


Python und Django: Der schnellste Weg, Webanwendungen mit Python zu erstellen
Python und Django: Der schnellste Weg, Webanwendungen mit Python zu erstellen
Im heutigen digitalen Zeitalter sind Webanwendungen ein integraler Bestandteil moderner Unternehmen. Das Erstellen von Webanwendungen erfordert eine Sprache und ein Framework, die schnell, zuverlässig und einfach zu warten sind. Python und Django sind die bevorzugte Kombination zur Lösung dieser Anforderungen.
- Python: Schnell, zuverlässig, einfach zu bedienen
Python ist eine dynamische Programmiersprache auf hohem Niveau, die ursprünglich von Guido van Rossum entwickelt wurde. Diese Sprache eignet sich hervorragend zum Schreiben von Webanwendungen, auch weil Python leicht zu erlernen, zu lesen und zu verstehen ist. In Python ist der Codeumfang relativ gering und die Syntax einfach und klar. Dies macht Python zu einer der beliebtesten Programmiersprachen unter Programmierern.
Die attraktivsten Merkmale von Python sind seine Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Python ist eine interpretierte Sprache, was bedeutet, dass keine Kompilierung erforderlich ist, sodass Code schnell ausgeführt und debuggt werden kann. Gleichzeitig ist Python auch eine sehr zuverlässige Sprache, die problemlos mit großen Datenmengen, Dateien und Berechnungen umgehen kann. Python verfügt außerdem über eine breite Palette an Bibliotheken und Tools, mit denen Entwickler komplexe Berechnungen und Datenverarbeitung problemlos durchführen können.
- Django: Ideal für die schnelle Entwicklung von Webanwendungen
Django ist ein in Python geschriebenes High-Level-Webframework. Es bietet nicht nur eine schnelle und zuverlässige Möglichkeit zur Entwicklung, sondern verfügt auch über viele integrierte Funktionen, die Entwicklern helfen, Webanwendungen schneller zu erstellen.
Einer der größten Vorteile von Django besteht darin, dass es über viele integrierte Funktionen verfügt, die es Entwicklern ermöglichen, Webanwendungen schneller zu erstellen. Fast alle Grundfunktionen, einschließlich Authentifizierung, Verwaltung, Wartung usw., sind bereits in Django integriert. Dies bedeutet, dass Entwickler diese grundlegenden Funktionen nicht von Grund auf neu schreiben müssen und Webanwendungen schneller erstellen können.
Django verfügt außerdem über eine sehr leistungsstarke ORM-Ebene (Object Relational Mapping). Die ORM-Schicht hilft Entwicklern, Python-Objekte einfach in Datenbanktabellen und -spalten abzubilden und diesen Objekten die Interaktion in der Datenbank zu ermöglichen. Dies vereinfacht die Arbeit des Entwicklers erheblich und spart viel Zeit und Aufwand.
- Der schnellste Weg, Webanwendungen mit Python und Django zu erstellen
Für diejenigen, die schnell Webanwendungen mit Python und Django erstellen möchten, finden Sie hier einige Tipps:
• Verwenden Sie die Template-Engine von Django: Django bietet eine leistungsstarke Template-Engine Dies erleichtert die Interaktion mit Seiten und HTML-Elementen mit Python-Code. Die Verwendung der Django-Template-Engine spart viel Zeit und Mühe.
• Verwendung einer ORM-Ebene in Django: Die ORM-Ebene ist ein leistungsstarkes Tool, das es Entwicklern erleichtert, Python-Objekte in Datenbanktabellen und -spalten abzubilden. Der Prozess ist sehr einfach zu befolgen und spart viel Zeit und Mühe.
• Von Django bereitgestellte integrierte Funktionen nutzen: Django bietet viele integrierte Funktionen, einschließlich Authentifizierung, Verwaltung und Wartung usw. Diese Funktionen vereinfachen die Arbeit der Entwickler erheblich und erhöhen die Zuverlässigkeit und Effizienz der Anwendung.
• Nutzen Sie die in Django verfügbaren Bibliotheken und Tools: Zusätzlich zu den integrierten Funktionen bietet Django auch eine breite Palette an Bibliotheken und Tools, von grafischen Benutzeroberflächen bis hin zu RESTful-APIs und mehr. Entwickler können diese Bibliotheken und Tools verwenden, um die Erstellung von Webanwendungen zu vereinfachen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination von Python und Django eine der schnellsten Möglichkeiten ist, Webanwendungen zu erstellen. Die einfache Erlernbarkeit, schnelle Ausführung und Zuverlässigkeit von Python sowie die schnelle Entwicklung, die integrierte Funktionalität und die ORM-Schicht von Django ermöglichen es Entwicklern, in kurzer Zeit hochwertige Webanwendungen zu erstellen. Wenn Sie mit der Entwicklung datengesteuerter Webanwendungen beginnen möchten, sind Python und Django auf jeden Fall einen Versuch wert.
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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.

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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.

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

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