python 常用库
GUI 图形界面
1.wxpython
Python下的GUI编程框架,与MFC的架构相似
下载地址:http://wxpython.org/download.php
2. PyQt
用于Python的QT开发库
下载地址:http://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/download
Web框架
1. Django
开源web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计
下载地址: http://www.djangoproject.com/
2. web2py
一个小巧灵活的Web框架,虽然简单但是功能强大
下载地址:http://web2py.com/
科学计算
1. Matplotlib
用Python实现的类matlab的第三方库,用以绘制一些高质量的数学二维图形
下载地址:
http://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib/matplotlib-1.1.0/
2. SciPy
基于Python的matlab实现,旨在实现matlab的所有功能
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/scipy/
3. NumPy
基于Python的科学计算第三方库,提供了矩阵,线性代数,傅立叶变换等等的解决方案
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/numpy/
网页处理
1. BeautifulSoup,强大的容错功能
网页处理非常强大的包
http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
2. PyQuery,在Python中如网页的 jQuery一样处理文档
下载:https://pypi.python.org/pypi/pyquery
文档:https://pythonhosted.org/pyquery/
其他
1. MySQLdb
用于连接MySQL数据库
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/
2. PIL
基于Python的图像处理库,功能强大,对图形文件的格式支持广泛
下载地址:http://effbot.org/zone/pil-index.htm
3. PyGame
基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块
下载地址:http://www.pygame.org/download.shtml
4. sh 系统管理
sh 可以让你像执行函数一样执行shell终端命令
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/sh
5. pickle (cPickle)
6. json
7. random
8. datetime
特别介绍
1. cx_Freeze
方便简洁的打包工具,可跨平台!
下载地址:http://cx-freeze.sourceforge.net/
2. psyco
脚本的执行效率多少有点差强人意,虽然优化起来并不是难事,但如果有简单的方法,近乎不用修改源代码,那当然值得去关注一下。psyco 的神奇在于它只需要在代码的入口处调用短短两行代码,性能就能提升 40% 或更多,真可谓是立竿见影!
如果你的客户觉得你的程序有点慢,敬请不要急着去优化代码,psyco 或许能让他立即改变看法。psyco 堪称 Python 的 jit,有许多潜力可以挖掘,如果剩下来给你优化性能的时间已经不多,请马上去阅读它的手册,有许多招儿轻松优化性能。
以上都是一些常用的第三方库
更多请点击:http://pypi.python.org/pypi
其他推荐:
http://www.zhihu.com/question/20501628
http://blog.csdn.net/sasoritattoo/article/details/9381361

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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.

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

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.

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

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

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
