总结Python编程中三条常用的技巧
在 python 代码中可以看到一些常见的 trick,在这里做一个简单的小结。
json 字符串格式化
在开发 web 应用的时候经常会用到 json 字符串,但是一段比较长的 json 字符串是可读性较差的,不容易看出来里面结构的。 这时候就可以用 python 来把 json 字符串漂亮的打印出来。
root@Exp-1:/tmp# cat json.txt {"menu": {"breakfast": {"English Muffin": {"price": 7.5}, "Bread Basket": {"price": 20, "desc": "Assortment of fresh baked fruit breads and muffins"}, "Fruit Breads": {"price": 8}}, "drink": {"Hot Tea": {"price": 5}, "Juice": {"price": 10, "type": ["apple", "watermelon", "orange"]}}}} root@Exp-1:/tmp# root@Exp-1:/tmp# cat json.txt | python -m json.tool { "menu": { "breakfast": { "Bread Basket": { "desc": "Assortment of fresh baked fruit breads and muffins", "price": 20 }, "English Muffin": { "price": 7.5 }, "Fruit Breads": { "price": 8 } }, "drink": { "Hot Tea": { "price": 5 }, "Juice": { "price": 10, "type": [ "apple", "watermelon", "orange" ] } } } } root@Exp-1:/tmp#
else 的妙用
在某些场景下我们需要判断我们是否是从一个 for 循环中 break 跳出来的,并且只针对 break 跳出的情况做相应的处理。这时候我们通常的做法是使用一个 flag 变量来标识是否是从 for 循环中跳出的。 如下面的这个例子,查看在 60 到 80 之间是否存在 17 的倍数。
flag = False for item in xrange(60, 80): if item % 17 == 0: flag = True break if flag: print "Exists at least one number can be divided by 17"
其实这时候可以使用 else 在不引入新变量的情况下达到同样的效果
for item in xrange(60, 80): if item % 17 == 0: flag = True break else: print "exist"
setdefault 方法
dictionary 是 python 一个很强大的内置数据结构,但是使用起来还是有不方便的地方,比如在多层嵌套的时候我们通常会这么写
dyna_routes = {} method = 'GET' whole_rule = None # 一些其他的逻辑处理 ... if method in dyna_routes: dyna_routes[method].append(whole_rule) else: dyna_routes[method] = [whole_rule]
其实还有一种更简单的写法可以达到同样的效果
self.dyna_routes.setdefault(method, []).append(whole_rule)
或者可以使用 collections.defaultdict 模块
import collections dyna_routes = collections.defaultdict(list) ... dyna_routes[method].append(whole_rule)

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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.

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.

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.

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

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste
