Fluent Python は入門に適していますか?
「Fluent Python」という本は、Luciano Ramalho が執筆し、Turing Technology によって翻訳出版されている本です。
著者は Python の特性の観点から開始し、Python のデータ モデルと特別なメソッドを主軸として、主に Python のコレクション型 (シーケンス、マッピング) を紹介します。 、setなど)、ファーストクラスオブジェクトとしての関数の使用、クラスの構築、新しいファイル制御プロセス(ジェネレーター、コンテキストマネージャー、コルーチン)、記述子を使用したPythonオブジェクト属性の格納を下から説明するなどの側面について説明します。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
この本では主に Python 標準ライブラリに焦点を当てており、標準ライブラリ以外のパッケージはあまり含まれていません。ただし、それらは非常に実用的でもあります。
はじめにを何度か読むことをお勧めします。本の構成も非常に良く、各章に概要、要約、精読、雑感が記されています。
著者は序文で次のように述べています。「この本の対象読者は、Python を使用していて、Python 3 に詳しくなりたいプログラマです。」 Python 3 の新機能を深く理解します。
Pythonを学習したことのある人であれば誰でも読むことができそうです。
しかし、著者が言ったように、この本は初心者には適していないとも感じます。主に、プログラミングの始め方などの基本的な内容が説明されていないためです。 Python をより良く使用するために。
もちろん、初心者でも、これを見て上達することができます。
それで、あなたは初心者ですか?公式 Web サイトのチュートリアルを参照してサンプルを実行してみてください。難しいと感じたら、それは初心者です。
例えて言うと、Python を学ぶことは、歩くことを学ぶことに似ています。
Python の初心者とは、歩くことを学んだばかりの子供たちです。中級レベルのプログラミングを持っている人は歩くことができます。プログラミングのマスターとは、模範的なステップを踏むことができる人のことです。
著者について
著者の Luciano Ramalho は、ThoughtWorks の技術マスターであり、シニア Python プログラマーであり、Python Software Foundation のメンバーです。
Luciano Ramalho は 1998 年から Python を使用しており、もう 20 年近くになります。それ以来、ブラジルのいくつかのニュース ポータルで Python で開発を担当し、ブラジルのメディア、銀行、政府機関向けに Python Web 開発トレーニングも行ってきました。彼は、PyCon US (2013 年)、OSCON (2002 年、2013 年、2014 年) などの開発者カンファレンスのほか、PythonBrasil (ブラジルの PyCon) や FISL (南半球最大の FLOSS カンファレンス) で頻繁に講演しています。 15回のスピーチ。 Ramalho は、Python Software Foundation のメンバーであり、ブラジル初のメーカースペースである Garoa Hacker Clube の共同創設者です。彼はトレーニング会社 Python.pro.br の共同所有者でもあります。
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がFluent Python は入門に適していますか?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。
