基本 | Python フロー制御ステートメント

# # シーケンシャル構造にはキーワードはありません。コンピュータ プログラムのデフォルトの実行構造はシーケンシャル構造、つまり上から下、左からの実行です。右は順次実行。 ステートメントの形式: # ############################## 例: # #2.2 デュアル ブランチ 语句格式: 2.3 多分支 语句格式: 依次遍历每个判断条件,如果判断条件为真,则执行相应代码块,否则执行最后一个代码块,所有代码块中有且仅有一个代码块会被执行。 3.1 for循环 语句格式: 依次遍历迭代对象,执行循环体语句 关于 range (前闭后开): range(100): 0~100の範囲の整数を生成します。100は取得できないので注意してください。 range(1, 100): 1 ~ 100 の範囲の整数を生成します。 range(1, 100, 2): 1 から 100 までの奇数を生成します。2 はステップ サイズです。 range(100, 0, -2): 100 から 1 までの偶数を生成します。-2 はステップ サイズです。 语句格式: 当判断条件为真时,执行代码块,直到判断条件为假时退出。 3.3 break、continue、pass break: 在代码块执行过程中终止循环,并且跳出整个循环 Continue: code ブロックの実行中に現在のループを終了し、ループから抜け出して、次のループを実行します。 pass: プログラム構造の整合性を維持するための空のステートメントです。 ######################## 例: ################## 语句格式: 示例:if 判断条件:
代码块
if 判断条件: 一句代码
"""
登录密码
"""
user = 'Python 当打之年'
password = '123456'
# 用法1
if user == 'Python 当打之年':
print('用户名正确!')
# 用法2
if password == '123456': print('密码正确!')
# 用法3
if user == 'Python 当打之年':
if password == '123456':
print('用户名和密码正确!')
# 用法4
if user == 'Python 当打之年' and password == '123456':
print('用户名和密码正确!')
if 判断条件:
代码块1
else:
代码块2
user = 'Python 当打之年'
password = '123456'
if user == 'Python 当打之年':
print('用户名正确!')
else:
print('用户名错误!')
if password == '123456':
print('密码正确!')
else:
print('密码错误!')
if 判断条件1:
代码块1
elif 判断条件2:
代码块2
...
elif 判断条件n:
代码块n
else:
代码块n+1
"""
成绩等级
"""
score = float(input('请输入成绩: '))
if score >= 90:
grade = 'A'
elif score >= 80:
grade = 'B'
elif score >= 70:
grade = 'C'
elif score >= 60:
grade = 'D'
else:
grade = 'E'
print('学生成绩等级为: ', grade)
for 迭代变量 in 可迭代对象:
循环体语句
for i in range(10):
print('i = ', i)
# 100以内偶数和
sum = 0
for i in range(2, 101, 2):
sum += i
print('sum = ', sum)
while 判断条件:
代码块
# 用法1
i = 0
while i < 10:
print('i = ', i)
i += 1
# 用法2
i = 0
while True:
if i < 10:
print('i = ', i)
i += 1
else:
break
"""
输出 0-10 之间大于 2 的奇数
"""
n = 10
while n > 0:
n -= 1
if n == 2:
break
if n % 2 == 0:
continue
else:
pass
print('执行pass语句')
print(n)
# 执行pass语句
# 9
# 执行pass语句
# 7
# 执行pass语句
# 5
# 执行pass语句
# 3
# while 嵌套
while 条件表达式1:
while 条件表达式2:
循环体2
循环体1
# for 嵌套
for 迭代变量1 in 迭代对象1:
for 迭代变量2 in 迭代对象2:
循环体2
循环体1
"""
九九乘法表
"""
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i + 1):
print(f'{i}*{j}={i * j}', end='\t')
print()
# 1*1=1
# 2*1=2 2*2=4
# 3*1=3 3*2=6 3*3=9
# 4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
# 5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25
# 6*1=6 6*2=12 6*3=18 6*4=24 6*5=30 6*6=36
# 7*1=7 7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49
# 8*1=8 8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64
# 9*1=9 9*2=18 9*3=27 9*4=36 9*5=45 9*6=54 9*7=63 9*8=72 9*9=81
以上が基本 | Python フロー制御ステートメントの詳細内容です。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。
