


Quelle version de Python est la meilleure pour les débutants ?
Les personnes qui souhaitent apprendre Python auront une confusion, c'est-à-dire que Python a actuellement deux versions, Python2 et Python3. Quelle est la différence entre Python2 et Python3 ?
python3 et python2 sont incompatibles et les différences sont relativement importantes. python3 n'est pas rétrocompatible, mais la plupart des composants et extensions sont basés sur python2. À l'heure actuelle, la plupart des applications pratiques ne prennent pas en compte Python 3 pour le moment et font parfois attention à l'écriture de code compatible avec 2/3. Lorsque vous écrivez du nouveau code principalement en utilisant Python2, vous devriez envisager la possibilité de migrer vers Python3 à l'avenir. Selon les statistiques, 10 % utilisent actuellement Python 3 ; 20 % utilisent à la fois Python 2 et Python 3, et 70 % utilisent Python 2 ;
En fait, python est l'un des logiciels les plus couramment utilisés sous Linux, mais la plupart des versions actuelles de Linux utilisent toujours python2. De plus, il existe davantage de programmes qui s'appuient sur python2 sous Linux, donc Python3 devrait le remplacer. python2 et devenir le courant dominant Cela prendra encore quelques années. Si vous apprenez encore Python 2 pour trouver un emploi, il n'est pas difficile de passer de Python 2 à python3 après avoir appris Python 2.
Après avoir longuement parlé, quelle est la différence entre Python2 et Python3 ?
1. Performances
Py3.0 exécute le benchmark pystone 30 % plus lentement que Py2.5. Guido estime que Py3.0 offre une grande marge d'optimisation et peut obtenir de bons résultats d'optimisation dans les opérations sur les chaînes et les entiers.
Les performances de Py3.1 sont 15 % plus lentes que celles de Py2.5, et il y a encore beaucoup de place à l'amélioration.
2. Encodage
Py3. Utilisez !=
2) Supprimez `` et utilisez repr()
3) Ajoutez au fur et à mesure des mots-clés, ainsi que True, False, None
4) La division entière renvoie un nombre à virgule flottante. Pour obtenir un résultat entier, veuillez utiliser //
5) Ajoutez une instruction non locale. En utilisant noclocal x, vous pouvez directement attribuer des variables périphériques (non globales)
6) Supprimez l'instruction print et ajoutez la fonction print() pour obtenir la même fonction. La même chose est vraie pour l'instruction exec, qui a été remplacée par la fonction exec()
7) Modification du comportement de l'opérateur séquentiel, tel que x 8) La fonction d'entrée a été modifiée, raw_input a été supprimée et remplacée par input : 9) Le déballage des paramètres de tuple a été supprimé. Vous ne pouvez pas définir la fonction comme def(a, (b, c)):pass 10) Nouvelle variable de mot octal, la fonction oct() est modifiée en conséquence. 11) Ajout de littéraux binaires et de la fonction bin() 12) Déballage itérable étendu. Dans Py3. 13) Nouveau super(), vous ne pouvez plus passer de paramètres à super(), 14) Nouvelle syntaxe de métaclasse : 15) Prise en charge du décorateur de classe. 4. Chaînes et chaînes d'octets 1) Il n'existe désormais qu'un seul type de chaîne, str, mais c'est presque la même chose que la version 2.x d'Unicode. 2) Concernant les chaînes d'octets, veuillez vous référer au 2ème élément de "Type de données" 5 Type de données 1) Py3.X a supprimé le type long, maintenant, il n'y a qu'un seul type entier - int, mais il se comporte comme long dans la version 2. 1) Introduisez les classes de base abstraites (Abstract Base Classes, ABCs). 2) Les classes de conteneurs et les classes d'itérateurs sont des ABC, il y a donc beaucoup plus de types dans le module cellesctions que dans Py2.5. 3) La méthode next() de l'itérateur a été renommée __next__(), et la fonction intégrée next() a été ajoutée pour appeler l'itérateur 4) @abstractmethod et @ étaient l'ajout de abstractproperty a deux décorateurs, ce qui rend plus pratique l'écriture de méthodes abstraites (propriétés). 7. Exceptions 1) Toutes les exceptions sont héritées de BaseException et StardardError 2) Le comportement de séquence et l'attribut .message de la classe d'exception sont supprimés 3) Utilisez raise Exception(args) au lieu de raise Exception, syntaxe args 4) Modifications de la syntaxe pour détecter les exceptions, le mot-clé as est introduit pour identifier les instances d'exception 5) Exception chain , car __context__ n'est pas implémenté dans la version 3.0a1 8. Modifications du module 6) Le Les fonctions os.tmpnam() et os.tmpfile() ont été déplacées vers le module tmpfile 7) Le module tokenize fonctionne désormais avec les octets. Le point d'entrée principal n'est plus generate_tokens, mais tokenize.tokenize() 9. Autres 4) string.letters et les .lowercase et .uppercase associés sont supprimés, veuillez utiliser string.ascii_letters à la place, etc. 5) Si x < > Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
5) Suppression du nouveau module

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

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.

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.

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

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.
