Zwykle organizujemy nasze pliki w różnych folderach i podfolderach w oparciu o pewne kryteria, aby można było nimi łatwo i efektywnie zarządzać. Na przykład wszystkie nasze gry trzymamy w folderze Gry i możemy nawet podzielić je na podkategorie według gatunku gry lub coś w tym rodzaju. Tę samą analogię zastosowano w przypadku pakietów Pythona

Spis treści

• Co to jest pakiet Pythona?
• Jak utworzyć pakiet w Pythonie?
• Pakiety Pythona dla frameworków internetowych
• Pakiety Pythona dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Pakiety Pythona dla aplikacji GUI
• Pakiety Pythona do skrobania i automatyzacji sieci Web
• Pakiety Pythona do tworzenia gier

Co to jest pakiet Pythona?

Pakiety Pythona to sposób na organizowanie i strukturyzowanie kodu Pythona w komponenty wielokrotnego użytku. Pomyśl o tym jak o folderze zawierającym powiązane pliki (moduły) języka Python, które współpracują ze sobą w celu zapewnienia określonej funkcjonalności. Pakiety pomagają uporządkować kod, ułatwiają zarządzanie i konserwację oraz umożliwiają udostępnianie kodu innym osobom. Działają jak skrzynka narzędziowa, w której możesz przechowywać i organizować swoje narzędzia (funkcje i klasy), aby mieć do nich łatwy dostęp i móc je ponownie wykorzystać w różnych projektach.

Jak utworzyć pakiet w Pythonie?

Tworzenie pakietów w Pythonie pozwala organizować kod w moduły wielokrotnego użytku i łatwe w zarządzaniu. Oto krótki przegląd tworzenia pakietów:

• Utwórz katalog: Zacznij od utworzenia katalogu (folderu) dla swojego pakietu. Katalog ten będzie służył jako katalog główny struktury pakietu.
• Dodaj moduły: W katalogu pakietu możesz dodać pliki (moduły) Pythona zawierające Twój kod. Każdy moduł powinien reprezentować odrębną funkcjonalność lub komponent pakietu.
• Plik inicjujący: Dołącz plik __init__.py do katalogu pakietu. Ten plik może być pusty lub może zawierać kod inicjujący Twój pakiet. Sygnalizuje Pythonowi, że katalog powinien być traktowany jako pakiet.
• Podpakiety: Możesz tworzyć podpakiety w swoim pakiecie, dodając dodatkowe katalogi zawierające moduły wraz z ich własnymi plikami __init__.py.
• Importowanie: Aby użyć modułów z pakietu, zaimportuj je do skryptów Pythona, używając notacji kropkowej. Na przykład, jeśli masz moduł o nazwie module1.py w pakiecie o nazwie mypackage, zaimportuj jego funkcję w następujący sposób: z mypackage.module1 import greet.
• Dystrybucja: Jeśli chcesz udostępnić swój pakiet innym osobom, możesz utworzyć plik setup.py, korzystając z biblioteki setuptools języka Python. Ten plik definiuje metadane dotyczące Twojego pakietu i określa sposób jego instalacji.

Przykład kodu

Oto podstawowy przykład kodu pokazujący, jak utworzyć prosty pakiet w języku Python:

1. Utwórz katalog o nazwie mypackage.
2. Wewnątrz mypackage utwórz dwa pliki Pythona: module1.py i module2.py.
3. Utwórz plik __init__.py w mypackage (może być pusty).
4. Dodaj trochę kodu do modułów.
5. Na koniec zademonstruj, jak importować i używać modułów z pakietu.

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

Przykład: Utwórzmy teraz skrypt Pythona poza katalogiem mypackage, aby zaimportować i używać tych modułów:

# 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)>

Po uruchomieniu skryptu powinieneś zobaczyć następujące dane wyjściowe:

jest w Pythonie

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

Pakiety Pythona dla frameworków internetowych

W tym segmencie przyjrzymy się różnorodnej gamie frameworków Pythona zaprojektowanych w celu usprawnienia tworzenia stron internetowych. Od lekkich i elastycznych opcji, takich jak Flask i Bottle, po kompleksowe frameworki, takie jak Django i Pyramid, omówimy spektrum narzędzi dostępnych dla programistów Pythona. Niezależnie od tego, czy tworzysz proste aplikacje internetowe, czy złożone, wysokowydajne interfejsy API, istnieje platforma dostosowana do Twoich potrzeb.

• Kolba : Flask to lekki i elastyczny framework sieciowy dla Pythona. Został zaprojektowany tak, aby rozpoczęcie tworzenia stron internetowych w Pythonie było szybkie i łatwe, dzięki prostemu i intuicyjnemu interfejsowi. Flask udostępnia narzędzia i biblioteki ułatwiające tworzenie aplikacji internetowych, interfejsów API i innych usług internetowych.
• Django : Django to framework sieciowy w języku Python umożliwiający szybkie i wydajne tworzenie aplikacji internetowych. Jest zgodny z zasadą DRY i zawiera funkcje takie jak routing adresów URL, zarządzanie bazami danych i uwierzytelnianie, co ułatwia programowanie. Jest wysoce konfigurowalny i szeroko stosowany w tworzeniu stron internetowych.
• FastAPI : Python FastAPI to wysokowydajna platforma internetowa do szybkiego i wydajnego tworzenia interfejsów API. Jest łatwy w użyciu, oparty na standardowych podpowiedziach typu Python i oferuje automatyczną, interaktywną dokumentację. FastAPI został zaprojektowany tak, aby był szybki, łatwy do nauczenia i idealny do tworzenia nowoczesnych internetowych interfejsów API.
• Piramida : Python Pyramid to lekki framework sieciowy do tworzenia aplikacji internetowych w języku Python. Kładzie nacisk na elastyczność, umożliwiając programistom wybór potrzebnych komponentów, zapewniając jednocześnie zaawansowane funkcje do obsługi żądań HTTP, routingu i szablonów.
• Tornado : Python Tornado to framework sieciowy i asynchroniczna biblioteka sieciowa zaprojektowana do obsługi dużej współbieżności z nieblokującymi operacjami we/wy. Dzięki wydajnej architekturze sterowanej zdarzeniami idealnie nadaje się do tworzenia aplikacji internetowych i interfejsów API czasu rzeczywistego.
• Sokół : Python Falcon to lekka platforma internetowa przeznaczona do szybkiego i łatwego tworzenia wydajnych interfejsów API. Koncentruje się na prostocie, szybkości i minimalizmie, dzięki czemu idealnie nadaje się do tworzenia interfejsów API RESTful przy minimalnym nakładzie pracy.
• WiśniowyPy : CherryPy to minimalistyczny framework sieciowy w języku Python do tworzenia aplikacji internetowych. Zapewnia prosty i intuicyjny interfejs do obsługi żądań HTTP, umożliwiając programistom skupienie się na logice aplikacji bez zajmowania się zawiłościami związanymi z zarządzaniem serwerem WWW.
• Butelka : Python Bottle to lekka platforma internetowa do tworzenia małych aplikacji internetowych w języku Python przy minimalnym wysiłku i nakładzie pracy. Został zaprojektowany tak, aby był prosty i łatwy w użyciu, dzięki czemu doskonale nadaje się do prototypowania i tworzenia prostych interfejsów API lub usług internetowych.
• Web2py: Web2py to bezpłatna platforma internetowa o otwartym kodzie źródłowym, umożliwiająca sprawne tworzenie bezpiecznych aplikacji internetowych opartych na bazach danych. Jest napisany w języku Python i oferuje funkcje takie jak zintegrowane środowisko programistyczne (IDE), uproszczone wdrażanie i obsługę wielu backendów baz danych.

Pakiety Pythona dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

W tym segmencie omówimy wybór podstawowych pakietów Pythona dostosowanych do zastosowań związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Od przeprowadzania analiz statystycznych i wizualizacji danych po zagłębianie się w zaawansowane tematy, takie jak głębokie uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), generatywna sztuczna inteligencja i wizja komputerowa – pakiety te oferują kompleksowy zestaw narzędzi do stawiania czoła różnorodnym wyzwaniom w tej dziedzinie.

Analiza statystyczna

W tym miejscu przyjrzymy się kluczowym bibliotekom Pythona do analiz statystycznych, w tym NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch i Dask-ML. Od manipulacji danymi po uczenie maszynowe i wizualizację, narzędzia te oferują potężne możliwości skutecznej analizy danych.

• NumPy
• Pandy
• SciPy
• XGBoost
• StatystykiModele
• Żółta cegła
• Łuk
• Dask-ML

Wizualizacja danych

W tym miejscu przyjrzymy się różnym bibliotekom Pythona do tworzenia oszałamiających wizualizacji. Od Matplotlib do Seaborn, Plotly do Bokeh i Altair do Pygal – mamy wszystko, czego potrzebujesz. Na koniec będziesz w stanie przekształcić swoje dane w fascynujące narracje wizualne.

• Matplotlib
• Seaborn
• Fabuła
• Bokeh
• Altair
• Pygal
• Plotnine
• Kropla

Głęboka nauka

Tutaj omówimy podstawowe frameworki, takie jak TensorFlow, PyTorch, Keras i inne. Od Scikit-learn do nauczania nadzorowanego po Fastai do zaawansowanych aplikacji – omówimy szereg narzędzi uwalniających potencjał głębokiego uczenia się.

ile klawiszy ma klawiatura

• Scikit-ucz się
• TensorFlow
• latarka
• Twardy
• Twarde-RL
• Lazania
• Szybko

Naturalny język przetwarzania

Tutaj omówimy podstawowe narzędzia i biblioteki NLP w Pythonie, w tym NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP i TextBlob.

• NLTK
• spaCy
• Szybki Tekst
• Transformatory
• szybkitekst
• AllenNLP
• TekstBlob

Generatywna sztuczna inteligencja

W tym segmencie przyjrzymy się szeregowi potężnych narzędzi i bibliotek, które umożliwiają tworzenie modeli sztucznej inteligencji zdolnych do generowania nowatorskich treści. Od renomowanego środowiska głębokiego uczenia się Keras po bibliotekę przetwarzania języka naturalnego spaCy – omówimy podstawowe narzędzia do tworzenia generatywnych systemów sztucznej inteligencji.

• Twardy
• spaCy
• generatywny
• GPy
• Poduszka
• ObrazIO
• Szybko

Wizja komputerowa

W tym miejscu omówimy podstawowe biblioteki Pythona, takie jak OpenCV, TensorFlow i Torch, a także specjalistyczne narzędzia, takie jak scikit-image i Dlib. Od podstawowego przetwarzania obrazu po zaawansowane wykrywanie obiektów, biblioteki te umożliwiają łatwe radzenie sobie z różnorodnymi zadaniami związanymi z wizją komputerową.

• Otwórz CV
• TensorFlow
• latarka
• obraz-scikit
• Proste CV
• ObrazAI
• obraz
• Dlib
• Theano
• Mahota

Pakiety Pythona dla aplikacji GUI

Rozwój graficznego interfejsu użytkownika (GUI) jest istotnym aspektem nowoczesnych aplikacji, umożliwiającym intuicyjną interakcję użytkownika i poprawiającą jego komfort. W tej sekcji omówimy różne pakiety Pythona dostosowane do tworzenia aplikacji GUI, w tym Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK i inne.

• Tkinter : Python Tkinter to standardowy zestaw narzędzi GUI (graficzny interfejs użytkownika) dla języka Python. Umożliwia programistom tworzenie aplikacji komputerowych z interfejsami graficznymi przy użyciu widżetów, takich jak przyciski, etykiety i pola wprowadzania. Tkinter jest łatwy w obsłudze i jest preinstalowany w większości dystrybucji Pythona, co czyni go popularnym wyborem do tworzenia prostych aplikacji komputerowych. Niektóre inne pakiety dla Tkinter to:
  • tk-tools
  • tkkalendarz
  • tkodtwarzacz wideo
  • przeglądarka plików tk
• PyQT5 : PyQt5 to biblioteka języka Python, która umożliwia programistom tworzenie aplikacji komputerowych z graficznymi interfejsami użytkownika (GUI). Opiera się na frameworku Qt i oferuje szeroką gamę narzędzi i widżetów do wydajnego tworzenia wydajnych i dostosowywalnych aplikacji.
• Zdesperowany : Python Kivy to biblioteka Pythona typu open source używana do tworzenia aplikacji wielodotykowych. Umożliwia programistom tworzenie aplikacji wieloplatformowych działających na systemach Android, iOS, Windows, Linux i macOS przy użyciu jednej bazy kodu. Kivy zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi do budowania interfejsów użytkownika i obsługi zdarzeń dotykowych, dzięki czemu nadaje się do tworzenia interaktywnych i responsywnych aplikacji.
• Strona Py: Python PySide to zestaw powiązań Pythona dla frameworka aplikacji Qt. Umożliwia programistom tworzenie graficznych interfejsów użytkownika (GUI) przy użyciu narzędzi i bibliotek Qt w kodzie Pythona, umożliwiając łatwe tworzenie wieloplatformowych aplikacji komputerowych.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI to biblioteka języka Python służąca do tworzenia prostych i łatwych w użyciu graficznych interfejsów użytkownika (GUI) dla aplikacji komputerowych. Ma na celu uproszczenie programowania GUI poprzez zapewnienie prostego interfejsu i działa na wielu platformach.
• ŁadnyGUI : Nicegui to pakiet Pythona, który upraszcza tworzenie przycisków, okien dialogowych, przecen, scen 3D, fabuł i nie tylko przy minimalnej ilości kodu. Jest idealny do mikroaplikacji internetowych, pulpitów nawigacyjnych, projektów robotyki, rozwiązań inteligentnego domu i podobnych aplikacji. Jest również przydatny w programowaniu, na przykład w dostosowywaniu algorytmów uczenia maszynowego lub dostrajaniu sterowników silników.
• PyGTK : PyGTK to zestaw powiązań Pythona dla biblioteki GTK (GIMP Toolkit), która jest popularnym zestawem narzędzi do tworzenia graficznych interfejsów użytkownika (GUI). Dzięki PyGTK programiści mogą tworzyć wieloplatformowe aplikacje GUI w Pythonie, korzystając z bogatego zestawu widżetów i narzędzi GTK.

Pakiety Pythona do skrobania i automatyzacji sieci

W tym zwięzłym przewodniku omówimy wybrany wybór potężnych pakietów Pythona dostosowanych do zadań związanych z przeglądaniem stron internetowych i automatyzacją. Od parsowania HTML za pomocą Beautiful Soup po automatyzację interakcji przeglądarki za pomocą Selenium – omówimy najważniejsze elementy, których potrzebujesz, aby rozpocząć swoją podróż do scrapowania i automatyzacji stron internetowych. Dodatkowo wprowadzimy inne przydatne narzędzia, takie jak MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, harmonogram i Watchdog, każde oferujące unikalne funkcjonalności usprawniające proces programowania.

• Wniosek : Żądania Pythona to wszechstronna biblioteka HTTP do wysyłania żądań HTTP w Pythonie. Upraszcza interakcję z usługami internetowymi, udostępniając łatwe w użyciu metody tworzenia żądań GET, POST, PUT, DELETE i innych żądań HTTP, obsługi nagłówków, parametrów, plików cookie i nie tylko.
• Piękna Zupa : Python BeautifulSoup to biblioteka używana do analizowania dokumentów HTML i XML. Umożliwia wydobywanie przydatnych informacji ze stron internetowych poprzez łatwe poruszanie się po strukturze HTML.
• Selen : Python Selenium to potężne narzędzie do automatyzacji przeglądarek internetowych. Umożliwia programową kontrolę przeglądarek internetowych, takich jak Chrome lub Firefox, umożliwiając wykonywanie takich zadań, jak przeglądanie sieci, testowanie i automatyzowanie powtarzalnych zadań na stronach internetowych.
• Zupa Mechaniczna: Python MechanicalSoup to biblioteka Pythona służąca do automatyzacji interakcji ze stronami internetowymi. Upraszcza zadania takie jak wysyłanie formularzy, nawigacja i skrobanie, łącząc możliwości bibliotek Requests i BeautifulSoup.
• urllib3 : Python urllib3 to potężna biblioteka klienta HTTP dla języka Python, umożliwiająca łatwe programowe wysyłanie żądań HTTP. Zapewnia funkcje takie jak pule połączeń, weryfikacja SSL i obsługa różnych metod HTTP.
• Sklecony : Python Scrapy to potężna platforma do przeszukiwania i skrobania sieci, używana do wyodrębniania danych ze stron internetowych. Dostarcza narzędzi do poruszania się po stronach internetowych i wydobywania ustrukturyzowanych danych w sposób elastyczny i efektywny.
• Żądania — HTML: Python Requests-HTML to biblioteka Pythona, która łączy w sobie możliwości biblioteki Requests do tworzenia żądań HTTP z elastycznością analizowania kodu HTML przy użyciu selektorów CSS. Upraszcza przeglądanie stron internetowych i ułatwia wyodrębnianie danych z dokumentów HTML.
• Lxml : Python lxml to potężna biblioteka używana do przetwarzania dokumentów XML i HTML. Zapewnia wydajne możliwości analizowania, manipulacji i wykonywania zapytań, dzięki czemu jest popularnym wyborem do pracy z danymi strukturalnymi w Pythonie.
• pyautogui: PyAutoGUI to biblioteka Pythona służąca do automatyzacji zadań poprzez sterowanie myszą i klawiaturą. Umożliwia użytkownikom pisanie skryptów symulujących kliknięcia myszą, naciśnięcia klawiatury i inne interakcje z GUI.
• harmonogram: Harmonogram Pythona to biblioteka, która pozwala zaplanować wykonywanie zadań w określonych odstępach czasu lub czasie. Zapewnia prosty interfejs do tworzenia zaplanowanych zadań i zarządzania nimi w programach Python.
• Pies podwórzowy: Python Watchdog to biblioteka umożliwiająca monitorowanie zdarzeń w systemie plików w języku Python, takich jak tworzenie, usuwanie lub modyfikacje plików. Jest to przydatne do automatyzacji zadań opartych na zmianach w plikach lub katalogach, takich jak aktualizowanie bazy danych po dodaniu nowych plików do folderu.

Pakiety Pythona do tworzenia gier

Tutaj odkryjemy ekscytujący świat tworzenia gier w Pythonie, wykorzystując potężne pakiety i biblioteki, aby wcielić w życie Twoje pomysły na gry. Zagłębmy się w szczegóły i odkryjmy narzędzia, które umożliwią Ci tworzenie wciągających i rozrywkowych gier.

• PyGame : PyGame to zestaw bibliotek i narzędzi do tworzenia gier wideo i aplikacji multimedialnych przy użyciu języka Python. Zapewnia funkcje do obsługi grafiki, dźwięku, urządzeń wejściowych i nie tylko, ułatwiając tworzenie gier w języku Python.
• Panda3D: Python Panda3D to framework do tworzenia gier, który udostępnia narzędzia i biblioteki do tworzenia gier i symulacji 3D przy użyciu języka programowania Python. Oferuje funkcje renderowania grafiki, obsługi danych wejściowych i zarządzania zasobami, dzięki czemu jest odpowiedni zarówno dla hobbystów, jak i profesjonalnych twórców gier.
• Prosiaczek: Pyglet to biblioteka Pythona służąca do tworzenia gier i aplikacji multimedialnych. Zapewnia narzędzia do obsługi grafiki, dźwięku, urządzeń wejściowych i okien. Dzięki Pyglet programiści mogą efektywnie tworzyć interaktywne doświadczenia w Pythonie.
• Arkada: Python Arcade to przyjazna dla początkujących biblioteka Pythona do tworzenia gier 2D. Zapewnia narzędzia do obsługi grafiki, dźwięku, urządzeń wejściowych i innych funkcji związanych z grami, dzięki czemu tworzenie gier jest przystępne i przyjemne.
• PyOpenGL: PyOpenGL to Python powiązany z OpenGL, potężną biblioteką graficzną do renderowania grafiki 2D i 3D. Umożliwia programistom Pythona dostęp do funkcjonalności OpenGL w celu tworzenia interaktywnych aplikacji wizualnych, gier, symulacji i nie tylko.
• Cocos2d: Python Cocos2d to prosty i wydajny framework do tworzenia gier w języku Python. Zapewnia narzędzia i biblioteki do tworzenia gier 2D, dzięki czemu tworzenie gier jest bardziej dostępne i wydajne dla programistów Pythona.

Wniosek

Na końcu strony możesz zamieścić oświadczenie końcowe lub podsumowanie, aby zakończyć dyskusję na temat pakietów Pythona. Oto sugestia:

Podsumowując, pakiety Pythona są potężnym narzędziem do organizowania, zarządzania i udostępniania kodu. Grupując powiązane moduły, pakiety zapewniają ustrukturyzowany sposób tworzenia złożonych aplikacji, zwiększają możliwość ponownego wykorzystania kodu i wspierają współpracę między programistami. Niezależnie od tego, czy pracujesz nad małymi skryptami, czy projektami na dużą skalę, opanowanie sztuki tworzenia i wykorzystywania pakietów Pythona niewątpliwie usprawni proces programowania i przyczyni się do pisania czystszego, łatwiejszego w utrzymaniu kodu. Wykorzystaj więc moc pakietów i odblokuj pełny potencjał programowania w Pythonie!