Wofür wird Python hauptsächlich verwendet?
Wofür wird Python hauptsächlich verwendet?
Python hat hauptsächlich die folgenden vier Hauptanwendungen:
● Webcrawler
● Webentwicklung
● Datenanalyse
● Künstliche Intelligenz
Empfohlen: „Python-Tutorial“
Python kann als Webcrawler verwendet werden
80 % der Crawler weltweit werden auf Basis von Python entwickelt. Durch das Erlernen von Crawler-Fähigkeiten können wichtige Datenquellen für die anschließende Big-Data-Analyse, das Mining, maschinelles Lernen usw. bereitgestellt werden.
Python-Technologie kann für die Webentwicklung verwendet werden
Viele Menschen wissen nur, dass Java und PHP für die Webentwicklung verwendet werden können, aber sie wissen sehr wenig, dass Python dies auch kann für die Webentwicklung verwendet werden. Viele Menschen wissen möglicherweise nicht, dass Python tatsächlich mit dem Internet aufgewachsen ist. Als dynamische Sprachen mit einem höheren Abstraktionsniveau wurden Python und Perl von Entwicklern schnell als besser für die Entwicklung von Websites geeignet erkannt und spielten eine wichtige Rolle beim Aufstieg des frühen Internets.
Python-Technologie kann zur Datenanalyse verwendet werden
Auf dem aktuellen Markt gibt es außer der Python-Technologie keine Programmiersprache, die zur Datenverarbeitung verwendet werden kann herauszufinden, welche Programmiersprache dazu passt. Als Leimsprache kann Python gut mit dem Betriebssystem interagieren und es ist auch einfach, in anderen Sprachen geschriebene Werkzeugbibliotheken zu integrieren. Darüber hinaus ist Pythons eigenes Ökosystem robust genug, um verteilte Aufgabenverwaltung, Webentwicklung usw. zu unterstützen. Aus dem gleichen Grund bietet AWS, derzeit die öffentliche Cloud-Plattform mit dem größten Marktanteil, zu Beginn seiner Veröffentlichung Unterstützung für das Python SDK. Es ist die größte Reaktion auf die Fähigkeit von Python, einen Platz in der Programmierwelt einzunehmen!
Python-Technologie kann für künstliche Intelligenz genutzt werden
Künstliche Intelligenz ist kein neues Konzept, ihre Geschichte reicht mehr als ein halbes Jahrhundert zurück. In der Entwicklung des Bereichs der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahrzehnten ist Lisp eindeutig die traditionelle Mainstream-Programmiersprache, und auch Sprachen wie Prolog sind aufstrebende Sterne. Aber als diese Welle der künstlichen Intelligenz wirklich populär wurde, entdeckten die Leute, dass diese beliebten Frameworks und Tools entweder in Python geschrieben waren, wie zum Beispiel Theano, oder in C++, aber Python wird als Schnittstellensprache verwendet, wie zum Beispiel TensorFlow, Caffe, MxNet et al. Torch, das einzige Nicht-Python-Framework, konnte dem Druck im Jahr 2017 nicht widerstehen und entwickelte PyTorch.
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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.

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

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.

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

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
