ネットワークプログラミングの詳細な紹介
Python には、多くの一般的なネットワーク プロトコルをカプセル化するライブラリが組み込まれているため、Python は強力なネットワーク プログラミング ツールとなっています。 ここでは、Python のネットワーク プログラミングについて簡単に説明します。
urllib および urllib2 モジュール
urllib および urllib2 は、Python 標準ライブラリの中で最も強力なネットワーク動作ライブラリです。ここでは、urllib モジュールについて簡単に説明します。今回は、urllib モジュールでよく使用されるいくつかのモジュールを主に使用します:
urlopen parse urlencode quote unquote _safe_quoters unquote_plus
GET リクエスト:
urllib を使用して http プロトコルの get リクエストを作成し、インターフェイスの戻り値を取得します:
urllib.request = res =(res.decode())
POST リクエスト:
urllib.request urllib.parse = data =: : : param =res ==(type(res_str), res_str)
注: urllib を使用してポスト インターフェイスをリクエストする場合、上記の例では、ポスト インターフェイスのリクエスト パラメータのタイプはキー/値形式であり、json 形式のパラメータは適用されません。
Quote module
リクエストされた URL に特殊文字が含まれている場合、特殊文字をエスケープします。
urllib.parse = new_url =(new_url)
Unquoteモジュール
は、エスケープされた特殊文字に対して解析操作を実行します。
urllib.parse = new_url =(, unquote_plus(url4))
上記は urllib の簡単な紹介です。インターフェースを処理する際には、requests モジュールも参照してください~~~
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以上がネットワークプログラミングの詳細な紹介の詳細内容です。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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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

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DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

PytorchをCentosの最新バージョンに更新すると、次の手順に従うことができます。方法1:PIPでPIPを更新する:最初にPIPが最新バージョンであることを確認します。これは、PIPの古いバージョンがPytorchの最新バージョンを適切にインストールできない可能性があるためです。 pipinstall- upgradepipアンインストール古いバージョンのpytorch(インストールの場合):pipuninstorchtorchtorchvisiontorchaudioインストール最新
