Python言語ではどんな仕事ができるのでしょうか?
ほとんどの人にとって、Python は Web クローラーにのみ使用されます。実際、Python にはその力があります。今日は、Python がなぜこれほど人気があるのか、また Python で何ができるのかを見ていきます。
Python の主なアプリケーション領域を理解するための 1 つの図:
1. クラウドコンピューティング PYTHON 言語はクラウド コンピューティングで最も人気のある言語と考えられており、OpenStack は代表的なアプリケーションです。
2. WEB フロントエンド開発 php\ruby のモジュール設計に比べ、Python は機能拡張に非常に便利で、長年にわたって優れた Web 開発フレームワークが数多く形成され、常に更新され続けています。現在の優れたフルスタック Django やフレームワーク Flask などは、いずれも Python のシンプルで明確なスタイルを継承しており、開発効率が高く、メンテナンスが容易で、自動化された運用とメンテナンスとの良好な統合を備えています。 Python は自動運用および保守プラットフォームの分野における事実上の標準となっており、Youtube、Dropbox、Douban など、多くの大規模な Web サイトが Python で開発されています。
3. 人工知能の応用 ビッグデータ解析やディープラーニングをベースに開発された人工知能は本質的にPythonのサポートと切り離せないものであり、現在ではGoogleのTransorFlow、FaceBookのPyTorch、The openなど世界の優れた人工知能学習フレームワークが開発されています。ソースコミュニティのニューラルネットワークライブラリKarasなどはPythonで実装されています。 Microsoft の CNTK (Cognitive Toolkit) でさえ Python を完全にサポートしており、Microsoft の Vscode はすでに Python を第 1 レベル言語としてサポートしています。
4. システム運用および保守エンジニアリング プロジェクト Python はオペレーティング システムおよび管理と非常に密接に統合されています。現在、すべての Linux ディストリビューションには Python が含まれており、Linux には関連する管理機能用のモジュールが多数あります。たとえば、現在主流の自動構成管理ツールである SaltStackAnsible (現在は RedHat) です。現在、ほぼすべてのインターネット企業において、自動運用保守の標準構成はPython Django/flaskであり、また、仮想化管理のデファクトスタンダードとなっているopenstackもPythonで実装されており、Pythonは必須のスキルとなっています。すべての運用保守担当者向け
5. 財務分析: 定量取引、財務分析、金融工学の分野では、Python 言語が使用されているだけでなく、最も使用されており、その重要性が高まっています。年々。理由: 動的言語として、Python は明確でシンプルな言語構造、豊富なライブラリ、成熟していて安定しており、科学計算と統計分析が非常に強力で、生産効率が C、C、Java よりもはるかに高く、特に優れています。戦略バックテスト中。
6. ビッグデータ分析 他のインタープリタ型言語と比較した Python 言語の最大の特徴は、その大規模でアクティブな科学計算エコシステムであり、データ分析、インタラクション、視覚化において非常に完全で優れたライブラリを備えています (Python データ)分析スタック: Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython)、また科学コンピューティング用の独自の Python ディストリビューション Anaconda も形成されており、近年急速に進化および改善されており、R MATLAB SAS などの従来のデータ分析言語に対する非常に強力なサポートを形成しています。代替可能性のステータス。
以上がPython言語ではどんな仕事ができるのでしょうか?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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









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

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
