Python의 os 모듈
Python 파일 시스템 기능: os 모듈
1.os 모듈 메서드 분류
(1) 디렉터리:
chdir() 改变工作目录 chroot() 设定当前进程的根目录 listdir() 列出指定目录下的所有文件名 mkdir() 创建指定目录 makedirs() 创建多级目录 getcwd() 返回当前工作目录 rmdir() 删除指定目录 removedirs() 删除多级目录
(2) 파일:
mkinfo() 创建管道 mknod() 创建设备文件 remove() 删除文件 unlink() 删除链接文件 rename() 重命名 stat() 返回文件状态信息 symlink() 创建符号链接 utime() 更新时间戳 tmpfile() 创建并打开(w+b)一个新的临时文件
(3) 액세스 권한
access(path, mode) 判断指定用户是否有访问权限 os.access('/tmp',0) uid为0用户是否有权限访问/tmp目录 chmod(path,mode) 修改权限 os.chmod('/tmp/s',0640) 将/tmp/s 权限修改为640 chown(path,uid,gid) 修改属主、属组 umask() 设置默认权限模式 os.umask(022)
(4) 장치 파일
makedev() 创建设备 major() 指定设备获取主设备号 minor() 指定设备获取次设备号
(5) 파일 설명자
open() 较低的IO打开 read() 较低的IO读 write() 较低的IO写 4、5相对用的少 补充: os.walk() 相当于tree命令 >>> import os >>> a1 = os.walk('/root') >>> a1.next() ('/root', ['.subversion', '.ssh', '.ipython', '.pki', '.cache'], ['test.py', '.bash_history', '.cshrc', '.bash_logout', '.tcshrc', '.bash_profile', '.mysql_history', '.bashrc', '.viminfo']) 返回一个元组,由(文件名,[文件夹],[文件]) 组成
2. os 모듈의 경로 모듈
1) 파일 경로와 관련됨
basename() 路径基名 dirname() 路径目录名 join() 整合文件名 split() 返回dirname(),basename()元组 splitext() 返回(filename,extension)元组 例: >>> dir1 = os.path.dirname('/etc/sysconfig/iptables-config') >>> dir1 '/etc/sysconfig' >>> file1 = os.path.basename('/etc/sysconfig/iptables-config') >>> file1 'iptables-config' >>> os.path.join(dir1,file1) '/etc/sysconfig/iptables-config' >>> for filename in os.listdir('/tmp'): print os.path.join('/tmp',filename)
2) 정보
getatime() 返回文件最近一次访问时间 getmtime() 返回文件最近一次修改时间 getctime() 返回文件最近一次改变时间 getsize() 返回文件的大小
3) 쿼리
exists() 判断指定文件是否存在 isabs() 判断指定的路径是否为绝对路径 isdir() 是否为目录 isfile() 是否为文件 islink() 是否符号链接 ismount() 是否为挂载点 sanefile(f1,f2) 两个路径是否指向了同一个文件 例:判断文件是否存在,存在则打开,让用户通过键盘反复输入多行数据,追加保存至此文件中 >>> import os >>> import os.path >>> if os.path.isfile('/tmp/s'): f1 = open('/tmp/s','a+') while True: a2 = raw_input("Input >> ") if a2 == 'q' or a2 == 'quit' : break f1.write(a2+'\n') f1.close()
4) 객체 영구 저장소
把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化 pickle、marshal、DBM接口、shelve模块 pickle 将内存对象持久存储在文件中 >>> import pickle >>> dict1 = {'x':1,'y':2,'z':'hello world'} >>> f1 = open('/tmp/s','a+') >>> pickle.dump(dict1,f1) 通过流逝化将字典保存在文件中 >>> f1.close() # file /tmp/s /tmp/s: ASCII text # cat /tmp/s (dp0 S'y' p1 I2 sS'x' p2 I1 sS'z' p3 S'hello world' p4 s. >>> f2 = open('/tmp/s','a+') >>> dict2 = pickle.load(f2) 重新装载 >>> dict2 {'x':1,'y':2,'z':'hello world'}
위 내용은 Python의 os 모듈의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소
