使用Python压缩和解压缩zip文件的教程
python 的 zipfile 提供了非常便捷的方法来压缩和解压 zip 文件。
例如,在py脚本所在目录中,有如下文件:
readability/readability.txt
readability/readability-print.css
readability/sprite-readability.png
readability/readability.css
将 readability 目录中的文件压缩到脚本所在目录的 readability.zip 文件中,保持相同的文件结构,然后打印出生成的压缩包 的文件列表,再用两种方式分别解压文件到脚本所在目录的 output 目录和 output/bak 目录中。
脚本如下:
#!/usr/vin/env python # coding: utf-8 """ 压缩和解压zip文件 """ import os import zipfile def compress(zip_file, input_dir): f_zip = zipfile.ZipFile(zip_file, 'w') for root, dirs, files in os.walk(input_dir): for f in files: # 获取文件相对路径,在压缩包内建立相同的目录结构 abs_path = os.path.join(os.path.join(root, f)) rel_path = os.path.relpath(abs_path, os.path.dirname(input_dir)) f_zip.write(abs_path, rel_path, zipfile.ZIP_STORED) def extract(zip_file, output_dir): f_zip = zipfile.ZipFile(zip_file, 'r') # 解压所有文件到指定目录 f_zip.extractall(output_dir) # 逐个解压文件到指定目录 for f in f_zip.namelist(): f_zip.extract(f, os.path.join(output_dir, 'bak')) def printdir(zip_file): f_zip = zipfile.ZipFile(zip_file, 'r') print '== printdir() ============================' f_zip.printdir() print print '== namelist() ============================' for f in f_zip.namelist(): print f if __name__ == '__main__': zip_file = 'readability.zip' compress(zip_file, os.path.join(os.getcwd(), 'readability')) printdirzip_file) extract(zip_file, 'output')

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.
