Quelles structures de données Python possède-t-il ?
Structure de données intégrée en Python : liste, tuple, dictionnaire, ensemble, seuls certains des points clés sont couverts.
Principales caractéristiques de la liste : (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)
dans la liste Chaque élément est mutable, ce qui signifie que chaque élément peut être modifié et supprimé
La liste est ordonnée, la position de chaque élément est déterminée et chaque élément est accessible à l'aide d'un index
Le les éléments de la liste peuvent être n'importe quel objet en Python ;
peut être n'importe quel objet, ce qui signifie que les éléments peuvent être des chaînes, des entiers, des tuples ou des listes en objet Python.
Tuple tuple
Point clé : Tuple, son utilisation est similaire à List, mais une fois Tuple initialisé, il ne peut pas être modifié. Il n'y a pas d'append(), d'insertion. dans List(), pop() et d'autres méthodes modifiées ne peuvent interroger que des éléments
Dictionary dict (dictionnaire)
Le concept du nom complet du dictionnaire est basé sur Le prototype du dictionnaire dans la vie réelle utilise le contenu du nom pour construire les données. Python utilise le stockage clé-valeur, qui est une carte en Java et C++.
Principales caractéristiques de dict :
Les données du dictionnaire doivent apparaître sous la forme de paires clé-valeur, c'est-à-dire k, v :
key : il doit s'agir d'une valeur hachable, telle que intmstring, float, tuple, mais list, set et dict ne le peuvent pas 🎜 >Si une clé est répétée, seule la dernière valeur correspondant à la clé sera enregistrée dans le dictionnaire
La clé (clé) dans le dictionnaire est immuable, ce qui est un objet immuable et ne peut pas être modifié ; et la valeur (valeur) est Elle peut être modifiée et peut être n'importe quel objet.
Dans dict, l'emplacement de stockage de la valeur est calculé en fonction de la clé. Si la même clé est calculée à chaque fois et que le résultat est différent, alors l'intérieur du dict sera complètement confus.
set setSet est plus proche du concept d'ensemble mathématique. Chaque élément de la collection est un objet arbitraire non ordonné et non dupliqué.
Vous pouvez utiliser des ensembles pour déterminer l'affiliation des données, et vous pouvez également utiliser des ensembles pour réduire les éléments en double dans la structure des données. Les ensembles peuvent effectuer des opérations d'ensemble et ajouter et supprimer des éléments. Les données de la collection sont dans le désordre, c'est-à-dire que l'indexation et le partitionnement ne peuvent pas être utilisés
Les éléments de données de la collection sont uniques et peuvent être utilisés pour exclure les données en double
Données dans la collection : str, int, float, tuple, collection gelée, etc., c'est-à-dire que seules les données hachables peuvent être placées à l'intérieur
Pour plus d'articles techniques liés à Python, veuillez visiter le Tutoriel Python
pour apprendre !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!

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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

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

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.
