


Quels sont les frameworks Web à haute concurrence couramment utilisés en Python ?
Il existe de nombreux frameworks de services Web à haute concurrence en Python, les plus populaires et les plus couramment utilisés incluent Tornado, Gunicorn, Gevent et Asyncio. Dans cet article, ces frameworks sont décrits en détail et des exemples de code spécifiques sont fournis pour illustrer leur utilisation et leurs avantages.
- Tornado :
Tornado est un framework Web hautes performances écrit en Python, célèbre pour ses capacités d'E/S asynchrones très puissantes. Il est conçu pour gérer un grand nombre de connexions simultanées et convient à la création de services Web, d'applications Web et d'applications Web en temps réel hautes performances. Voici un exemple simple écrit avec Tornado :
import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, Tornado!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
- Gunicorn :
Gunicorn est un serveur HTTP WSGI basé sur Python pour exécuter des applications Web Python. Il utilise un modèle de travail pré-fork et peut gérer un grand nombre de requêtes simultanées. Voici un exemple utilisant Gunicorn :
gunicorn app:app -c gunicorn.conf.py
où app est un module Python et la variable app est un objet d'application WSGI. gunicorn.conf.py est un fichier de configuration, tel que :
bind = "127.0.0.1:8000" workers = 4
- Gevent :
Gevent est une bibliothèque de coroutines basée sur Python qui offre des capacités de programmation simultanée rapides et efficaces. Il utilise des threads verts (greenlets) et des mécanismes de boucle d'événements pour écrire facilement des serveurs et des clients réseau simultanés. Voici un exemple utilisant Gevent :
from gevent.pywsgi import WSGIServer def application(environ, start_response): start_response('200 OK', [('Content-type', 'text/html')]) return ['Hello, Gevent!'] if __name__ == '__main__': http_server = WSGIServer(('0.0.0.0', 8000), application) http_server.serve_forever()
- Asyncio :
Asyncio est une bibliothèque standard introduite dans Python version 3.4 pour écrire du code IO asynchrone. Il fournit un modèle de programmation simultanée basé sur une coroutine qui peut facilement implémenter des opérations d'E/S asynchrones efficaces. Voici un exemple simple écrit à l'aide d'Asyncio :
import asyncio from aiohttp import web async def hello(request): return web.Response(text="Hello, Asyncio!") app = web.Application() app.router.add_get('/', hello) if __name__ == '__main__': web.run_app(app)
Ceux ci-dessus présentent quelques frameworks à haute concurrence couramment utilisés pour les services Web en Python. Chaque framework a ses propres caractéristiques et utilisations. En fonction des besoins du projet et de vos préférences personnelles, vous pouvez choisir un cadre approprié pour créer des services Web à haute concurrence. Grâce aux exemples de code ci-dessus, j'espère que les lecteurs pourront mieux comprendre et maîtriser l'utilisation et les avantages de ces frameworks.
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.

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

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

L'installation et la configuration de Pytorch sur le système CentOS et l'utilisation complète du GPU pour accélérer les tâches d'apprentissage en profondeur, vous pouvez suivre les étapes suivantes: Étape 1: L'installation d'Anaconda3 d'abord, utilisez Anaconda3 comme outil de gestion de l'environnement Python pour faciliter l'installation et la gestion de Pytorch et de ses bibliothèques dépendantes. Téléchargez le script d'installation d'Anaconda3 et exécutez: wgethttps: //repo.anaconda.com/archive/anaconda3-2024.05-linux-x86_64.shbashanaconda3-2024.05-linux-x86_64.shstep 2: Créer Virtual
