Welche Datenstrukturen hat Python?
Integrierte Datenstruktur in Python: Liste, Tupel, Wörterbuch, Menge, es werden nur einige der wichtigsten Punkte behandelt.
Hauptmerkmale der Liste: (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
in der Liste Jedes Element ist veränderlich, was bedeutet, dass jedes Element geändert und gelöscht werden kann;
Die Liste wird geordnet, die Position jedes Elements wird bestimmt und auf jedes Element kann über einen Index zugegriffen werden Elemente in der Liste können beliebige Objekte in Python sein;
können beliebige Objekte sein, was bedeutet, dass die Elemente Zeichenfolgen, Ganzzahlen, Tupel oder Listen in Python-Objekten sein können.
Tupel-TupelWichtiger Punkt: Tupel, die Verwendung ist ähnlich wie bei List, aber sobald Tupel initialisiert ist, kann es nicht mehr geändert werden. Es gibt kein append(), insert In List (), pop () und anderen modifizierten Methoden können nur Elemente abgefragt werden
Das Konzept des vollständigen Namens des Wörterbuchs basiert auf Der Wörterbuchprototyp im wirklichen Leben verwendet Namensinhalte zum Erstellen von Daten. Python verwendet Schlüsselwertspeicher, der in Java und C++ zugeordnet ist.
Hervorragende Merkmale von dict:
Die Daten im Wörterbuch müssen in Form von Schlüssel-Wert-Paaren erscheinen, d. h. k, v:
Schlüssel: Es muss ein hashbarer Wert sein, z. B. intmstring, float, tuple, aber nicht list, set, dict
Wert: Jeder Wert
Schlüssel kann nicht wiederholt werden, Wert kann sein wiederholt
Wenn ein Schlüssel wiederholt wird, wird nur der letzte Wert, der dem Schlüssel entspricht, im Wörterbuch aufgezeichnet
Der Schlüssel (Schlüssel) im Wörterbuch ist unveränderlich, was ein unveränderliches Objekt ist und kann nicht geändert werden; und der Wert (Wert) kann geändert werden und kann ein beliebiges Objekt sein.
In dict wird der Speicherort des Werts basierend auf dem Schlüssel berechnet. Wenn jedes Mal derselbe Schlüssel berechnet wird und das Ergebnis unterschiedlich ist, ist das Innere des Diktats völlig verwirrt.
Set-SetSet kommt dem Konzept des mathematischen Sets näher. Jedes Element in der Sammlung ist ein ungeordnetes, nicht dupliziertes beliebiges Objekt.
Sie können Sets verwenden, um die Zugehörigkeit von Daten zu bestimmen, und Sie können Sets auch verwenden, um doppelte Elemente in der Datenstruktur zu reduzieren. Mengen können Mengenoperationen ausführen sowie Elemente hinzufügen und löschen.
Die Daten in der Sammlung sind nicht in Ordnung, das heißt, Indizierung und Sharding können nicht verwendet werden
Die Datenelemente innerhalb der Sammlung sind eindeutig und können verwendet werden, um doppelte Daten auszuschließen
Daten in der Sammlung: str, int, float, tuple, Frozen Collection usw., d. h. es können nur hashbare Daten darin platziert werden
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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

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

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.
