파이썬은 프론트엔드인가요, 백엔드인가요?
Python은 프론트엔드와 백엔드 개발 모두에 사용될 수 있습니다. Python은 프런트엔드 및 백엔드 개발에 사용할 수 있는 컴퓨터 프로그래밍 언어로, 해석, 컴파일, 대화형 및 객체 지향 스크립팅을 결합한 고급 스크립팅 언어입니다. 자동화된 운영 차원, 인공 지능, 웹 크롤러, 과학 컴퓨팅 등의 개발
이 튜토리얼의 운영 환경: windows7 시스템, python3 버전, DELL G3 컴퓨터
python은 프런트엔드 및 백엔드 개발 모두에 사용할 수 있습니다.
Python은 해석, 컴파일, 대화형 및 객체 지향 스크립팅을 결합한 고급 스크립팅 언어입니다. Python은 읽기 쉽도록 설계되었습니다. 다른 언어에 비해 영어 키워드가 자주 사용되며, 다른 언어에서는 구두점도 일부 사용됩니다. 다른 언어에 비해 독특한 문법 구조를 가지고 있습니다.
Python은 프런트엔드와 백엔드 개발 모두에 사용할 수 있는 컴퓨터 프로그래밍 언어입니다. Python은 프런트엔드와 백엔드 개발 모두에 사용할 수 있지만 Python은 주로 백엔드 개발에 사용됩니다.
Python 기능:
배우기 쉬움: Python은 상대적으로 키워드가 적고, 구조가 간단하고, 구문이 명확하며, 배우기가 상대적으로 쉽습니다.
읽기 쉬움: Python 코드가 더 명확하게 정의되었습니다.
유지 관리가 용이함: Python의 성공은 소스 코드가 유지 관리가 매우 쉽다는 것입니다.
풍부한 표준 라이브러리: Python의 장점 중 하나는 풍부한 라이브러리, 크로스 플랫폼, UNIX, Windows 및 Macintosh에서의 우수한 호환성입니다.
대화형 모드: 대화형 모드 지원, 언어를 입력하여 터미널에서 코드를 실행하고 결과를 얻을 수 있으며, 대화형 테스트 및 코드 조각 디버깅이 가능합니다.
이식성: 오픈 소스 특성을 기반으로 Python은 많은 플랫폼으로 이식되었습니다.
확장성: 빠르게 실행하기 위해 중요한 코드 조각이 필요하거나 열고 싶지 않은 일부 알고리즘을 작성하려는 경우 C 또는 C++를 사용하여 프로그램의 해당 부분을 완료한 다음 시작할 수 있습니다. Python 프로그램에서 가져옵니다.
Python의 응용 분야
1. 웹 응용 프로그램 개발
웹 개발 분야에서 Python은 확실히 떠오르는 별입니다. 여전히 웹 개발의 주류 언어는 PHP와 JS이지만 Python은 빠르게 성장하고 있습니다. 특히 Python의 웹 개발 프레임워크(예: Django, Flask, Tornado, Web2py 등)가 점차 성숙해짐에 따라 프로그래머는 복잡한 웹 프로그램을 보다 쉽게 개발하고 관리할 수 있습니다.
그림 1: Python 웹 개발 프레임워크
가장 직관적인 예를 들자면, 세계 최대 검색 엔진인 Google은 온라인 검색 시스템에서 Python 언어를 광범위하게 사용합니다. 또한 우리가 자주 방문하는 영화, 독서, 음악을 통합한 Douban(그림 2 참조)도 Python을 사용하여 개발되었습니다.
그림 2: Python으로 구현된 Douban
그뿐만 아니라 세계 최대 비디오 웹사이트 Youtube와 Dropbox(네트워크 파일 동기화 도구)도 Python으로 구현되었습니다.
2. 자동화된 운영 및 유지 관리
소위 자동화된 운영 및 유지 관리는 실제로 운영 및 유지 관리에 도움이 될 수 있는 업계에서 널리 사용되는 Ansible(Python 기반)과 같은 일부 오픈 소스 자동화 도구를 사용하여 서버를 관리하는 것을 의미합니다. 엔지니어는 반복적인 작업을 해결합니다.
Python은 스크립팅 언어로서 서버와의 상호 작용을 용이하게 하는 많은 소프트웨어 패키지를 제공합니다. 예를 들어 Python 표준 라이브러리에는 운영 체제 기능을 호출하는 데 사용할 수 있는 여러 라이브러리가 포함되어 있습니다.
예를 들어, pywin32 패키지를 통해 IronPython을 사용하여 Windows COM 서비스 및 기타 Windows API에 액세스할 수 있으며 .Net Framework를 직접 호출할 수 있습니다.
일반적으로 Python으로 작성된 시스템 관리 스크립트는 가독성, 성능, 코드 밀도 및 확장성 측면에서 쉘 언어로 작성된 스크립트보다 우수합니다.
3. 인공지능 분야
인공지능은 현재 매우 뜨거운 연구 방향입니다. 현재 가장 인기 있고 연봉이 가장 높은 IT 직위를 선택하려면 인공 지능 분야의 엔지니어가 되어야 합니다.
인공지능의 핵심은 머신러닝입니다. 머신러닝의 연구는 전통적인 머신러닝과 딥러닝으로 나눌 수 있습니다. 둘 다 이미지 인식, 지능형 운전, 지능형 추천, 자연어 처리 및 기타 응용 분야에서 널리 사용됩니다. .
많은 프로그래밍 언어 중에서 Python은 확실히 인공 지능을 위한 언어로 선택됩니다. 이는 Python이 머신 러닝과 딥 러닝에서 뛰어난 장점을 갖고 있기 때문입니다. Python의 지원 없이는 인공지능이 더 이상 할 수 없다고 말할 수 있습니다. 그 이유는 다음과 같이 요약됩니다.
현재 Google의 TransorFlow(신경망 프레임워크), FaceBook의 PyTorch(신경망 프레임워크), 오픈 소스 커뮤니티의 Karas 신경망 라이브러리 등 세계 최고의 인공 지능 학습 프레임워크가 모두 Python으로 구현되어 있습니다. Microsoft의 CNTK(Cognitive Toolkit)도 Python을 완벽하게 지원하며, 회사에서 개발한 VS Code도 Python을 1급 언어로 지원합니다.
Python은 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 능숙하며 다양한 수학 연산을 지원합니다. 더 높은 품질의 2D 및 3D 이미지를 그릴 수 있습니다.
간단히 말하면, AI 시대의 도래로 인해 Python이 AI 시대의 선두 언어로서 입지를 굳건히 하고 있습니다.
4. 웹 크롤러
오랫동안 웹 크롤러를 작성하는 데 Python 언어가 사용되었습니다. Google과 같은 검색 엔진 회사는 웹 크롤러를 작성하기 위해 Python 언어를 많이 사용합니다.
기술적인 관점에서 Python은 urllib, Selenium 및 BeautifulSoup 등과 같은 웹 크롤러 작성을 위한 많은 도구를 제공합니다. 또한 웹 크롤러 프레임워크 Scrapy도 제공합니다.
5. 과학 컴퓨팅
NASA는 1997년부터 Python을 광범위하게 사용하여 다양하고 복잡한 과학 작업을 수행해 왔습니다.
그리고 다른 해석 언어(예: Shell, JS, PHP)와 비교할 때 Python은 NumPy, SciPy, Matplotlib, pandas 등과 같은 데이터 분석 및 시각화 분야에서 매우 완벽하고 우수한 라이브러리를 보유하고 있어 만족할 수 있습니다. Python 프로그램 과학적인 컴퓨팅 프로그램을 작성하려면 프로그래머가 필요합니다.
6. 게임 개발
많은 게임에서 C++를 사용하여 그래픽 디스플레이와 같은 고성능 모듈을 작성하고, Python 또는 Lua를 사용하여 게임 로직을 작성합니다. Python에 비해 Lua는 더 간단한 기능과 더 작은 크기를 갖고 있는 반면 Python은 더 많은 기능과 데이터 유형을 지원합니다.
예를 들어 더 유명한 게임인 Sid Meier's Civilization(그림 3의 Civilization)과 EVE(Star Wars Eve)는 Python을 사용하여 개발되었습니다.
그림 3: 게임 개발에 Python 사용
또한 Python은 Open GL을 직접 호출하여 고성능 게임 엔진의 기술 기반인 3D 렌더링을 구현할 수 있습니다. 실제로 Pygame, Pyglet, Cocos 2d 등 Python 언어로 구현된 게임 엔진이 많이 있습니다.
위 내용은 Python 응용 분야의 "빙산의 일각"에 대한 소개일 뿐입니다. 실제로 PIL 및 기타 도구를 이미지 처리에 사용할 수도 있습니다. PyRo 툴킷을 사용하여 로봇 제어 프로그래밍을 할 수도 있습니다. 관심 있는 독자는 스스로 정보를 검색하여 자세한 내용을 알아볼 수 있습니다.
【관련 추천:
Python3 비디오 튜토리얼】
위 내용은 파이썬은 프론트엔드인가요, 백엔드인가요?의 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 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.

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

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점

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.