Python上級学習ルートを詳しく解説
Python は強力なプログラミング言語であり、多くの分野で最も人気のある言語の 1 つとなっています。単純なスクリプト作成から複雑な Web アプリケーションや科学計算まで、Python はすべてを実行できます。この記事では、Python の高度な学習ルートを紹介し、Python プログラミングの高度なスキルを習得するのに役立つ明確な学習パスを提供します。
- 基礎知識の向上
Python の高度な学習に入る前に、Python の基礎知識を復習する必要があります。これには、Python の構文、データ型、変数、ループなどが含まれます。これらの基本概念は、Python での高度なプログラミングを理解するための基礎となります。
- オブジェクト指向プログラミングを学ぶ
Python はオブジェクト指向プログラミング言語です。オブジェクト指向プログラミング (OOP) の概念を理解することが重要です。これにより、Python コードがより再利用可能になり、コードのカプセル化と抽象化が促進されます。 OOP の概念を理解し、Python で OOP を実装する方法を学ぶと、Python プログラミングの効率が向上します。 「Python オブジェクト指向プログラミング」という本をお勧めし、さらに練習します。
- Python の高度なデータ構造を学習する
Python には、セット、ディクショナリ、タプルなど、多くの高度なデータ構造があります。セットと辞書については、その使用法、利点、制限事項を理解する必要があります。タプルは Python で非常に広く使用されており、一般的なデータ構造であるため、タプルの概念とその使用方法を理解することが非常に重要です。
- Python モジュールとパッケージをマスターする
Python モジュールとパッケージは、コードを再利用可能なモジュールに編成する方法です。モジュールとパッケージの概念を理解し、Python でそれらを作成および使用する方法を知ることは非常に重要です。 Python モジュールとパッケージを学習する最良の方法は、それらをネットワーク プログラミングや Web アプリケーションなどの現実の問題に適用することです。
- Python の高度なプログラミング スキルを学ぶ
Python の高度なプログラミング スキルを習得すると、コードがより明確かつ簡潔になり、保守が容易になります。これには、関数型プログラミング、再帰、デコレータ、ジェネレータなどが含まれます。これらのテクニックをマスターすると、コードの読み取りと変更が容易になります。同時に、Python のコーディング効率をさらに向上させることができます。
- ネットワーク プログラミング
Python は、さまざまな Web ベースのアプリケーション、API、HTTP サーバーなどの構築に役立つ強力なネットワーク プログラミング言語です。 Python ネットワーク プログラミングを学習するには、ソケット プログラミング、ネットワーク プロトコル、および API の知識を習得する必要があります。より深く学ぶには「Python ネットワークプログラミング」という本をお勧めします。
- データベース プログラミング
Python は、データベースに簡単に接続して操作できる非常に強力なデータベース プログラミング言語でもあります。 Python を使用してデータベースにアクセスし、データを操作し、クエリを実行し、結果を処理する方法を理解することが重要です。 「初心者からマスターまでのPythonとMySQL」という本をお勧めします。
概要
Python は、非常に人気のある強力かつ柔軟なプログラミング言語です。 Python で高度なプログラミング スキルをマスターすると、プログラミングがより効率的かつ効果的になります。基本から始めて徐々に深めていき、オブジェクト指向プログラミング、高度なデータ構造、モジュールとパッケージ、高度なプログラミング技術、ネットワークおよびデータベースのプログラミングについて学びます。このルートは、高度な Python プログラミングをよりよく習得するのに役立ちます。
以上がPython上級学習ルートを詳しく解説の詳細内容です。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:

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。

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。

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。
