méthode d'installation détaillée de Python
1. Introduction à Python
1.1 Qu'est-ce que Python
Je crois que de nombreux amis du secteur informatique savent que Python est l'un des sujets les plus brûlants de ces dernières années. En termes de nature, il n'est pas fondamentalement différent des célèbres C, Java, PHP, etc. C'est également un langage de développement et s'est hissé dans le top 5 de plus de 20 langages de développement traditionnels (les données proviennent de le dernier classement TIOBE).
1.2 L'origine et la tendance de développement de Python
La vie passée de Python provient de l'auteur "Oncle Turtle". En 1989, Guido van Rossum a décidé de développer un nouvel interprète de scénario pour tuer un Noël ennuyeux à Amsterdam. Depuis lors, Python et son fondateur « Oncle Turtle » sont devenus célèbres. Il espère que ce nouveau langage appelé Python pourra répondre à son idéal : créer un langage entre C et Shell qui soit complet, facile à apprendre, facile à utiliser et évolutif.
En 1991, le premier compilateur Python était né. Il est implémenté sur la base du langage C et peut appeler des fichiers de bibliothèque en langage C. Après des versions et des innovations successives, Python a franchi une étape très importante, c'est-à-dire que la version 2.4 en 2004 a donné naissance au framework WEB le plus populaire Django ! Six ans plus tard, Python est passé à la version 2.7, qui est la version la plus récente et la plus largement utilisée de la version 2.x jusqu'à présent.
La naissance de la version 2.7 est différente de la logique de remplacement vertical de la version 2.x précédente. C'est un pont entre la version 2.x et la version 3.x en. afin de maximiser l'héritage des nouvelles fonctionnalités de la version 3.x tout en essayant de maintenir la compatibilité avec la 2.x.
Par conséquent, la version 3.x est sortie avant la version 2.7. À partir de la version 3.0 en 2008, le système python3.x s'est développé rapidement, avec des mises à jour de version actives, et s'est développé pour La dernière version est désormais la 3.5.2. La version 3.5 est également la version courante et largement utilisée de la série 3.x actuelle. Les démos des programmes associés ultérieurs sont toutes basées par défaut sur la version 3.5.
2. Installation de Python
Après avoir été pris en embuscade par un grand type de la classe, j'ai découvert un compte public très pratique, qui propose des méthodes de téléchargement détaillées pour presque tous les logiciels. Installation du logiciel Butler, je voudrais recommander à tout le monde de faire attention à cette méthode de téléchargement. Je l'ai déplacé ici lors du téléchargement, vous devez faire attention au nombre de chiffres de votre ordinateur et ne pas télécharger le mauvais
.- Sélectionnez le package compressé [python-3.7.0], faites un clic droit et sélectionnez [Extraire vers python-3.7.0].
2. Double-cliquez pour ouvrir le dossier [python-3.7.0].
3. Cliquez avec le bouton droit sur Poste de travail sur le bureau et sélectionnez Propriétés pour afficher le nombre de chiffres de votre ordinateur, sélectionnez [python-3.7. 0.amd64] (32 bits Le système sélectionne ce qui précède), puis cliquez avec le bouton droit et sélectionnez [Exécuter en tant qu'administrateur].
4. Cochez [Ajouter Python 3.7 au PATH], puis cliquez sur [Personnaliser l'installation].
5. Cliquez sur [Suivant].
6. Cliquez sur [Parcourir] pour modifier le répertoire d'installation du logiciel. Il est recommandé de créer un nouveau dossier [Python37] sur le lecteur D ou d'autres disques, et. cliquez sur [Installer].
7. Installation.
8. L'installation est terminée, cliquez sur [Fermer].
9. Recherchez et ouvrez [IDLE (Python 3.7 64-bit)] dans la barre de menu Démarrer.
10. L'installation est terminée.
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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.

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

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.
