


Comment utiliser la fonction d'aide fournie avec Python
python help使用
C:\Users\wusong>python Python 3.8.2rc1 (tags/v3.8.2rc1:8623e68, Feb 11 2020, 10:46:21) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
输入help()
>>> help Type help() for interactive help, or help(object) for help about object. >>> help() Welcome to Python 3.8's help utility! If this is your first time using Python, you should definitely check out the tutorial on the Internet at https://docs.python.org/3.8/tutorial/. Enter the name of any module, keyword, or topic to get help on writing Python programs and using Python modules. To quit this help utility and return to the interpreter, just type "quit". To get a list of available modules, keywords, symbols, or topics, type "modules", "keywords", "symbols", or "topics". Each module also comes with a one-line summary of what it does; to list the modules whose name or summary contain a given string such as "spam", type "modules spam". help>
这句话:To get a list of available modules, keywords, symbols, or topics, type "modules", "keywords", "symbols", or "topics".
意思就是:
要获取可用模块、关键字、符号或主题的列表,请键入 “模块”、“关键字”、“符号”或“主题”。
modules
我们先看下modules
在help模式下输入:modules
help> modules Please wait a moment while I gather a list of all available modules... D:\software_install\python\lib\pkgutil.py:92: UserWarning: The numpy.array_api submodule is still experimental. See NEP 47. __import__(info.name) PIL asyncpg idna selenium PyInstaller atexit imaplib serial PyQt5 atlastk imghdr setuptools __future__ attr imp shelve _abc attrs importlib shlex _ast audioop inspect shutil _asyncio backports io signal _bisect base64 ipaddress simplejson _blake2 bcrypt itertools site _bootlocale bdb jinja2 six _bz2 billiard json smtpd _cffi_backend binascii keyword smtplib _codecs binhex kiwisolver sndhdr _codecs_cn bisect kombu sniffio _codecs_hk broadcaster lib2to3 socket _codecs_iso2022 builtins libfuturize socketserver _codecs_jp bz2 libpasteurize socks _codecs_kr cProfile linecache sockshandler _codecs_tw calendar locale sortedcontainers _collections celery logging sqlalchemy _collections_abc certifi loguru sqlite3 _compat_pickle cffi lzma sqlparse _compression cgi mailbox sre_compile _contextvars cgitb mailcap sre_constants _csv charset_normalizer markupsafe sre_parse _ctypes chunk marshal ssl _ctypes_test click math starlette _datetime click_didyoumean matplotlib stat _decimal click_plugins mimetypes statistics _dummy_thread click_repl mmap string _elementtree cmath modulefinder stringprep _functools cmd msilib struct _hashlib code msvcrt subprocess _heapq codecs multiprocessing sunau _imp codeop nacl symbol _io collections netrc symtable _json colorama nntplib sys _locale colorsys nt sysconfig _lsprof compileall ntpath tabnanny _lzma concurrent nturl2path tarfile _markupbase configparser numbers telnetlib _md5 contextlib numpy tempfile _msi contextvars opcode test _multibytecodec contourpy operator textwrap _multiprocessing copy optparse tftpy _opcode copyreg ordered_set this _operator crypt ordlookup threading _osx_support cryptography os time _overlapped csv outcome timeit _pickle ctypes packaging tkinter _py_abc curses paramiko token _pydecimal cv2 parser tokenize _pyinstaller_hooks_contrib cycler past tortoise _pyio databases pathlib trace _queue dataclasses pdb traceback _random datetime pefile tracemalloc _ruamel_yaml dateutil peutils trio _sha1 dbm pickle trio_websocket _sha256 decimal pickletools tty _sha3 deepdiff pip turtle _sha512 difflib pipes turtledemo _signal dis pkg_resources types _sitebuiltins distlib pkgutil typing _socket distutils platform typing_extensions _sqlite3 django platformdirs tzdata _sre doctest plistlib unicodedata _ssl dotenv poplib unittest _stat dummy_threading posixpath urllib _statistics easy_install pprint urllib3 _string email prettytable uu _strptime encodings profile uuid _struct ensurepip prompt_toolkit uvicorn _symtable enum pstats venv _testbuffer errno psutil vine _testcapi fastapi pty virtualenv _testconsole faulthandler py_compile warnings _testimportmultiple filecmp pyclbr watchfiles _testmultiphase fileinput pycparser wave _thread filelock pydantic wcwidth _threading_local fnmatch pydoc weakref _tkinter fontTools pydoc_data webbrowser _tracemalloc formatter pyecharts websockets _warnings fractions pyexpat win32_setctime _weakref ftplib pylab win32ctypes _weakrefset functools pyparsing winreg _winapi future pyqt5_plugins winsound _xxsubinterpreters gc pyqt5_tools wsgiref _yaml genericpath pytz wsproto abc getopt qt5_applications xdrlib aifc getpass qt5_tools xlrd altgraph gettext queue xlwt amqp glob quopri xml antigravity greenlet random xmlrpc anyio gzip re xxsubtype argparse h21 reprlib yaml array hashlib requests zipapp asgiref heapq rlcompleter zipfile ast hmac runpy zipimport async_generator html sched zlib asynchat http secrets asyncio httptools select asyncore idlelib selectors Enter any module name to get more help. Or, type "modules spam" to search for modules whose name or summary contain the string "spam". help>
从这里可以看出还是有相当多的模块,比如我们常用的re
,xlrd
当然也有我们后期安装的;挑一个进去看看,有啥风景,就挑xlrd
help> xlrd Help on package xlrd: NAME xlrd DESCRIPTION # Copyright (c) 2005-2012 Stephen John Machin, Lingfo Pty Ltd # This module is part of the xlrd package, which is released under a # BSD-style licence. PACKAGE CONTENTS biffh book compdoc formatting formula info sheet timemachine xldate FUNCTIONS count_records(filename, outfile=<colorama.ansitowin32.StreamWrapper object at 0x000001D26AC13D00>) For debugging and analysis: summarise the file's BIFF records. ie: produce a sorted file of ``(record_name, count)``. :param filename: The path to the file to be summarised. :param outfile: An open file, to which the summary is written. -- More -- 行数:
这里面会详细介绍xlrd
模块的名字,描述,模块目录、功能、版本、文件位置等信息,在最后一行看到-- More --
,这是一个分页符,表示当前页面不能全部显示所有信息,需要部分分页操作,可以使用空格键切换下一页,也可以使用回车键看下一行,看你自己的需求进行操作,如果不想看了可输入q
退出阅读模式,进入help模式,再输入q
则可以继续退出help模式;
help> q You are now leaving help and returning to the Python interpreter. If you want to ask for help on a particular object directly from the interpreter, you can type "help(object)". Executing "help('string')" has the same effect as typing a particular string at the help> prompt. >>>
keywords
再看下我们后面会常说的关键字
help> keywords Here is a list of the Python keywords. Enter any keyword to get more help. False class from or None continue global pass True def if raise and del import return as elif in try assert else is while async except lambda with await finally nonlocal yield break for not
symbols
这个是罗列了我们在python语言中涉及的运算符
help> symbols Here is a list of the punctuation symbols which Python assigns special meaning to. Enter any symbol to get more help. != + <= __ " += <> ` """ , == b" % - > b' %= -= >= f" & . >> f' &= ... >>= j ' / @ r" ''' // J r' ( //= [ u" ) /= \ u' * : ] | ** < ^ |= **= << ^= ~ *= <<= _
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

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

La mise à jour de Pytorch vers la dernière version sur CentOS peut suivre les étapes suivantes: Méthode 1: Mise à jour de PIP avec PIP: Assurez-vous d'abord que votre PIP est la dernière version, car les anciennes versions de PIP peuvent ne pas être en mesure d'installer correctement la dernière version de Pytorch. pipinstall-upradepip désinstalle ancienne version de Pytorch (si installé): PipuninstallTorchtorchVisiontorchaudio installation dernier
