使用pip安装使用JupyterLab

Jupyterlab是一个基于Python的应用,内置Notebook可在浏览器中编辑运行Python代码,非常方便。

前面介绍过怎么在Docker下安装使用Jupyterlab,这里讲下怎么通过pip直接安装。

为什么要直接安装而不是通过Docker运行?

1. Host运行效率比虚拟机更高,资源占用更低
2. 可以直接使用GPU加速ML/DL开发,如CUDA或MPS

安装步骤如下:

Django新建模型后执行makemigrations提示无更改

Django下新建了一个app,名为test,并在其下的`models.py`中编写好了模型,但是执行迁移`python manage.py makemigrations`却提示`No changes detected`,也就是没有检测到模型的更改。

再把app的名字也加上

提示又变为`No installed app with label ‘test’`,看来是没有找到这个app。

Python下载并解压zip文件

Python下载并解压zip文件,这在不同的机器上做机器学习和深度学习时是很有用的。

在本地创建好数据集后,上传到公共空间上,自己和其他人就可以在别的机器上直接下载并解压使用,省时省力。

代码如下:

Python中使用Celery任务队列

Python中使用Celery队列。

Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成。

消息中间件:Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括,RabbitMQ, Redis, MongoDB, Amazon SQS,CouchDB, SQLAlchemy ,Django ORM, IronMQ。推荐使用RabbitMQ、Redis作为消息队列。

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