Pythonではどのようなソフトが一般的に使われているのでしょうか?
Python ではどのようなソフトウェアが一般的に使用されますか?
Python で一般的に使用されるソフトウェアは、Sublime Text、Atom、PyCharm などです。
Sublime Text
Sublime Text は非常に人気のあるコード エディターで、その開発者は Google のエンジニアであり、その夢はそれをより良いテキスト エディターにすることです。 Sublime Text は Python コード編集をサポートしており、すべてのプラットフォームと互換性があり、豊富なプラグイン セット (「パッケージ」と呼ばれます) によって構文と編集機能が拡張されます。
追加の Python 拡張機能のインストールは難しい場合があります。Sublime Text のすべてのパッケージは Python で書かれており、コミュニティ拡張機能をインストールするには、多くの場合、Sublime Text で Python スクリプトを直接実行する必要があります。
利点: Sublime Text はプログラミング コミュニティ内で高く評価されています。コード エディターの観点だけから見ると、Sublime Text は高速でコンパクトで、互換性も優れています。
短所: Sublime Text はフリー ソフトウェアではありませんが、ベータ版は無期限に使用できます。 Sublime Text に拡張機能をインストールするのは難しい場合があり、エディター内で直接コードを実行またはデバッグすることはサポートされていません。
Atom
Atom はすべてのプラットフォームに対応しており、「21 世紀のハック可能なテキストエディタ」と呼ばれています。オープンソースの Atom は、スタイリッシュなインターフェイス、ファイル システム ブラウザー、および拡張機能マーケットを備えており、JavaScript、HTML、CSS を使用してクロスプラットフォームのデスクトップ アプリケーションを構築する Electron を使用して構築されています。 Python 言語は、Atom ランタイム中にインストールできる拡張機能によってサポートされています。
利点: Electron のおかげで、Atom はすべての主要なプラットフォームと広く互換性があります。 Atom も小さいので、ダウンロードとロードが非常に速くなります。
欠点: ビルドとデバッグのための組み込みサポートは提供されません。これらの機能はコミュニティによってサポートされています。また、Atom は Electron フレームワーク上に構築されているため、ローカル アプリケーションとしてではなく、常に JavaScript プロセス内で実行されます。
PyCharm
PyCharm は、Python に特化した最高 (そして唯一) のフル機能を備えた統合開発環境です。 PyCharm には、有料版 (プロフェッショナル版) と無料のオープンソース版 (コミュニティ版) があり、Windows、Mac OS X システム、Linux システムのいずれでも簡単にインストールして使用できます。
PyCharm は、すぐに使える Python 開発環境を直接サポートしています。新しいファイルを開いて、コードの作成を開始してください。 PyCharm で Python プログラムを直接実行およびデバッグすることもでき、ソース コード管理とプロジェクトをサポートします。
長所: これは、数多くの便利さとサポート的なコミュニティを備えた真の Python 統合開発環境です。編集、実行、デバッグ機能はすべて、すぐに利用できます。
欠点: PyCharm には読み込みが遅いという問題があり、さらに、既存のプロジェクトの場合はデフォルト設定を調整する必要がある場合があります。
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がPythonではどのようなソフトが一般的に使われているのでしょうか?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。

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。

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

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

CentOSシステムのPytorchデータを効率的に処理するには、次の手順が必要です。依存関係のインストール:システムを最初に更新し、Python3とPIPをインストールします。仮想環境構成(推奨):Condaを使用して、新しい仮想環境を作成およびアクティブにします。例:Condacreate-N

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。
