


Comment corriger l'erreur d'installation de Python pip : [SSL : TLSV1_ALERT_PROTOCOL_VERSION] ?
Résolution de l'erreur d'installation du package Python : [SSL : TLSV1_ALERT_PROTOCOL_VERSION]
Lorsque vous essayez d'installer une bibliothèque Python à l'aide de pip, vous pouvez rencontrer un message SSL erreur : [SSL : TLSV1_ALERT_PROTOCOL_VERSION] protocole d'alerte tlsv1 version. Cette erreur survient en raison de la récente dépréciation de TLS pour pip.
Solution :
Pour résoudre ce problème, mettez à niveau pip vers la dernière version :
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python
Remarque : Si vous utilisez pip dans un environnement virtuel, vous devez mettre à niveau pip dans celui-ci environnement.
Étape par étape pour les utilisateurs de PyCharm (virtualenv) :
- Exécutez le shell de l'environnement virtuel.
-
Exécutez la commande pip update :
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python
- Redémarrer PyCharm.
- Vérifiez que votre interpréteur Python dans les préférences de PyCharm a été mis à jour.
Informations supplémentaires :
Pip nécessite la prise en charge de TLS pour sécuriser téléchargements. Étant donné que les sites Python.org ont cessé de prendre en charge les versions 1.0 et 1.1 de TLS, vous devez mettre à niveau pip pour utiliser les versions 1.2 ou supérieures de TLS.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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