


Detaillierte Erläuterung der Python-Lernroute für Fortgeschrittene
Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die in vielen Bereichen zu einer der beliebtesten Sprachen geworden ist. Von einfacher Skripterstellung bis hin zu komplexen Webanwendungen und wissenschaftlichen Berechnungen kann Python alles. In diesem Artikel wird der fortgeschrittene Lernweg von Python vorgestellt und ein klarer Lernpfad bereitgestellt, der Ihnen hilft, die fortgeschrittenen Fähigkeiten der Python-Programmierung zu erlernen.
- Grundkenntnisse verbessern
Bevor wir mit dem fortgeschrittenen Erlernen von Python beginnen, müssen wir die Grundkenntnisse von Python überprüfen. Dazu gehören die Syntax, Datentypen, Variablen, Schleifen usw. von Python. Diese Grundkonzepte bilden die Grundlage für das Verständnis der fortgeschrittenen Programmierung in Python.
- Objektorientierte Programmierung lernen
Python ist eine objektorientierte Programmiersprache. Es ist wichtig, die Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) zu verstehen, die Ihren Python-Code wiederverwendbar machen und die Codekapselung und -abstraktion fördern. Wenn Sie die Konzepte von OOP verstehen und lernen, wie Sie OOP in Python implementieren, können Sie Ihre Python-Programmiereffizienz verbessern. Ich empfehle das Buch „Python Object-Oriented Programming“ und übe mehr.
- Lernen Sie erweiterte Datenstrukturen in Python
Es gibt viele erweiterte Datenstrukturen in Python, wie z. B. Mengen, Wörterbücher und Tupel. Für Sätze und Wörterbücher müssen Sie deren Verwendung, Vorteile und Einschränkungen kennen. Tupel werden in Python sehr häufig verwendet und stellen eine gängige Datenstruktur dar. Daher ist es sehr wichtig, das Konzept von Tupeln und deren Verwendung zu verstehen.
- Master-Python-Module und -Pakete
Python-Module und -Pakete sind eine Möglichkeit, Ihren Code in wiederverwendbare Module zu organisieren. Es ist sehr wichtig, die Konzepte von Modulen und Paketen zu verstehen und zu wissen, wie man sie in Python erstellt und verwendet. Der beste Weg, Python-Module und -Pakete zu erlernen, besteht darin, sie auf reale Probleme wie Netzwerkprogrammierung und Webanwendungen anzuwenden.
- Erlernen Sie fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse.
Wenn Sie fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse beherrschen, wird Ihr Code klarer, prägnanter und einfacher zu warten. Dazu gehören funktionale Programmierung, Rekursion, Dekorateure, Generatoren usw. Wenn Sie diese Techniken beherrschen, wird Ihr Code einfacher zu lesen und zu ändern sein. Gleichzeitig kann es die Codierungseffizienz von Python weiter verbessern.
- Netzwerkprogrammierung
Python ist eine leistungsstarke Netzwerkprogrammiersprache, die Ihnen beim Erstellen verschiedener webbasierter Anwendungen, APIs, HTTP-Server usw. helfen kann. Um die Python-Netzwerkprogrammierung zu erlernen, müssen Sie Kenntnisse in Socket-Programmierung, Netzwerkprotokollen und APIs beherrschen. Zum vertieften Studium empfehle ich das Buch „Python Network Programming“.
- Datenbankprogrammierung
Python ist auch eine sehr leistungsfähige Datenbankprogrammiersprache, mit der Sie Datenbanken einfach verbinden und betreiben können. Es ist wichtig zu verstehen, wie man mit Python auf Datenbanken zugreift, Daten manipuliert, Abfragen ausführt und Ergebnisse verarbeitet. Empfehlen Sie das Buch „Python und MySQL vom Anfänger bis zum Meister“.
Zusammenfassung
Python ist eine sehr beliebte, leistungsstarke und flexible Programmiersprache. Wenn Sie fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python beherrschen, wird Ihre Programmierung effizienter und effektiver. Ausgehend von den Grundlagen und einer schrittweisen Vertiefung lernen Sie etwas über objektorientierte Programmierung, fortgeschrittene Datenstrukturen, Module und Pakete, fortgeschrittene Programmiertechniken, Netzwerk- und Datenbankprogrammierung und andere Technologien. Dieser Weg wird Ihnen helfen, die fortgeschrittene Python-Programmierung besser zu beherrschen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Python-Lernroute für Fortgeschrittene. 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.

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.
