


Wir haben 100 ausgewählte Python-Bibliotheken zusammengestellt. Es wird empfohlen, sie zu sammeln!
Text
Hallo zusammen, ich bin Python Artificial Intelligence Technology
Warum ist Python so beliebt, so viele Renxue ist leicht zu erlernen und verfügt über leistungsstarke Funktionen. Die gesamte Community ist sehr aktiv und es gibt viele Informationen. Und diese Sprache umfasst alle Aspekte, wie automatisierte Tests, Betrieb und Wartung, Crawler, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Finanzbereiche, Back-End-Entwicklung, Cloud Computing und Spieleentwicklung.
Das Python-Gebäude kann so mächtig sein, weil es die Unterstützung von Tausenden leistungsstarken Bibliotheken und unzähligen tollen Rädern hat, die dieses Gebäude unterstützen Schauen Sie, mit Blick auf das gesamte Python-Schatzhaus.
Ich habe die Anwendungsmethoden der gesamten Python-Bibliothek grob aufgelistet und grob berechnet, dass es mehr als 20 Richtungen gibt. Die linke und die rechte Seite sind in zwei Richtungen unterteilt. Die linke Seite ist für den Angriff verantwortlich (hauptsächlich von außen), und alle sind für die Verteidigung zuständig (hauptsächlich im Inneren), was die zugrunde liegende Konfiguration betrifft, die als das gesamte Fundament des Gebäudes betrachtet wird.
Nachfolgend wählen wir hochwertige Bibliotheken in jedem Bereich aus und zeigen sie allen. Nachdem Sie sie gelesen haben, werden Sie bestimmt schreien: WC, ich habe noch nie so viele Bibliotheken gesehen~~
# 🎜 🎜#1. Die zugrunde liegende Infrastruktur des Python-GebäudesUmgebungsmanagement- Tools zum Verwalten von Python-Versionen und -Umgebungen
- #🎜 🎜 #p: Ein sehr einfaches interaktives Python-Versionsverwaltungstool.
pyenv: Einfaches Python-Versionsverwaltungstool.
Vex: Kann Befehle in einer virtuellen Umgebung ausführen.
virtualenv: Tool zum Erstellen unabhängiger Python-Umgebungen.
buildout: Deklaratives Konfigurationsmanagement nach der Initialisierung der Isolationsumgebung verwenden.
Paketverwaltung
Tools zum Verwalten von Paketen und Abhängigkeiten.- pip: Python-Paket- und Abhängigkeitsverwaltungstool.
pip-tools: Eine Reihe von Tools, um sicherzustellen, dass Python-Paketabhängigkeiten aktualisiert werden.
pipenv: Pythons offiziell empfohlenes Paketverwaltungstool der neuen Generation.
poetry: Ein Paketverwaltungstool, das setup.py vollständig ersetzen kann.
conda: Plattformübergreifendes Python-Binärpaketverwaltungstool.
Curdling: Ein Befehlszeilentool zum Verwalten von Python-Paketen.
wheel: Ein neuer Standard für die Python-Distribution, der Eier ersetzen soll.
Verteilung
Verpackt als ausführbare Datei zur Verteilung.- PyInstaller: Konvertieren Sie Python-Programme in unabhängige ausführbare Dateien (plattformübergreifend).
cx_Freeze: Konvertieren Sie ein Python-Programm in eine ausführbare Datei mit einer dynamischen Linkbibliothek.
dh-virtualenv: Erstellen und verteilen Sie eine virtuelle Virtualenv-Umgebung als Debian-Paket.
Nuitka: Kompilieren Sie Skripte, Module und Pakete in ausführbare Dateien oder Erweiterungsmodule.
py2app: Verwandeln Sie ein Python-Skript in ein eigenständiges Paket (Mac OS X).
py2exe: Verwandeln Sie ein Python-Skript in ein eigenständiges Paket (Windows).
pynsist: Ein Tool zum Erstellen von Windows-Installationsprogrammen, die Python selbst in das Installationsprogramm packen.
Konfiguration
Bibliothek zum Speichern und Analysieren der Konfiguration.- config: Ein hierarchisches Konfigurationsmodul, das vom Autor des Protokollierungsmoduls geschrieben wurde.
ConfigObj: INI-Dateiparser mit Verifizierungsfunktion.
ConfigParser: (Python-Standardbibliothek) INI-Dateiparser.
profig: Konfiguration über mehrere Formate mit numerischer Konvertierungsfunktion.
python-depair: Setup und Code vollständig isolieren.
2. Verwaltungskonfiguration des Python-Buildings
files
aiofiles: basierend auf Asyncio, bereitgestellte asynchrone Dateioperationen
imghdr: (Python-Standardbibliothek) Bildtypen erkennen
mimetypes: (Python-Standardbibliothek) Dateinamen zu MIME-Typen zuordnen
#🎜🎜 #path.py: Modul, das os.path kapseltpathlib: (Python3.4+ Standardbibliothek) plattformübergreifende, objektorientierte Pfadoperationsbibliothekpython -magic : Python-Schnittstelle der Drittanbieter-Bibliothek libmagic zur Dateityperkennung Unipath: Dateien und Verzeichnisse objektorientiert manipulieren watchdog: API zur Verwaltung von Dateisystemereignissen und Shell-ToolDatum und UhrzeitEine Klassenbibliothek zum Bearbeiten von Datum und Uhrzeit.
- arrow: Eine bessere Python-Bibliothek zur Datums- und Uhrzeitmanipulation.
Textverarbeitung
-
Bibliothek zumParsenund Bearbeiten von Text. - Universal
chardet: Zeichenkodierungsdetektor, kompatibel mit Python2 und Python3.
difflib: (Python-Standardbibliothek) hilft uns bei der Durchführung differenzieller Vergleiche.
ftfy: Unicode-Text vollständiger und kohärenter machen.
fuzzywuzzy: Fuzzy-String-Matching.
Levenshtein: Berechnen Sie schnell den Bearbeitungsabstand und die Saitenähnlichkeit.
pangu.py: Fügen Sie Leerzeichen zwischen chinesischen, japanischen und koreanischen Zeichen und numerischen Buchstaben hinzu.
pypinyin: Python-Version des chinesischen Pinyin-Konvertierungstools.
shortuuid: Eine Generatorbibliothek zum Generieren prägnanter, eindeutiger und URL-sicherer UUIDs.
simplejson: JSON-Encoder und -Decoder für Python.
Unidecode: ASCII-konvertierte Form von Unicode-Text.
uniout: Gibt lesbare Zeichen anstelle von Escapezeichenfolgen aus.
xpinyin: Eine Bibliothek zum Konvertieren chinesischer Schriftzeichen in Pinyin.
yfiglet-figlet: pyfiglet – Python-Implementierung von figlet.
flashtext: Eine effiziente Textsuch- und -ersetzungsbibliothek.
- Slugification
awesome-slugify: Eine Python-Slugification-Bibliothek, die Unicode beibehält.
python-slugify: Python-Slugifizierungsbibliothek, die Unicode in ASCII konvertieren kann.
unicode-slugify: Ein Slug-Tool, das Unicode-Slugs generieren kann und Django erfordert.
- Parser
Telefonnummern: Telefonnummern analysieren, formatieren, speichern und überprüfen.
PLY: Python-Implementierung von Lex- und Yacc-Parsing-Tools.
Pygments: Universelles Syntax-Hervorhebungstool.
pyparsing: Ein Framework zum Generieren universeller Parser.
python-nameparser: Zerlegen Sie den Namen einer Person in mehrere unabhängige Teile.
python-user-agents: Parser für Browser-Benutzeragenten.
sqlparse: Ein validierungsfreier SQL-Parser.
Office-Textformatverarbeitung
- Allgemeines
tablib: ein Modul zur Verarbeitung tabellarischer Daten.
⭐python-office: Eine Drittanbieterbibliothek für die Büroautomatisierung.
- Office
Marmir: Konvertieren Sie die eingegebene Python-Datenstruktur in eine Tabelle.
openpyxl: Eine Bibliothek zum Lesen und Schreiben von Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm-Dateien.
pyexcel: Eine Bibliothek, die eine einheitliche API zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel-Dateien bereitstellt.
python-docx: Microsoft Word 2007/2008 docx-Dateien lesen, abfragen und ändern.
Relation: OpenDocument-Dateien mit Vorlagen.
unoconv: Konvertieren zwischen allen von LibreOffice/OpenOffice unterstützten Dateiformaten.
XlsxWriter: Ein Python-Modul zum Erstellen von Excel-XLSX-Dateien.
xlwings: Eine Bibliothek, die es einfach macht, Python aus Excel (und umgekehrt) aufzurufen, basierend auf dem BSD-Protokoll.
xlwt: Daten und Formatinformationen von Excel-Dateien lesen und schreiben.
PDFMiner: Ein Tool zum Extrahieren von Informationen aus PDF-Dokumenten.
PyPDF2: Eine Bibliothek, die PDF-Seiten teilen, zusammenführen und konvertieren kann.
ReportLab: Erstellen Sie schnell Rich-Text-PDF-Dokumente.
- Markdown
Mistune: Ein schneller und umfassender Markdown-Parser, implementiert in reinem Python.
Python-Markdown: Eine Python-Implementierung von John Grubers Markdown.
Python-Markdown2: Reine Python-Implementierung des Markdown-Parsers, schneller und genauer als Python-Markdown
- YAML
PyYAML: Python-Version des YAML-Parsers.
- CSV
csvkit: Tools zum Konvertieren und Bearbeiten von CSV.
Konfiguration
- Eine Bibliothek zum Speichern und Analysieren von Konfigurationen.
config: Ein hierarchisches Konfigurationsmodul, das vom Autor des Protokollierungsmoduls geschrieben wurde.
ConfigObj: INI-Dateiparser mit Verifizierungsfunktion.
ConfigParser: (Python-Standardbibliothek) INI-Dateiparser.
profig: Konfiguration über mehrere Formate mit numerischer Konvertierungsfunktion.
Python-Entkopplung: Setup und Code vollständig isolieren.
Befehlszeilentools
- Bibliothek zum Erstellen von Befehlszeilenprogrammen.
- Entwicklung von Befehlszeilenprogrammen
asciimatics: plattformübergreifendes Vollbild-Terminalpaket (d. h. Maus-/Tastatureingabe und farbige, positionierte Textausgabe), vollständige High-Level-API für komplexe Animationen und Spezialeffekte.
cement: Pythons Befehlszeilen-Programmierframework.
click: Ein Paket zum Erstellen schöner Befehlszeilenschnittstellen durch Kombination.
cliff: Ein Framework zum Erstellen von Befehlszeilenprogrammen mit mehreren Befehlsebenen.
clint: Python-Befehlszeilenprogramm-Tool.
colorama: Plattformübergreifender farbiger Terminaltext.
docopt: Parser für Befehlszeilenargumente im Python-Stil.
Gooey: Ein Befehl, der ein Befehlszeilenprogramm in ein GUI-Programm umwandelt.
Python-Prompt-Toolkit: Eine Bibliothek zum Erstellen leistungsstarker interaktiver Befehlszeilenprogramme.
python-fire: Eine von Google erstellte Bibliothek zum Erstellen von Befehlszeilenschnittstellen basierend auf Python-Klassen.
Pythonpy: Führen Sie jede Python-Anweisung direkt über die Befehlszeile aus.
Bilder, Bilder, Bilder, Bilder
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- Produktivitätstools
aws-cli: Gemeinsame Befehlszeilenschnittstelle für Amazon Web Services.
bashplotlib: Grundlegendes Zeichnen im Terminal.
caniusepython3: Bestimmen Sie, welches Projekt Sie an der Portierung auf Python3 hindert.
cookiecutter: Ein Befehlszeilentool zum Erstellen von Projekten aus Cookiecutter (Projektvorlagen).
doitlive: Ein Tool für Live-Präsentationen im Terminal.
pyftpdlib: Eine unglaublich schnelle und erweiterbare Python-FTP-Dienstbibliothek.
howdoi: Erhalten Sie über die Befehlszeile sofortige Antworten auf Ihre Programmierfragen.
httpie: Ein Befehlszeilen-HTTP-Client, ein benutzerfreundlicherer Ersatz für cURL.
PathPicker: Dateien aus der Bash-Ausgabe auswählen.
percol: Fügt dem traditionellen Pipe-Konzept von UNIX-Shells interaktive Auswahlfunktionen hinzu.
SAWS: Eine erweiterte Version der AWS-Befehlszeile.
thefuck: Korrigieren Sie Ihre vorherigen Befehlszeilenanweisungen.
mycli: Ein MySQL-Befehlszeilen-Client mit automatischer Vervollständigung und Syntaxhervorhebung.
pgcli: Postgres-Befehlszeilentool mit automatischer Vervollständigung und Syntaxhervorhebung.
Ausprobieren: Ein Befehlszeilentool zum Experimentieren mit Python-Bibliotheken war noch nie so einfach.
3. Das Lager von Python Building
Datenbank
- Eine von Python implementierte Datenbank.
pickleDB: Eine einfache, leichte Schlüsselwert-Speicherdatenbank.
PipelineDB: Streaming-SQL-Datenbank.
TinyDB: Eine dokumentenorientierte Mikrodatenbank.
ZODB: Eine native Python-Objektdatenbank. Eine Schlüsselwert- und Objektdiagrammdatenbank.
Datenbanktreiber
- Eine Bibliothek zum Verbinden und Betreiben von Datenbanken.
- MySQL: awesome-mysql-Serie
aiomysql: eine asynchrone MySQL-Datenbankbetriebsbibliothek basierend auf Asyncio.
mysql-python: MySQL-Datenbank-Connector für Python.
ysqlclient: MySQL-Python-Zweig, unterstützt Python 3.
oursql: Ein besserer MySQL-Connector mit Unterstützung für native vorkompilierte Anweisungen und BLOBs.
PyMySQL: Reiner Python-MySQL-Treiber, kompatibel mit MySQL-Python.
- PostgreSQL
psycopg2: Der beliebteste PostgreSQL-Adapter in Python.
Abfragen: Ein Wrapper der psycopg2-Bibliothek, der für die Interaktion mit PostgreSQL verwendet wird.
txpostgres: Asynchroner PostgreSQL-Treiber basierend auf Twisted.
- Andere relationale Datenbanken
apsw: Ein weiterer Python-SQLite-Wrapper.
dataset: Speichert Python-Wörterbücher in der Datenbank.
pymssql: Eine einfache Microsoft SQL Server-Datenbankschnittstelle.
- NoSQL-Datenbanken
asyncio-redis: Ein Redis-Client basierend auf Asyncio (PEP 3156).
cassandra-python-driver: Python-Treiber für Cassandra.
HappyBase: Eine entwicklerfreundliche Bibliothek, die für Apache HBase entwickelt wurde.
Plyvel: Eine schnelle und funktionsreiche Python-Schnittstelle zu LevelDB.
py2neo: Python-Wrapper-Client für die erholsame Neo4j-Schnittstelle.
pycassa: Python Thrift-Treiber für Cassandra.
PyMongo: Der offizielle Python-Client für MongoDB.
redis-py: Python-Client für Redis.
telephus: Cassandra-Client basierend auf Twisted.
txRedis: Redis-Client basierend auf Twisted.
4. Netzwerkkommunikation in Python Building
Netzwerk
- Bibliothek für Netzwerkprogrammierung.
asyncio: (Python-Standardbibliothek) Asynchrone E/A, Ereignisschleifen, Coroutinen und Aufgaben.
Twisted: eine ereignisgesteuerte Netzwerk-Engine.
pulsar: ereignisgesteuertes Parallelitäts-Framework.
Diesel: Greenlet-basiertes Event-I/O-Framework.
pyzmq: Ein Python-Wrapper für die ZeroMQ-Messaging-Bibliothek.
Toapi: Eine leichte, einfache und schnelle Flask-Bibliothek, die sich der Bereitstellung von API-Diensten für alle Websites widmet.
txZMQ: Python-Wrapper der auf Twisted basierenden ZeroMQ-Messaging-Bibliothek.
HTTP
- Eine Bibliothek, die HTTP verwendet.
aiohttp: Asynchrone HTTP-Netzwerkbibliothek basierend auf Asyncio.
requests: Humanisierte HTTP-Anfragebibliothek.
grequests: Anforderungsbibliothek + gevent für asynchrone HTTP-Anfragen
httplib2: umfassende HTTP-Client-Bibliothek.
treq: Eine anforderungsähnliche Python-API, die auf dem Twisted-HTTP-Client aufbaut.
urllib3: Eine übersichtliche und benutzerfreundliche HTTP-Bibliothek mit threadsicherem Verbindungspool und Unterstützung für Dateipost.
WebSocket-Bibliothek zur Unterstützung bei der Verwendung von WebSocket. Darüber hinaus sollte Linux bei der Suche nach öffentlichen Konten lernen, im Hintergrund mit „Affe“ zu antworten und ein Überraschungsgeschenkpaket zu erhalten.
AutobahnPython: für Python unter Verwendung von WebSocket & WAMP basierend auf Twisted und Asyncio.
Crossbar: Unified Application Routing auf Open-Source-Basis (Websocket & WAMP für Python auf Autobahn).
django-socketio: WebSockets für Django.
WebSocket-for-Python: WebSocket-Client- und Serverbibliothek, geschrieben für Python2/3 und PyPy.
WSGI-Server
- WSGI-kompatibler Webserver
gunicorn: Vorgefertigt, teilweise in C-Sprache geschrieben.
uwsgi: Der Zweck des uwsgi-Projekts besteht darin, eine Reihe von Full-Stack-Tools zum Aufbau verwalteter Dienste zu entwickeln, die in der Sprache C geschrieben sind.
bjoern: Asynchron, sehr schnell, geschrieben in C.
fapws3: Asynchron (nur für die Netzwerkseite), geschrieben in C-Sprache.
meinheld: Asynchron, teilweise in C geschrieben.
netius: Asynchron, sehr schnell.
Paste: Multithreaded, stabil und bewährt.
Rakete: Multithreaded.
Waitress: Multithreading, das das Pyramid-Framework antreibt.
Werkzeug: Eine WSGI-Toolbibliothek, die Flask steuert und einfach in Ihr Projekt eingebettet werden kann.
Web Framework
- Full-Stack-Web-Framework.
Django: Das beliebteste Webframework in der Python-Welt.
Flask: Ein Python-Mikro-Framework.
Pyramide: Ein kleines, schnelles und bodenständiges Open-Source-Python-Webframework.
Bottle: Ein schnelles, kleines und leichtes WSGI-Micro-Web-Framework.
CherryPy: Ein minimalistisches Python-Webframework, das dem HTTP/1.1-Protokoll entspricht und über einen WSGI-Thread-Pool verfügt.
TurboGears: Ein Mikro-Framework, das zu einer Full-Stack-Lösung erweitert werden kann.
Tornado: ein Web-Framework und eine asynchrone Netzwerkbibliothek.
sanic: ein asynchrones Netzwerk-Framework basierend auf Python3.5+.
starlette: Ein leichtes, leistungsstarkes ASGI-Framework
E-Commerce
- Ein Framework und eine Bibliothek für E-Commerce und Zahlung.
django-oscar: Ein Open-Source-E-Commerce-Framework für Django.
django-shop: Ein Shopsystem basierend auf Django.
Cartridge: Eine auf Mezzanine basierende Warenkorbanwendung.
shoop: Eine Open-Source-E-Commerce-Plattform basierend auf Django.
alipay: Inoffizielle Python-Alipay-API.
merchant: Eine Django-Anwendung, die Zahlungen von mehreren Zahlungsplattformen akzeptieren kann.
Geld: eine Währungsbibliothek. Wird mit dem optionalen CLDR-Backend-Lokalisierungsformat geliefert und bietet eine skalierbare Währungsumtauschlösung.
Python-Währungen: Zeigt das Währungsformat und seinen numerischen Wert an.
RESTful API
- Bibliothek zur Entwicklung von RESTful APIs
- Django
django-rest-framework: Ein leistungsstarkes und flexibles Tool zum Erstellen von Web-APIs.
django-tastypie: Entwickeln Sie APIs für Django-Anwendungen.
django-formapi: Erstellen Sie JSON-APIs für die Django-Formularvalidierung.
- Flask
flask-api: Entwickelt für Flask, durchsuchen Sie Web-APIs.
flask-restful: Erstellen Sie schnell REST-APIs für Flask.
flask-restless: Erstellen Sie RESTful-APIs für von SQLAlchemy definierte Datenbankmodelle.
flask-api-utils: Verwaltet die API-Darstellung und -Validierung für Flask.
eve: REST-API-Framework, gesteuert von Flask, MongoDB usw.
- Pyramid
cornice: Ein REST-Framework für Pyramid.
- Framework-agnostisch
falcon: Ein leistungsstarkes Framework zum Erstellen von Cloud-APIs und Web-App-Backends.
Sandman: Erstellen Sie automatisch REST-APIs für vorhandene datenbankgesteuerte Systeme.
restless: Ein Framework-agnostisches REST-Framework basierend auf Erkenntnissen von Tastypie.
ripozo: Erstellen Sie schnell REST/HATEOAS/Hypermedia-APIs.
Template Engine
- Bibliotheken und Tools für die Vorlagengenerierung und lexikalische Analyse.
Jinja2: Eine moderne, Designer-freundliche Template-Engine.
Chameleon: eine HTML/XML-Vorlagen-Engine. Imitiert ZPT (Zope Page Templates) und optimiert die Geschwindigkeit.
Genshi: Python-Vorlagentool zum Generieren webbasierter Ergebnisse.
Mako: Ultraschnelle, leichte Vorlagen für die Python-Plattform.
Queue
- Bibliothek zur Bearbeitung von Ereignissen und Aufgabenwarteschlangen.
celery: eine asynchrone Aufgabenwarteschlange/Jobwarteschlange basierend auf verteiltem Messaging.
huey: Kleine Multithread-Aufgabenwarteschlange.
mrq: Mr. Queue – Eine verteilte Python-Worker-Aufgabenwarteschlange unter Verwendung von Redis und gevent.
rq: Einfache Python-Jobwarteschlange.
simpleq: Eine einfache, unendlich skalierbare Warteschlange basierend auf Amazon SQS.
Suche
- Bibliotheken und Software, die Daten indizieren und Suchanfragen durchführen.
django-haystack: Modulare Suche nach Django.
elasticsearch-py: Der offizielle Low-Level-Python-Client für Elasticsearch.
elasticsearch-dsl-py: Der offizielle High-Level-Python-Client für Elasticsearch.
solrpy: Python-Client für Solr.
Whoosh: Eine schnelle reine Python-Suchmaschinenbibliothek.
- Bibliothek zum Senden und Parsen von E-Mails.
django-celery-ses: Django-E-Mail-Backend mit AWS SES und Celery.
Umschläge: Eine E-Mail-Bibliothek für den menschlichen Gebrauch.
Flanker: eine E-Mail-Adresse und eine Mime-Parsing-Bibliothek.
imbox: Python-IMAP-Bibliothek.
inbox.py: Python-SMTP-Server.
inbox: eine Open-Source-E-Mail-Toolbox.
lamson: SMTP-Anwendungsserver im Python-Stil.
mailjet: Mailjet-API-Implementierung, die zum Bereitstellen von Batch-E-Mail-Versand, Statistiken und anderen Funktionen verwendet wird.
marrow.mailer: Leistungsstarkes, skalierbares E-Mail-Verteilungs-Framework.
modoboa: Eine E-Mail-Hosting- und Verwaltungsplattform mit einer modernen, minimalistischen Web-Benutzeroberfläche.
pyzmail: E-Mails erstellen, senden und analysieren.
Talon: Mailgun-Bibliothek, die zum Extrahieren von Nachrichten und Signaturen verwendet wird.
yagmail: Yagmail ist ein GMAIL/SMTP-Client, der das Versenden von E-Mails so einfach wie möglich macht.
URL-Verarbeitung
- Bibliothek zum Parsen von URLs
furl: Eine kleine Python-Bibliothek, die die Verarbeitung von URLs erleichtert.
purl: Eine einfache, unveränderliche URL-Klasse mit einer prägnanten API zur Abfrage und Verarbeitung.
pyshorteners: Eine reine Python-URL-Verkürzungsbibliothek.
shorturl: Python-Implementierung zum Generieren von Kurz-URLs und Kurzlinks ähnlich wie bit.ly.
webargs: Eine Bibliothek zum Parsen von HTTP-Anfrageparametern mit integrierter Unterstützung für gängige Web-Frameworks, einschließlich Flask, Django, Bottle, Tornado und Pyramid.
5. Das Energiesystem des Python-Buildings
Prozess
- Betriebssystem-Prozessstart und Kommunikationsbibliothek.
envoy: Benutzerfreundlicher als das Python-Subprozessmodul.
sarge: Eine weitere Kapselung des Unterprozessmoduls.
sh: Eine vollständige Subprozess-Ersetzungsbibliothek.
Parallelität und Parallelität
- Bibliothek für gleichzeitige und parallele Vorgänge.
Multiprocessing: (Python-Standardbibliothek) Prozessbasierte „Thread“-Schnittstelle.
threading: (Python-Standardbibliothek) Threading-Schnittstelle auf höherer Ebene.
Eventlet: ein asynchrones Framework, das WSGI unterstützt.
gevent: Eine Coroutine-basierte Python-Netzwerkbibliothek unter Verwendung von Greenlet.
Tomorrow: Magical Decorator-Syntaximplementierung zum Generieren von asynchronem Code.
uvloop: Superschnelle Implementierung der Asyncio-Ereignisschleife zusätzlich zu libuv.
Wer es nicht weiß, wird auf den ersten Blick überrascht sein. Es gibt wirklich zu viele Python-Bibliotheken. Die oben genannten 100 Bibliotheken sind nur ein Teil des Gebäudes des Python-Imperiums und für den Bau des inneren Eckpfeilers des Gebäudes verantwortlich. Xiao F wird die Bibliothek der Python-Anwendungen später weiter vorstellen, also bleiben Sie dran.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWir haben 100 ausgewählte Python-Bibliotheken zusammengestellt. Es wird empfohlen, sie zu sammeln!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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
