Vi organiserer normalt vores filer i forskellige mapper og undermapper ud fra nogle kriterier, så de kan administreres nemt og effektivt. For eksempel opbevarer vi alle vores spil i en spil-mappe, og vi kan endda underkategorisere efter spillets genre eller sådan noget. Den samme analogi efterfølges af Python-pakkerne

Indholdsfortegnelse

• Hvad er en Python-pakke?
• Hvordan opretter man pakke i Python?
• Python-pakker til web-frameworks
• Python-pakker til kunstig intelligens og maskinlæring
• Python-pakker til GUI-applikationer
• Python-pakker til web-skrabning og automatisering
• Python-pakker til spiludvikling

Hvad er en Python-pakke?

Python-pakker er en måde at organisere og strukturere din Python-kode til genbrugelige komponenter. Tænk på det som en mappe, der indeholder relaterede Python-filer (moduler), der arbejder sammen for at give en bestemt funktionalitet. Pakker hjælper med at holde din kode organiseret, gør den nemmere at administrere og vedligeholde og giver dig mulighed for at dele din kode med andre. De er som en værktøjskasse, hvor du kan gemme og organisere dine værktøjer (funktioner og klasser) for nem adgang og genbrug i forskellige projekter.

c program til streng sammenligning

Hvordan opretter man pakke i Python?

Oprettelse af pakker i Python giver dig mulighed for at organisere din kode i genbrugelige og håndterbare moduler. Her er en kort oversigt over, hvordan du opretter pakker:

• Opret en mappe: Start med at oprette en mappe (mappe) til din pakke. Denne mappe vil fungere som roden af ​​din pakkestruktur.
• Tilføj moduler: I pakkebiblioteket kan du tilføje Python-filer (moduler), der indeholder din kode. Hvert modul skal repræsentere en særskilt funktionalitet eller komponent i din pakke.
• Init fil: Inkluder en __init__.py-fil i pakkebiblioteket. Denne fil kan være tom eller kan indeholde en initialiseringskode til din pakke. Det signalerer til Python, at mappen skal behandles som en pakke.
• Underpakker: Du kan oprette underpakker i din pakke ved at tilføje yderligere mapper, der indeholder moduler, sammen med deres egne __init__.py-filer.
• Importerer: For at bruge moduler fra din pakke skal du importere dem til dine Python-scripts ved hjælp af punktnotation. For eksempel, hvis du har et modul ved navn modul1.py inde i en pakke med navnet mypackage, vil du importere dets funktion som denne: fra mypackage.module1 import greet.
• Fordeling: Hvis du vil distribuere din pakke, så andre kan bruge den, kan du oprette en setup.py-fil ved hjælp af Pythons setuptools-bibliotek. Denne fil definerer metadata om din pakke og specificerer, hvordan den skal installeres.

Kode eksempel

Her er et grundlæggende kodeeksempel, der viser, hvordan man opretter en simpel Python-pakke:

1. Opret en mappe med navnet mypackage.
2. Inde i min pakke skal du oprette to Python-filer: modul1.py og modul2.py.
3. Opret en __init__.py-fil inde i mypackage (den kan være tom).
4. Tilføj noget kode til modulerne.
5. Til sidst demonstrer du, hvordan du importerer og bruger modulerne fra pakken.

mypackage/ │ ├── __init__.py ├── module1.py └── module2.py>

Eksempel: Lad os nu oprette et Python-script uden for mypackage-biblioteket for at importere og bruge disse moduler:

# module1.py def greet(name): print(f'Hello, {name}!')>

# module2.py def add(a, b): return a + b>

from mypackage import module1, module2 # Using functions from module1 module1.greet('Alice') # Using functions from module2 result = module2.add(3, 5) print('The result of addition is:', result)>

Når du kører scriptet, bør du se følgende output:

Hello, Alice! The result of addition is: 8>

Python-pakker til web-frameworks

I dette segment vil vi udforske en bred vifte af Python-rammer designet til at strømline webudvikling. Fra lette og fleksible muligheder som Flask og Bottle til omfattende rammer som Django og Pyramid, vi dækker spektret af værktøjer, der er tilgængelige for Python-udviklere. Uanset om du bygger simple webapplikationer eller komplekse, højtydende API'er, er der en ramme, der er skræddersyet til dine behov.

• Kolbe : Flask er en let og fleksibel webramme til Python. Det er designet til at gøre det hurtigt og nemt at komme i gang med webudvikling i Python med en enkel og intuitiv grænseflade. Flask leverer værktøjer og biblioteker til at hjælpe dig med at bygge webapplikationer, API'er og andre webtjenester.
• Django : Django er en Python-webramme til at bygge webapplikationer hurtigt og effektivt. Det følger DRY-princippet og inkluderer funktioner som URL-routing, databasestyring og autentificering, hvilket gør udviklingen nemmere. Det er meget tilpasseligt og meget brugt i webudvikling.
• FastAPI : Python FastAPI er en højtydende webramme til at opbygge API'er hurtigt og effektivt. Det er nemt at bruge, baseret på standard Python-tip og tilbyder automatisk interaktiv dokumentation. FastAPI er designet til at være hurtig, nem at lære og ideel til at bygge moderne web-API'er.
• Pyramide : Python Pyramid er en letvægts webramme til opbygning af webapplikationer i Python. Det understreger fleksibilitet, hvilket giver udviklere mulighed for at vælge de komponenter, de har brug for, samtidig med at det giver kraftfulde funktioner til håndtering af HTTP-anmodninger, routing og skabeloner.
• Tornado : Python Tornado er et web-framework og et asynkront netværksbibliotek designet til at håndtere høj samtidighed med ikke-blokerende I/O-operationer. Den er ideel til at bygge webapplikationer og API'er i realtid på grund af dens effektive begivenhedsdrevne arkitektur.
• Falk : Python Falcon er en letvægts webramme designet til at bygge højtydende API'er hurtigt og nemt. Den fokuserer på enkelhed, hastighed og minimalisme, hvilket gør den ideel til at skabe RESTful API'er med minimal overhead.
• CherryPy : CherryPy er en minimalistisk Python-webramme til opbygning af webapplikationer. Det giver en enkel og intuitiv grænseflade til håndtering af HTTP-anmodninger, hvilket giver udviklere mulighed for at fokusere på deres applikationslogik uden at beskæftige sig med kompleksiteten af ​​webserverstyring.
• Flaske : Python Bottle er en letvægts webramme til at bygge små webapplikationer i Python med minimal indsats og overhead. Den er designet til at være enkel og nem at bruge, hvilket gør den fantastisk til prototyping og oprettelse af simple API'er eller webtjenester.
• Web2py: Web2py er en gratis open source webramme til agil udvikling af sikre databasedrevne webapplikationer. Det er skrevet i Python og tilbyder funktioner som et integreret udviklingsmiljø (IDE), forenklet implementering og understøttelse af flere database-backends.

Python-pakker til kunstig intelligens og maskinlæring

I dette segment vil vi udforske et udvalg af essentielle Python-pakker, der er skræddersyet til AI og maskinlæringsapplikationer. Fra at udføre statistisk analyse og visualisere data til at dykke ned i avancerede emner som deep learning, naturlig sprogbehandling (NLP), generativ AI og computersyn, tilbyder disse pakker et omfattende værktøjssæt til at tackle forskellige udfordringer på området.

Statistisk analyse

Her vil vi udforske centrale Python-biblioteker til statistisk analyse, herunder NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch og Dask-ML. Fra datamanipulation til maskinlæring og visualisering tilbyder disse værktøjer kraftfulde muligheder for at analysere data effektivt.

skjulte apps

• NumPy
• Pandaer
• SciPy
• XGBoost
• StatsModels
• Gul mursten
• Arch
• Dask-ML

Datavisualisering

Her vil vi udforske en række Python-biblioteker til at skabe fantastiske visualiseringer. Fra Matplotlib til Seaborn, Plotly til Bokeh og Altair til Pygal, vi har dig dækket. Til sidst vil du være rustet til at transformere dine data til overbevisende visuelle fortællinger.

• Matplotlib
• Søfødt
• Komplott
• Bokeh
• Altair
• Pygal
• Plotnine
• Dash

Dyb læring

Her vil vi udforske væsentlige rammer som TensorFlow, PyTorch, Keras og mere. Fra Scikit-learn til overvåget læring til Fastai til avancerede applikationer dækker vi en række værktøjer til at frigøre potentialet ved dyb læring.

• Scikit-lær
• TensorFlow
• fakkel
• Hårdt
• Hård-RL
• Lasagne
• Hurtig

Naturligt forarbejdningssprog

Her vil vi udforske væsentlige NLP-værktøjer og -biblioteker i Python, herunder NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP og TextBlob.

• NLTK
• spaCy
• Hurtigtekst
• Transformere
• hurtig tekst
• AllenNLP
• TextBlob

Generativ AI

I dette segment vil vi udforske en række kraftfulde værktøjer og biblioteker, der gør det muligt at skabe kunstig intelligens-modeller, der er i stand til at generere nyt indhold. Fra den berømte dybe læringsramme Keras til det naturlige sprogbehandlingsbibliotek rummer vi de væsentlige værktøjer til at bygge generative AI-systemer.

• Hårdt
• spaCy
• generativ
• GPy
• Pude
• ImageIO
• Hurtig

Computer Vision

Her vil vi udforske væsentlige Python-biblioteker som OpenCV, TensorFlow og Torch sammen med specialiserede værktøjer som scikit-image og Dlib. Fra grundlæggende billedbehandling til avanceret objektgenkendelse giver disse biblioteker dig mulighed for at tackle forskellige computervisionsopgaver med lethed.

fed tekst css

• OpenCV
• TensorFlow
• fakkel
• scikit-billede
• SimpleCV
• ImageAI
• imageio
• Dlib
• Theano
• Mahotas

Python-pakker til GUI-applikationer

Udvikling af grafisk brugergrænseflade (GUI) er et vigtigt aspekt af moderne softwareapplikationer, der muliggør intuitiv brugerinteraktion og forbedrer brugeroplevelsen. I dette afsnit vil vi udforske en række Python-pakker, der er skræddersyet til GUI-applikationsudvikling, inklusive Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK og mere.

• Tkinter : Python Tkinter er et standard GUI (Graphical User Interface) værktøjssæt til Python. Det giver udviklere mulighed for at skabe desktop-applikationer med grafiske grænseflader ved hjælp af widgets såsom knapper, etiketter og indtastningsfelter. Tkinter er let at bruge og leveres forudinstalleret med de fleste Python-distributioner, hvilket gør det til et populært valg til at skabe simple desktop-applikationer. Nogle flere pakker til Tkinter er:
  • tk-værktøjer
  • tkcalendar
  • tkvideoplayer
  • tkfilebrowser
• PyQT5 : PyQt5 er et Python-bibliotek, der gør det muligt for udviklere at skabe desktop-applikationer med grafiske brugergrænseflader (GUI'er). Det er baseret på Qt-rammeværket, der tilbyder en bred vifte af værktøjer og widgets til at bygge kraftfulde og brugerdefinerbare applikationer effektivt.
• Desperat : Python Kivy er et open source Python-bibliotek, der bruges til at udvikle multi-touch-applikationer. Det giver udviklere mulighed for at skabe applikationer på tværs af platforme, der kører på Android, iOS, Windows, Linux og macOS med en enkelt kodebase. Kivy leverer et omfattende sæt værktøjer til at bygge brugergrænseflader og håndtere berøringsbegivenheder, hvilket gør det velegnet til at udvikle interaktive og responsive applikationer.
• PySide: Python PySide er et sæt Python-bindinger til Qt-applikationsrammerne. Det giver udviklere mulighed for at skabe grafiske brugergrænseflader (GUI'er) ved hjælp af Qt-værktøjer og biblioteker inden for Python-kode, hvilket gør det nemt at udvikle desktopapplikationer på tværs af platforme.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI er et Python-bibliotek til at skabe enkle og brugervenlige grafiske brugergrænseflader (GUI'er) til desktop-applikationer. Det har til formål at forenkle GUI-udvikling ved at give en ligetil grænseflade og fungerer på tværs af flere platforme.
• NiceGUI : Nicegui er en Python-pakke, der forenkler oprettelsen af ​​knapper, dialogbokse, markdown, 3D-scener, plots og mere med minimal kode. Den er ideel til mikrowebapps, dashboards, robotprojekter, smart home-løsninger og lignende applikationer. Det er også praktisk i udviklingen, såsom justering af maskinlæringsalgoritmer eller finjustering af motorcontrollere.
• PyGTK : PyGTK er et sæt Python-bindinger til GTK-biblioteket (GIMP Toolkit), som er et populært værktøjssæt til at skabe grafiske brugergrænseflader (GUI'er). Med PyGTK kan udviklere skabe GUI-applikationer på tværs af platforme i Python ved hjælp af GTKs rige sæt af widgets og værktøjer.

Python-pakker til web-skrabning og automatisering

I denne kortfattede guide vil vi udforske et udvalgt udvalg af kraftfulde Python-pakker, der er skræddersyet til web-skrabning og automatiseringsopgaver. Fra at analysere HTML med Beautiful Soup til at automatisere browserinteraktioner med Selenium, vi dækker det væsentlige, du skal bruge for at påbegynde din web-scraping- og automatiseringsrejse. Derudover introducerer vi andre praktiske værktøjer som MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, tidsplan og Watchdog, der hver tilbyder unikke funktionaliteter til at strømline din udviklingsproces.

• Anmodning : Python Requests er et alsidigt HTTP-bibliotek til at sende HTTP-anmodninger i Python. Det forenkler interaktion med webtjenester ved at give brugervenlige metoder til at lave GET, POST, PUT, DELETE og andre HTTP-anmodninger, håndtering af headere, parametre, cookies og mere.
• Smuk suppe : Python BeautifulSoup er et bibliotek, der bruges til at analysere HTML- og XML-dokumenter. Det giver dig mulighed for at udtrække nyttig information fra websider ved nemt at navigere i HTML-strukturen.
• Selen : Python Selenium er et kraftfuldt værktøj til automatisering af webbrowsere. Det giver dig mulighed for at styre webbrowsere som Chrome eller Firefox programmatisk, hvilket muliggør opgaver såsom web-skrabning, test og automatisering af gentagne opgaver på websteder.
• Mekanisk suppe: Python MechanicalSoup er et Python-bibliotek til automatisering af interaktion med websteder. Det forenkler opgaver som formularindsendelse, navigation og scrapning ved at kombinere mulighederne i Requests og BeautifulSoup bibliotekerne.
• urllib3 : Python urllib3 er et kraftfuldt HTTP-klientbibliotek til Python, der giver dig mulighed for nemt at lave HTTP-anmodninger programmatisk. Det giver funktioner som forbindelsespooling, SSL-bekræftelse og understøttelse af forskellige HTTP-metoder.
• Scrappy : Python Scrapy er en kraftfuld webcrawling og web-scrapy-ramme, der bruges til at udtrække data fra websteder. Det giver værktøjer til at navigere på websteder og udtrække strukturerede data på en fleksibel og effektiv måde.
• Anmodninger-HTML: Python Requests-HTML er et Python-bibliotek, der kombinerer kraften i Requests-biblioteket til at lave HTTP-anmodninger med fleksibiliteten ved at parse HTML ved hjælp af CSS-vælgere. Det forenkler web-skrabning og gør det nemt at udtrække data fra HTML-dokumenter.
• Lxml : Python lxml er et kraftfuldt bibliotek, der bruges til at behandle XML- og HTML-dokumenter. Det giver effektive parsing-, manipulations- og forespørgselsmuligheder, hvilket gør det til et populært valg til at arbejde med strukturerede data i Python.
• pyautogui: PyAutoGUI er et Python-bibliotek til automatisering af opgaver ved at styre musen og tastaturet. Det gør det muligt for brugere at skrive scripts for at simulere museklik, tastaturtryk og andre GUI-interaktioner.
• tidsplan: Python Schedule er et bibliotek, der giver dig mulighed for at planlægge opgaver, der skal udføres med bestemte intervaller eller tidspunkter. Det giver en enkel grænseflade til at oprette og administrere planlagte job i Python-programmer.
• Vagthund: Python Watchdog er et bibliotek, der giver dig mulighed for at overvåge filsystemhændelser i Python, såsom filoprettelse, sletninger eller ændringer. Det er nyttigt til at automatisere opgaver baseret på ændringer i filer eller mapper, som at opdatere en database, når nye filer føjes til en mappe.

Python-pakker til spiludvikling

Her vil vi udforske den spændende verden af ​​spiludvikling i Python, ved at udnytte kraftfulde pakker og biblioteker til at bringe dine spilideer ud i livet. Lad os dykke ned og opdage værktøjerne, der giver dig mulighed for at skabe fordybende og underholdende spiloplevelser.

• PyGame : PyGame er et sæt biblioteker og værktøjer til at skabe videospil og multimedieapplikationer ved hjælp af Python. Det giver funktioner til håndtering af grafik, lyd, inputenheder og mere, hvilket gør det nemmere at udvikle spil med Python.
• Panda3D: Python Panda3D er en spiludviklingsramme, der giver værktøjer og biblioteker til at skabe 3D-spil og simuleringer ved hjælp af Python-programmeringssproget. Det tilbyder funktioner til gengivelse af grafik, håndtering af input og styring af aktiver, hvilket gør det velegnet til både hobbyister og professionelle spiludviklere.
• Pyglet: Pyglet er et Python-bibliotek, der bruges til at skabe spil og multimedieapplikationer. Det giver værktøjer til håndtering af grafik, lyd, inputenheder og vinduesvisning. Med Pyglet kan udviklere bygge interaktive oplevelser effektivt i Python.
• Arcade: Python Arcade er et begyndervenligt Python-bibliotek til at skabe 2D-spil. Det giver værktøjer til håndtering af grafik, lyd, inputenheder og andre spilrelaterede funktioner, hvilket gør spiludvikling tilgængelig og sjov.
• PyOpenGL: PyOpenGL er en Python-binding til OpenGL, et kraftfuldt grafikbibliotek til gengivelse af 2D- og 3D-grafik. Det giver Python-udviklere adgang til OpenGLs funktionalitet til at skabe interaktive visuelle applikationer, spil, simuleringer og mere.
• Cocos2d: Python Cocos2d er en enkel og kraftfuld spiludviklingsramme til Python. Det giver værktøjer og biblioteker til at skabe 2D-spil, hvilket gør spiludvikling mere tilgængelig og effektiv for Python-udviklere.

Konklusion

I slutningen af ​​siden vil du måske inkludere en afsluttende erklæring eller et resumé for at afslutte diskussionen om Python-pakker. Her er et forslag:

Afslutningsvis er Python-pakker et kraftfuldt værktøj til at organisere, administrere og dele din kode. Ved at gruppere relaterede moduler sammen giver pakker en struktureret måde at bygge komplekse applikationer på, forbedre kodegenanvendelighed og fremme samarbejde mellem udviklere. Uanset om du arbejder på små scripts eller projekter i stor skala, vil beherskelse af kunsten at skabe og bruge Python-pakker uden tvivl strømline din udviklingsproces og bidrage til at skrive renere, mere vedligeholdelig kode. Så omfavn pakkernes kraft og frigør det fulde potentiale ved Python-programmering!