


Welche zwei Programmiermethoden gibt es in der Python-Sprache?
Python ist eine interpretierte, objektorientierte Programmiersprache auf hoher Ebene mit dynamischen Datentypen.
Python wurde Ende 1989 von Guido van Rossum erfunden und die erste öffentliche Veröffentlichung wurde 1991 veröffentlicht.
Wie die Perl-Sprache folgt auch der Python-Quellcode der GPL-Vereinbarung (GNU General Public License).
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Python-Programmierung:
Alle Jedes Modul verfügt über eine integrierte Variable mit dem Namen __name__. Der Wert dieser Variable ändert sich entsprechend der Art und Weise, wie dieses Modul aufgerufen wird:
1). value ist der Modulname;
2), wenn diese Datei direkt ausgeführt wird, ist der Wert von __name__ "__main__";
Programmiermethode:
🎜>1), prozessorientiert: zentriert auf Anweisungen, Daten werden durch Anweisungen verarbeitet, das heißt, wie man Code organisiert, um Probleme zu lösen 2), objektorientiert: zentriert auf Daten, alle Verarbeitungscodes; sich um die Datenerweiterung drehen, d. h. darum, wie man Datenstrukturen zum Organisieren von Daten entwirft und Verarbeitungsvorgänge bereitstellt, mit denen solche Daten Probleme lösen können Alle in Python-Programmen gespeicherten Daten basieren auf dem Konzept von Objekten und werden im Programm gespeichert. Alle Daten sind Objekte, und jedes Objekt hat eine Identität „id()“, einen Typ „type()“ und einen Wert „print“ Zum Beispiel: name="field" wird end with „field „Erstellt ein String-Objekt, dessen Identität ein Zeiger auf seinen Speicherort (Adresse im Speicher) ist, und name ist der Name, der auf diesen spezifischen Speicherort verweistKlasse: Benutzerdefinierter Typ
Der Objekttyp wird auch als Kategorie des Objekts bezeichnet, die zur Beschreibung der internen Darstellung des Objekts und der von ihm unterstützten MethodenoperationenInstanz verwendet wird : Instanziierung:
Das heißt, nachdem die Instanz erstellt wurde, können ihre Identität und ihr Typ nicht geändert werden Der Wert veränderlicher Objekte kann geändert werden, und der Objektwert unveränderlicher Objekte kann nicht geändert werden. Container: Ein Objekt enthält Verweise auf andere Objekte.Dateneigenschaften Methoden: Eigenschaften: (Variablen) Werte, die Objekten zugeordnet sindMethode: (Funktion) Die Operation, die beim Aufruf der Funktion ( am Objekt ausgeführt wird. ): Verwenden Sie (.), um auf Eigenschaften und Methoden zuzugreifen Klasse wird in ein Objekt instanziiert:classA: instanceA: instanceB:
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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

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.
