Adakah Python front-end atau back-end?
Python kepunyaan kedua-dua bahagian hadapan dan bahagian belakang Kefleksibelan dan ekosistem yang kaya membolehkan pembangun menggunakannya secara fleksibel dalam bidang yang berbeza, sama ada ia membina antara muka bahagian hadapan yang sangat interaktif atau membina berskala dan berprestasi tinggi. sistem back-end , Python ialah pilihan yang hebat dan popular.
Python ialah bahasa pengaturcaraan tujuan umum yang boleh digunakan untuk pembangunan bahagian hadapan dan belakang. Fleksibiliti dan pelbagai aplikasi menjadikannya salah satu bahasa pilihan untuk banyak pengaturcara.
Dalam pembangunan bahagian hadapan, Python boleh digunakan untuk mencipta halaman web dinamik dan aplikasi web. Beberapa rangka kerja popular untuk Python, seperti Django dan Flask, menyediakan alatan dan fungsi berkuasa yang boleh membantu pembangun membina antara muka hadapan yang cantik dan interaktif. Rangka kerja ini menyediakan enjin templat, pengesahan borang, penghalaan URL dan fungsi lain, menjadikan pembangunan bahagian hadapan lebih mudah dan lebih cekap.
Python juga boleh digunakan untuk pemprosesan dan visualisasi data bahagian hadapan. Perpustakaan pemprosesan datanya (seperti Pandas dan NumPy) dan perpustakaan visualisasi (seperti Matplotlib dan Seaborn) menyediakan fungsi yang kaya untuk pembersihan data, analisis dan pembentangan. Alat ini membolehkan pembangun bahagian hadapan untuk lebih memahami dan mempersembahkan data serta memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.
Python juga merupakan bahasa yang sangat popular dalam pembangunan bahagian belakang. Python mempunyai keupayaan pengaturcaraan rangkaian yang berkuasa dan boleh digunakan untuk membina aplikasi dan API bahagian pelayan. Dengan menggunakan rangka kerja Python seperti Django dan Flask, pembangun boleh membina sistem belakang berprestasi tinggi berskala dengan cepat. Python juga menyediakan banyak perpustakaan dan alatan pihak ketiga untuk sambungan pangkalan data, penjadualan tugas, pengurusan cache, dll., menjadikan pembangunan bahagian belakang lebih mudah.
Selain itu, Python juga boleh digunakan untuk membangunkan aplikasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Python mempunyai banyak perpustakaan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang berkuasa, seperti Scikit-learn, TensorFlow dan PyTorch. Perpustakaan ini menyediakan set algoritma dan alatan yang kaya untuk analisis data, latihan model dan ramalan. Dengan menggunakan Python, pembangun boleh membina aplikasi pintar untuk melaksanakan fungsi seperti pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi.
Ringkasnya, Python boleh digunakan untuk pembangunan bahagian hadapan dan belakang. Fleksibiliti dan ekosistemnya yang kaya membolehkan pembangun menggunakannya secara fleksibel dalam bidang yang berbeza. Sama ada membina antara muka hadapan yang sangat interaktif atau membina sistem bahagian belakang berprestasi tinggi yang boleh skala, Python ialah pilihan yang berkuasa dan popular.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Python front-end atau back-end?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat