


Comment lire correctement les fichiers .py en Python ?
En Python, il existe trois façons de lire les fichiers .py. La première méthode consiste à utiliser la fonction intégrée open(), par exemple avec open('example.py', 'r') as f: content = f.read(). La deuxième méthode consiste à utiliser une instruction d'importation, telle que import example. La troisième méthode consiste à utiliser la fonction exec(), par exemple avec open('example.py', 'r') as f: code = f.read() exec(code).
Comment lire correctement les fichiers .py ?
Introduction
La lecture d'autres scripts Python est essentielle pour la programmation modulaire. Cet article présentera trois façons courantes de lire correctement les fichiers .py en Python.
Méthode 1 : Utiliser les fonctions intégrées
La fonction intégrée open()
peut être utilisée pour lire le contenu du fichier. La syntaxe est la suivante : open()
可用于读取文件内容。其语法如下:
open(filename, mode)
其中:
filename
是要打开的文件名mode
是打开模式(例如,'r' 表示读取)
例如:
with open('example.py', 'r') as f: content = f.read()
方法 2:使用 import
语句
import
语句可用于导入其他模块(.py 文件)的内容。其语法如下:
import module_name
例如:
import example
导入后,可以访问模块中定义的变量和函数。
方法 3:使用 exec()
函数
exec()
函数可用于动态执行 Python 代码。其语法如下:
exec(code, globals, locals)
其中:
code
是要执行的 Python 代码globals
和locals
是可选的字典,分别指定全局和局部变量空间
例如:
with open('example.py', 'r') as f: code = f.read() exec(code)
实战案例
考虑一个名为 example.py
的文件,其中定义了一个函数 add()
def add(a, b): return a + b
filename
est le nom du fichier à ouvrirmode
est le mode d'ouverture (par exemple, 'r' signifie lire)
# 使用方法 1 import example print(example.add(1, 2)) # 使用方法 3 with open('example.py', 'r') as f: code = f.read() exec(code) print(add(1, 2))
import
🎜🎜🎜L'importation L'instruction
peut être utilisée. Importez le contenu d'autres modules (fichiers .py). La syntaxe est la suivante : 🎜rrreee🎜Par exemple : 🎜rrreee🎜Après l'import, vous pouvez accéder aux variables et fonctions définies dans le module. 🎜🎜🎜Méthode 3 : Utilisez la fonction exec()
🎜🎜🎜La fonction exec()
peut être utilisée pour exécuter dynamiquement du code Python. La syntaxe est la suivante : 🎜rrreee🎜où : 🎜-
code
est le code Python à exécuter -
globals
et locals est un dictionnaire facultatif, spécifiant respectivement les espaces de variables globales et locales
example.py
fichier, qui définit une fonction add()
:🎜rrreee🎜Afin d'appeler cette fonction depuis un autre script Python, on peut utiliser le code suivant :🎜rrreeeCe 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.

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.

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.

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

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n

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.
