Synology ディスクステーションに最新の Python をインストールする方法
世界最高の NAS を製造する台湾のメーカーである Synology は、ARM-64 アーキテクチャ (aarch64 としても知られる) に基づく RTD1619B プロセッサを搭載したデバイスを提供しています。私は 2012 年から 11 年間 DS212j を所有した後、NAS DS223j を所有しています。
Python に精通した開発者として、Synology が Python サポートを組み込んだ NAS を出荷していないのは残念です。そのため、Diskstation のパッケージ センターを使用して Python ディストリビューションをダウンロードする必要があります。問題は、これが Python の古いバージョンである 3.8 であり、4 年以上前に出荷されたことです。 Python の最新の機能を使用する必要があるため、古い Python を使用しなければならないというハンデがあります。
最新の Python (この記事の時点では 3.21) を使用する代わりに、Anaconda が提供する Python を使用することもできます。これは、静的にコンパイルされてダウンロード可能な micromamba というパッケージ マネージャーを提供します。 mamba.readthedocs.io.
の指示に従ってダウンロードしてください。
手順は次のとおりです:
- bash シェルで、curl -Ls https://micro.mamba.pm/api/micromamba/linux-aarch64/latest | を実行します。 tar -xvj bin/micromamba
- これにより、micromamba バイナリが bin サブフォルダーにダウンロードされます
- 次に、./bin/micromamba shell init -s bash を実行します。これにより、初期化スニペットが .bashrc ファイルに追加されます。
- 次に、source ~/.bashrc を実行し、micromamba activate && micromamba config append Channels conda-forge
- 最後のコマンドは、micromamba のインストールによって開始できる Python 基本開発環境の最新リリースをダウンロードするように micromamba を設定します。
- そこに到達したら、Python 実行可能ファイルを実行すると、出来上がり。おそらく作成されてから 1 か月以内の、非常に最近コンパイルされた Python が完成します。基本インストールでは pip もインストールされるため、Python のすべての機能を手に入れることができます!
参考文献:
- https://avivleemann.github.io/blog/blog/posts/2023-12-07-micromamba/micromamba-guide.html
- https://mamba.readthedocs.io/en/latest/installation/micromamba-installation.html#mamba-org-releases
以上がSynology ディスクステーションに最新の Python をインストールする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
