Vi organiserer vanligvis filene våre i forskjellige mapper og undermapper basert på noen kriterier, slik at de kan administreres enkelt og effektivt. For eksempel holder vi alle spillene våre i en spillmappe, og vi kan til og med underkategorisere i henhold til spillets sjanger eller noe sånt. Den samme analogien følges av Python-pakkene

Innholdsfortegnelse

• Hva er en Python-pakke?
• Hvordan lage pakke i Python?
• Python-pakker for nettrammeverk
• Python-pakker for AI og maskinlæring
• Python-pakker for GUI-applikasjoner
• Python-pakker for nettskraping og automatisering
• Python-pakker for spillutvikling

Hva er en Python-pakke?

Python-pakker er en måte å organisere og strukturere Python-koden til gjenbrukbare komponenter. Tenk på det som en mappe som inneholder relaterte Python-filer (moduler) som fungerer sammen for å gi visse funksjoner. Pakker hjelper deg med å holde koden din organisert, gjør den enklere å administrere og vedlikeholde, og lar deg dele koden din med andre. De er som en verktøykasse der du kan lagre og organisere verktøyene dine (funksjoner og klasser) for enkel tilgang og gjenbruk i forskjellige prosjekter.

arp - en kommando

Hvordan lage pakke i Python?

Ved å lage pakker i Python kan du organisere koden din i gjenbrukbare og håndterbare moduler. Her er en kort oversikt over hvordan du lager pakker:

• Opprett en katalog: Start med å lage en katalog (mappe) for pakken din. Denne katalogen vil fungere som roten til pakkestrukturen din.
• Legg til moduler: Innenfor pakkekatalogen kan du legge til Python-filer (moduler) som inneholder koden din. Hver modul skal representere en distinkt funksjonalitet eller komponent i pakken din.
• Init-fil: Inkluder en __init__.py-fil i pakkekatalogen. Denne filen kan være tom eller kan inneholde en initialiseringskode for pakken din. Det signaliserer til Python at katalogen skal behandles som en pakke.
• Underpakker: Du kan opprette underpakker i pakken din ved å legge til flere kataloger som inneholder moduler, sammen med deres egne __init__.py-filer.
• Importerer: For å bruke moduler fra pakken, importer dem til Python-skriptene dine ved å bruke punktnotasjon. For eksempel, hvis du har en modul som heter modul1.py inne i en pakke som heter minpakke, vil du importere funksjonen på denne måten: fra minpakke.modul1 import greet.
• Fordeling: Hvis du vil distribuere pakken din slik at andre kan bruke den, kan du opprette en setup.py-fil ved å bruke Pythons setuptools-bibliotek. Denne filen definerer metadata om pakken din og spesifiserer hvordan den skal installeres.

Kode eksempel

Her er et grunnleggende kodeeksempel som viser hvordan du lager en enkel Python-pakke:

1. Opprett en katalog som heter mypackage.
2. Inne i mypackage, lag to Python-filer: module1.py og module2.py.
3. Lag en __init__.py-fil inne i mypackage (den kan være tom).
4. Legg til litt kode til modulene.
5. Til slutt, demonstrer hvordan du importerer og bruker modulene fra pakken.

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

Eksempel: La oss nå lage et Python-skript utenfor mypackage-katalogen for å importere og bruke disse modulene:

# 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 kjører skriptet, bør du se følgende utdata:

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

Python-pakker for nettrammeverk

I dette segmentet vil vi utforske et mangfoldig utvalg av Python-rammeverk designet for å strømlinjeforme nettutvikling. Fra lette og fleksible alternativer som Flask og Bottle til omfattende rammeverk som Django og Pyramid, vi vil dekke spekteret av verktøy som er tilgjengelige for Python-utviklere. Enten du bygger enkle nettapplikasjoner eller komplekse API-er med høy ytelse, finnes det et rammeverk som er skreddersydd for dine behov.

• Kolbe : Flask er et lett og fleksibelt nettrammeverk for Python. Den er designet for å gjøre det raskt og enkelt å komme i gang med nettutvikling i Python, med et enkelt og intuitivt grensesnitt. Flask tilbyr verktøy og biblioteker for å hjelpe deg med å bygge nettapplikasjoner, APIer og andre nettjenester.
• Django : Django er et Python-nettverk for å bygge webapplikasjoner raskt og effektivt. Den følger DRY-prinsippet og inkluderer funksjoner som URL-ruting, databaseadministrasjon og autentisering, noe som gjør utviklingen enklere. Den er svært tilpassbar og mye brukt i webutvikling.
• FastAPI : Python FastAPI er et høyytelses nettrammeverk for å bygge API-er raskt og effektivt. Den er enkel å bruke, basert på standard Python-tips, og tilbyr automatisk interaktiv dokumentasjon. FastAPI er designet for å være raskt, enkelt å lære og ideelt for å bygge moderne web-APIer.
• Pyramide : Python Pyramid er et lett nettrammeverk for å bygge nettapplikasjoner i Python. Den legger vekt på fleksibilitet, slik at utviklere kan velge komponentene de trenger samtidig som den gir kraftige funksjoner for håndtering av HTTP-forespørsler, ruting og maling.
• Tornado : Python Tornado er et nettrammeverk og asynkront nettverksbibliotek designet for å håndtere høy samtidighet med ikke-blokkerende I/O-operasjoner. Den er ideell for å bygge sanntids nettapplikasjoner og APIer på grunn av sin effektive hendelsesdrevne arkitektur.
• Falk : Python Falcon er et lett nettrammeverk designet for å bygge høyytelses APIer raskt og enkelt. Den fokuserer på enkelhet, hastighet og minimalisme, noe som gjør den ideell for å lage RESTful APIer med minimal overhead.
• CherryPy : CherryPy er et minimalistisk Python-nettverk for å bygge webapplikasjoner. Det gir et enkelt og intuitivt grensesnitt for håndtering av HTTP-forespørsler, slik at utviklere kan fokusere på applikasjonslogikken sin uten å forholde seg til kompleksiteten til webserveradministrasjon.
• Flaske : Python Bottle er et lett nettrammeverk for å bygge små nettapplikasjoner i Python med minimal innsats og overhead. Den er designet for å være enkel og lett å bruke, noe som gjør den flott for prototyping og lage enkle APIer eller nettjenester.
• Web2py: Web2py er et gratis åpen kildekode-nettverk for smidig utvikling av sikre databasedrevne nettapplikasjoner. Den er skrevet i Python og tilbyr funksjoner som et integrert utviklingsmiljø (IDE), forenklet distribusjon og støtte for flere databasebackends.

Python-pakker for AI og maskinlæring

I dette segmentet vil vi utforske et utvalg av essensielle Python-pakker skreddersydd for AI og maskinlæringsapplikasjoner. Fra å utføre statistiske analyser og visualisere data til å fordype seg i avanserte emner som dyp læring, naturlig språkbehandling (NLP), generativ AI og datasyn, tilbyr disse pakkene et omfattende verktøysett for å takle ulike utfordringer i feltet.

Statistisk analyse

Her vil vi utforske sentrale Python-biblioteker for statistisk analyse, inkludert NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch og Dask-ML. Fra datamanipulering til maskinlæring og visualisering tilbyr disse verktøyene kraftige muligheter for å analysere data effektivt.

skjulte apper

• NumPy
• Pandaer
• SciPy
• XGBoost
• Statistikkmodeller
• Yellowbrick
• Arch
• Dask-ML

Datavisualisering

Her vil vi utforske en rekke Python-biblioteker for å lage fantastiske visualiseringer. Fra Matplotlib til Seaborn, Plotly til Bokeh og Altair til Pygal, vi har dekket deg. Mot slutten vil du være rustet til å transformere dataene dine til overbevisende visuelle fortellinger.

• Matplotlib
• Seaborn
• Plott
• Bokeh
• Altair
• Pygal
• Plotnine
• Bindestrek

Deep Learning

Her vil vi utforske viktige rammeverk som TensorFlow, PyTorch, Keras og mer. Fra Scikit-learn for veiledet læring til Fastai for avanserte applikasjoner, vi dekker en rekke verktøy for å frigjøre potensialet til dyp læring.

• Scikit-lær
• TensorFlow
• lommelykt
• Hard
• Hard-RL
• Lasagne
• Fort

Naturlig prosesseringsspråk

Her vil vi utforske viktige NLP-verktøy og -biblioteker i Python, inkludert NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP og TextBlob.

• NLTK
• spaCy
• Hurtigtekst
• Transformatorer
• rask tekst
• AllenNLP
• TextBlob

Generativ AI

I dette segmentet vil vi utforske en rekke kraftige verktøy og biblioteker som gjør det mulig å lage kunstig intelligensmodeller som er i stand til å generere nytt innhold. Fra det anerkjente rammeverket for dyp læring Keras til det naturlige språkbehandlingsbiblioteket, vil vi dekke de essensielle verktøyene for å bygge generative AI-systemer.

• Hard
• spaCy
• generativ
• GPy
• Pute
• ImageIO
• Fort

Datamaskin syn

Her vil vi utforske essensielle Python-biblioteker som OpenCV, TensorFlow og Torch, sammen med spesialiserte verktøy som scikit-image og Dlib. Fra grunnleggende bildebehandling til avansert gjenkjenning av objekter gir disse bibliotekene deg mulighet til å takle ulike datasynoppgaver med letthet.

bytte metode java

• OpenCV
• TensorFlow
• lommelykt
• scikit-bilde
• Enkel CV
• ImageAI
• imageio
• Dlib
• Theano
• Mahotas

Python-pakker for GUI-applikasjoner

Utvikling av grafisk brukergrensesnitt (GUI) er et viktig aspekt ved moderne programvareapplikasjoner, som muliggjør intuitiv brukerinteraksjon og forbedrer brukeropplevelsen. I denne delen vil vi utforske en rekke Python-pakker skreddersydd for GUI-applikasjonsutvikling, inkludert Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK og mer.

• Tkinter : Python Tkinter er et standard GUI (Graphical User Interface) verktøysett for Python. Det lar utviklere lage skrivebordsapplikasjoner med grafiske grensesnitt ved å bruke widgets som knapper, etiketter og oppføringsfelt. Tkinter er enkel å bruke og leveres forhåndsinstallert med de fleste Python-distribusjoner, noe som gjør det til et populært valg for å lage enkle skrivebordsapplikasjoner. Noen flere pakker for Tkinter er:
  • tk-verktøy
  • tkcalendar
  • tkvideospiller
  • tkfilebrowser
• PyQT5 : PyQt5 er et Python-bibliotek som gjør det mulig for utviklere å lage skrivebordsapplikasjoner med grafiske brukergrensesnitt (GUI). Den er basert på Qt-rammeverket, og tilbyr et bredt spekter av verktøy og widgets for å bygge kraftige og tilpassbare applikasjoner effektivt.
• Desperat : Python Kivy er et åpen kildekode Python-bibliotek som brukes til å utvikle multi-touch-applikasjoner. Det lar utviklere lage applikasjoner på tvers av plattformer som kjører på Android, iOS, Windows, Linux og macOS med en enkelt kodebase. Kivy tilbyr et omfattende sett med verktøy for å bygge brukergrensesnitt og håndtere berøringshendelser, noe som gjør det egnet for å utvikle interaktive og responsive applikasjoner.
• PySide: Python PySide er et sett med Python-bindinger for Qt-applikasjonsrammeverket. Det lar utviklere lage grafiske brukergrensesnitt (GUIer) ved hjelp av Qt-verktøy og biblioteker innenfor Python-kode, noe som muliggjør utvikling av plattformapplikasjoner på tvers av plattformer med letthet.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI er et Python-bibliotek for å lage enkle og brukervennlige grafiske brukergrensesnitt (GUI) for skrivebordsapplikasjoner. Den har som mål å forenkle GUI-utvikling ved å tilby et enkelt grensesnitt og fungerer på tvers av flere plattformer.
• Fint GUI : Nicegui er en Python-pakke som forenkler opprettelsen av knapper, dialogbokser, markdown, 3D-scener, plott og mer med minimal kode. Den er ideell for mikronettapper, dashbord, robotprosjekter, smarthusløsninger og lignende applikasjoner. Det er også nyttig under utvikling, for eksempel justering av maskinlæringsalgoritmer eller finjustering av motorkontrollere.
• PyGTK : PyGTK er et sett med Python-bindinger for GTK-biblioteket (GIMP Toolkit), som er et populært verktøysett for å lage grafiske brukergrensesnitt (GUI). Med PyGTK kan utviklere lage GUI-applikasjoner på tvers av plattformer i Python ved å bruke GTKs rike sett med widgets og verktøy.

Python-pakker for nettskraping og automatisering

I denne konsise guiden vil vi utforske et utvalgt utvalg av kraftige Python-pakker skreddersydd for nettskraping og automatiseringsoppgaver. Fra å analysere HTML med Beautiful Soup til å automatisere nettleserinteraksjoner med Selenium, vi dekker det viktigste du trenger for å ta fatt på nettskraping og automatiseringsreise. I tillegg introduserer vi andre nyttige verktøy som MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, timeplan og Watchdog, som hver tilbyr unike funksjoner for å strømlinjeforme utviklingsprosessen din.

• Be om : Python Requests er et allsidig HTTP-bibliotek for å sende HTTP-forespørsler i Python. Det forenkler interaksjon med webtjenester ved å tilby brukervennlige metoder for å lage GET, POST, PUT, DELETE og andre HTTP-forespørsler, håndtere overskrifter, parametere, informasjonskapsler og mer.
• Vakker suppe : Python BeautifulSoup er et bibliotek som brukes til å analysere HTML- og XML-dokumenter. Den lar deg trekke ut nyttig informasjon fra nettsider ved å enkelt navigere i HTML-strukturen.
• Selen : Python Selenium er et kraftig verktøy for å automatisere nettlesere. Den lar deg kontrollere nettlesere som Chrome eller Firefox programmatisk, og muliggjør oppgaver som nettskraping, testing og automatisering av repeterende oppgaver på nettsteder.
• Mekanisk suppe: Python MechanicalSoup er et Python-bibliotek for automatisering av interaksjon med nettsteder. Det forenkler oppgaver som innsending av skjemaer, navigasjon og skraping ved å kombinere mulighetene til Requests og BeautifulSoup-bibliotekene.
• urllib3 : Python urllib3 er et kraftig HTTP-klientbibliotek for Python, som lar deg lage HTTP-forespørsler programmatisk med letthet. Den gir funksjoner som tilkoblingspooling, SSL-verifisering og støtte for ulike HTTP-metoder.
• Scrappy : Python Scrapy er et kraftig nettkrypende og nettskraping-rammeverk som brukes til å trekke ut data fra nettsteder. Den gir verktøy for å navigere på nettsider og trekke ut strukturerte data på en fleksibel og effektiv måte.
• Forespørsler-HTML: Python Requests-HTML er et Python-bibliotek som kombinerer kraften til Requests-biblioteket for å lage HTTP-forespørsler med fleksibiliteten til å analysere HTML ved hjelp av CSS-velgere. Det forenkler nettskraping og gjør det enkelt å trekke ut data fra HTML-dokumenter.
• Lxml : Python lxml er et kraftig bibliotek som brukes til å behandle XML- og HTML-dokumenter. Det gir effektive analyserings-, manipulerings- og spørringsmuligheter, noe som gjør det til et populært valg for arbeid med strukturerte data i Python.
• pyautogui: PyAutoGUI er et Python-bibliotek for å automatisere oppgaver ved å kontrollere musen og tastaturet. Den gjør det mulig for brukere å skrive skript for å simulere museklikk, tastaturtrykk og andre GUI-interaksjoner.
• rute: Python Schedule er et bibliotek som lar deg planlegge oppgaver som skal utføres med spesifiserte intervaller eller tider. Det gir et enkelt grensesnitt for å opprette og administrere planlagte jobber i Python-programmer.
• Vakthund: Python Watchdog er et bibliotek som lar deg overvåke filsystemhendelser i Python, for eksempel filoppretting, sletting eller modifikasjoner. Det er nyttig for å automatisere oppgaver basert på endringer i filer eller kataloger, som å oppdatere en database når nye filer legges til i en mappe.

Python-pakker for spillutvikling

Her vil vi utforske den spennende verdenen av spillutvikling i Python, ved å utnytte kraftige pakker og biblioteker for å bringe spillideene dine til live. La oss dykke inn og oppdage verktøyene som gir deg mulighet til å skape oppslukende og underholdende spillopplevelser.

• PyGame : PyGame er et sett med biblioteker og verktøy for å lage videospill og multimedieapplikasjoner ved hjelp av Python. Den har funksjoner for håndtering av grafikk, lyd, inngangsenheter og mer, noe som gjør det enklere å utvikle spill med Python.
• Panda3D: Python Panda3D er et spillutviklingsrammeverk som gir verktøy og biblioteker for å lage 3D-spill og simuleringer ved å bruke Python-programmeringsspråket. Den tilbyr funksjoner for gjengivelse av grafikk, håndtering av input og administrasjon av eiendeler, noe som gjør den egnet for både hobbyister og profesjonelle spillutviklere.
• Pyglet: Pyglet er et Python-bibliotek som brukes til å lage spill og multimedieapplikasjoner. Den gir verktøy for håndtering av grafikk, lyd, inndataenheter og vindusvinduer. Med Pyglet kan utviklere bygge interaktive opplevelser effektivt i Python.
• Arcade: Python Arcade er et nybegynnervennlig Python-bibliotek for å lage 2D-spill. Det gir verktøy for håndtering av grafikk, lyd, inndataenheter og andre spillrelaterte funksjoner, noe som gjør spillutvikling tilgjengelig og morsom.
• PyOpenGL: PyOpenGL er en Python-binding til OpenGL, et kraftig grafikkbibliotek for gjengivelse av 2D- og 3D-grafikk. Det lar Python-utviklere få tilgang til OpenGLs funksjonalitet for å lage interaktive visuelle applikasjoner, spill, simuleringer og mer.
• Cocos2d: Python Cocos2d er et enkelt og kraftig spillutviklingsrammeverk for Python. Det gir verktøy og biblioteker for å lage 2D-spill, noe som gjør spillutvikling mer tilgjengelig og effektiv for Python-utviklere.

Konklusjon

På slutten av siden vil du kanskje inkludere en avsluttende uttalelse eller oppsummering for å avslutte diskusjonen om Python-pakker. Her er et forslag:

Avslutningsvis er Python-pakker et kraftig verktøy for å organisere, administrere og dele koden din. Ved å gruppere relaterte moduler sammen, gir pakker en strukturert måte å bygge komplekse applikasjoner på, forbedre gjenbrukbarheten av kode og fremme samarbeid mellom utviklere. Enten du jobber med små skript eller store prosjekter, vil mestring av kunsten å lage og bruke Python-pakker utvilsomt strømlinjeforme utviklingsprosessen din og bidra til å skrive renere, mer vedlikeholdbar kode. Så omfavn kraften til pakker og lås opp det fulle potensialet til Python-programmering!