11 библиотек и модулей Python, которые должен знать каждый разработчик

Библиотеки и модули делают жизнь программиста гладкой.


Когда вы работаете с проектами, вы можете столкнуться со сценариями, в которых вы не сможете решить стандартное кодирование языка программирования. Нам нужны некоторые библиотеки и модули, чтобы преодолеть эти проблемы.

К счастью, Python поддерживает множество модулей и библиотек. Python имеет встроенный модули, а также третье лицо библиотеки и модули для разработки. Мы увидим как интегрированные, так и сторонние модули, которые очень полезны для проектов Python. Давайте сначала рассмотрим встроенные модули.

# Встроенные модули

Python поставляется с множеством встроенных модулей для различных случаев использования. Мы будем изучать модули один за другим в соответствии с использованием.

Коллекции – Типы контейнеров

Python имеет разные типы коллекции хранить коллекцию данных. Например, кортеж, список, дикт и т. д…, Вот некоторые из встроенных коллекций Python. коллекции Модуль предоставляет дополнительные возможности для встроенных коллекций.

Если вы берете Deque сбор данных из коллекции модуль, это больше похоже на список Python. Но мы можем От себя а также поп элементы с обеих сторон. Это быстрее, чем список. Вы можете использовать Deque основываясь на ваших потребностях. Давайте посмотрим на реальное кодирование с collections.deque Сбор данных.

импортировать коллекции
nums = [1, 2, 3]
# создание коллекции deque из списка
deque = collection.deque (числа)

печать (Deque)

# добавление элемента в конце
deque.append (4)

печать (Deque)

# добавление элемента в начало
deque.appendleft (0)

печать (Deque)

# удаление элемента в конце
deque.pop ()

печать (Deque)

# удаление элемента в начале
deque.popleft ()

печать (Deque)

Запустите приведенный выше код; увидеть результаты. У нас есть и другие сборы данных в коллекции модуль.

Некоторые из них:

счетчикВозвращает dict, который содержит частоту элементов из списка.

Это подкласс класса dict.

UserListИспользуется для быстрого подкласса списка.
UserDictИспользуется для быстрого подкласса dict.
UserStringИспользуется для быстрого подкласса str.

Перейти к документации коллекции модуль для изучения всех коллекций данных и методов.

Быстрое примечание:- Использовать DIR (объект) встроенный метод Python, чтобы увидеть все методы объекта.

CSV – Обработка файлов

Мы можем использовать файлы CSV (значения, разделенные запятыми) для хранения табличных данных. Наиболее часто используемый формат для импорта и экспорта данных из электронных таблиц и баз данных. Python поставляется с модулем под названием CSV обрабатывать файлы CSV.

Давайте посмотрим на один пример чтения данных из файла CSV.

Создать файл с именем sample.csv в вашем ноутбуке и вставьте следующие данные.

Имя, возраст, год выпуска

Хафиз, 21,2021

Аслан, 23,2019

Rambabu, 21,2021

У нас есть методы для чтения и записи в модуле CSV. Мы увидим, как читать данные из файлов CSV с помощью модуля CSV.

импорт CSV

с открытым (‘sample.csv’) в качестве файла:
# создание ридера
reader = csv.reader (файл)

# чтение построчно используя цикл
для строки в читателе:
# row – список, содержащий элементы из файла CSV
# присоединение к списку с помощью метода join (list)
печать ( ”. присоединиться (строка))

Запустите приведенный выше код, чтобы увидеть результаты.

У нас также будет объект csv.writer () для записи данных в CSV файл. Играйте с другими методами самостоятельно, используя встроенные методы dir () и help (). У нас есть еще один модуль под названием JSON, который используется для обработки JSON файлы. Это также встроенный модуль.

Случайное поколение

Python имеет модуль под названием случайный что позволяет генерировать данные случайным образом. Мы можем производить что-нибудь случайным образом, используя различные способы случайный модуль. Вы можете использовать этот модуль в таких приложениях, как крестики-нолики, игра в кости и т. Д…,

Давайте посмотрим простую программу для генерации случайных целых чисел из заданного диапазона.

импортировать случайный

# генерация случайного числа из диапазона 1-100
print (random.randint (1, 100))

Вы проверяете другие методы случайный модуль с использованием методов dir () и help (). Давайте напишем небольшую и простую игру, используя случайный модуль. Мы можем назвать это Угадайка.

Что такое угадывание чисел?

Программа сгенерирует случайное число в диапазоне от 1 до 100. Пользователь будет угадывать число, пока оно не совпадет со случайным числом, сгенерированным программой. Каждый раз вы будете печатать, является ли номер пользователя меньше случайного числа или больше случайного числа. Затем в исходном коде будет отображаться количество догадок.

Смотрите ниже код для вышеуказанной программы.

# импорт случайного модуля
импортировать случайный

# генерация случайного числа
random_number = random.randint (1, 100)

# инициализация нет. угадать до 0
угадай = 0

# выполнение цикла, пока пользователь не угадает случайное число
пока верно:
# получение пользовательского ввода

user_guessed_number = int (input ("Введите число в диапазоне 1-100:- "))

# проверка на равенство
if user_guessed_number == random_number:
печать (е"Вы угадали число в угадывании")
# разорвать петлю
перемена
elif user_guessed_number < случайное число:
Распечатать("Ваш номер низкий")
elif user_guessed_number > случайное число:
Распечатать("Ваш номер высокий")

# увеличение числа догадок
угадай счет + = 1

Tkinter – GUI приложения

Tkinter – это встроенный модуль для разработки GUI (графический интерфейс пользователя) Приложения. Это удобно для начинающих. Мы можем развивать графический интерфейс пользователя такие приложения, как калькулятор, система входа в систему, текстовый редактор и т. д…, Есть много ресурсов, чтобы узнать графический интерфейс пользователя развитие с Tkinter.

Лучшая поддержка – следовать официальной документы. Чтобы начать с Tkinter, перейти к документации и начать создавать красивые графический интерфейс пользователя Приложения.

# Сторонние модули

Запросы – HTTP-запросы

Модуль запросов используется для отправки всех видов HTTP запросы к серверу. Это позволяет HTTP / 1.1 запросы на отправку. Мы также можем добавлять заголовки, данные и другие вещи, используя словари Python. Поскольку это сторонний модуль, мы должны установить его. Выполните следующую команду в терминале или командной строке, чтобы установить Запросы модуль.

запросы на установку pip

Работать с Запросы модуль. Мы можем начать работать с Запросы без каких-либо предварительных знаний. Давайте посмотрим, как отправить запрос на получение и что он возвращает.

запросы на импорт

# отправка запроса на получение
request = запросы.get ("https://www.google.com/")

#
печать (request.status_code)
печать (request.url)
печать (request.request)

Приведенный выше код выведет код состояния, URL и метод запроса (GET, POST). Вы получите источник URL также. Вы можете получить к нему доступ с помощью request.content байт. Перейти к документы из Запросы модуль и исследовать больше.

BeautifulSoup4 – веб-соскоб

BeautifulSoup библиотека используется для веб-соскоба. Это удобный модуль для работы. Даже новички могут начать работать с ним, используя документы. Смотрите пример кода, чтобы отменить детали отчетов клиентов.

Вы можете установить BeautifulSoup набрав следующую команду в терминале / командной строке.

pip install beautifulsoup4

И простая программа для вашего первого соскабливания.

## Очистка списка продуктов ConsumerReport с использованием BeautifulSoup

## импорт bs4, запрашивает модули
импорт bs4
запросы на импорт

## инициализирующий URL
URL = "https://www.consumerreports.org/cro/a-to-z-index/products/index.htm"

## получение ответа со страницы, используя модуль get метода запросов
страница = запросы.гет (URL)

## хранение содержимого страницы в переменной
html = page.content

## создание объекта BeautifulSoup
суп = bs4.BeautifulSoup (HTML, "LXML")

## увидеть класс или идентификатор тега, который содержит имена и ссылки
div_class = "суть тело-копия"

## получение всех элементов div с помощью метода find_all
div_tags = soup.find_all ("ДИВ", class_ = div_class) ## поиск divs который упомянул класс

## мы увидим все теги с тегами, которые имеют имя и ссылку внутри div
для тега в div_tags:
печать (тег)

Запустите приведенный выше код, чтобы увидеть магию веб-очистки. Есть больше веб-фреймворков для вас, чтобы вы могли попробовать.

# Наука о данных и машинное обучение

Есть несколько библиотек, специально созданных для науки о данных и машинного обучения. Все они разработаны в С. Они молниеносны.

Numpy

Numpy используется для научных расчетов.

Это позволяет нам работать с многомерными массивами. Реализация массивов в Python отсутствует. В основном разработчики используют NumPy в своих проектах машинного обучения. Это простая в освоении библиотека с открытым исходным кодом. Почти каждый инженер по машинному обучению или специалист по данным использует этот модуль для сложных математических вычислений.

Выполните следующую команду, чтобы установить NumPy модуль.

pip install numpy

Панды

Панды модуль анализа данных Мы можем фильтровать данные наиболее эффективно, используя панд библиотека. Он предлагает различные типы структур данных, которые удобны для работы. Он также обеспечивает обработку файлов с различными форматами файлов.

Установите модуль с помощью следующей команды.

pip install pandas

Matplotlib

Matplotlib библиотека построения двухмерных графиков Вы можете визуализировать данные, используя Matplotlib.

Мы можем генерировать изображения фигур в разных форматах. Мы строим различные типы диаграмм, таких как гистограммы, диаграммы ошибок, гистограммы, диаграммы рассеяния и т. Д., Вы можете установить Matplotlib используя следующую команду.

pip install matplotlib

Быстрое примечание:- Вы можете установить анаконда чтобы получить все библиотеки и модули, необходимые для Data Science.

Если вы серьезно относитесь к изучению Python для науки о данных и ML, посмотрите этот блестящий Курс удэми.

# Веб-фреймворки

Мы можем найти много веб-фреймворков в Python. Мы обсудим две платформы, которые широко используются разработчиками. Две рамки Джанго а также колба.

Джанго

Джанго это веб-фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный на Python. Удобно создавать сайты с Джанго. Мы можем создавать любые виды сайтов, используя эту платформу. Некоторые из самых популярных сайтов, созданных с помощью Django: Instagram, Bitbucket, Disqus, Mozilla Firefox и т. Д…,

  • Мы можем быстро создавать сложные веб-сайты с функциями Django.
  • Django уже выполняет множество задач, необходимых для веб-разработки.
  • Это также обеспечивает безопасность для атак SQL-инъекция, межсайтовый скриптинг, подделка межсайтовых запросов и клик-джеккинг.
  • Мы можем построить любой сайт от системы управления контентом до социальных сайтов.

Документация Джанго однозначна. Вы должны ознакомиться с Python для Django. Но не волнуйтесь, если вы не. Учим Джанго это просто.

колба

Flask – это микро-фреймворк, разработанный на Python..

Это более питон, чем Джанго. Имеет отличную документацию Вот. Он использует дзиндзя шаблонный движок. Создавать большие сайты Flask очень сложно. Большинство функций, таких как маршрутизация URL-адресов, отправка запросов, безопасные файлы cookie, сеансы и т. Д., Присутствуют в обоих Джанго а также колба.

Выберите основу, основанную на сложности вашего сайта. Джанго набирает популярность среди разработчиков. Это самая используемая среда для веб-разработки на Python.

Вывод

Я надеюсь, что вы узнали о различных модулях, библиотеках и фреймворках для Python.

Каждый раз начинающий.

Все, что вы хотите начать, сначала перейдите к документации и начните изучать ее. Если вы не можете понять документы, найдите ускоренные курсы на образовательные сайты.

TAGS:

  • питон

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map