Top 5 module Python pe care ar trebui să le cunoașteți în 2022
Publicat: 2021-01-08Python este un limbaj de programare care a cucerit inimile în întreaga lume. De la comunitatea de codificare la comunitatea Data Science, Python este favoritul absolut al tuturor. Motivul pentru popularitatea sa este că Python vine încărcat cu o gamă largă de biblioteci și module care fac din dezvoltare o sarcină fără probleme.
Deși am vorbit anterior despre bibliotecile Python pe larg, astăzi, ne vom concentra pe modulele Python.
Cuprins
Ce sunt modulele Python?
Cu cuvinte simple, un modul Python este un obiect Python constând din atribute denumite arbitrar care pot fi folosite atât pentru legare, cât și pentru referință. În esență, un modul poate defini funcții, clase și variabile. Modulele vă ajută să organizați codul Python în mod logic. Prin gruparea codului asociat în module, puteți face codul Python mai ușor de utilizat și de înțeles.
În Python, puteți defini un modul în trei moduri:
- Puteți scrie un modul în Python.
- Puteți scrie un modul în C și îl puteți încărca dinamic în timpul execuției.
- Puteți utiliza module Python încorporate care sunt conținute intrinsec în interpret.
Ce este Calea de căutare a modulului?
Calea de căutare se referă la o listă de directoare pe care interpretul le caută înainte de a putea importa un modul. Să presupunem că doriți să executați instrucțiunea:
import mod
Când interpretul execută această instrucțiune, va căuta mod.py într-o listă de directoare asamblate din mai multe surse, inclusiv:
- Directorul din care ați rulat scriptul de intrare sau directorul curent (cu condiția ca interpretul să ruleze interactiv).
- Dacă variabila de mediu PYTHONPATH a fost setată, aceasta va căuta în lista directoarelor conținute în ea.
- Lista directoarelor dependente de instalare care sunt configurate în timpul instalării Python.
Puteți accesa calea de căutare rezultată folosind variabila Python sys.path care este produsă în continuare din modulul sys:
>>> import sys
>>> sys.path
[”, „C:\\Users\\john\\Documents\\Python\\doc”, „C:\\Python36\\Lib\\idlelib”,
„C:\\Python36\\python36.zip”, „C:\\Python36\\DLLs”, „C:\\Python36\\lib”,
„C:\\Python36”, „C:\\Python36\\lib\\site-packages”]
Odată ce importați un modul, puteți determina locația acestuia folosind atributul __file__ al modulului, astfel:
>>> import mod
>>> mod.__file__
„C:\\Utilizatori\\john\\mod.py”
>>> import re
>>> re.__file__
„C:\\Python36\\lib\\re.py”
Cu toate acestea, rețineți că acea porțiune de director din __file__ ar trebui să fie un director conținut în sys.path.
Acum că ați înțeles esența modulelor Python, să aruncăm o privire la unele dintre cele mai bune module Python.
Cele mai bune module Python
1. Declarația „import”.
Prin executarea unei instrucțiuni de import într-un fișier sursă Python, puteți utiliza orice fișier sursă Python ca modul. Sintaxa instrucțiunii de import este:
import module1[, module2[,… moduleN]
Când rulați o instrucțiune de import, interpretul va importa modulul furnizat dacă este prezent în calea de căutare. De exemplu, dacă doriți să importați modulul calc.py, trebuie să scrieți și să executați următoarea comandă:
# import modulul calc.py
import calc
imprimați adăugați (10,2)
La executarea cu succes a acestei comenzi, rezultatul va fi după cum urmează:
12
Un lucru important de reținut despre modulele Python este că, indiferent de câte ori importați un modul, acesta va fi încărcat o singură dată. Acest lucru ajută la prevenirea executării repetate a modulelor în cazul importurilor multiple.
2. Declarația „de la... import”.
În Python, instrucțiunea „from...import” vă permite să importați anumite atribute dintr-un modul. Iată un exemplu de declarație „de la... import”:
din importul modname *
# import sqrt() și factorial din
# modul de matematică
din matematică import sqrt, factorial
# dacă pur și simplu facem „import matematică”, atunci
# math.sqrt(16) și math.factorial()
# sunt necesare.
imprimați sqrt(16)
imprimare factorial(6)
La rularea acestui cod, veți obține:
4.0
720
Folosind acest modul, puteți importa toate elementele conținute într-un anumit modul în spațiul de nume curent.
3. Funcția „dir()”.
În Python, dir() este o funcție încorporată care returnează o listă sortată de șiruri de caractere care conține numele tuturor modulelor, funcțiilor și variabilelor care sunt definite într-un modul. Mai jos este un exemplu de funcție dir():
#!/usr/bin/python
# Importă aleatoriu modulul încorporat
import aleatoriu
imprimare director (matematică)
La execuție, acest cod va returna următorul rezultat:
['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random',
„SG_MAGICCONST”, „SystemRandom”, „TWOPI”, „WichmannHill”,
„_BuiltinMethodType”, „_MethodType”, „__all__”,
„__builtins__”, „__doc__”, „__file__”, „__name__”,
„__package__”, „_acos”, „_ceil”, „_cos”, „_e”, „_exp”,
„_hashlib”, „_hexlify”, „_inst”, „_log”, „_pi”, „_random”,
„_sin”, „_sqrt”, „_test”, „_test_generator”, „_urandom”,
„_warn”, „betavariate”, „alegere”, „diviziune”,
„expovariate”, „gamavariate”, „gauss”, „getrandbits”,
„getstate”, „jumpahead”, „lognormvariate”, „normalvariate”,
„paretovariate”, „randint”, „aleatoriu”, „random”,
„eșantion”, „seed”, „setstate”, „shuffle”, „triunghiular”,
„uniform”, „vonmisesvariate”, „weibullvariate”]
În rezultatul dat mai sus, în timp ce variabila șir specială __file__ indică numele fișierului din care a fost încărcat modulul, __name__ devine numele modulului.
4. Funcțiile globals() și locals().
Puteți utiliza funcțiile globals() și locals() pentru a returna numele modulelor în spațiile de nume globale și locale. Totuși, aceasta depinde de locația de unde dați numele. Dacă apelați funcția globals() în cadrul unei alte funcții, aceasta va returna toate numele care pot fi accesate global din acea funcție particulară. Dimpotrivă, dacă funcția locals() este apelată dintr-o funcție, va produce toate numele pe care le puteți accesa local din funcția specifică.
5. Funcția reload În general, atunci când importați un modul într-un script, codul prezent la nivelul superior al unui modul va fi executat o singură dată. În această situație, dacă doriți să reexecuți codul de nivel superior într-un modul, funcția reload() este funcția de acces. Această funcție vă permite să reimportați un modul importat anterior.
Sintaxa funcției reload() este următoarea:
reîncărcare(nume_modul)
În sintaxă, module_name se referă la numele modulului pe care doriți să-l reîncărcați – nu se referă la șirul care conține numele modulului. De exemplu, dacă doriți să reîncărcați modulul hello, trebuie să scrieți:
reincarca (saluta)
Concluzie
În Python, pachetele și modulele sunt interconectate. Pachetele Python facilitează structurarea ierarhică a unui spațiu de nume de modul folosind notația punct. În timp ce pachetele Python previn coliziunile (suprapunerile) între numele modulelor, modulele Python previn coliziunile între numele variabilelor globale.
Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.
Ce este Python Anaconda și de ce este atât de popular?
Anaconda este un manager de pachete pentru Python și R. Este considerată una dintre cele mai populare platforme pentru aspiranții la știința datelor. Următoarele sunt câteva dintre motivele care o pun pe Anaconda cu mult înaintea concurenților săi. Sistemul său de distribuție robust ajută la gestionarea limbilor precum Python, care are peste 300 de biblioteci. Este o platformă gratuită și open-source. Comunitatea sa open-source are mulți dezvoltatori eligibili care îi ajută în mod constant pe începători. Are diverse instrumente bazate pe AI și ML care pot extrage cu ușurință datele din diferite surse. Anaconda are peste 1500 de pachete Python și R pentru știința datelor și este considerat standardul industriei pentru testarea și formarea modelelor.
Numiți unele dintre cele mai populare biblioteci Python pentru procesarea imaginilor.
Python este cel mai potrivit limbaj pentru procesarea imaginilor datorită bibliotecilor bogate în funcții pe care le oferă. Următoarele sunt câteva dintre bibliotecile de top Python care fac procesarea imaginilor foarte convenabilă. OpenCV este, fără îndoială, cea mai populară și utilizată bibliotecă Python pentru sarcini de vedere, cum ar fi procesarea imaginilor și detectarea obiectelor și feței. Este extrem de rapid și eficient, deoarece este scris inițial în C++. Conversația despre bibliotecile de procesare a imaginilor Python este incompletă fără Sci-Kit Image. Este o bibliotecă simplă și simplă care poate fi folosită pentru orice sarcină de viziune computerizată. SciPy este utilizat în principal pentru calcule matematice, dar este și capabil să efectueze procesarea imaginilor. Detectarea feței, Convoluția și Segmentarea imaginii sunt câteva dintre caracteristicile oferite de SciPy.
De ce majoritatea cercetătorilor de date preferă Python față de alte limbi?
Există multe limbi precum R și Julia care pot fi folosite pentru știința datelor, dar Python este considerat a fi cel mai potrivit pentru aceasta din multe motive. Unele dintre aceste motive sunt menționate mai jos: Python este mult mai scalabil decât alte limbaje precum Scala și R. Scalabilitatea sa constă în flexibilitatea pe care o oferă programatorilor. Are o mare varietate de biblioteci de știință a datelor, cum ar fi NumPy, Pandas și Scikit-learn, ceea ce îi conferă un avantaj asupra altor limbi. Comunitatea mare de programatori Python contribuie constant la limbaj și îi ajută pe începători să crească cu Python.