


Exemple de partage de code sur les opérations de séquence en Python
Cet article présente principalement les opérations de séquence de la programmation Python. Il analyse les fonctions des séquences Python, les fonctions associées et les techniques d'utilisation spécifiques sous forme d'exemples.
Cet article décrit. Programmation Python avec exemples d'opération de séquence. Partagez-le avec tout le monde pour votre référence, les détails sont les suivants :
#coding=utf8 ''''' 序列类型有着相同的访问模式:它的每一个元素可以通过指定一个偏移量的方式得到。 可以通过切片操作一次获得多个元素。 序列的下标偏移量是从0开始到总元素数减一结束。 标准类型操作符一般都能试用与所有的序列类型。 序列类型操作符: --------------------------------------------------------------------------- 序列操作符 作用 --------------------------------------------------------------------------- seq[ind] 获得下标为ind的元素 seq[ind1:ind2] 获得下标从ind1到ind2间的元素集合 seq * expr 序列重复expr次 seq1+seq2 连接序列seq1和seq2 obj in seq 判断obj元素是否包含在seq中 obj not in seq 判断obj元素是否不包含在seq中 --------------------------------------------------------------------------- 切片操作符在Python中的原型是:[start:stop:step] 即:[开始索引:结束索引:步长值] 开始索引:同其它语言一样,从0开始。序列从左向右方向中,第一个值的索引为0,最后一个为-1 结束索引:切片操作符将取到该索引为止,不包含该索引的值。 步长值:默认是一个接着一个切取,如果为2,则表示进行隔一取一操作。步长值为正时表示从左向右取,如果为负,则表示从右向左取。步长值不能为0。 切片索引的语法比简单的单一元素索引灵活的多。开始和结束索引值可以超过字符串的长度。 函数原型:range(start, end, scan): 参数含义:start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0, 5); end:计数到end结束,但不包括end.例如:range(0, 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 scan:每次跳跃的间距,默认为1。例如:range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1) 序列类型转换工厂函数: ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 函数 含义 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- list(iter) 把可迭代对象转换为列表 str(obj) 把obj对象转换成字符串(对象的字符串表示法) unicode(obj) 把对象转换成Unicode字符串(使用默认编码) basestring() 抽象工厂函数,是str和unicode的父类,不能实例化不能调用 tuple(iter) 把一个可迭代对象转换成一个元组对象 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 序列类型可用的内建函数: ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 函数名 功能 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- enumerate(iter) 接受可迭代对象作为参数,返回一个enumerate对象,该对象生成 由iter每个元素的index值和item值组成的元组。 len(seq) 返回seq的长度 max(iter,key=None) or max(arg0,arg1....,key=None) 返回iter或(arg0,arg1,...)中的最大值,如果指定key,key必须是 一个可以传给sort()方法的,用于比较的回调函数 min(iter,key=None) or min(arg0,arg1....,key=None) 返回iter或(arg0,arg1,...)中的最小值,如果指定key,key必须是 一个可以传给sort()方法的,用于比较的回调函数 reversed(seq) 接受一个序列作为参数,返回一个以逆序访问的迭代器 sorted(iter,func=None, key=None,reverse=False) 接受一个可迭代对象作为参数,返回一个有序的列表;可选参数func,key 和reverse的含义跟list.sort()内建函数的参数含义一样。 sum(seq,init=0) 返回seq和可选参数init的总和,其效果等同于reduce(operator.add,seq,init) zip([it0,it1,...itN]) 返回一个列表,其第一个元素是it0,it1,...这些元素的第一个元素组成一个元组, 第二个...类推 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ''' class sequenceClass(object): def __init__(self): '''''定义个整数序列表''' self.intSeq=[1,2,5,8,95,456,236,458,95,62,63,64,77] '''''定义个浮点数序列表''' self.floatSeq=[0.33,2.56,45.23,45.33,46.789,23.00] '''''定义个字符串序列表''' self.strSeq=["hello","double","floatNumer","ewang"] #输出初始化序列内容 def outInitData(self): print "初始化整数序列表:",self.intSeq print "初始化浮点数序列表:",self.floatSeq print "初始化字符串序列表:",self.strSeq #使用序列类型操作符 def sequenceTypeOper(self): #获取序列中第几个元素值,下表从0开始 print "整数列表第%d元素的值是%d " %(3,self.intSeq[2]) #获取序列中第几个到第几个的之间元素的集合(从左向右) print "浮点列表%d--%d之间元素列表:%r" %(1,5,self.floatSeq[1:5]) #倒数%d---%d之间的数据集合(从右向左) print "浮点列表%d--%d之间元素列表:%r" %(-1,-5,self.floatSeq[-5:-1]) #使用切片对序列逆序 print "输出逆序的字符串序列:",self.strSeq[::-1] #使用切片获取奇数位数据列表 print "输出整数列表奇数数位元素列表:" ,self.intSeq[::2] #使用切片获取偶数位数据列表 print "输出整数列表偶数位元素列表:",self.intSeq[1:-1:2] #序列重复2次 print "字符串序列重复2次并输出:",self.strSeq*2 #连接整数序列和浮点数序列 print "连接整数序列和浮点数序列",self.intSeq+self.floatSeq #判断某个元素会否包含在序列中 if 5 in self.intSeq: print "输出序列intSeq:",self.intSeq #判断某个元素不包含在序列中 if "home" not in self.strSeq: print "输出序列strSeq:",self.strSeq def sliceIndexUse(self): #切片索引的开始和结束索引值可以超过序列的长度 print "输出strSeq序列:",self.intSeq[-100:100] #使用range函数操作字符串 #每次都把位于最后一个字符删掉 #无法输出str这个字符串 ind=-1 strg=self.strSeq[2] print "要操作的字符串(strg)是 :",strg for ind in range(-1,-len(strg),-1): print strg[:ind], #使用None作为索引值,可以从第一个遍历到最后一个元素 s=self.strSeq[-1] print "\n要操作的字符串(s)是 :",s for i in [None]+range(-1,-len(s),-1): print s[:i], def useTypeConver(self): iterObj="hello ewang" inter=45454 print "\n使用类型转换函数前的iterObj类型 :",type(iterObj) print "使用类型转换函数前的inter类型 :",type(inter) #使用list类型转换函数 print "使用list转换函数后的变量类型:",type(list(iterObj)) #使用str把对象转换为字符串类型 print "使用str函数把变量inter转换为字符串类型:",type(str(inter)) #使用unicode函数转换为Unicode字符串 print "使用unicode函数把变量iterObj转换为Unicode类型:",type(str(iterObj)) #使用tuple函数转换为一个元组对象 print "使用tuple函数把变量iterObj转换为元组类型:",type(tuple(iterObj)) def useSequencBIF(self): #调用enumerate内建函数 print "使用enumerate函数:",enumerate(self.strSeq) #调用len函数 print "使用len函数:",len(self.strSeq) #调用max求最大值 print "使用max函数求序列的最大值:",max(self.intSeq) print "使用max函数求参数的最大值:",max(1,2,5,8,95,456) #调用min求最小值 print "使用min函数求序列的最小值:",min(self.floatSeq) print "使用min函数求参数的最小值:",min(0.33,2.56,45.23) #调用reversed函数对序列进行逆序 print "使用reversed函数对序列intSeq逆序:",reversed(self.intSeq) #调用sorted函数对序列进行排序 print "调用sorted函数对序列strSeq进行排序:",sorted(self.strSeq) #调用sum对序列进行求和 print "调用sum函数对序列intSeq进行求和",sum(self.intSeq) #调用zip返回一个元组列表 print "调用zip函数对list操作返回一个元组列表:",zip(self.strSeq,self.strSeq) def run(self): self.outInitData() self.sequenceTypeOper() self.sliceIndexUse() self.useTypeConver() self.useSequencBIF() def test(): #创建一个对象实例 seq=sequenceClass() seq.run() if __name__=="__main__": test()
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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

La mise à jour de Pytorch vers la dernière version sur CentOS peut suivre les étapes suivantes: Méthode 1: Mise à jour de PIP avec PIP: Assurez-vous d'abord que votre PIP est la dernière version, car les anciennes versions de PIP peuvent ne pas être en mesure d'installer correctement la dernière version de Pytorch. pipinstall-upradepip désinstalle ancienne version de Pytorch (si installé): PipuninstallTorchtorchVisiontorchaudio installation dernier

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
