Welche Python-Version eignet sich am besten für Neulinge?
Menschen, die Python lernen möchten, werden verwirrt sein, das heißt, Python hat derzeit zwei Versionen, Python2 und Python3. Welche der beiden Versionen sollte ich lernen?
Python3 und Python2 sind inkompatibel und die Unterschiede sind relativ groß. Python3 ist nicht abwärtskompatibel, aber die meisten Komponenten und Erweiterungen basieren auf Python2. Derzeit berücksichtigen die meisten praktischen Anwendungen Python 3 vorerst nicht und achten manchmal darauf, Code zu schreiben, der mit 2/3 kompatibel ist. Wenn Sie neuen Code hauptsächlich mit Python2 schreiben, sollten Sie die Möglichkeit einer zukünftigen Migration auf Python3 in Betracht ziehen. Laut Statistik verwenden derzeit 10 % Python 3; 20 % verwenden sowohl Python 2 als auch Python 3, wobei Python 2 häufiger verwendet wird;
Tatsächlich ist Python eine der am häufigsten verwendeten Software unter Linux, aber die meisten aktuellen Linux-Versionen verwenden immer noch Python2. Darüber hinaus gibt es unter Linux mehr Programme, die auf Python2 basieren, daher sollte Python3 ersetzt werden Python2 zu entwickeln und zum Mainstream zu machen, wird noch ein paar Jahre dauern. Wenn Sie immer noch Python 2 lernen, um einen Job zu finden, ist es nicht schwierig, nach dem Erlernen von Python 2 von Python 2 zu Python3 zu wechseln.
Was ist nach langem Gespräch der Unterschied zwischen Python2 und Python3?
1. Leistung
Py3.0 führt den Pystone-Benchmark 30 % langsamer aus als Py2.5. Guido glaubt, dass Py3.0 großen Optimierungsspielraum bietet und gute Optimierungsergebnisse bei String- und Integer-Operationen erzielen kann.
Die Leistung von Py3.1 ist 15 % langsamer als die von Py2.5, und es gibt noch viel Raum für Verbesserungen.
2. Codierung
Verwenden Sie !=
2) Entfernen Sie „`“ und verwenden Sie repr()
3) Fügen Sie as und with-Schlüsselwörter hinzu, sowie True, False, None
4) Ganzzahldivision gibt eine Gleitkommazahl zurück, verwenden Sie bitte //
5) Fügen Sie eine nichtlokale Anweisung hinzu. Mit noclocal x können Sie periphere (nicht globale) Variablen direkt zuweisen
6) Entfernen Sie die print-Anweisung und fügen Sie die print()-Funktion hinzu, um dieselbe Funktion zu erreichen. Das Gleiche gilt für die exec-Anweisung, die in die Funktion exec() geändert wurde
7) Das Verhalten des sequentiellen Operators, wie z. B. x 8) Die Eingabefunktion wurde geändert, raw_input wurde gelöscht und durch Eingabe ersetzt: 9) Das Entpacken der Tupelparameter wurde durchgeführt ENTFERNT. Sie können die Funktion nicht wie def(a, (b, c)):pass definieren 10) Neue oktale Wortvariable, die Funktion oct() wird entsprechend geändert. 11) Binäre Literale und bin()-Funktion hinzugefügt 12) Erweitertes iterierbares Entpacken. In Py3. 13) Neues super(), Sie können keine Parameter mehr an super() übergeben, 14) Neue Metaklassensyntax: 15) Unterstützt Klassendekorateur. 4. Strings und Byte-Strings 1) Jetzt gibt es nur noch einen String-Typ, str, aber er ist fast derselbe wie die 2.x-Version von Unicode. 2) Informationen zu Byte-Strings finden Sie im 2. Punkt von „Datentyp“ 5 Datentyp 1) Py3.X hat den langen Typ entfernt. Jetzt gibt es nur einen Ganzzahltyp – int, aber er verhält sich wie long in Version 2. 1) Einführung abstrakter Basisklassen (Abstract Base Classes, ABCs). 2) Containerklassen und Iteratorklassen sind ABCs, daher gibt es im Cellections-Modul viel mehr Typen als in Py2.5. 3) Die next()-Methode des Iterators wurde in __next__() umbenannt und die integrierte Funktion next() wurde hinzugefügt, um den Iterator aufzurufen 4) @abstractmethod und @ waren Die hinzugefügte abstrakte Eigenschaft verfügt über zwei Dekoratoren, was das Schreiben abstrakter Methoden (Eigenschaften) erleichtert. 7. Ausnahmen 1) Alle Ausnahmen werden von BaseException und StardardError geerbt 2) Das Sequenzverhalten und das .message-Attribut der Ausnahmeklasse werden entfernt 3) Verwenden Sie raise Exception(args) anstelle von raise Exception, args-Syntax 4) Syntaxänderungen zum Abfangen von Ausnahmen, das Schlüsselwort as wird eingeführt, um Ausnahmeinstanzen zu identifizieren 5) Exception Kette, da __context__ in Version 3.0a1 nicht implementiert ist 8 Moduländerungen 6) Die Die Funktionen os.tmpnam() und os.tmpfile() wurden in das tmpfile-Modul verschoben 7) Das tokenize-Modul funktioniert jetzt mit Bytes. Der Haupteinstiegspunkt ist nicht mehr generic_tokens, sondern tokenize.tokenize() 9 Andere 4) string.letters und zugehörige .lowercase und .uppercase werden entfernt, bitte verwenden Sie stattdessen string.ascii_letters usw. 5) Wenn x < y nicht verglichen werden kann, wird eine TypeError-Ausnahme ausgelöst 6) Mitglieder der __getslice__-Serie werden verlassen. 7) Die Dateiklasse wird aufgegeben Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Python-Version eignet sich am besten für Neulinge?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
5) neues Modul entfernt

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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:

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.

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

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.
