Fonction type() de Python : obtenir le type d'objet
Fonction type() de Python : Pour obtenir le type d'un objet, des exemples de code spécifiques sont nécessaires
En Python, nous avons souvent besoin de connaître le type d'un objet afin de le traiter en conséquence dans le programme. Python fournit la fonction type() pour obtenir le type d'un objet. Cet article explique comment utiliser la fonction type() et donne des exemples de code spécifiques.
Tout d’abord, jetons un coup d’œil à l’utilisation de base de la fonction type(). La fonction type() peut accepter un paramètre, qui peut être n'importe quel objet. Par exemple, nous pouvons utiliser la fonction type() pour obtenir le type d'un entier :
x = 10 print(type(x))
La sortie du code ci-dessus est
s = 'Hello World' print(type(s)) lst = [1, 2, 3] print(type(lst)) tpl = (1, 2, 3) print(type(tpl))
Le code ci-dessus génère
En plus des types de données de base, nous pouvons également utiliser la fonction type() pour obtenir le type d'objets personnalisés. Dans l'exemple de code suivant, nous définissons une classe nommée Person, puis utilisons la fonction type() pour obtenir le type de la classe :
class Person: def __init__(self, name): self.name = name p = Person('Tom') print(type(p))
La sortie du code ci-dessus est
Dans le développement réel, nous avons souvent besoin d'obtenir dynamiquement le type de variables pour le traitement correspondant. La fonction type() peut être utilisée avec les instructions if pour déterminer le type de variables. Ce qui suit est un exemple de code qui effectue les opérations correspondantes selon différents types :
def process_variable(var): if type(var) == int: print('This is an integer.') elif type(var) == str: print('This is a string.') elif type(var) == list: print('This is a list.') else: print('Unknown type.') x = 10 s = 'Hello' lst = [1, 2, 3] process_variable(x) process_variable(s) process_variable(lst)
Le code ci-dessus imprimera différents résultats de sortie en fonction du type de variable. Pour la variable entière x, le résultat de sortie est « Ceci est un entier. » ; pour la variable de chaîne s, le résultat de sortie est « Ceci est une chaîne » ; pour la variable de liste lst, le résultat de sortie est « Ceci est un nombre entier ». list."; pour les variables d'autres types, le résultat de sortie est "Type inconnu.".
Dans cet article, nous expliquons comment utiliser la fonction type() en Python et donnons des exemples de code spécifiques. En utilisant la fonction type(), nous pouvons facilement obtenir le type de l'objet et effectuer le traitement correspondant en fonction du type. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre la fonction et l'utilisation de la fonction type().
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.

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

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
