Datoteke običajno organiziramo v različne mape in podmape na podlagi določenih kriterijev, tako da jih je mogoče enostavno in učinkovito upravljati. Na primer, vse svoje igre hranimo v mapi Igre in jih lahko celo podkategoriziramo glede na žanr igre ali kaj podobnega. Isti analogiji sledijo paketi Python

Kazalo

• Kaj je paket Python?
• Kako ustvariti paket v Pythonu?
• Paketi Python za spletna ogrodja
• Paketi Python za umetno inteligenco in strojno učenje
• Paketi Python za aplikacije GUI
• Paketi Python za spletno strganje in avtomatizacijo
• Paketi Python za razvoj iger

Kaj je paket Python?

Paketi Python so način za organiziranje in strukturiranje vaše kode Python v komponente za večkratno uporabo. Predstavljajte si to kot mapo, ki vsebuje povezane datoteke (module) Python, ki skupaj zagotavljajo določeno funkcionalnost. Paketi pomagajo ohranjati vašo kodo organizirano, olajšajo upravljanje in vzdrževanje ter vam omogočajo, da svojo kodo delite z drugimi. So kot škatla z orodji, kjer lahko shranite in organizirate svoja orodja (funkcije in razrede) za enostaven dostop in ponovno uporabo v različnih projektih.

Kako ustvariti paket v Pythonu?

Ustvarjanje paketov v Pythonu vam omogoča, da svojo kodo organizirate v module, ki jih je mogoče večkrat uporabiti in jih je mogoče upravljati. Tukaj je kratek pregled, kako ustvariti pakete:

• Ustvari imenik: Začnite z ustvarjanjem imenika (mape) za svoj paket. Ta imenik bo služil kot koren vaše strukture paketa.
• Dodajanje modulov: Znotraj imenika paketov lahko dodate datoteke Python (module), ki vsebujejo vašo kodo. Vsak modul mora predstavljati posebno funkcionalnost ali komponento vašega paketa.
• Začetna datoteka: V imenik paketa vključite datoteko __init__.py. Ta datoteka je lahko prazna ali pa vsebuje inicializacijsko kodo za vaš paket. Pythonu sporoča, da je treba imenik obravnavati kot paket.
• Podpaketi: Znotraj paketa lahko ustvarite podpakete tako, da dodate dodatne imenike, ki vsebujejo module, skupaj z lastnimi datotekami __init__.py.
• Uvažanje: Če želite uporabiti module iz svojega paketa, jih uvozite v svoje skripte Python z zapisom s pikami. Na primer, če imate modul z imenom module1.py znotraj paketa z imenom mypackage, bi njegovo funkcijo uvozili takole: iz mypackage.module1 import greet.
• Distribucija: Če želite svoj paket distribuirati za uporabo drugim, lahko ustvarite datoteko setup.py z uporabo Pythonove knjižnice setuptools. Ta datoteka definira metapodatke o vašem paketu in podaja, kako naj bo nameščen.

Primer kode

Tukaj je osnovni vzorec kode, ki prikazuje, kako ustvariti preprost paket Python:

1. Ustvarite imenik z imenom mypackage.
2. Znotraj mypackage ustvarite dve datoteki Python: module1.py in module2.py.
3. Ustvarite datoteko __init__.py znotraj mypackage (lahko je prazna).
4. Dodajte nekaj kode modulom.
5. Končno pokažite, kako uvozite in uporabite module iz paketa.

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

primer: Zdaj pa ustvarimo skript Python zunaj imenika mypackage za uvoz in uporabo teh modulov:

# 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)>

Ko zaženete skript, bi morali videti naslednje rezultate:

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

Paketi Python za spletna ogrodja

V tem segmentu bomo raziskali raznoliko paleto ogrodij Python, zasnovanih za poenostavitev spletnega razvoja. Od lahkih in prilagodljivih možnosti, kot sta Flask in Bottle, do celovitih ogrodij, kot sta Django in Pyramid, bomo pokrivali spekter orodij, ki so na voljo razvijalcem Pythona. Ne glede na to, ali gradite preproste spletne aplikacije ali kompleksne, visoko zmogljive API-je, obstaja ogrodje, prilagojeno vašim potrebam.

• Bučka : Flask je lahko in prilagodljivo spletno ogrodje za Python. Zasnovan je tako, da s preprostim in intuitivnim vmesnikom olajša začetek spletnega razvoja v Pythonu. Flask ponuja orodja in knjižnice, ki vam pomagajo zgraditi spletne aplikacije, API-je in druge spletne storitve.
• Django : Django je spletno ogrodje Python za hitro in učinkovito izdelavo spletnih aplikacij. Sledi načelu DRY in vključuje funkcije, kot so usmerjanje URL-jev, upravljanje baze podatkov in preverjanje pristnosti, kar olajša razvoj. Je zelo prilagodljiv in se pogosto uporablja v spletnem razvoju.
• FastAPI : Python FastAPI je visoko zmogljivo spletno ogrodje za hitro in učinkovito gradnjo API-jev. Je enostaven za uporabo, temelji na standardnih namigih tipa Python in ponuja samodejno interaktivno dokumentacijo. FastAPI je zasnovan tako, da je hiter, preprost za učenje in idealen za izdelavo sodobnih spletnih API-jev.
• Piramida : Python Pyramid je lahko spletno ogrodje za izdelavo spletnih aplikacij v Pythonu. Poudarja prilagodljivost, saj razvijalcem omogoča izbiro komponent, ki jih potrebujejo, hkrati pa zagotavlja zmogljive funkcije za obdelavo zahtev HTTP, usmerjanje in predloge.
• Tornado : Python Tornado je spletno ogrodje in asinhrona omrežna knjižnica, zasnovana za obvladovanje visoke sočasnosti z neblokirnimi V/I operacijami. Zaradi svoje učinkovite arhitekture, ki temelji na dogodkih, je idealen za izdelavo spletnih aplikacij in API-jev v realnem času.
• Sokol : Python Falcon je lahko spletno ogrodje, zasnovano za hitro in enostavno izdelavo visoko zmogljivih API-jev. Osredotoča se na preprostost, hitrost in minimalizem, zaradi česar je idealen za ustvarjanje API-jev RESTful z minimalnimi stroški.
• CherryPy : CherryPy je minimalistično spletno ogrodje Python za izdelavo spletnih aplikacij. Zagotavlja preprost in intuitiven vmesnik za obdelavo zahtev HTTP, ki razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na logiko svojih aplikacij, ne da bi se ukvarjali s kompleksnostjo upravljanja spletnega strežnika.
• Steklenička : Python Bottle je lahko spletno ogrodje za izdelavo majhnih spletnih aplikacij v Pythonu z minimalnim naporom in stroški. Zasnovan je tako, da je preprost in enostaven za uporabo, zaradi česar je odličen za izdelavo prototipov in ustvarjanje preprostih API-jev ali spletnih storitev.
• Web2py: Web2py je brezplačno odprtokodno spletno ogrodje za agilen razvoj varnih spletnih aplikacij, ki temeljijo na bazi podatkov. Napisan je v Pythonu in ponuja funkcije, kot so integrirano razvojno okolje (IDE), poenostavljeno uvajanje in podpora za več ozadij baze podatkov.

Paketi Python za umetno inteligenco in strojno učenje

V tem segmentu bomo raziskali izbor bistvenih paketov Python, prilagojenih za aplikacije umetne inteligence in strojnega učenja. Od izvajanja statistične analize in vizualizacije podatkov do poglabljanja v napredne teme, kot so poglobljeno učenje, obdelava naravnega jezika (NLP), generativna umetna inteligenca in računalniški vid, ti paketi ponujajo obsežen nabor orodij za spopadanje z različnimi izzivi na tem področju.

Statistična analiza

Tukaj bomo raziskali ključne knjižnice Python za statistično analizo, vključno z NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch in Dask-ML. Od obdelave podatkov do strojnega učenja in vizualizacije, ta orodja ponujajo zmogljive zmogljivosti za učinkovito analizo podatkov.

• NumPy
• Pande
• SciPy
• XGBoost
• StatsModels
• Rumena opeka
• Arh
• Dask-ML

Vizualizacija podatkov

Tukaj bomo raziskali različne knjižnice Python za ustvarjanje osupljivih vizualizacij. Od Matplotlib do Seaborn, Plotly do Bokeh in Altair do Pygal, pokrili smo vas. Na koncu boste opremljeni za pretvorbo svojih podatkov v privlačne vizualne pripovedi.

java primerjava

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

Globoko učenje

Tukaj bomo raziskali bistvena ogrodja, kot so TensorFlow, PyTorch, Keras in drugi. Od Scikit-learn za nadzorovano učenje do Fastai za napredne aplikacije, pokrivali bomo vrsto orodij za sprostitev potenciala globokega učenja.

• Scikit-lear
• TensorFlow
• svetilka
• težko
• Trdi-RL
• Lazanje
• hitro

Naravni jezik za obdelavo

Tukaj bomo raziskali bistvena NLP orodja in knjižnice v Pythonu, vključno z NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP in TextBlob.

• NLTK
• spaCy
• FastText
• Transformatorji
• fastText
• AllenNLP
• TextBlob

Generativni AI

V tem segmentu bomo raziskali vrsto zmogljivih orodij in knjižnic, ki omogočajo ustvarjanje modelov umetne inteligence, ki so sposobni generirati novo vsebino. Od priznanega ogrodja za globoko učenje Keras do knjižnice za obdelavo naravnega jezika spaCy, obravnavali bomo bistvena orodja za gradnjo generativnih sistemov AI.

• težko
• spaCy
• generativni
• GPy
• Blazina
• ImageIO
• hitro

Računalniški vid

Tukaj bomo raziskali bistvene knjižnice Python, kot so OpenCV, TensorFlow in Torch, skupaj s specializiranimi orodji, kot sta scikit-image in Dlib. Od osnovne obdelave slik do naprednega zaznavanja objektov, te knjižnice vam omogočajo, da se z lahkoto lotite različnih nalog računalniškega vida.

• OpenCV
• TensorFlow
• svetilka
• scikit-slika
• SimpleCV
• ImageAI
• imageio
• Dlib
• Theano
• Mahotas

Paketi Python za aplikacije GUI

Razvoj grafičnega uporabniškega vmesnika (GUI) je pomemben vidik sodobnih programskih aplikacij, ki omogoča intuitivno uporabniško interakcijo in izboljša uporabniško izkušnjo. V tem razdelku bomo raziskali različne pakete Python, prilagojene za razvoj aplikacij GUI, vključno s Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK in drugimi.

• Tkinter : Python Tkinter je standardna zbirka orodij GUI (grafični uporabniški vmesnik) za Python. Razvijalcem omogoča ustvarjanje namiznih aplikacij z grafičnimi vmesniki z uporabo gradnikov, kot so gumbi, oznake in vnosna polja. Tkinter je enostaven za uporabo in je vnaprej nameščen z večino distribucij Python, zaradi česar je priljubljena izbira za ustvarjanje preprostih namiznih aplikacij. Še nekaj paketov za Tkinter je:
  • tk-orodja
  • tkcalendar
  • tkvideoplayer
  • tkfilebrowser
• PyQT5 : PyQt5 je knjižnica Python, ki razvijalcem omogoča ustvarjanje namiznih aplikacij z grafičnimi uporabniškimi vmesniki (GUI). Temelji na ogrodju Qt in ponuja široko paleto orodij in pripomočkov za učinkovito gradnjo zmogljivih in prilagodljivih aplikacij.
• Obupana : Python Kivy je odprtokodna knjižnica Python, ki se uporablja za razvoj aplikacij z več dotiki. Razvijalcem omogoča ustvarjanje aplikacij na več platformah, ki se izvajajo v sistemih Android, iOS, Windows, Linux in macOS z eno samo kodo. Kivy ponuja obsežen nabor orodij za gradnjo uporabniških vmesnikov in obravnavanje dogodkov na dotik, zaradi česar je primeren za razvoj interaktivnih in odzivnih aplikacij.
• PySide: Python PySide je nabor povezav Python za ogrodje aplikacije Qt. Razvijalcem omogoča ustvarjanje grafičnih uporabniških vmesnikov (GUI) z uporabo orodij in knjižnic Qt znotraj kode Python, kar omogoča enostavno razvijanje namiznih aplikacij na več platformah.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI je knjižnica Python za ustvarjanje preprostih in za uporabo enostavnih grafičnih uporabniških vmesnikov (GUI) za namizne aplikacije. Njegov namen je poenostaviti razvoj GUI z zagotavljanjem enostavnega vmesnika in deluje na več platformah.
• NiceGUI : Nicegui je paket Python, ki poenostavlja ustvarjanje gumbov, pogovornih oken, označevanja, 3D prizorov, risb in drugega z minimalno kodo. Idealen je za mikro spletne aplikacije, nadzorne plošče, robotske projekte, rešitve za pametne domove in podobne aplikacije. Prav tako je priročen pri razvoju, kot je prilagajanje algoritmov strojnega učenja ali fino prilagajanje krmilnikov motorjev.
• PyGTK : PyGTK je niz povezav Python za knjižnico GTK (GIMP Toolkit), ki je priljubljen komplet orodij za ustvarjanje grafičnih uporabniških vmesnikov (GUI). S PyGTK lahko razvijalci ustvarijo večplatformske GUI aplikacije v Pythonu z uporabo bogatega nabora pripomočkov in orodij GTK.

Paketi Python za spletno strganje in avtomatizacijo

V tem jedrnatem vodniku bomo raziskali kuriran izbor zmogljivih paketov Python, prilagojenih za opravila spletnega strganja in avtomatizacije. Od razčlenjevanja HTML-ja s Beautiful Soup do avtomatiziranja interakcij brskalnika s Seleniumom, pokrili bomo bistvene elemente, ki jih potrebujete, da se podate na svojo pot spletnega strganja in avtomatizacije. Poleg tega bomo predstavili druga priročna orodja, kot so MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, urnik in Watchdog, od katerih vsako ponuja edinstvene funkcije za poenostavitev vašega razvojnega procesa.

• Prošnja : Python Requests je vsestranska knjižnica HTTP za pošiljanje zahtev HTTP v Pythonu. Poenostavlja interakcijo s spletnimi storitvami z zagotavljanjem preprostih metod za izdelavo GET, POST, PUT, DELETE in drugih zahtev HTTP, obravnavanje glav, parametrov, piškotkov in več.
• BeautifulSoup : Python BeautifulSoup je knjižnica, ki se uporablja za razčlenjevanje dokumentov HTML in XML. Omogoča vam pridobivanje uporabnih informacij s spletnih strani z enostavnim krmarjenjem po strukturi HTML.
• Selen : Python Selenium je močno orodje za avtomatizacijo spletnih brskalnikov. Omogoča vam programsko upravljanje spletnih brskalnikov, kot sta Chrome ali Firefox, kar omogoča opravila, kot so spletno strganje, testiranje in avtomatizacija ponavljajočih se opravil na spletnih mestih.
• MechanicalSoup: Python MechanicalSoup je knjižnica Python za avtomatizacijo interakcije s spletnimi mesti. Poenostavlja naloge, kot so pošiljanje obrazcev, navigacija in strganje, tako da združuje zmogljivosti knjižnic Requests in BeautifulSoup.
• urllib3 : Python urllib3 je zmogljiva odjemalska knjižnica HTTP za Python, ki vam omogoča enostavno programsko ustvarjanje zahtev HTTP. Zagotavlja funkcije, kot so združevanje povezav, preverjanje SSL in podpora za različne metode HTTP.
• Scrappy : Python Scrapy je zmogljivo ogrodje za iskanje po spletu in strganje po spletu, ki se uporablja za pridobivanje podatkov s spletnih mest. Zagotavlja orodja za krmarjenje po spletnih mestih in pridobivanje strukturiranih podatkov na prilagodljiv in učinkovit način.
• Zahteve-HTML: Python Requests-HTML je knjižnica Python, ki združuje moč knjižnice Requests za izdelavo zahtev HTTP s prilagodljivostjo razčlenjevanja HTML z uporabo izbirnikov CSS. Poenostavi spletno strganje in olajša ekstrahiranje podatkov iz dokumentov HTML.
• Lxml : Python lxml je zmogljiva knjižnica, ki se uporablja za obdelavo dokumentov XML in HTML. Zagotavlja učinkovite zmožnosti razčlenjevanja, manipulacije in poizvedovanja, zaradi česar je priljubljena izbira za delo s strukturiranimi podatki v Pythonu.
• pyautogui: PyAutoGUI je knjižnica Python za avtomatizacijo opravil z nadzorom miške in tipkovnice. Uporabnikom omogoča pisanje skriptov za simulacijo klikov miške, pritiskov tipkovnice in drugih interakcij GUI.
• urnik: Python Schedule je knjižnica, ki vam omogoča, da načrtujete izvajanje nalog v določenih intervalih ali ob določenih časih. Zagotavlja preprost vmesnik za ustvarjanje in upravljanje načrtovanih opravil v programih Python.
• pes čuvaj: Python Watchdog je knjižnica, ki vam omogoča spremljanje dogodkov v datotečnem sistemu v Pythonu, kot so ustvarjanje, brisanje ali spreminjanje datotek. Uporaben je za avtomatizacijo opravil na podlagi sprememb v datotekah ali imenikih, kot je posodabljanje baze podatkov, ko so v mapo dodane nove datoteke.

Paketi Python za razvoj iger

Tukaj bomo raziskali vznemirljivi svet razvoja iger v Pythonu, pri čemer bomo uporabili zmogljive pakete in knjižnice za uresničitev vaših idej o igrah. Poglobimo se in odkrijmo orodja, ki vam bodo omogočila ustvarjanje poglobljenih in zabavnih igralnih izkušenj.

• PyGame : PyGame je nabor knjižnic in orodij za ustvarjanje video iger in večpredstavnostnih aplikacij z uporabo Pythona. Zagotavlja funkcije za upravljanje grafike, zvoka, vhodnih naprav in drugega, kar olajša razvoj iger s Pythonom.
• Panda3D: Python Panda3D je ogrodje za razvoj iger, ki ponuja orodja in knjižnice za ustvarjanje 3D iger in simulacij z uporabo programskega jezika Python. Ponuja funkcije za upodabljanje grafike, obdelavo vnosa in upravljanje sredstev, zaradi česar je primeren tako za hobiste kot za profesionalne razvijalce iger.
• Pyglet: Pyglet je knjižnica Python, ki se uporablja za ustvarjanje iger in večpredstavnostnih aplikacij. Ponuja orodja za upravljanje grafike, zvoka, vhodnih naprav in oken. S Pygletom lahko razvijalci učinkovito gradijo interaktivne izkušnje v Pythonu.
• Arcade: Python Arcade je začetnikom prijazna knjižnica Python za ustvarjanje 2D iger. Zagotavlja orodja za upravljanje grafike, zvoka, vhodnih naprav in drugih funkcij, povezanih z igrami, zaradi česar je razvoj iger dostopen in zabaven.
• PyOpenGL: PyOpenGL je Python, ki se veže na OpenGL, zmogljivo grafično knjižnico za upodabljanje 2D in 3D grafike. Razvijalcem Pythona omogoča dostop do funkcionalnosti OpenGL za ustvarjanje interaktivnih vizualnih aplikacij, iger, simulacij in še več.
• Cocos2d: Python Cocos2d je preprosto in zmogljivo ogrodje za razvoj iger za Python. Ponuja orodja in knjižnice za ustvarjanje 2D iger, zaradi česar je razvoj iger bolj dostopen in učinkovit za razvijalce Python.

Zaključek

Na koncu strani boste morda želeli vključiti zaključno izjavo ali povzetek, da zaključite razpravo o paketih Python. Tukaj je predlog:

Skratka, paketi Python so močno orodje za organiziranje, upravljanje in skupno rabo vaše kode. Z združevanjem sorodnih modulov paketi zagotavljajo strukturiran način za gradnjo kompleksnih aplikacij, izboljšajo možnost ponovne uporabe kode in spodbujajo sodelovanje med razvijalci. Ne glede na to, ali delate na majhnih skriptih ali obsežnih projektih, bo obvladovanje umetnosti ustvarjanja in uporabe paketov Python nedvomno poenostavilo vaš razvojni proces in prispevalo k pisanju čistejše kode, ki jo je lažje vzdrževati. Torej, sprejmite moč paketov in odklenite polni potencial programiranja Python!