Bibliotheken und Module erleichtern das Leben eines Programmierers.
Wenn Sie mit Projekten arbeiten, können Sie auf Szenarien stoßen, die Sie mit der Standardcodierung einer Programmiersprache nicht lösen können. Wir brauchen einige Bibliotheken und Module, um diese Probleme zu überwinden.
Glücklicherweise unterstützt Python eine Fülle von Modulen und Bibliotheken. Python verfügt über integrierte Module sowie Bibliotheken und Module von Drittanbietern für die Entwicklung. Wir werden sowohl integrierte als auch Module von Drittanbietern sehen, die für Python-Projekte sehr vorteilhaft sind. Sehen wir uns zuerst die eingebauten Module an.
Inhaltsverzeichnis
# Eingebaute Module
Python wird mit vielen integrierten Modulen für verschiedene Anwendungsfälle geliefert. Wir werden die Module je nach Verwendung einzeln studieren.
Sammlungen – Container-Datentypen
Python hat verschiedene Arten von Sammlungen, um die Sammlung von Daten zu speichern. Zum Beispiel sind tuple, list, dict usw. einige der eingebauten Sammlungen von Python. Das Sammlungsmodul bietet zusätzliche Funktionen zu den integrierten Sammlungen.
Wenn Sie die Deque-Datenerfassung aus dem Erfassungsmodul übernehmen, ähnelt dies eher einer Python-Liste. Aber wir können die Elemente von beiden Seiten schieben und platzen lassen. Es ist schneller als die Liste. Sie können die Deque nach Ihren Bedürfnissen verwenden. Lassen Sie uns etwas echtes Codieren mit der Sammlung von collections.deque-Daten sehen.
import collections nums = [1, 2, 3] # creating deque collection from the list deque = collections.deque(nums) print(deque) # adding an element at the end deque.append(4) print(deque) # adding element at the starting deque.appendleft(0) print(deque) # removing the element at the end deque.pop() print(deque) # removing element at the starting deque.popleft() print(deque)
Führen Sie den obigen Code aus; sehen Sie sich die Ergebnisse an. Wir haben auch andere Datensammlungen im Sammlungsmodul.
Einige von ihnen sind:
Zähler
Gibt ein Diktat zurück, das die Häufigkeit von Elementen aus der Liste enthält.
Es ist eine Unterklasse der Klasse dict.
Benutzerliste
Wird für eine schnelle Unterklasse der Liste verwendet.
BenutzerDikt
Wird für eine schnelle Unterklasse des Diktats verwendet.
BenutzerString
Wird für eine schnelle Unterklasse der str verwendet.
Gehen Sie zur Dokumentation der Sammlungen Modul, um alle Datensammlungen und Methoden zu erkunden.
Kurzer Hinweis:- Verwenden Sie die eingebaute Methode dir(object) von Python, um alle Methoden eines Objekts anzuzeigen.
CSV – Dateiverwaltung
Wir können die CSV-Dateien (comma-separated values) verwenden, um die tabellarischen Daten zu speichern. Das am häufigsten verwendete Format zum Importieren und Exportieren von Daten aus Tabellenkalkulationen und Datenbanken. Python wird mit einem Modul namens CSV geliefert, um die CSV-Dateien zu verarbeiten.
Sehen wir uns ein Beispiel für das Lesen der Daten aus einer CSV-Datei an.
Erstellen Sie auf Ihrem Laptop eine Datei mit dem Namen sample.csv und fügen Sie die folgenden Daten ein.
Name,Age,Graduation Year Hafeez,21,2021 Aslan,23,2019 Rambabu,21,2021
Wir haben Methoden zum Lesen und Schreiben im CSV-Modul. Wir werden sehen, wie die Daten aus den CSV-Dateien mit dem CSV-Modul gelesen werden.
import csv
with open('sample.csv') as file:
# creating the reader
reader = csv.reader(file)
# reading line by line using loop
for row in reader:
# row is a list containing elements from the CSV file
# joingin the list using join(list) method
print(','.join(row))
Führen Sie den obigen Code aus, um die Ergebnisse anzuzeigen.
Wir werden auch ein Objekt namens csv.writer() haben, um die Daten in die CSV-Datei zu schreiben. Spielen Sie selbst mit den anderen Methoden, indem Sie die integrierten Methoden dir() und help() verwenden. Wir haben ein weiteres Modul namens JSON, das für die Handhabung der JSON-Dateien verwendet wird. Es ist auch ein integriertes Modul.
Zufall – Generation
Python hat ein Modul namens random, mit dem die Daten zufällig generiert werden können. Wir können alles zufällig produzieren, indem wir verschiedene Arten des Zufallsmoduls verwenden. Sie können dieses Modul in Anwendungen wie Tic-Tac-Toe, einem Würfelspiel usw. verwenden.
Sehen wir uns ein einfaches Programm zum Generieren zufälliger Ganzzahlen aus einem bestimmten Bereich an.
import random # generating a random number from the range 1-100 print(random.randint(1, 100))
Die anderen Methoden des random-Moduls überprüfen Sie mit den Methoden dir() und help(). Lassen Sie uns ein kleines und einfaches Spiel mit dem Zufallsmodul schreiben. Wir können es ein Zahlenratespiel nennen.
Was ist das Zahlenratespiel?
Das Programm generiert eine Zufallszahl im Bereich von 1 – 100. Der Benutzer errät die Zahl, bis sie mit der vom Programm generierten Zufallszahl übereinstimmt. Jedes Mal, wenn Sie drucken, ob die Benutzernummer kleiner als die Zufallszahl oder höher als die Zufallszahl ist. Dann zeigt der Quellcode die Anzahl der Vermutungen an.
Siehe den folgenden Code für das obige Programm.
# importing random module
import random
# generating random number
random_number = random.randint(1, 100)
# initializing no. of guess to 0
guess_count = 0
# running loop until user guess the random number
while True:
# getting user input
user_guessed_number = int(input("Enter a number in the range of 1-100:- "))
# checking for the equality
if user_guessed_number == random_number:
print(f"You have guessed the number in {guess_count} guesses")
# breaking the loop
break
elif user_guessed_number < random_number:
print("Your number is low")
elif user_guessed_number > random_number:
print("Your number is high")
# incrementing the guess count
guess_count += 1
Tkinter – GUI-Anwendungen
Tkinter ist ein eingebautes Modul für die Entwicklung von GUI-Anwendungen (Graphical User Interface). Es ist praktisch für Anfänger. Wir können GUI-Anwendungen wie Taschenrechner, Anmeldesystem, Texteditor usw. entwickeln. Es gibt viele Ressourcen, um die GUI-Entwicklung mit Tkinter zu lernen.
Die beste Unterstützung ist, dem Beamten zu folgen Dokumente. Um mit dem Tkinter zu beginnen, gehen Sie zu den Dokumenten und beginnen Sie mit der Erstellung schöner GUI-Anwendungen.
# Module von Drittanbietern
Anfragen – HTTP-Anfragen
Das Anforderungsmodul wird verwendet, um alle Arten von HTTP-Anforderungen an den Server zu senden. Es ermöglicht das Senden von HTTP/1.1-Anforderungen. Wir können auch Header, Daten und andere Dinge mit Python-Wörterbüchern hinzufügen. Da es sich um ein Drittanbietermodul handelt, müssen wir es installieren. Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal oder in der Befehlszeile aus, um das Anforderungsmodul zu installieren.
pip install requests
Es ist einfach, mit dem Anforderungsmodul zu arbeiten. Wir können ohne Vorkenntnisse mit der Bearbeitung der Anfragen beginnen. Sehen wir uns an, wie eine Get-Anforderung gesendet wird und was sie zurückgibt.
import requests
# sening a get request
request = requests.get("https://www.google.com/")
#
print(request.status_code)
print(request.url)
print(request.request)
Der obige Code gibt den status_code, die URL und die Anforderungsmethode (GET, POST) aus. Sie erhalten auch die Quelle der URL. Sie können darauf mit den request.content-Bytes zugreifen. Gehen Sie zum Dokumente des Requests-Moduls und entdecken Sie mehr.
BeautifulSoup4 – Web-Scraping
Die BeautifulSoup-Bibliothek wird für das Web-Scraping verwendet. Es ist ein praktisches Modul, mit dem man arbeiten kann. Auch Anfänger können mit der Arbeit damit beginnen Dokumente. Sehen Sie sich den Beispielcode an, um die Details der Kundenberichte zu löschen.
Sie können BeautifulSoup installieren, indem Sie den folgenden Befehl in das Terminal/die Befehlszeile eingeben.
pip install beautifulsoup4
Und ein einfaches Programm für Ihr erstes Schaben.
## Scrping the ConsumerReport products list using BeautifulSoup
## importing bs4, requests modules
import bs4
import requests
## initializing url
url = "https://www.consumerreports.org/cro/a-to-z-index/products/index.htm"
## getting the reponse from the page using get method of requests module
page = requests.get(url)
## storing the content of the page in a variable
html = page.content
## creating BeautifulSoup object
soup = bs4.BeautifulSoup(html, "lxml")
## see the class or id of the tag which contains names ans links
div_class = "crux-body-copy"
## getting all the divs using find_all method
div_tags = soup.find_all("div", class_=div_class) ## finding divs whichs has mentioned class
## we will see all the tags with a tags which has name and link inside the div
for tag in div_tags:
print(tag)
Führen Sie den obigen Code aus, um die Magie des Web Scraping zu sehen. Es gibt noch mehr Web-Scraping-Frameworks, die Sie ausprobieren können.
# Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
Es gibt einige Bibliotheken, die speziell für Data Science und maschinelles Lernen erstellt wurden. Alle diese sind in C entwickelt. Sie sind blitzschnell.
Nüppig
Nüppig wird für wissenschaftliche Berechnungen verwendet.
Es erlaubt uns, mehrdimensionale Arrays zu bearbeiten. Die Implementierung von Arrays ist in Python nicht vorhanden. Hauptsächlich verwenden die Entwickler numpy in ihren Machine-Learning-Projekten. Es ist leicht zu erlernen und eine Open-Source-Bibliothek. Nahezu jeder Machine Learning Engineer oder Data Scientist nutzt dieses Modul für komplexe mathematische Berechnungen.
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das numpy-Modul zu installieren.
pip install numpy
Pandas
Pandas ist ein Datenanalysemodul. Wir können die Daten am effektivsten mit der Pandas-Bibliothek filtern. Es bietet verschiedene Arten von Datenstrukturen, die praktisch zu bearbeiten sind. Es bietet auch eine Dateiverwaltung mit verschiedenen Dateiformaten.
Installieren Sie das Modul mit dem folgenden Befehl.
pip install pandas
Matplotlib
Matplotlib ist eine Bibliothek zum Plotten von 2D-Graphen. Sie können die Daten mit Matplotlib visualisieren.
Wir können Abbildungen der Figuren in verschiedenen Formaten generieren. Wir zeichnen verschiedene Arten von Diagrammen wie Balkendiagramme, Fehlerdiagramme, Histogramme, Streudiagramme usw. Sie können die Matplotlib mit dem folgenden Befehl installieren.
pip install matplotlib
Kurzer Hinweis: – Sie können installieren Anakonda um alle für Data Science erforderlichen Bibliotheken und Module zu erhalten.
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# Web-Frameworks
Wir können viele Web-Frameworks in Python finden. Wir werden zwei Frameworks diskutieren, die von den Entwicklern weit verbreitet sind. Die beiden Frameworks sind Django und Flask.
Django
Django ist ein in Python entwickeltes Open-Source-Webframework. Es ist praktisch, Websites mit Django zu erstellen. Mit diesem Framework können wir alle Arten von Websites generieren. Einige der beliebtesten Websites, die mit Django erstellt wurden, sind Instagram, Bitbucket, Disqus, Mozilla Firefox usw.
- Mit den Funktionen von Django können wir schnell komplexe Websites erstellen.
- Der Django erledigt bereits viele der Aufgaben, die für die Webentwicklung erforderlich sind.
- Es bietet auch Sicherheit für die Angriffe SQL Injection, Cross-Site-Scripting, Cross-Site-Request-Forgery und Clickjacking.
- Wir können jede Website vom Content-Management-System bis hin zu sozialen Websites erstellen.
Die Dokumentation von Django ist eindeutig. Sie müssen mit Python für Django vertraut sein. Aber keine Sorge, wenn nicht. Django lernen ist einfach.
Flasche
Flask ist ein in Python entwickeltes Micro-Web-Framework.
Es ist pythonischer als Django. Es hat eine ausgezeichnete Dokumentation hier. Es verwendet die Jinja-Vorlagen-Engine. Es ist sehr komplex, große Websites mit Flask zu erstellen. Die meisten Funktionen wie URL-Routing, Request-Dispatching, sichere Cookies, Sitzungen usw. sind sowohl in Django als auch in Flask vorhanden.
Wählen Sie das Framework basierend auf der Komplexität Ihrer Website. Django wird bei Entwicklern immer beliebter. Es ist das am häufigsten verwendete Framework für die Webentwicklung in Python.
Fazit
Ich hoffe, Sie haben die verschiedenen Module, Bibliotheken und Frameworks für Python kennengelernt.
Jeder einmal ein Anfänger.
Was auch immer Sie beginnen möchten, gehen Sie zuerst zur Dokumentation und beginnen Sie, es zu lernen. Wenn Sie die Dokumentation nicht verstehen können, finden Sie Crashkurse auf der Bildungswebsites.