Python学習の第一歩、先輩が教えるPythonの学び方
友達のサークルから転送された Python 学習チュートリアルがお気に入りに忘れられていませんか?元の著者である William Koehrsen は、応用データ サイエンスの研究者であり、ウルトラマラソンの準優勝者でもあります。この記事は、まだ行動を起こしていない人に役立つかもしれない Python 学習の入門的な体験です。
初めての Python プログラムの思い出
懐かしさのために、2 年前の最初の Python プログラムを共有したいと思います。私が初めて Python を学んだのは、航空宇宙工学の学生だったときで、スプレッドシートの学習を避けたかったのですが、なぜ Python を選んだのかわかりませんでした。
私の Python 教育は、Al Sweigart の著書「Automated the Boring Stuff with Python」から始まりました。この本は、簡単なプログラムを使用して便利なタスクを完了する方法を教える、プログラミングに関する優れた入門書です。新しいコースを受講するときは、それを使用する機会を探して、Python で新しい問題を解決しようとします。
最初の任務の前、私はこの 200 ドルの本を手に入れることにとても熱心でしたが、20 ドルの家賃さえ払えませんでした。 Amazon に 1 週間の無料お試し機会があることを知り、Amazon を通じてこの本を 1 週間使用する権利を取得し、宿題を完了しました。必要になるたびに新しいアカウントを作成することもできますが、面倒です。 Python を使用してプログラミングを実行するより効率的な方法を考え出しました。
Automate the Boring Stuff にある数多くの便利なライブラリの 1 つが pyautogui で、これを使用すると、Python を介してキーボードとマウスを制御できます。ハンマーを持っていると、あらゆる問題が釘のように見えると言う人もいます。
Python と pyautogui を使用すると、矢印キーを押してスクリーンショットを撮ることができるようになり、「書籍が無制限に無料で閲覧できる問題」が解決されます。
私は、本の各ページを自動的にめくってスクリーンショットを撮る最初のプログラムを書きました。たった10行ですが、とても誇りに思います!
以下は、このコードの内容全体です:
Import pyautogui
Import time
#本を開くことができるように5秒間スリープします
sleep.leep (5)
#範囲はベースにすることができますページ数 (1000) に変更を加えます:
for i in range(1000):
#turn page
pyautogui.keyDown('right')
pyautogui.keyUp('right')
#saveスクリーンショット
pyautogui.screenshot ('images/page_%d.pdf' %i)
time.sleep (0.05)
プログラムの実行は非常に簡単です (誰でも試してみることをお勧めします)。スクリプトを book_screenshot.py として保存し、同じフォルダー内のコマンド プロンプトを起動して次のように入力しました。
python book_screenshot.py
その後、5 秒以内に本を裏返して全画面表示します。残りの作業はプログラムが実行し、各ページを確認してスクリーンショットを撮り、PDF として保存します。そうすれば、すべての PDF ファイルを 1 つのファイルに結合して、(合法性は疑わしいものの) 本のコピーを手に入れることができます。確かに、これは著作権を十分に尊重していないコピーですが、本を読むためにはこの方法を使わなければなりません。
この例は、新しいスキルを学ぶための 2 つの重要なポイントを示しています:
1. 新しいスキルを学ぶための最良の方法は、解決する必要がある問題を見つけることです。
2. スキルを活用する前に、スキルを完全に習得する必要はありません。
わずか数行のコードと無料のオンライン書籍を使って、実際に使用するプログラムを作成しました。データ構造やループにはまってしまうと、基本を学ぶのが面倒になることがあります。 Python を学習しようとした私の最初の試みは数時間以内に失敗しました。しかし、戦略を変更して現実世界の問題に対する解決策の開発を開始すると、最終的にいくつかの基本原則を学ぶことになりました。
プログラミングとデータサイエンスの世界では習得すべきことがたくさんありますが、一度にすべてを学ぶ必要はありません。解決する必要がある問題を選択して、始めましょう。

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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。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

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。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

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

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。