Pythonを学習するためのソフトウェアの完全なコレクション
Python は、さまざまなシナリオに適した汎用プログラミング言語です。 Python を学習するには、適切なソフトウェアを使用してコードを作成して実行する必要があります。
PyCharm
PyCharm は、豊富な機能と使いやすいユーザー インターフェイスを提供する強力な Python IDE です。デバッグ、構文ハイライト、コードジャンプ、スマートプロンプトなどの機能を備えており、Python開発に適しています。
VS Code
VS Code は、ほとんどすべての主流開発言語の構文強調表示とスマート コードをサポートする、無料のオープンソースの最新の軽量コード エディターです。 、ブラケット マッチング、コード スニペット、コード比較 Diff、GIT、その他の機能。また、Web 開発やクラウド アプリケーション開発にも最適化されています。 VS Code は、あらゆるプラットフォームで Win、Mac、Linux をサポートしており、強力な開発ツールです。
Sublime Text 3
Sublime Text 3 は、美しいユーザー インターフェイスと、コード サムネイル、Python プラグイン、コード スニペットなどのカスタム機能を備えた強力なコード エディターです。等
Github
Github は、豊富なリソースと便利なコラボレーション ツールを提供するため、プログラマーの間で人気のソフトウェアの 1 つであり、プログラマーがコードに関して他のユーザーと簡単に通信および共同作業できるようになります。
ipython
初心者、特に構文や短い関数を書く場合には、ipython が最適です。始めるのが簡単で、コードを迅速に実装でき、その場でコンパイルして実行できます。
Anaconda
Anaconda は、Python ランタイム環境を統合し、数百のライブラリを統合するワンストップ サービスです。
Atom
Atom は、Github によって起動されたクロスプラットフォームのテキスト エディターで、シンプルで直感的なインターフェイスと多くの興味深い機能を備えています。マクロ、オートコンプリート、分割画面機能、統合ファイル マネージャーをサポートしています。
VIM
VIM の学習には、ショートカット コマンドやプラグインの使用方法を学ぶのに時間がかかるため、ある程度の時間と労力がかかりますが、長期的にはVIM を使用して実行することは非常に良い選択です。
jupyter
初心者にとって、jupyter は直感的な構文と実行速度を備え、短い関数やデータの作成に非常に適したソフトウェアの選択肢です。および他のプロジェクト。
Eclipse
Eclipse は、オープンソースの Java ベースの拡張可能な開発プラットフォームであり、プラグイン コンポーネント環境を通じて開発を構築するためのフレームワークとサービスのセットにすぎません。 。
Spyder
Spyder は、Python で書かれた軽量の IDE 開発ツールです。シンプルで明確なインターフェイスを備えており、オプションがあまり多くないため、非常に使いやすいです。
Thonny
Thonny は、ほとんどの主流プラットフォームに適した統合開発環境です。組み込みの Python バージョンでデフォルトでインストールされるため、非常に便利です。
Emacs
Emacs は、プラグイン拡張機能をサポートし、Python 統合開発環境を構成できるオープン ソース エディターです。単なるエディタではなく統合環境であり、統合開発環境とも言えます。
QPython
QPython は、Android システム上で実行できる Python スクリプト エンジンで、Python3 インタープリター、コンソール コンソール、QEdit エディターを統合しています。
Upterm
Upterm は、強力なオートコンプリート機能を備えた、ターミナル内 IDE とも言えるフルプラットフォーム ターミナルです。
以上がPythonを学習するためのソフトウェアの完全なコレクションの詳細内容です。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。

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。

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。

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

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
