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Python 3.12.3发布:2024年最新稳定版

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5星 · 超过95%的资源 | 下载需积分: 0 | 19.67MB | 更新于2024-10-20 | 8 浏览量 | 12 下载量 举报 收藏
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Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其可读性强和简洁的语法而闻名,适用于多种编程范式,如面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python-3.12.3是该语言的一个稳定版本,标志着Python发展中的一个里程碑。版本号中的“3”表示Python语言的第三个主版本,而“12”和“3”则分别代表次版本号和修订版本号。版本3.12.3是在2024年5月22日发布的,代表着最新的稳定版本,其中可能包含了解决之前版本中已知问题的更新,以及性能上的改进和新特性的添加。 重要知识点包括: 1. Python版本命名规则:Python版本号通常由三个部分组成,即主版本号(major)、次版本号(minor)和修订版本号(patch)。主版本号表示语言的重大改变,可能导致不向后兼容。次版本号表示新增功能,而修订版本号表示错误修复和安全更新。 2. 稳定版本的重要性:稳定版本指的是经过彻底测试,几乎没有已知严重错误的版本。对于Python这样的编程语言来说,稳定版本意味着它已经经过了广泛的社区测试,并且被证实是可靠的,可以作为开发的基础。 3. 更新和维护:随着技术的发展,编程语言需要不断地更新和维护以适应新的需求和挑战。Python社区对新版本的更新通常包括改进现有功能、增加新功能、增强性能以及修复已知错误。 4. 安装和使用Python:Python的安装过程会根据不同的操作系统有所不同。用户可以从Python官方网站下载相应的安装包,例如tar.xz格式的压缩包适用于类Unix系统。安装后,用户可以开始编写和执行Python代码。Python解释器会逐行读取代码并执行,或使用交互式环境进行代码测试和调试。 5. Python的广泛应用:Python由于其简单易学的特性,已经成为科学计算、数据分析、人工智能、网络开发、自动化脚本、Web开发等诸多领域的首选语言。 6. 版本管理:在开发过程中,正确的版本管理对于维护项目的一致性和可追溯性至关重要。开发者通常会使用版本控制系统如Git来管理代码库,而Python本身提供了包管理工具pip,用于安装、卸载和管理Python包和依赖。 7. Python包和模块:Python使用模块和包的概念,允许代码被组织成可重用和可维护的单元。用户可以通过创建自己的模块或使用第三方库来扩展Python的功能。 8. 社区和资源:Python拥有一个庞大而活跃的开源社区,提供大量的资源和文档,包括官方文档、教程、论坛、博客等,帮助开发者学习和解决编程问题。 文件名称列表中的"Python-3.12.3"指示了压缩包中包含了Python语言的3.12.3版本。用户在下载后需要对其进行解压缩,然后可以访问源代码、文档、示例代码以及其他资源。开发者通常需要这些资源来阅读语言的源代码,了解其内部实现的细节,或者贡献自己的代码和修正。

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m gcc -std=gnu11 -pthread -shared Modules/_elementtree.o -o Modules/_elementtree.cpython-312-x86_6 4-linux-gnu.so./_bootstrap_python ./Programs/_freeze_module.py abc ./Lib/abc.py Python/frozen_modules/abc.h ./_bootstrap_python ./Programs/_freeze_module.py codecs ./Lib/codecs.py Python/frozen_modules/codecs.h ./_bootstrap_python ./Programs/_freeze_module.py io ./Lib/io.py Python/frozen_modules/io.h Fatal Python error: init_import_site: Failed to import the site module Python runtime state: initialized Traceback (most recent call last): File "/usr/local/soft/Python-3.12.3/Lib/site.py", line 73, in <module> import os File "/usr/local/soft/Python-3.12.3/Lib/os.py", line 29, in <module> from _collections_abc import _check_methods SystemError: <built-in function compile> returned NULL without setting an exception make[1]: *** [Python/frozen_modules/abc.h] 错误 1 make[1]: *** 正在等待未完成的任务.... Fatal Python error: init_import_site: Failed to import the site module Python runtime state: initialized Traceback (most recent call last): File "/usr/local/soft/Python-3.12.3/Lib/site.py", line 73, in <module> import os File "/usr/local/soft/Python-3.12.3/Lib/os.py", line 29, in <module> from _collections_abc import _check_methods SystemError: <built-in function compile> returned NULL without setting an exception make[1]: *** [Python/frozen_modules/codecs.h] 错误 1 Fatal Python error: init_import_site: Failed to import the site module Python runtime state: initialized Traceback (most recent call last): File "/usr/local/soft/Python-3.12.3/Lib/site.py", line 73, in <module> import os File "/usr/local/soft/Python-3.12.3/Lib/os.py", line 29, in <module> from _collections_abc import _check_methods SystemError: <built-in function compile> returned NULL without setting an exception make[1]: *** [Python/frozen_modules/io.h] 错误 1 make[1]: 离开目录“/usr/local/soft/P

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5 epochs completed in 0.106 hours. Optimizer stripped from runs/detect/train7/weights/last.pt, 5.5MB Optimizer stripped from runs/detect/train7/weights/best.pt, 5.5MB Validating runs/detect/train7/weights/best.pt... Ultralytics 8.3.63 🚀 Python-3.12.3 torch-2.3.0+cu121 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4090, 24217MiB) YOLOv12 summary (fused): 352 layers, 2,557,313 parameters, 0 gradients, 6.3 GFLOPs /root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/conv.py:456: UserWarning: Plan failed with a cudnnException: CUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPTOR: cudnnFinalize Descriptor Failed cudnn_status: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/cudnn/Conv_v8.cpp:919.) return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 29/29 [00:07<00:00, 4.03it/s] all 909 5148 0.857 0.709 0.807 0.475 lei 900 5148 0.857 0.709 0.807 0.475 Speed: 0.1ms preprocess, 0.4ms inference, 0.0ms loss, 0.8ms postprocess per image Results saved to runs/detect/train7 Traceback (most recent call last): File "/root/yolov12-main/train.py", line 9, in <module> results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=5, imgsz=640,workers=5) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/yolov12-main/ultralytics/engine/model.py", line 810, in train self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(ckpt) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/yolov12-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 909, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/yolov12-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 814, in torch_safe_load file = attempt_download_asset(weight) # search online if missing locally ^^^^^

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