Järjestämme tiedostomme yleensä eri kansioihin ja alikansioihin joidenkin kriteerien mukaan, jotta niitä voidaan hallita helposti ja tehokkaasti. Säilytämme esimerkiksi kaikki pelimme Pelit-kansiossa ja voimme jopa luokitella alakategorioita pelin genren tai vastaavan mukaan. Python-paketit seuraavat samaa analogiaa

uskontojen luettelo

Sisällysluettelo

• Mikä on Python-paketti?
• Kuinka luoda paketti Pythonissa?
• Python-paketit verkkokehyksille
• Python-paketit tekoälyyn ja koneoppimiseen
• Python-paketit GUI-sovelluksiin
• Python-paketit web-kaappausta ja automaatiota varten
• Python-paketit pelien kehittämiseen

Mikä on Python-paketti?

Python-paketit ovat tapa järjestää ja jäsentää Python-koodi uudelleenkäytettäviksi komponenteiksi. Ajattele sitä kuin kansiota, joka sisältää liittyviä Python-tiedostoja (moduuleja), jotka toimivat yhdessä tarjotakseen tiettyjä toimintoja. Paketit auttavat pitämään koodisi järjestyksessä, helpottavat sen hallintaa ja ylläpitoa ja antavat sinun jakaa koodisi muiden kanssa. Ne ovat kuin työkalupakki, johon voit tallentaa ja järjestää työkalusi (funktiot ja luokat) helposti käsiksi ja uudelleenkäyttöä varten eri projekteissa.

Kuinka luoda paketti Pythonissa?

Pakettien luominen Pythonissa mahdollistaa koodin järjestämisen uudelleenkäytettäviksi ja hallittaviksi moduuleiksi. Tässä on lyhyt katsaus pakettien luomiseen:

• Luo hakemisto: Aloita luomalla pakettillesi hakemisto (kansio). Tämä hakemisto toimii pakettirakenteen juurina.
• Lisää moduuleja: Pakettihakemistoon voit lisätä Python-tiedostoja (moduuleja), jotka sisältävät koodisi. Jokaisen moduulin tulee edustaa paketin erillistä toimintoa tai osaa.
• Alkutiedosto: Sisällytä __init__.py-tiedosto pakettihakemistoon. Tämä tiedosto voi olla tyhjä tai sisältää paketin alustuskoodin. Se viestii Pythonille, että hakemistoa tulee käsitellä pakettina.
• Alapaketit: Voit luoda alipaketteja paketissasi lisäämällä moduuleja sisältäviä hakemistoja sekä niiden omia __init__.py-tiedostoja.
• Tuodaan: Jos haluat käyttää paketistasi olevia moduuleja, tuo ne Python-skripteihisi käyttämällä pistemerkintää. Jos sinulla on esimerkiksi moduuli nimeltä module1.py paketissa, jonka nimi on mypackage, tuot sen toiminnon seuraavasti: from mypackage.module1 import greet.
• Jakelu: Jos haluat jakaa paketin muiden käytettäväksi, voit luoda setup.py-tiedoston Pythonin setuptools-kirjaston avulla. Tämä tiedosto määrittää paketin metatiedot ja kuinka se asennetaan.

Esimerkki koodista

Tässä on peruskoodiesimerkki yksinkertaisen Python-paketin luomisesta:

1. Luo hakemisto nimeltä mypackage.
2. Luo mypackageen sisällä kaksi Python-tiedostoa: module1.py ja module2.py.
3. Luo __init__.py-tiedosto omaan pakettiin (se voi olla tyhjä).
4. Lisää moduuleihin koodia.
5. Lopuksi osoita, kuinka moduulit tuodaan ja käytetään paketista.

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

Esimerkki: Luodaan nyt Python-skripti mypackage-hakemiston ulkopuolelle näiden moduulien tuomiseksi ja käyttämiseksi:

# 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)>

Kun suoritat komentosarjan, sinun pitäisi nähdä seuraava tulos:

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

Python-paketit verkkokehyksille

Tässä osassa tutkimme erilaisia ​​Python-kehyksiä, jotka on suunniteltu virtaviivaistamaan verkkokehitystä. Kevyistä ja joustavista vaihtoehdoista, kuten Flask ja Bottle, kattaviin kehyksiin, kuten Django ja Pyramid, katamme Python-kehittäjien käytettävissä olevien työkalujen kirjon. Olitpa rakentamassa yksinkertaisia ​​verkkosovelluksia tai monimutkaisia, tehokkaita sovellusliittymiä, meillä on tarpeisiisi räätälöity kehys.

• Pullo : Flask on kevyt ja joustava verkkokehys Pythonille. Se on suunniteltu tekemään verkkokehityksen aloittamisesta Pythonissa nopeaa ja helppoa yksinkertaisen ja intuitiivisen käyttöliittymän avulla. Flask tarjoaa työkaluja ja kirjastoja, jotka auttavat sinua luomaan verkkosovelluksia, API:ita ja muita verkkopalveluita.
• Django : Django on Python-verkkokehys verkkosovellusten nopeaan ja tehokkaaseen rakentamiseen. Se noudattaa DRY-periaatetta ja sisältää ominaisuuksia, kuten URL-reitityksen, tietokannan hallinnan ja autentikoinnin, mikä helpottaa kehitystä. Se on erittäin muokattavissa ja sitä käytetään laajasti verkkokehityksessä.
• FastAPI : Python FastAPI on korkean suorituskyvyn verkkokehys API:iden nopeaan ja tehokkaaseen rakentamiseen. Se on helppokäyttöinen, perustuu tavallisiin Python-tyyppisiin vihjeisiin ja tarjoaa automaattisen interaktiivisen dokumentaation. FastAPI on suunniteltu nopeaksi, helposti opittavaksi ja ihanteellinen nykyaikaisten verkkosovellusliittymien rakentamiseen.
• Pyramidi : Python Pyramid on kevyt verkkokehys verkkosovellusten rakentamiseen Pythonissa. Se korostaa joustavuutta ja antaa kehittäjille mahdollisuuden valita tarvitsemansa komponentit samalla kun se tarjoaa tehokkaita ominaisuuksia HTTP-pyyntöjen käsittelyyn, reitittämiseen ja mallinnukseen.
• Tornado : Python Tornado on verkkokehys ja asynkroninen verkkokirjasto, joka on suunniteltu käsittelemään suurta samanaikaisuutta ei-estävien I/O-toimintojen kanssa. Se on ihanteellinen reaaliaikaisten verkkosovellusten ja API:iden rakentamiseen tehokkaan tapahtumalähtöisen arkkitehtuurin ansiosta.
• Falcon : Python Falcon on kevyt verkkokehys, joka on suunniteltu korkean suorituskyvyn sovellusliittymien rakentamiseen nopeasti ja helposti. Se keskittyy yksinkertaisuuteen, nopeuteen ja minimalismiin, mikä tekee siitä ihanteellisen RESTful-sovellusliittymien luomiseen minimaalisilla kustannuksilla.
• CherryPy : CherryPy on minimalistinen Python-verkkokehys verkkosovellusten rakentamiseen. Se tarjoaa yksinkertaisen ja intuitiivisen käyttöliittymän HTTP-pyyntöjen käsittelyyn, jolloin kehittäjät voivat keskittyä sovelluslogiikkaan ilman, että he joutuvat käsittelemään verkkopalvelimen hallinnan monimutkaisuutta.
• Pullo : Python Bottle on kevyt verkkokehys pienten verkkosovellusten rakentamiseen Pythonissa pienellä vaivalla ja ylimääräisillä kustannuksilla. Se on suunniteltu yksinkertaiseksi ja helppokäyttöiseksi, joten se sopii erinomaisesti prototyyppien luomiseen ja yksinkertaisten sovellusliittymien tai verkkopalvelujen luomiseen.
• Web2py: Web2py on ilmainen avoimen lähdekoodin verkkokehys turvallisten tietokantapohjaisten verkkosovellusten ketterään kehittämiseen. Se on kirjoitettu Pythonilla ja tarjoaa ominaisuuksia, kuten integroidun kehitysympäristön (IDE), yksinkertaistetun käyttöönoton ja tuen useille tietokantaohjelmille.

Python-paketit tekoälyä ja koneoppimista varten

Tässä osassa tutkimme valikoiman keskeisiä Python-paketteja, jotka on räätälöity tekoäly- ja koneoppimissovelluksiin. Tilastollisen analyysin suorittamisesta ja tietojen visualisoinnista edistyneisiin aiheisiin, kuten syväoppimiseen, luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP), generatiiviseen tekoälyyn ja tietokonenäön syventämiseen, nämä paketit tarjoavat kattavan työkalupakin alan erilaisiin haasteisiin vastaamiseen.

Tilastollinen analyysi

Tässä tutkimme tärkeimpiä Python-kirjastoja tilastoanalyysiä varten, mukaan lukien NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch ja Dask-ML. Tietojen käsittelystä koneoppimiseen ja visualisointiin nämä työkalut tarjoavat tehokkaita ominaisuuksia datan tehokkaaseen analysointiin.

• NumPy
• Pandat
• SciPy
• XGBoost
• StatsModels
• Keltainen tiili
• Kaari
• Dask-ML

Tietojen visualisointi

Täällä tutkimme erilaisia ​​Python-kirjastoja upeiden visualisointien luomiseksi. Matplotlibista Seaborniin, Plotlysta Bokehiin ja Altairista Pygaliin, me huolehdimme sinusta. Loppujen lopuksi olet valmis muuttamaan tietosi vakuuttaviksi visuaalisiksi kertomuksiksi.

• Matplotlib
• Seaborn
• Juoni
• Bokeh
• Altair
• Pygal
• Plotnine
• Dash

Syväoppiminen

Täällä tutkimme keskeisiä kehyksiä, kuten TensorFlow, PyTorch, Keras ja paljon muuta. Ohjatun oppimisen Scikit-learnistä edistyneisiin sovelluksiin tarkoitettuun Fastaiin kattavat joukon työkaluja syväoppimisen potentiaalin vapauttamiseksi.

• Scikit-learry
• TensorFlow
• taskulamppu
• Kovaa
• Kova-RL
• Lasagne
• Nopeasti

Luonnollinen käsittelykieli

Täällä tutkimme keskeisiä Pythonin NLP-työkaluja ja kirjastoja, mukaan lukien NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP ja TextBlob.

• NLTK
• spaCy
• FastText
• Muuntajat
• nopeaTeksti
• AllenNLP
• TextBlob

Generatiivinen AI

Tässä segmentissä tutkimme erilaisia ​​tehokkaita työkaluja ja kirjastoja, jotka mahdollistavat uudenlaista sisältöä luovien tekoälymallien luomisen. Tunnetusta syväoppimiskehyksestä Kerasista luonnollisen kielen prosessointikirjastoon spaCyyn, käsittelemme tärkeimmät työkalut luovien tekoälyjärjestelmien rakentamiseen.

• Kovaa
• spaCy
• generatiivinen
• Gpy
• Tyyny
• ImageIO
• Nopeasti

Konenäkö

Täällä tutkimme tärkeitä Python-kirjastoja, kuten OpenCV, TensorFlow ja Torch, sekä erikoistyökaluja, kuten scikit-image ja Dlib. Peruskuvankäsittelystä edistyneeseen objektien havaitsemiseen nämä kirjastot antavat sinulle mahdollisuuden käsitellä erilaisia ​​tietokonenäkötehtäviä helposti.

• OpenCV
• TensorFlow
• taskulamppu
• scikit-kuva
• Yksinkertainen CV
• ImageAI
• imageio
• Dlib
• Theano
• Mahotas

Python-paketit GUI-sovelluksiin

Graphical User Interface (GUI) -kehitys on olennainen osa nykyaikaisia ​​ohjelmistosovelluksia, mikä mahdollistaa intuitiivisen käyttäjävuorovaikutuksen ja parantaa käyttökokemusta. Tässä osiossa tutkimme erilaisia ​​Python-paketteja, jotka on räätälöity GUI-sovellusten kehittämiseen, mukaan lukien Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK ja paljon muuta.

• Tkinter : Python Tkinter on Pythonin standardi GUI (Graphical User Interface) -työkalusarja. Sen avulla kehittäjät voivat luoda työpöytäsovelluksia graafisilla käyttöliittymillä käyttämällä widgetejä, kuten painikkeita, tarroja ja syöttökenttiä. Tkinter on helppokäyttöinen, ja se on esiasennettu useimpiin Python-jakeluihin, joten se on suosittu valinta yksinkertaisten työpöytäsovellusten luomiseen. Muita Tkinterin paketteja ovat:
  • tk-työkalut
  • tkcalendar
  • tkvideoplayer
  • tkfibrowser
• PyQT5 : PyQt5 on Python-kirjasto, jonka avulla kehittäjät voivat luoda työpöytäsovelluksia graafisilla käyttöliittymillä (GUI). Se perustuu Qt-kehykseen ja tarjoaa laajan valikoiman työkaluja ja widgetejä tehokkaiden ja muokattavien sovellusten tehokkaaseen rakentamiseen.
• Epätoivoinen : Python Kivy on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, jota käytetään monikosketussovellusten kehittämiseen. Sen avulla kehittäjät voivat luoda monialustaisia ​​sovelluksia, jotka toimivat Androidissa, iOS:ssä, Windowsissa, Linuxissa ja macOS:ssä yhdellä koodikannalla. Kivy tarjoaa kattavan työkalusarjan käyttöliittymien rakentamiseen ja kosketustapahtumien käsittelyyn, joten se soveltuu interaktiivisten ja reagoivien sovellusten kehittämiseen.
• PySide: Python PySide on joukko Python-sidoksia Qt-sovelluskehykselle. Sen avulla kehittäjät voivat luoda graafisia käyttöliittymiä (GUI) käyttämällä Qt-työkaluja ja Python-koodin sisällä olevia kirjastoja, mikä mahdollistaa useiden alustojen työpöytäsovellusten kehittämisen helposti.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI on Python-kirjasto yksinkertaisten ja helppokäyttöisten graafisten käyttöliittymien (GUI) luomiseen työpöytäsovelluksiin. Sen tarkoituksena on yksinkertaistaa GUI-kehitystä tarjoamalla suoraviivainen käyttöliittymä ja se toimii useilla alustoilla.
• Hieno GUI : Nicegui on Python-paketti, joka yksinkertaistaa painikkeiden, valintaikkunoiden, merkintöjen, 3D-kohtausten, juonteiden ja muiden luomista minimaalisella koodilla. Se on ihanteellinen mikroverkkosovelluksille, kojelaudoille, robotiikkaprojekteille, älykotiratkaisuille ja vastaaville sovelluksille. Se on kätevä myös kehityksessä, kuten koneoppimisalgoritmien säätämisessä tai moottoriohjainten hienosäädössä.
• PyGTK : PyGTK on joukko Python-sidoksia GTK (GIMP Toolkit) -kirjastolle, joka on suosittu työkalupakki graafisten käyttöliittymien (GUI) luomiseen. PyGTK:n avulla kehittäjät voivat luoda monialustaisia ​​GUI-sovelluksia Pythonissa käyttämällä GTK:n monipuolista widgetejä ja työkaluja.

Python-paketit web-kaappausta ja automaatiota varten

Tässä tiiviissä oppaassa tutkimme kuratoitua valikoimaa tehokkaita Python-paketteja, jotka on räätälöity web-kaappaus- ja automaatiotehtäviin. HTML-koodin jäsentämisestä Beautiful Soup -sovelluksella selainvuorovaikutusten automatisoimiseen Seleniumin kanssa käsittelemme olennaiset asiat, joita tarvitset web-kaappaus- ja automatisointimatkallesi. Lisäksi esittelemme muita käteviä työkaluja, kuten MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, aikataulu ja Watchdog, joista jokainen tarjoaa ainutlaatuisia toimintoja, jotka tehostavat kehitysprosessiasi.

• Pyyntö : Python Requests on monipuolinen HTTP-kirjasto HTTP-pyyntöjen lähettämiseen Pythonissa. Se yksinkertaistaa vuorovaikutusta verkkopalvelujen kanssa tarjoamalla helppokäyttöisiä menetelmiä GET-, POST-, PUT-, DELETE- ja muiden HTTP-pyyntöjen tekemiseen, otsikoiden, parametrien, evästeiden ja muiden käsittelyyn.
• Kaunis keitto : Python BeautifulSoup on kirjasto, jota käytetään HTML- ja XML-dokumenttien jäsentämiseen. Sen avulla voit poimia hyödyllistä tietoa verkkosivuilta navigoimalla HTML-rakenteessa helposti.
• Seleeni : Python Selenium on tehokas työkalu verkkoselaimien automatisointiin. Sen avulla voit ohjata verkkoselaimia, kuten Chromea tai Firefoxia, ohjelmallisesti, mikä mahdollistaa tehtävien, kuten verkon kaapimisen, testauksen ja toistuvien tehtävien automatisoinnin verkkosivustoilla.
• Mekaaninen keitto: Python MechanicalSoup on Python-kirjasto, joka automatisoi vuorovaikutusta verkkosivustojen kanssa. Se yksinkertaistaa tehtäviä, kuten lomakkeiden lähettämistä, navigointia ja kaapimista yhdistämällä Requests- ja BeautifulSoup-kirjastojen ominaisuudet.
• urllib3 : Python urllib3 on tehokas HTTP-asiakaskirjasto Pythonille, jonka avulla voit tehdä HTTP-pyyntöjä ohjelmallisesti helposti. Se tarjoaa ominaisuuksia, kuten yhteyden yhdistämisen, SSL-vahvistuksen ja tuen useille HTTP-menetelmille.
• Suttuinen : Python Scrapy on tehokas web-indeksointi- ja verkkokaappauskehys, jota käytetään tietojen poimimiseen verkkosivustoilta. Se tarjoaa työkaluja verkkosivuilla liikkumiseen ja strukturoidun tiedon poimimiseen joustavalla ja tehokkaalla tavalla.
• Pyynnöt-HTML: Python Requests-HTML on Python-kirjasto, joka yhdistää Requests-kirjaston tehon HTTP-pyyntöjen tekemiseen joustavuuteen jäsentää HTML-koodia CSS-valitsimien avulla. Se yksinkertaistaa web-kaappausta ja helpottaa tietojen poimia HTML-asiakirjoista.
• Lxml : Python lxml on tehokas kirjasto, jota käytetään XML- ja HTML-dokumenttien käsittelyyn. Se tarjoaa tehokkaat jäsennys-, käsittely- ja kyselyominaisuudet, joten se on suosittu valinta strukturoidun tiedon kanssa työskentelyyn Pythonissa.
• pyautogui: PyAutoGUI on Python-kirjasto tehtävien automatisointiin ohjaamalla hiirtä ja näppäimistöä. Sen avulla käyttäjät voivat kirjoittaa komentosarjoja simuloidakseen hiiren napsautuksia, näppäimistön painalluksia ja muita GUI-vuorovaikutuksia.
• ajoittaa: Python Schedule on kirjasto, jonka avulla voit ajoittaa tehtäviä suoritettavaksi määrätyin aikavälein tai aikoina. Se tarjoaa yksinkertaisen käyttöliittymän ajoitettujen töiden luomiseen ja hallintaan Python-ohjelmissa.
• Vahtikoira: Python Watchdog on kirjasto, jonka avulla voit seurata Pythonin tiedostojärjestelmän tapahtumia, kuten tiedostojen luomista, poistoja tai muokkauksia. Se on hyödyllinen automatisoitaessa tehtäviä, jotka perustuvat tiedostojen tai hakemistojen muutoksiin, kuten tietokannan päivittämiseen, kun uusia tiedostoja lisätään kansioon.

Python-paketit pelien kehittämiseen

Täällä tutkimme Pythonin pelikehityksen jännittävää maailmaa hyödyntäen tehokkaita paketteja ja kirjastoja peliideojesi toteuttamiseen. Sukellaan ja löydä työkalut, jotka antavat sinulle mahdollisuuden luoda mukaansatempaavia ja viihdyttäviä pelikokemuksia.

• PyGame : PyGame on joukko kirjastoja ja työkaluja videopelien ja multimediasovellusten luomiseen Pythonilla. Se tarjoaa toimintoja grafiikan, äänen, syöttölaitteiden ja muiden käsittelyyn, mikä helpottaa pelien kehittämistä Pythonilla.
• Panda3D: Python Panda3D on pelien kehityskehys, joka tarjoaa työkaluja ja kirjastoja 3D-pelien ja -simulaatioiden luomiseen Python-ohjelmointikielellä. Se tarjoaa ominaisuuksia grafiikan renderöintiin, syötteiden käsittelyyn ja resurssien hallintaan, joten se sopii sekä harrastajille että ammattipelien kehittäjille.
• Pyglet: Pyglet on Python-kirjasto, jota käytetään pelien ja multimediasovellusten luomiseen. Se tarjoaa työkaluja grafiikan, äänen, syöttölaitteiden ja ikkunoiden käsittelyyn. Pygletin avulla kehittäjät voivat rakentaa interaktiivisia kokemuksia tehokkaasti Pythonissa.
• Pelihalli: Python Arcade on aloittelijaystävällinen Python-kirjasto 2D-pelien luomiseen. Se tarjoaa työkaluja grafiikan, äänen, syöttölaitteiden ja muiden peleihin liittyvien toimintojen käsittelyyn, mikä tekee pelien kehittämisestä helppokäyttöistä ja hauskaa.
• PyOpenGL: PyOpenGL on Python-sidos OpenGL:ään, tehokkaaseen grafiikkakirjastoon 2D- ja 3D-grafiikan renderöintiin. Sen avulla Python-kehittäjät voivat käyttää OpenGL:n toimintoja interaktiivisten visuaalisten sovellusten, pelien, simulaatioiden ja muiden luomiseen.
• Cocos2d: Python Cocos2d on yksinkertainen ja tehokas pelikehityskehys Pythonille. Se tarjoaa työkaluja ja kirjastoja 2D-pelien luomiseen, mikä tekee pelien kehityksestä helpompaa ja tehokkaampaa Python-kehittäjille.

Johtopäätös

Sivun loppuun voit lisätä loppulauseen tai yhteenvedon Python-paketteja koskevan keskustelun päätteeksi. Tässä on ehdotus:

Lopuksi Python-paketit ovat tehokas työkalu koodin järjestämiseen, hallintaan ja jakamiseen. Ryhmittelemällä toisiinsa liittyvät moduulit yhteen paketit tarjoavat jäsennellyn tavan rakentaa monimutkaisia ​​sovelluksia, parantaa koodin uudelleenkäytettävyyttä ja edistää kehittäjien välistä yhteistyötä. Työskenteletpä sitten pienten skriptien tai suurten projektien parissa, Python-pakettien luomisen ja hyödyntämisen taidon hallitseminen sujuvoi epäilemättä kehitysprosessiasi ja myötävaikuttaa puhtaamman, helpommin ylläpidettävän koodin kirjoittamiseen. Joten hyödynnä pakettien voima ja avaa Python-ohjelmoinnin koko potentiaali!