python_Tutorial에서 데이터베이스에 연결하는 방법 Python에서 데이터베이스에 연결하는 방법
1. 우선, Python 데이터베이스 인터페이스는 다양한 데이터베이스를 지원합니다. 프로젝트에 적합한 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
2. 그런 다음 Python 데이터베이스 인터페이스 및 API에 액세스하여 지원되는 데이터베이스의 세부 목록을 볼 수 있습니다. 다양한 데이터베이스에 대해 다양한 DB API 모듈을 다운로드해야 합니다. 예를 들어 Oracle 데이터베이스 및 MySQL 데이터에 액세스해야 하는 경우 Oracle 및 MySQL 데이터베이스 모듈을 다운로드해야 합니다. DB-API는 사양입니다. 다양한 기본 데이터베이스 시스템과 다양한 데이터베이스 인터페이스 프로그램에 대한 일관된 액세스 인터페이스를 제공하기 위해 일련의 필수 객체와 데이터베이스 액세스 방법을 정의합니다. Python의 DB-API는 대부분의 데이터베이스에 대한 인터페이스를 구현합니다. 이를 사용하여 각 데이터베이스에 연결한 후 동일한 방식으로 각 데이터베이스를 작동할 수 있습니다. Python DB-API 사용 프로세스:.
3. MySQLdbMySQLdb는 Python 데이터베이스 API 사양 V2.0을 구현하고 MySQL C API를 기반으로 하는 인터페이스입니다. 일반적으로 사용되는 기능 Python DB API 2.0은 트랜잭션을 위한 두 가지 방법(
4)과 명령을 실행하는 데 사용되는 5가지 커서 방법을 제공합니다.
5. 커서가 반환 값을 수신하는 데 사용되는 마지막 6개 메서드: fetchall(self)는 모든 반환 결과 행을 수신합니다. fetchmany(self, size=None)는 크기 값이 다음과 같은 경우 결과 행을 반환합니다. 반환된 결과보다 큼 행 수는 커서를 반환합니다.arraysize 데이터 조각.fetchone(self)은 결과를 반환합니다. row.rowcount 이것은 읽기 전용 속성이며 Execution() 메서드를 실행한 후 영향을 받는 행 수를 반환합니다. scroll(self, value, mode=relative)는 포인터를 특정 행으로 이동합니다. mode=relative인 경우 값 막대를 현재 행에서 이동하는 것을 의미합니다. mode=absolute인 경우 값 막대를 첫 번째 행에서 이동하는 것을 의미합니다. 결과 세트.
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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.

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.

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

Centos의 최신 버전으로 Pytorch를 업데이트하면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 방법 1 : PIP를 사용하여 PIP 업데이트 : 먼저 PIP의 PIP 버전이 최신 버전의 PyTorch를 제대로 설치하지 못할 수 있기 때문에 PIP가 최신 버전인지 확인하십시오. PipinStall-UpgradePip Unin Incalls of Pytorch (설치된 경우) : PipuninStalltorchtorchvisiontorchaudio 설치 최신 정보
