Pythonで使用するテキストエディタは何ですか
Python の対話型コマンド ライン作成プログラムには、結果を一度で取得できるという利点がありますが、欠点は保存できず、次回実行するときに再度入力する必要があることです。
そこで、実際に開発するときは必ずテキストエディタを使ってコードを書き、書いた後はファイルとして保存し、繰り返し実行できるようにします。
それでは、どのテキスト エディタが最適なのでしょうか?という質問です。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
2 つのテキスト エディターをお勧めします:
Sublime Text
はコード エディター (Sublime Text 2 は有料ソフトウェアですが、無期限に試用できます) であり、HTML および散文用の高度なテキスト エディターでもあります。 Sublime Text は、2008 年 1 月にプログラマーの Jon Skinner によって開発されました。元々は、豊富な拡張機能を備えた Vim として設計されました。
Sublime Text には、美しいユーザー インターフェイスと、コード サムネイル、Python プラグイン、コード スニペットなどの強力な機能が備わっています。キー バインド、メニュー、ツールバーもカスタマイズできます。 Sublime Text の主な機能には、スペル チェック、ブックマーク、完全な Python API、Goto 関数、インスタント プロジェクト切り替え、複数選択、マルチ ウィンドウなどが含まれます。 Sublime Text は、Windows、Linux、Mac OS X およびその他のオペレーティング システムをサポートするクロスプラットフォーム エディターです。
Notepad
は、Windows オペレーティング システム (ソフトウェア著作権ライセンス: GPL) で動作するテキスト エディターのセットで、完全な中国語インターフェイスを備え、多言語の書き込みをサポートしています。 . 関数 (UTF8 テクノロジー)。
メモ帳は Windows のメモ帳よりも強力で、一般的なプレーン テキスト記述ファイルの作成に使用されるだけでなく、コンピューター プログラム コードの作成にも非常に適しています。メモ帳には構文の強調表示だけでなく、構文の折りたたみ機能もあり、基本機能を拡張するマクロやプラグイン モジュールもサポートしています。
Notepad は無料で使用できるフリー ソフトウェアで、中国語が付属しており、多くのコンピューター プログラミング言語をサポートしています。
最大 27 の構文ハイライト (.info ファイルの表示を適切にサポートできるさまざまな一般的なソース コードとスクリプトを含む) の組み込みサポート、およびカスタム言語もサポートします。ファイルの種類を検出、キーワードに応じてノードを表示、ノードを自由に折りたたんだり開いたり、インデントのガイドラインも表示でき、階層感のあるコード表示、
はデュアルウィンドウを開くことができます。個別のウィンドウ 複数のサブウィンドウを開いて比率を表示することもできます。
は、隣接する行の交換やマクロ機能などの便利なツールを提供します...
は、次の数を表示できます。選択したテキストのバイト数 (一般的なエディターで表示される単語数の代わりに、ソフトウェアのローカリゼーションなど、場合によっては非常に便利です);
通常の一致文字列とバッチ置換;
強力なプラグイン機構、Zenコーディングなどの拡張編集機能。
Python 関連の技術記事の詳細については、
Python チュートリアル以上がPythonで使用するテキストエディタは何ですかの詳細内容です。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。

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。
