在进行机器学习和深度学习任务时，计算资源的需求往往是一个瓶颈。尤其是训练复杂的模型（如深度神经网络）时，CPU 的计算能力往往无法满足需求。为了提高计算速度，**GPU（图形处理单元）** 成为一个重要的加速工具。GPU 在执行大规模并行计算时比 CPU 更高效，因此在数据处理和模型训练中，使用 GPU 加速已成为业界标准。本文详细介绍如何配置和使用 GPU 加速。

在应用程序和微服务架构中，监控是确保系统健康、优化性能和快速定位问题的关键组成部分。Prometheus 和 Grafana 是两个开源工具，它们广泛用于实时监控和可视化应用程序和基础设施的状态。Prometheus 用于收集、存储和查询指标数据，而 Grafana 提供强大的可视化功能，帮助用户将数据转化为易于理解的图表和仪表盘。本文介绍如何结合使用 Prometheus 和 Grafana 监控应用的状态。

在系统运行中，监控计算机的系统资源（如 CPU 使用率、内存使用情况、磁盘活动等）对于系统优化和故障排查至关重要。`psutil` 是一个非常流行且强大的 Python 库，它提供了一种简便的方式来获取系统的各种资源信息。无论是用于开发应用程序，还是作为系统管理员的工具，`psutil` 都能够帮助我们实时监控和分析系统资源的使用情况。本文介绍如何使用 `psutil` 来监控系统资源，并提供一些实用的示例代码。

Python 是一种广泛用于 Web 开发、数据科学和自动化的编程语言。在开发完成后，如何将 Python 应用程序部署到云端，使其可供用户访问，是一个重要的课题。本文介绍 Python 应用部署到云服务的几种方式，包括 **传统服务器**、**Platform-as-a-Service**、**容器化部署（Docker + Kubernetes）** 以及 **无服务器（Serverless）架构**，帮助你选择适合的部署方案。

在实际开发中，自动化任务的需求越来越多。定时执行某些任务（如清理日志、发送报告、更新数据库等）可以大大提高工作效率并减少人为错误。Python 提供了许多工具来实现定时任务，其中 schedule 是一个简单且功能强大的定时任务调度库。本文将详细介绍如何使用 schedule 来编写定时任务脚本。

在软件开发中，容器化（Containerization） 是一种流行的应用部署方式，其能够确保应用程序在不同的环境中保持一致的运行状态。Docker 是最常用的容器化工具之一，它允许开发者将应用程序及其所有依赖项封装在一个独立的环境中，确保代码能够在任何支持 Docker 的环境中运行。本文介绍如何运行 Python 容器化项目，包括 编写 Dockerfile、构建 Docker 镜像、运行 Docker 容器，以及 管理和优化 Python 容器化项目。

Invoke 是一个基于 Python 的任务执行工具，可以帮助我们编写本地任务脚本，使日常任务管理更加高效。本文将介绍 **如何使用 Invoke 编写本地任务脚本**，并提供多个实用示例，帮助更好地管理本地开发任务。

在生产环境中，直接使用 Flask 或 Django 内置的开发服务器是不推荐的，因为它们的性能较低，且不适用于高并发场景。Gunicorn 是一个 WSGI 服务器，专门用于运行 Python Web 应用，而 **Nginx** 作为反向代理，可以提供更好的负载均衡、静态资源服务和安全性。本文介绍如何使用 Gunicorn 和 Nginx 部署一个 Python Web 应用，并确保其在生产环境中稳定运行。

setup.py 是 Python 项目打包和分发的核心配置文件，它用于定义项目的基本信息、依赖项、安装方式等。一个良好编写的 `setup.py` 文件可以提高项目的可维护性，方便用户安装和使用，并支持上传到 PyPI（Python Package Index）。本文介绍 `setup.py` 的最佳实践，包括基本结构、常见参数、依赖管理、自动发现包、读取外部文件、元数据规范，以及如何与 pyproject.toml 结合使用。