


Ratschläge zur Python-Entwicklung: Lernen Sie die besten Entwicklungspraktiken kennen und wenden Sie sie an
Python ist eine einfache und leicht zu erlernende Programmiersprache, aber um ein guter Python-Entwickler zu werden, müssen Sie neben der Beherrschung der Syntax und Grundkenntnissen auch die besten Entwicklungspraktiken erlernen und anwenden. In diesem Artikel werden wir einige Best Practices für die Python-Entwicklung untersuchen, um Entwicklern beim Schreiben von qualitativ hochwertigem, wartbarem und effizientem Python-Code zu helfen.
Der erste Vorschlag besteht darin, die Funktionen der Python-Sprache zu beherrschen. Python verfügt über viele einzigartige und leistungsstarke Sprachfunktionen, wie z. B. Listenausdrücke, Generatoren, Dekoratoren usw. Durch die Beherrschung dieser Funktionen kann der Code prägnanter und effizienter werden und die Vorteile von Python besser genutzt werden. Darüber hinaus müssen Sie die neuesten Versionen und Updates von Python kennen, um sicherzustellen, dass Ihr Code die neuen Funktionen und Verbesserungen in vollem Umfang nutzen kann.
Zweitens müssen Sie die PEP8-Kodierungsspezifikation befolgen. PEP8 ist die von Python offiziell vorgeschlagene Codierungsstilspezifikation, die Anleitungen zu Einrückungen, Namenskonventionen, Code-Layout usw. enthält. Das Befolgen der PEP8-Spezifikation kann den Codestil vereinheitlichen, leicht lesbar und verständlich machen und die Teamzusammenarbeit erleichtern. Darüber hinaus können Tools wie autopep8 und flake8 verwendet werden, um Codestilprobleme automatisch zu überprüfen und zu beheben und so die Codequalität zu verbessern.
Schreiben Sie außerdem eine klare und aussagekräftige Dokumentation. Eine gute Dokumentation kann anderen helfen, Ihren Code zu verstehen und zu verwenden, und sie hilft Ihnen auch dabei, sich schneller an die Funktion und Logik des Codes zu erinnern, wenn Sie ihn in Zukunft pflegen und ändern. Das Dokumentationstool Sphinx von Python kann Entwicklern beim Schreiben formatierter und strukturierter Dokumente helfen. Es wird empfohlen, Dokumente als Teil des Codes zu verwalten und relevante Dokumente bei jeder Änderung des Codes zeitnah zu aktualisieren.
Darüber hinaus ist das Schreiben von Unit-Tests auch eine der wichtigen Praktiken der Python-Entwicklung. Unit-Tests können die Korrektheit des Codes überprüfen, die Einführung von Fehlern aufgrund von Änderungen verhindern und Schutz beim Refactoring bieten. Unittest und Pytest von Python sind häufig verwendete Unit-Test-Frameworks, die Entwicklern beim Schreiben und Ausführen von Testfällen helfen können, um die Qualität und Stabilität des Codes sicherzustellen.
Gleichzeitig können Sie die Modul- und Paketverwaltungstools von Python in vollem Umfang nutzen. Das Paketverwaltungstool pip von Python kann Entwicklern dabei helfen, Bibliotheken von Drittanbietern einfach zu installieren und zu verwalten. Darüber hinaus müssen Sie lernen, wie man hochwertige Python-Module und -Pakete schreibt, versuchen, das Rad nicht neu zu erfinden, vorhandene Community-Ressourcen sinnvoll zu nutzen und die Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit des Codes zu verbessern.
Achten Sie abschließend auf die Codeüberprüfung und die Teamzusammenarbeit. Die Codeüberprüfung ist ein wichtiges Mittel, um Codeprobleme zu entdecken und zu lösen und die Codequalität zu verbessern. Für die Codeüberprüfung und Versionsverwaltung können Sie Tools wie Github, Gitlab usw. verwenden. Und sie müssen gut in der Kommunikation und Zusammenarbeit sein, die Verhaltensregeln anderer respektieren, die Teamentwicklungsnormen befolgen und gemeinsam für eine gute Entwicklungsatmosphäre und Effizienz sorgen.
Kurz gesagt, die Best Practice der Python-Entwicklung ist ein umfassender Prozess, der ein umfassendes Studium und Üben der Python-Sprachfunktionen, Codierungsstandards, Dokumenterstellung, Unit-Tests, Modulpaketverwaltung, Teamzusammenarbeit usw. erfordert. Nur wenn Sie kontinuierlich Erfahrungen sammeln und das Gelernte anwenden, können Sie hochwertigen, wartbaren und effizienten Python-Code schreiben. Ich hoffe, dass die Vorschläge in diesem Artikel für Python-Entwickler hilfreich sein können und dass wir zusammenarbeiten können, um die kontinuierliche Verbesserung und Verbesserung der Python-Entwicklungspraktiken voranzutreiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRatschläge zur Python-Entwicklung: Lernen Sie die besten Entwicklungspraktiken kennen und wenden Sie sie an. 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

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.

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.

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

Effizient verarbeiten Pytorch-Daten zum CentOS-System, die folgenden Schritte sind erforderlich: Abhängigkeit Installation: Aktualisieren Sie zuerst das System und installieren Sie Python3 und PIP: Sudoyumupdate-Judoyuminstallpython3-Tysudoyuminstallpython3-Pip-y, Download und installieren Sie Cudatoolkit und Cudnn-Model von der NVIDIA-offiziellen Website. Konfiguration der virtuellen Umgebung (empfohlen): Verwenden Sie Conda, um eine neue virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren, zum Beispiel: condacreate-n

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.
