Free Press

După module și pachete Python, ne mutăm discuția la bibliotecile Python.

Acest tutorial de bibliotecă Python, vom discuta despre biblioteca standard Python și diferite biblioteci oferite de limbajul de programare Python: Matplotlib, scipy, numpy, etc.

Așa că, să începem Tutorialul de biblioteci Python.

Ce sunt bibliotecile Python?

Știm că un modul este un fișier cu anumite coduri Python, iar un pachet este un director pentru subpachete și module. Dar linia de demarcație dintre un pachet și o bibliotecă Python este destul de neclară.

O bibliotecă Python este o bucată de cod reutilizabilă pe care ați putea dori să o includeți în programele/proiectele dumneavoastră.

În comparație cu limbaje precum C++ sau C, o bibliotecă Python nu aparține unui context specific în Python. Aici, o „bibliotecă” descrie în mod vag o colecție de module de bază.

În esență, deci, o bibliotecă este o colecție de module. Un pachet este o bibliotecă ce poate fi instalată folosind un manager de pachete precum rubygems sau npm.

Biblioteca standard Python

Biblioteca standard Python este o colecție de sintaxă, simbol și semantică exactă a Python. Ea vine la pachet cu distribuția Python de bază. Am menționat acest lucru când am început cu o introducere.

Este scrisă în C și gestionează funcționalități precum I/O și alte module de bază. Toate aceste funcționalități împreună fac din Python limbajul care este.

Mai mult de 200 de module de bază se află în centrul bibliotecii standard. Această bibliotecă este livrată împreună cu Python.

Dar, pe lângă această bibliotecă, puteți accesa o colecție în creștere de câteva mii de componente din Python Package Index (PyPI). Am menționat-o în blogul anterior.

Biblioteci Python importante

În continuare, vom vedea o listă de douăzeci de biblioteci Python care vă vor duce departe în călătoria dvs. cu Python.

Acestea sunt, de asemenea, bibliotecile Python pentru știința datelor.

1. Matplotlib

Matplotlib ajută la analizarea datelor și este o bibliotecă de trasare numerică. Am vorbit despre ea în Python for Data Science.

2. Pandas

Cum am mai spus, Pandas este o necesitate pentru știința datelor.

Acesta oferă structuri de date rapide, expresive și flexibile pentru a lucra cu ușurință (și intuitiv) cu date structurate (tabelare, multidimensionale, potențial eterogene) și serii de timp.

3. Requests

Requests este o bibliotecă Python care vă permite să trimiteți cereri HTTP/1.1, să adăugați anteturi, date de formular, fișiere multipart și parametri cu dicționare Python simple.

De asemenea, vă permite să accesați datele de răspuns în același mod.

4. NumPy

Dispune de funcții matematice avansate și de un pachet rudimentar de calcul științific.

5. SQLAlchemy

SQLAlchemy este o bibliotecă cu modele bine cunoscute la nivel de întreprindere.

A fost concepută pentru accesarea eficientă și performantă a bazelor de date.

6. BeautifulSoup

Poate fi puțin cam lent, BeautifulSoup are o bibliotecă excelentă de analiză XML și HTML pentru începători.

7. Pyglet

Pyglet este o alegere excelentă pentru o interfață de programare orientată pe obiecte în dezvoltarea de jocuri.

De fapt, el își găsește utilizare și în dezvoltarea altor aplicații bogate vizual pentru Mac OS X, Windows și Linux.

În anii ’90, când oamenii se plictiseau, recurgeau la jocul Minecraft pe calculator. Pyglet este motorul din spatele Minecraft.

8. SciPy

În continuare este SciPy, una dintre bibliotecile despre care am vorbit atât de mult. Aceasta dispune de o serie de rutine numerice ușor de utilizat și eficiente.

Acestea includ rutine pentru optimizare și integrare numerică.

9. Scrapy

Dacă motivația dvs. este răzuirea rapidă și de nivel înalt a ecranului și crawling-ul web, optați pentru Scrapy.

Îl puteți folosi în scopuri de la extragerea datelor la monitorizare și testare automată.

10. PyGame

PyGame oferă o interfață extrem de ușoară pentru bibliotecile grafice, audio și de intrare independente de platformă Simple Directmedia Library (SDL).

11. Python Twisted

Un motor de rețea bazat pe evenimente, Twisted este scris în Python și este licențiat sub licența open-source MIT.

12. Pillow

Pillow este o bifurcație prietenoasă a PIL (Python Imaging Library), dar este mai ușor de utilizat.

Dacă lucrați cu imagini, Pillow este cel mai bun prieten al vostru.

13. pywin32

Aceasta oferă metode și clase utile pentru interacțiunea cu Windows, după cum sugerează și numele.

14. wxPython

Este un wrapper în jurul wxWidgets pentru Python.

15. iPython

Librăria Python iPython are o arhitectură care facilitează calculul paralel și distribuit.

Cu ea, puteți dezvolta, executa, depana și monitoriza aplicații paralele.

16. Nose

Nose oferă un proces alternativ de descoperire și executare a testelor pentru unittest. Acesta intenționează să imite cât mai mult posibil comportamentul py.test.

17. Flask

Un framework web, Flask este construit cu un nucleu mic și multe extensii.

18. SymPy

Este o bibliotecă open-source pentru matematică simbolică.

Cu un cod foarte simplu și ușor de înțeles, ușor de extins, SymPy este un sistem de algebră pe calculator (CAS) cu drepturi depline.

Este scris în Python și, prin urmare, nu are nevoie de biblioteci externe.

19. Fabric

Pe lângă faptul că este o bibliotecă, Fabric este un instrument de linie de comandă pentru eficientizarea utilizării SSH pentru implementarea aplicațiilor sau pentru sarcini de administrare a sistemelor.

Cu ajutorul acestuia, puteți executa comenzi shell locale sau la distanță, încărca/descărca fișiere și chiar solicita intrarea utilizatorului în execuție sau întrerupe execuția.

20. PyGTK

PyGTK vă permite să creați cu ușurință programe cu o interfață GUI (Graphical User Interface) cu Python.

Deci, acesta a fost totul despre Tutorialul bibliotecilor Python. Sper că v-au plăcut explicațiile noastre.

Python Întrebări de interviu despre biblioteci

1. Ce sunt bibliotecile în Python?
2. Ce utilizare au bibliotecile în Python?
3. Cum funcționează bibliotecile Python?
4. Cum se instalează toate bibliotecile Python?
5. Numiți câteva biblioteci Python utilizate în mod obișnuit.

Concluzie

Acum știți ce biblioteci să alegeți dacă alegeți să vă extindeți o carieră în Python. Multe dintre acestea ne ajută și în domeniul științei datelor.

Sau dacă doriți să vă depășiți limitele, creați-vă propria bibliotecă și publicați-o în PyPI; ajutați comunitatea să crească.

.