


Quels livres dois-je lire si je suis nouveau sur Python ?
Les débutants en Python peuvent lire : "Programmation Python : Commencer à s'entraîner", "Tutoriel de base de Python", "Apprendre Python à la dure", "Le langage Python et ses applications", "Introduction à la programmation Python" , "Le parcours de programmation de Père et Zi : apprendre Python avec Little Carter" et ainsi de suite.
Vous n'avez pas besoin de lire trop de livres d'introduction à Python, un seul suffit. L'important est de savoir quelle direction de Python vous souhaitez apprendre, ou quelle direction vous intéresse, car Python est un langage qui a un large éventail d'applications. Par exemple, il peut être utilisé pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et inversement. -end, vous pouvez également faire du développement web, front-end, intelligence artificielle, big data, etc.
Donc, tout d'abord, vous devez avoir une position et un plan pour vous-même, au lieu d'étudier aveuglément Python après avoir vu des livres sur Python. De cette façon, vous en saurez un peu plus mais n'apprendrez rien. gratter la surface.
Il existe de nombreux bons livres sur Python. Voici quelques recommandations pour vous, de l'entrée à l'avancée :
Livres d'introduction
1. Programmation : Commencer à pratiquer》
La théorie et la pratique sont parfaites. L'écriture est logique et fluide, sans sauts. , mais pas verbeux, il est très approprié pour commencer. L'éditeur recommande fortement ce livre. Le contenu couvert dans le livre est relativement concis, et il n'y a pas de concepts difficiles et obscurs. Le plus important est que chaque résumé soit accompagné d'un lien « essayez-le vous-même ». la programmation, c'est apprendre la programmation. Utilisez vos mains, utilisez votre cerveau.
2. "Tutoriel de base sur Python 2e édition"
La meilleure façon d'apprendre un langage de programmation est de l'utiliser réellement
Le Le contenu de ce livre couvre un large éventail, ce qui peut non seulement établir une base solide pour les débutants, mais également aider les programmeurs à améliorer leurs compétences. Il convient à la lecture et à la référence par les développeurs Python de tous niveaux.
3. "Apprendre Python à la dure"
Un livre incontournable pour débuter dans la programmation En commençant par de petits exemples un par un, il. vous apprend non seulement à écrire du code Python et des compétences en programmation.
Il s'agit d'un livre d'introduction à Python, adapté aux lecteurs qui ne connaissent pas grand-chose en informatique et n'ont jamais appris la programmation, mais qui sont intéressés par la programmation. Ce livre guide les lecteurs dans l'apprentissage de la programmation étape par étape sous forme d'exercices, de la simple impression à la mise en œuvre d'un projet complet, permettant aux débutants de débuter avec les techniques de programmation de base et enfin d'expérimenter le processus de base du développement logiciel.
4. "Utiliser Python pour l'analyse des données" (Python pour l'analyse des données)
Toujours à la recherche de Python pour contrôler, traiter, organiser et analyser une version complète cours sur les données structurées ? Ce livre contient un grand nombre de cas pratiques et vous apprendrez à utiliser diverses bibliothèques Python pour résoudre efficacement divers problèmes d'analyse de données. Ce livre présente l'utilisation des packages ipython, notebook, Numpy, Scipy et Pandas, etc. Vous pouvez l'apprendre tant que vous maîtrisez la syntaxe de base de python.
5. "Le langage Python et ses applications"
Ce livre présente les connaissances de base du langage Python et de ses applications spécifiques dans divers domaines, basées sur dernière version 3.x. Le livre présente d'abord quelques connaissances de base essentielles du langage Python, puis présente des exemples d'utilisation de Python pour développer diverses applications dans les domaines des affaires, de la recherche scientifique et de l'art. Le texte est concis et clair, et les cas sont riches et pratiques. C'est un manuel d'introduction rare à Python.
6. "Introduction à la programmation Python (3e édition)"
Python est une programmation avancée, interprétée et orientée objet, de types de données dynamiques. , depuis sa création au début des années 1990, a été progressivement largement utilisé pour gérer les tâches de gestion système et la programmation Web.
Ce livre utilise un langage facile à comprendre combiné à des tâches courantes, des diagrammes d'écran et des explications détaillées pour introduire progressivement les connaissances de base de Python, vous aidant ainsi à apprendre Python facilement et rapidement. Il n'y a pas de théories ésotériques ni d'applications avancées dans le livre, ce qui le rend très approprié pour l'auto-apprentissage. Après avoir lu ce livre, vous maîtriserez certainement les connaissances de base de Python et deviendrez un véritable programmeur Python !
7. "Le parcours de programmation du père et du fils : apprendre Python avec Little Carter"
Ce livre est un livre d'introduction permettant aux parents et aux enfants d'apprendre la programmation ensemble. Les auteurs sont un père et un fils. Ils ont utilisé le langage Python comme exemple pour présenter en détail comment installer Python, les concepts de base de la programmation tels que les chaînes et les opérateurs, ont présenté du contenu avancé tel que les instructions conditionnelles, les fonctions et les modules, et enfin. expliqué Implémenter la programmation de jeux avec Python. Le langage du livre est vivant et le récit est simple et clair. Afin de rendre la programmation amusante pour les apprenants, ce livre organise de nombreux personnages de dessins animés et scènes de dialogue, permettant aux apprenants de franchir la porte de la programmation informatique de manière détendue et agréable.
Livres avancés
1. "Fluent Python"
Pour les intermédiaires qui souhaitent approfondir leurs connaissances Pour Programmeurs Python avancés, ce livre est un trésor de conseils de programmation pratiques.
L'objectif principal de la recommandation de ce livre est de se concentrer sur l'explication des idiomes de base de ce langage, de rendre votre code concis, efficace et lisible, et de faire de vous un programmeur Python expérimenté.
2. "Python Core Programming"
Il s'agit d'un livre avancé sur Python, fortement recommandé ! C'est simple mais couvre quelques bibliothèques de base utilisées dans le développement, suscitant votre intérêt à continuer à apprendre. Il est principalement divisé en trois parties. La partie 1 explique certaines applications courantes de Python, notamment les expressions régulières, la programmation réseau, la programmation client Internet, la programmation multithread, la programmation GUI, etc. ; comprenant principalement les clients et serveurs Web, le framework Web Django, le cloud computing, etc. La partie 3 est un chapitre supplémentaire/expérimental, comprenant le traitement de texte et d'autres contenus.
3. "59 façons efficaces d'écrire du code Python de haute qualité"
Écrire des programmes en Python est assez simple, ce langage est donc très populaire. Cependant, il est assez difficile de maîtriser les avantages uniques, le charme et l'expressivité de Python. De plus, le langage comporte de nombreux pièges cachés qui peuvent facilement inciter les développeurs à commettre des erreurs. Ce livre utilise 59 sujets pour décrire les techniques d'utilisation de Python.
Résumé
Pour apprendre la programmation, il ne suffit pas de lire des livres. Ce qui est plus important, c'est d'en faire plus et d'écrire plus de code. Ce serait mieux si vous le pouvez. trouvez un projet pour vous entraîner. Maintenant, partez des scénarios d'application réels et utilisez des programmes pour résoudre certains problèmes fastidieux et complexes, afin de pouvoir renforcer votre application du langage.
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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

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.

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
