为什么python更适合用于写脚本文件?
为何全部人都推崇用Python写脚本?Python具有什么特别的优势吗?我感觉好像和PHP没什么质的优势?
像node.js还是异步的,所以觉得更适合用来写脚本,但是Python呢?为什么?
因为最近准备写脚本,在纠结用哪个语言写 Python/PHP。
有经验的朋友求教一下。
回复内容:
为何全部人都推崇用Python写脚本?Python具有什么特别的优势吗?我感觉好像和PHP没什么质的优势?
像node.js还是异步的,所以觉得更适合用来写脚本,但是Python呢?为什么?
因为最近准备写脚本,在纠结用哪个语言写 Python/PHP。
有经验的朋友求教一下。
我想大概有两方面的原因:
一方面是Python本身语言的特性,简单、明确、优雅。
很多脚本语言是需要写一些小工具解决问题,并不是很在意性能。这种语言很容易上手的语言因此常被使用。两一方面可能是得益于Python完善的第三方库。比如:
在科学计算领域有:Matplotlib、SciPy、NumPy
在图像处理领域有:PIL
在网页解析领域有:BeautifulSoup
这些第三方库,都能够让程序写脚本的时候事半功倍。
语法简单
开发速度快
第三方库应有尽有
简单,学习成本低,跨平台,与其他语言契合度高,所以又是很好的胶水语言,再加上海量的第三方库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容。可以做界面,web,游戏,大数据,机器学习等。Python的哲学就是简单优雅,尽量写容易看明白的代码,尽量写少的代码。好了,安利完了,导演,我的盒饭呢。

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PHP est utilisé pour créer des sites Web dynamiques, et ses fonctions principales incluent: 1. Générer du contenu dynamique et générer des pages Web en temps réel en se connectant à la base de données; 2. Traiter l'interaction utilisateur et les soumissions de formulaires, vérifier les entrées et répondre aux opérations; 3. Gérer les sessions et l'authentification des utilisateurs pour offrir une expérience personnalisée; 4. Optimiser les performances et suivre les meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité et la sécurité du site Web.

PHP utilise les extensions MySQLI et PDO pour interagir dans les opérations de base de données et le traitement de la logique côté serveur, et traite la logique côté serveur via des fonctions telles que la gestion de session. 1) Utilisez MySQLI ou PDO pour vous connecter à la base de données et exécuter les requêtes SQL. 2) Gérer les demandes HTTP et l'état de l'utilisateur via la gestion de session et d'autres fonctions. 3) Utiliser les transactions pour assurer l'atomicité des opérations de base de données. 4) Empêcher l'injection de SQL, utiliser les connexions de gestion des exceptions et de clôture pour le débogage. 5) Optimiser les performances via l'indexation et le cache, écrivez du code très lisible et effectuez une gestion des erreurs.

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.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

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.

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:

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.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch
