


Quelle est la méthode pour ajouter des éléments au dictionnaire Python
Comment ajouter des éléments au dictionnaire python : 1. Ajoutez des éléments via la syntaxe "book_dict["owner"]="tyson"" ; 2. Ajoutez des éléments via "book_dict.update({"country": "china" })" ; 3. Ajoutez des éléments via la méthode "book_dict.update(temp = "", help = "") " ; 4. Ajoutez des éléments via la méthode de mise à jour, et le paramètre est la méthode de décompression du dictionnaire.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, version python3, ordinateur DELL G3
Quelle est la méthode pour ajouter des éléments au dictionnaire python ?
Dictionnaire Python pour ajouter des éléments
Cet article utilise du code
book_dict = {"price": 500, "bookName": "Python设计", "weight": "250g"}
Première façon : utiliser []
book_dict["owner"] = "tyson"
Explication : Les crochets précisent la clé, attribuent une valeur, si la clé n'existe pas, ajoutez l'élément (Si la clé existe déjà, modifiez la valeur correspondant à la clé)
Deuxième façon : Utilisez la méthode update(), le paramètre est un objet dictionnaire
book_dict.update({"country": "china"})
Instructions : Utilisez la méthode update() de dict et passez-le dans un nouvel objet dict, si la clé n'existe pas, ajoutez des éléments ! (Si la clé de ce nouvel objet dict existe déjà dans l'objet dictionnaire actuel, la valeur correspondant à la clé sera écrasée)
La troisième façon : utilisez la méthode update(), et les paramètres sont des paramètres de mots-clés
book_dict.update(temp = "无语中", help = "帮助")
Explication : La méthode de mise à jour de dict est également utilisée, mais les paramètres de mot-clé sont transmis. Si la clé n'existe pas, l'élément est ajouté (si la clé existe, la valeur est modifiée)
Remarque : Dans le formulaire de paramètre de mot-clé , l'objet clé ne peut être qu'un objet chaîne de caractères
La quatrième méthode : utilisez la méthode update(), le paramètre est la méthode de décompression du dictionnaire
my_temp_dict = {"name": "王员外", "age":18} book_dict.update(**my_temp_dict)
est équivalent à
book_dict.update(name="王员外",age=18)
Remarque : le dictionnaire est un mappage complètement non ordonné set
1. Le dictionnaire n'est pas ordonné : lorsque vous parcourez les éléments du dictionnaire, cela n'a rien à voir avec l'ordre dans lequel vous ajoutez les éléments, ni avec l'ordre dans lequel vous accédez aux éléments ! (Remarque : à partir de Python 3. C'est tout. Pour un dictionnaire nécessitant des éléments ordonnés, veuillez consulter OrderedDict
Apprentissage recommandé : "
Tutoriel vidéo PythonCe 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

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
