Python 데이터 흐름 작업
Python 파일 또는 폴더 작업
shutil이 모듈은 다양한 고급 다중 파일 및 다중 파일 수집 작업, 특히 파일 복사 및 삭제를 지원하는 기능을 제공합니다.
1. 폴더 및 파일 작업
import shutil shutil.copyfile(src, dst) 复制文件src的内容到文件dst,dst必须是完整的目标文件名,如果dst已经存在,它将会被替换 shutil.copy(src, dst) 复制文件src到文件或文件夹dst。如果dst是一个文件夹,与src相同名字的文件在dst下被创建或重写。 shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) 递归的复制src下的整个目录到文件夹dst,dst不能是已经存在的,如果不存在,它将会被创建。 shutil.rmtree(path) 删除path整个目录树内容 os.rmdir(path)、 删除文件夹path,path必须是空文件夹,否则报OSError错误 shutil.move(src, dst) 递归的移动src到另一个位置dst,src可以是一个文件或一个文件夹
2. 폴더의 각 파일을 탐색합니다.
import osnames = os.listdir(src)for name in names: srcname = os.path.join(src, name) fo = open(srcname, 'r') for line in fo: print line
3. 폴더가 존재하지 않는지 확인합니다. 폴더를 만듭니다.
if not os.path.exists(FILE_PATH): os.makedirs(FILE_PATH)
Python. Python 파일 또는 폴더 작업
shutil이 모듈은 다양한 고급 다중 파일 및 다중 파일 수집 작업, 특히 파일 복사 및 삭제를 지원하는 기능을 제공합니다. 1. 폴더 및 파일 작업
def get_conn(): import MySQLdb try: conn=MySQLdb.connect(host=HOST,user=USER,passwd=PASSWORD, port=PORT, db=DBNAME, charset=CHARSET) return conn except MySQLdb.Error,e: print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])# 插入操作def insert_one(cur,sql,value): res = cur.execute(sql ,value) # 插入成功,res 返回值为1 if 1 != res : print 'failed' else: print 'success'def insert_many(cur,sql,values): res = cur.executemany(sql ,values) # 插入成功,res 返回值为1 if 1 != res : print 'failed' else: print 'success'getRC = lambda cur: cur.rowcount if hasattr(cur,'rowcount') else -1# 更新操作def update(cur,sql): cur.execute(sql) return getRC(cur)# 删除操作def delete(cur,sql): cur.execute(sql) return getRC(cur)# 只获取一条记录,返回的是一个元组def fetch_one(cur,sql): count = cur.execute(sql) result = cur.fetchone() return result# 获取多条数据;返回的是二维元组def fetch_all(cur,sql): count = cur.execute(sql) results = cur.fetchall() return results# 提交的完成操作def finish(conn): conn.commit() conn.close()
2. 폴더의 각 파일을 탐색합니다
import shutil shutil.copyfile(src, dst) 复制文件src的内容到文件dst,dst必须是完整的目标文件名,如果dst已经存在,它将会被替换 shutil.copy(src, dst) 复制文件src到文件或文件夹dst。如果dst是一个文件夹,与src相同名字的文件在dst下被创建或重写。 shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) 递归的复制src下的整个目录到文件夹dst,dst不能是已经存在的,如果不存在,它将会被创建。 shutil.rmtree(path) 删除path整个目录树内容 os.rmdir(path)、 删除文件夹path,path必须是空文件夹,否则报OSError错误 shutil.move(src, dst) 递归的移动src到另一个位置dst,src可以是一个文件或一个文件夹
3. 폴더가 있는지 확인하거나 폴더가 없으면 만듭니다.
import osnames = os.listdir(src)for name in names: srcname = os.path.join(src, name) fo = open(srcname, 'r') for line in fo: print line
MySQL에 대한 Python 연결 및 기본 작업
if not os.path.exists(FILE_PATH): os.makedirs(FILE_PATH)
위 내용은 Python 데이터 흐름 작업의 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.

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.

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.

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

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

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.
