Python シェルのアーキテクチャのアイデンティティを明らかにする: 32 ビットか 64 ビットか?
シェル自体の内部から Python シェルのアーキテクチャ モードを決定することは、実際的な困難を伴います。プラットフォーム モジュールは、実行可能ファイルのビット アーキテクチャに関する洞察を提供する可能性がありますが、32 ビット シェルと 64 ビット シェルの区別には不十分です。これに対処するために、2 つの信頼できる手法を検討してみましょう:
1. Sys.Maxsize:
提供されたドキュメントで説明されているように、sys.maxsize は整数が格納できる最大値を示します。この値は、32 ビット システムと 64 ビット システムの間で大きく異なります。
比較方法は次のとおりです。
import sys max_int = sys.maxsize print(max_int > 2**32) # True for 64-bit, False for 32-bit
2. Struct.Calcsize:
Python 2.6 では、便利なインジケーターとして sys.maxsize が導入されました。古いバージョンの場合は、struct.calcsize を使用した代替アプローチにより信頼性の高い結果が得られます。
import struct pointer_size = 8 * struct.calcsize("P") print(pointer_size) # 32 for 32-bit, 64 for 64-bit
以上が私の Python シェルは 32 ビットですか、それとも 64 ビットですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

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パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

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