


Beherrschen Sie die Arten von Python-Flusskontrollanweisungen und lernen Sie von Grund auf!
Um Python von Grund auf zu lernen, müssen Sie zunächst die Arten von Flusskontrollanweisungen verstehen!
Python ist eine einfache und leistungsstarke Programmiersprache, die in der Datenanalyse, künstlichen Intelligenz, Netzwerkentwicklung und verschiedenen Bereichen des wissenschaftlichen Rechnens weit verbreitet ist. Als Anfänger ist es sehr wichtig, grundlegende Flusskontrollanweisungen zu beherrschen, da sie die Grundlage für die Verwirklichung logischer Urteile und die Steuerung des Programmausführungsflusses bilden.
In Python gibt es drei Haupttypen von Flusskontrollanweisungen: sequentielle Struktur, bedingte Struktur und Schleifenstruktur. Im Folgenden werden diese drei Flusskontrollanweisungen ausführlich vorgestellt und entsprechende Codebeispiele gegeben.
- Sequentielle Struktur
Sequentielle Struktur bedeutet, dass das Programm in der Reihenfolge des Codes ausgeführt wird, ohne dass bedingte Beurteilungen oder Schleifen eingreifen. In Python wird der gesamte Code standardmäßig sequentiell ausgeführt. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für einen sequentiellen Strukturcode:
print("Hello, World!") print("Welcome to Python!") print("Enjoy coding!")
Der obige Code gibt drei Textzeilen nacheinander aus: Hallo Welt!, Willkommen bei Python und viel Spaß beim Codieren!
- Bedingte Struktur
Mit der bedingten Struktur können Sie basierend auf bestimmten Bedingungen unterschiedliche Codeausführungspfade auswählen. In Python werden bedingte Strukturen hauptsächlich durch if-Anweisungen implementiert. Die if-Anweisung bestimmt, welcher Teil des Codes ausgeführt werden soll, basierend darauf, ob die Bedingung wahr oder falsch ist. Hier ist ein einfaches Codebeispiel für eine bedingte Struktur:
x = 10 if x > 0: print("x是正数") else: print("x是负数或零")
Der obige Code gibt basierend auf dem Wert von x unterschiedliche Ergebnisse aus. Wenn x größer als 0 ist, wird „x ist eine positive Zahl“ ausgegeben. Andernfalls wird „x ist eine negative Zahl oder Null“ ausgegeben.
Zusätzlich zu if-Anweisungen stellt Python auch elif- und else-Anweisungen zur Verarbeitung mehrerer bedingter Urteile bereit. Unten finden Sie ein Beispiel für einen bedingten Strukturcode mit elif und anderen:
x = 10 if x > 0: print("x是正数") elif x < 0: print("x是负数") else: print("x是零")
Der obige Code gibt abhängig vom Wert von x unterschiedliche Ergebnisse aus. Wenn x größer als 0 ist, lautet die Ausgabe „x ist eine positive Zahl“. Wenn x kleiner als 0 ist, lautet die Ausgabe „x ist eine negative Zahl“. Wenn x gleich 0 ist, lautet die Ausgabe „x ist Null“. ".
- Schleifenstruktur
Die Schleifenstruktur ermöglicht die wiederholte Ausführung eines Codeabschnitts, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. In Python gibt es zwei häufig verwendete Schleifenstrukturen: for-Schleife und while-Schleife.
Die for-Schleife wird verwendet, um iterierbare Objekte (wie Listen, Tupel, Zeichenfolgen usw.) zu durchlaufen oder eine feste Anzahl von Schleifen auszuführen. Das Folgende ist ein Beispiel für einen for-Schleifencode:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] for fruit in fruits: print(fruit)
Der obige Code gibt die drei Früchte in der Liste Früchte aus: Apfel, Banane und Kirsche.
Die while-Schleife wird verwendet, um einen Codeabschnitt wiederholt auszuführen, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Das Folgende ist ein Beispiel für einen While-Schleifencode:
count = 0 while count < 3: print("当前计数:", count) count += 1
Der obige Code gibt „Current Count:“ und den entsprechenden Zählwert dreimal aus. Bei jeder Schleife erhöht sich der Zählerstand um 1, bis der Zählerstand nicht weniger als 3 beträgt und die Schleife stoppt.
Durch die Beherrschung der oben genannten drei Flusskontrollanweisungen können Sie eine komplexe logische Beurteilung und Programmflusskontrolle erreichen. Natürlich handelt es sich dabei nur um die Grundkenntnisse der Python-Prozesssteuerung, und es warten fortgeschrittenere Anwendungen und Techniken darauf, von Ihnen erkundet und erlernt zu werden. Kommen Sie, lernen Sie Python von Grund auf, beherrschen Sie die Prozesssteuerung und öffnen Sie die Tür zur Programmierung!
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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.

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

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

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