科学Python 2.7在虚拟化环境中的实践与应用

资源摘要信息:"scientific-python-2.7:科学 Python 2.7 与内置于虚拟机中的英特尔 MKL。 Docker、AMI、Virtualbox、Vmware、KVM 等" 知识点一：科学计算与Python 2.7 科学计算是指运用计算机技术解决科学研究中的数学计算问题，涉及领域包括但不限于物理、化学、生物、工程、金融等。Python是一种广泛应用于科学计算的编程语言，它以其简洁明了的语法、强大的库支持以及跨平台特性受到科学工作者的喜爱。Python 2.7是Python语言的一个版本，虽然目前已经过时，但在某些特定场景和历史项目中仍然有所应用。 知识点二：英特尔 MKL (Math Kernel Library) 英特尔 MKL 是一款由英特尔开发的高性能数学计算库，专门针对科学计算优化，包含线性代数、傅里叶变换、矢量数学等核心数学运算的优化实现。集成到应用程序中可以显著提高计算性能，尤其在运行在英特尔处理器的计算机上效果更为明显。 知识点三：虚拟机技术 虚拟机技术允许在单一硬件上运行多个操作系统实例，提供隔离的计算环境。常见的虚拟化技术包括Docker、AMI (Amazon Machine Image)、VirtualBox、VMWare 和 KVM (Kernel-based Virtual Machine)。这些技术对于软件开发、测试和部署提供了便捷性和灵活性，能够支持跨平台应用和云服务的构建。 知识点四：Docker 容器技术 Docker 是一种流行的容器化平台，它允许开发者将应用程序与应用程序的依赖环境打包在一起，形成容器，以便在任何支持Docker的环境中快速部署和运行。Docker容器具有轻量级、启动速度快等特点，可以有效提高开发效率和部署的一致性。 知识点五：AMI (Amazon Machine Image) AMI 是亚马逊 AWS (Amazon Web Services) 云服务平台提供的一个功能，它是一个包含了操作系统、运行环境、预装软件及配置信息的虚拟机镜像。用户可以利用AMI快速启动和配置EC2实例（亚马逊的弹性计算云服务），极大简化了云资源的配置和部署流程。 知识点六：VirtualBox、VMware 和 KVM VirtualBox、VMware 和 KVM 是三种不同的虚拟机软件，用于创建和运行虚拟机。它们允许用户在单一物理机上运行多个虚拟机实例，每个虚拟机都可以运行不同的操作系统。VMware 和 VirtualBox 是广泛使用的商业和开源虚拟机软件，而 KVM 是Linux内核的一个模块，提供虚拟化能力，允许虚拟机运行在Linux系统上。 知识点七：无root密码的系统管理 在某些环境下，系统出于安全或管理的考虑可能会禁用root密码。在这种情况下，通过特定的命令（例如在文件描述中提到的 "lxc-attach"）可以临时连接到虚拟机或容器上，并根据需要设置root密码。这是一种高级的系统管理操作，通常用在自动化部署或特定的运维场景中。 知识点八：scipy 堆栈 scipy 堆栈是一系列开源Python科学计算库的统称，包括Numpy、Scipy、Matplotlib、IPython、pandas、Sympy等。Numpy提供了高性能的多维数组对象，Scipy包含了数值分析和优化算法的库，Matplotlib用于绘图，IPython提供了一个交互式的命令行界面，pandas专注于数据分析和处理，Sympy用于符号数学计算。这些库相互配合，共同构建了一个功能强大的科学计算平台。 知识点九：lxc-attach 命令 lxc-attach 是一个用于附加到已经运行中的Linux容器（LXC）上的命令行工具。通过它，用户可以在不停止容器的情况下，进入容器内部进行管理操作。此命令属于LXC容器管理工具的一部分，适用于容器化技术的场景，如Docker容器内部的操作管理。