Pythonフレームワークとは何ですか?何?
フレームワークは Web プログラム開発のための基本的なアーキテクチャを提供し、Python フレームワークは Python 言語で書かれたフレームワークです。Python フレームワークには、1. Django、2. Flask、3. Scrapy、4. Tornado が含まれます。 ; 5 、Web2py など。
このフレームワークは、Web プログラム開発のための基本的なアーキテクチャを提供します。Python 開発フレームワークは、Python Web プログラムの開発を組み立てラインに置きます。この記事では、いくつかの Python フレームワークを紹介します。必要な友人はそれらについて学ぶことができます。
Python 開発フレームワークは、迅速なソフトウェア開発の促進に役立ち、時間を節約し、より安定したプログラムを作成し、開発者の反復的なコーディング作業を軽減します。
これらのフレームワークは、正しいデータベース操作とプレゼンテーション層のみでのプログラミングを保証することで、初心者が安定したプログラムを作成するのにも役立ちます。
開発フレームワークを使用すると、反復的なコードを作成する代わりに、実際の Web プログラムの作成により多くの時間を費やすことができます。
6 つの Python 開発フレームワーク:
推奨 1: Django
Django は最も有名な Python フレームワークであるはずです。GAE や Erlang にも影響を与えるフレームワークがあります。 。 Django は、大きく包括的な方向性を示しており、完全に自動化された管理バックエンドで最も有名です。ORM を使用して単純なオブジェクト定義を行うだけで、データベース構造とフル機能の管理バックエンドを自動的に生成できます。
推奨事項 2: Flask
Flask は、Python で書かれた軽量の Web アプリケーション フレームワークです。 Werkzeug WSGI ツールボックスと Jinja2 テンプレート エンジンに基づいています。 Flask は、単純なコアを使用し、拡張機能を使用して機能を追加するため、「マイクロフレームワーク」とも呼ばれます。 Flask には、デフォルトで使用されるデータベースまたはフォーム検証ツールがありません。
推奨事項 3: Scrapy
Scrapy は、Web サイトをスクレイピングし、構造化された抽出を行うために Python で開発された、高速で高レベルの画面スクレイピングおよび Web スクレイピング フレームワークです。ページからのデータ。 Scrapy は広く使用されており、データマイニング、モニタリング、自動テストに使用できます。
おすすめ 4: Tornado
Tornado は、Web サーバー ソフトウェアのオープン ソース バージョンです。 Tornado と今日の主流の Web サーバー フレームワーク (ほとんどの Python フレームワークを含む) の間には明らかな違いがあります。それは、ノンブロッキング サーバーであり、非常に高速であるということです。
推奨事項 5: Web2py
web2py は、Python 言語用に提供されるフル機能の Web アプリケーション フレームワークであり、Web アプリケーションを機敏かつ迅速に開発できるように設計されています。 、安全でポータブルなデータベース駆動型アプリケーションであり、Google App Engine と互換性があります。
おすすめ 6: Weppy
Weppy は、Flask のミニマリスト スタイルと Django の完成度の中間点のように感じます。 Weppy アプリケーションの開発には Flash の直接性がありますが、Weppy にはデータ レイヤーや認証など、Django にある多くの機能が備わっています。したがって、Weppy は、非常に単純なアプリケーションから中程度に複雑なアプリケーションまでの範囲のアプリケーションに適しています。
以上がPythonフレームワークとは何ですか?何?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。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

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。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

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

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。
