickle.dump(dict1,f1) 通过流逝化将字典保存在文件中 >>> f1.close() # file /tmp/s /tmp/s: ASCII text # cat /tmp/s (dp0 S'y' p1 I2 sS'x' p2 I1 sS'z' p3 S'hello world' p4 s. >>> f2 = open('/tmp/s','a+') >>> dict2 = pickle.load(f2) 重新装载 >>> dict2 {'x':1,'y':2,'z':'hello world'}
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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.

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.

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.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
