Pourquoi s'appelle-t-il Python ?
Le fondateur de Python est le Néerlandais Guido van Rossum. Pendant la période de Noël 1989, à Amsterdam, Guido décide de développer un nouvel interprète de scénario, héritage du langage ABC, afin de tuer l'ennui de Noël.
La raison pour laquelle Python (qui signifie boa constrictor) a été choisi comme nom de langage de programmation est tirée de la comédie télévisée britannique "Monty Python's Flying Circus" créée dans les années 1970 (Monty Python's Flying. Cirque).
ABC est une langue d'enseignement conçue par Guido. De l'avis de Guido, ABC est un langage très beau et puissant spécialement conçu pour les programmeurs non professionnels. Cependant, le langage ABC n’a pas réussi, selon Guido, à cause de son manque d’ouverture. Guido est déterminé à éviter cette erreur en Python. En même temps, il voulait réaliser quelque chose qui avait été entrevu dans ABC mais qui n’a jamais abouti.
De cette façon, Python est né entre les mains de Guido. On peut dire que Python s'est développé à partir d'ABC et a été principalement influencé par Modula-3 (un autre langage très beau et puissant conçu pour les petits groupes). Et combine les habitudes du shell Unix et du C.
Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires. Depuis 2004, l'utilisation de Python a augmenté de manière linéaire. Python 2 est sorti le 16 octobre 2000 et la version stable est Python 2.7. Python 3 est sorti le 3 décembre 2008 et n'est pas entièrement compatible avec Python 2.
En janvier 2011, il a été nommé langage de l'année 2010 par le classement des langages de programmation TIOBE.
En raison de la simplicité, de la lisibilité et de l'évolutivité du langage Python, de plus en plus d'institutions de recherche utilisent Python pour le calcul scientifique à l'étranger. Certaines universités bien connues ont adopté Python pour enseigner des cours de programmation. Par exemple, les bases de la programmation à l’Université Carnegie Mellon et l’introduction à l’informatique et à la programmation au MIT sont enseignées en utilisant le langage Python.
De nombreux logiciels de calcul scientifique open source fournissent des interfaces d'appel Python, telles que la célèbre bibliothèque de vision par ordinateur OpenCV, la bibliothèque de visualisation tridimensionnelle VTK et la bibliothèque de traitement d'images médicales ITK. Il existe encore plus de bibliothèques d'extensions de calcul scientifique dédiées à Python.
Par exemple, les trois bibliothèques d'extensions de calcul scientifique très classiques suivantes : NumPy, SciPy et matplotlib.
Ils fournissent respectivement un traitement rapide des tableaux, des opérations numériques et des fonctions de dessin pour Python. Par conséquent, l'environnement de développement composé du langage Python et de ses nombreuses bibliothèques d'extensions est très adapté aux chercheurs en ingénierie et scientifiques pour traiter des données expérimentales, produire des graphiques et même développer des applications de calcul scientifique.
En mars 2018, l'auteur du langage a annoncé sur la liste de diffusion que Python 2.7 mettrait fin au support le 1er janvier 2020. Les utilisateurs qui souhaitent continuer à bénéficier du support lié à Python 2.7 après cette date devront payer un fournisseur commercial.
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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.

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

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
