Зазвичай ми впорядковуємо файли в різні папки та вкладені папки на основі певних критеріїв, щоб ними можна було легко й ефективно керувати. Наприклад, ми зберігаємо всі наші ігри в папці «Ігри» і навіть можемо розділити їх на підкатегорії відповідно до жанру гри або щось подібне. Такої ж аналогії дотримуються пакети Python

Зміст

• Що таке пакет Python?
• Як створити пакет на Python?
• Пакети Python для веб-фреймворків
• Пакети Python для ШІ та машинного навчання
• Пакети Python для графічних інтерфейсів
• Пакети Python для веб-збирання та автоматизації
• Пакети Python для розробки ігор

Що таке пакет Python?

Пакети Python — це спосіб організувати та структурувати ваш код Python у багаторазово використовувані компоненти. Подумайте про це як про папку, яка містить пов’язані файли (модулі) Python, які разом забезпечують певні функції. Пакети допомагають упорядковувати ваш код, спрощують керування та підтримку, а також дозволяють ділитися своїм кодом з іншими. Вони схожі на ящик інструментів, де ви можете зберігати та впорядковувати свої інструменти (функції та класи) для легкого доступу та повторного використання в різних проектах.

Як створити пакет на Python?

Створення пакетів у Python дає змогу організовувати ваш код у багаторазово використовувані та керовані модулі. Ось короткий огляд того, як створювати пакети:

• Створіть каталог: Почніть із створення каталогу (папки) для вашого пакета. Цей каталог слугуватиме коренем вашої структури пакету.
• Додати модулі: У каталозі пакетів ви можете додавати файли Python (модулі), що містять ваш код. Кожен модуль має представляти окрему функціональність або компонент вашого пакета.
• Ініціальний файл: Включіть файл __init__.py в каталог пакунків. Цей файл може бути порожнім або містити код ініціалізації для вашого пакета. Це сигналізує Python, що каталог слід розглядати як пакет.
• Підпакети: Ви можете створювати підпакети у своєму пакеті, додаючи додаткові каталоги, що містять модулі, разом із їхніми власними файлами __init__.py.
• Імпорт: Щоб використовувати модулі зі свого пакета, імпортуйте їх у свої сценарії Python за допомогою крапкової нотації. Наприклад, якщо у вас є модуль з назвою module1.py всередині пакета з назвою mypackage, ви повинні імпортувати його функцію так: з mypackage.module1 import greet.
• Розповсюдження: Якщо ви хочете розповсюдити свій пакет для інших, ви можете створити файл setup.py за допомогою бібліотеки setuptools Python. Цей файл визначає метадані про ваш пакет і вказує, як його слід інсталювати.

Приклад коду

Ось базовий зразок коду, який демонструє, як створити простий пакет Python:

список як масив

1. Створіть каталог під назвою mypackage.
2. Усередині mypackage створіть два файли Python: module1.py і module2.py.
3. Створіть файл __init__.py всередині mypackage (він може бути порожнім).
4. Додайте трохи коду до модулів.
5. Нарешті, продемонструйте, як імпортувати та використовувати модулі з пакету.

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

приклад: Тепер давайте створимо сценарій Python поза каталогом mypackage, щоб імпортувати та використовувати ці модулі:

# 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)>

Коли ви запустите сценарій, ви побачите такий результат:

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

Пакети Python для веб-фреймворків

У цьому сегменті ми досліджуватимемо різноманітні фреймворки Python, призначені для оптимізації веб-розробки. Від легких і гнучких варіантів, таких як Flask і Bottle, до комплексних фреймворків, таких як Django та Pyramid, ми охопимо спектр інструментів, доступних розробникам Python. Незалежно від того, створюєте ви прості веб-програми чи складні, високопродуктивні API, у вас є фреймворк, адаптований до ваших потреб.

• Колба : Flask — це легкий і гнучкий веб-фреймворк для Python. Його розроблено, щоб швидко та легко розпочати веб-розробку на Python завдяки простому та інтуїтивно зрозумілому інтерфейсу. Flask надає інструменти та бібліотеки, які допоможуть вам створювати веб-додатки, API та інші веб-сервіси.
• Джанго : Django — це веб-фреймворк Python для швидкого й ефективного створення веб-додатків. Він дотримується принципу DRY і включає такі функції, як маршрутизація URL-адрес, керування базами даних і автентифікація, що полегшує розробку. Він дуже настроюється та широко використовується у веб-розробці.
• FastAPI : Python FastAPI — це високопродуктивна веб-платформа для швидкого й ефективного створення API. Він простий у використанні, базується на стандартних підказках типу Python і пропонує автоматичну інтерактивну документацію. FastAPI розроблений як швидкий, простий у вивченні та ідеальний для створення сучасних веб-API.
• Піраміда : Python Pyramid — це легкий веб-фреймворк для створення веб-додатків на Python. Він підкреслює гнучкість, дозволяючи розробникам вибирати потрібні їм компоненти, одночасно надаючи потужні функції для обробки HTTP-запитів, маршрутизації та створення шаблонів.
• Торнадо : Python Tornado — це веб-фреймворк і асинхронна мережева бібліотека, розроблена для обробки високого рівня паралелізму з неблокуючими операціями введення-виведення. Він ідеально підходить для створення веб-додатків і API у реальному часі завдяки своїй ефективній керованій подіями архітектурі.
• Сокіл : Python Falcon — це легкий веб-фреймворк, призначений для швидкого й легкого створення високопродуктивних API. Він зосереджений на простоті, швидкості та мінімалізмі, що робить його ідеальним для створення RESTful API з мінімальними витратами.
• CherryPy : CherryPy — мінімалістичний веб-фреймворк Python для створення веб-додатків. Він забезпечує простий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для обробки HTTP-запитів, дозволяючи розробникам зосередитися на логіці додатків, не займаючись складнощами керування веб-сервером.
• Пляшка : Python Bottle — це легкий веб-фреймворк для створення невеликих веб-додатків на Python з мінімальними зусиллями та витратами. Він розроблений, щоб бути простим і легким у використанні, що робить його чудовим для прототипування та створення простих API або веб-сервісів.
• Web2py: Web2py — це безкоштовна веб-платформа з відкритим вихідним кодом для гнучкої розробки захищених веб-додатків на базі даних. Він написаний на Python і пропонує такі функції, як інтегроване середовище розробки (IDE), спрощене розгортання та підтримку кількох серверних баз даних.

Пакети Python для ШІ та машинного навчання

У цьому сегменті ми розглянемо добірку основних пакетів Python, розроблених для програм ШІ та машинного навчання. Від виконання статистичного аналізу та візуалізації даних до вивчення складних тем, таких як глибоке навчання, обробка природної мови (NLP), генеративний штучний інтелект і комп’ютерне бачення, ці пакети пропонують повний набір інструментів для вирішення різноманітних завдань у цій галузі.

Статистичний аналіз

Тут ми дослідимо ключові бібліотеки Python для статистичного аналізу, зокрема NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch і Dask-ML. Від маніпулювання даними до машинного навчання та візуалізації, ці інструменти пропонують потужні можливості для ефективного аналізу даних.

час обіду проти вечері

• NumPy
• панди
• SciPy
• XGBoost
• StatsModels
• Жовта цегла
• Арк
• Даск-МЛ

Візуалізація даних

Тут ми дослідимо різноманітні бібліотеки Python для створення приголомшливих візуалізацій. Від Matplotlib до Seaborn, Plotly до Bokeh, від Altair до Pygal, ми допоможемо вам. Зрештою ви зможете перетворити свої дані на переконливі візуальні оповіді.

• Matplotlib
• Seaborn
• Сюжетно
• Боке
• Альтаїр
• Пігаль
• Plotnine
• Тире

Глибоке навчання

Тут ми досліджуємо основні фреймворки, такі як TensorFlow, PyTorch, Keras тощо. Від Scikit-learn для навчання під наглядом до Fastai для розширених програм, ми розглянемо низку інструментів, щоб розкрити потенціал глибинного навчання.

• Scikit-Learn
• TensorFlow
• факел
• важко
• Жорсткий-RL
• Лазанья
• швидко

Природна мова обробки

Тут ми розглянемо основні інструменти та бібліотеки NLP у Python, зокрема NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP і TextBlob.

• NLTK
• spaCy
• FastText
• трансформери
• fastText
• AllenNLP
• TextBlob

Генеративний ШІ

У цьому сегменті ми дослідимо ряд потужних інструментів і бібліотек, які дозволяють створювати моделі штучного інтелекту, здатні генерувати новий вміст. Від відомого фреймворку глибокого навчання Keras до бібліотеки обробки природної мови spaCy, ми розглянемо основні інструменти для створення генеративних систем ШІ.

• важко
• spaCy
• генеративний
• GPy
• Подушка
• ImageIO
• швидко

Комп'ютерний зір

Тут ми дослідимо такі основні бібліотеки Python, як OpenCV, TensorFlow і Torch, а також спеціалізовані інструменти, такі як scikit-image і Dlib. Від базової обробки зображень до розширеного виявлення об’єктів, ці бібліотеки дають змогу з легкістю вирішувати різноманітні завдання комп’ютерного зору.

найкраще авто в світі

• OpenCV
• TensorFlow
• факел
• scikit-image
• SimpleCV
• ImageAI
• imageio
• Dlib
• Теано
• Махотас

Пакети Python для графічних інтерфейсів

Розробка графічного інтерфейсу користувача (GUI) є життєво важливим аспектом сучасних програмних додатків, що забезпечує інтуїтивно зрозумілу взаємодію з користувачем і покращує роботу користувача. У цьому розділі ми дослідимо різноманітні пакети Python, призначені для розробки додатків із графічним інтерфейсом користувача, зокрема Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK тощо.

• Ткінтер : Python Tkinter — це стандартний GUI (графічний інтерфейс користувача) інструментарій для Python. Це дозволяє розробникам створювати настільні програми з графічним інтерфейсом за допомогою таких віджетів, як кнопки, мітки та поля введення. Tkinter простий у використанні та попередньо встановлений у більшості дистрибутивів Python, що робить його популярним вибором для створення простих настільних програм. Деякі інші пакети для Tkinter:
  • tk-інструменти
  • tkcalendar
  • tkvideoplayer
  • tkfilebrowser
• PyQT5 : PyQt5 — це бібліотека Python, яка дозволяє розробникам створювати настільні програми з графічним інтерфейсом користувача (GUI). Він заснований на інфраструктурі Qt і пропонує широкий спектр інструментів і віджетів для ефективного створення потужних додатків, які можна налаштувати.
• Відчайдушний : Python Kivy — це бібліотека Python з відкритим вихідним кодом, яка використовується для розробки мультисенсорних програм. Це дозволяє розробникам створювати кросплатформні програми, які працюють на Android, iOS, Windows, Linux і macOS з єдиною кодовою базою. Kivy надає повний набір інструментів для створення інтерфейсів користувача та обробки сенсорних подій, що робить його придатним для розробки інтерактивних та адаптивних додатків.
• PySide: Python PySide — це набір прив’язок Python для середовища застосування Qt. Це дозволяє розробникам створювати графічні інтерфейси користувача (GUI) за допомогою інструментів і бібліотек Qt у коді Python, що дозволяє з легкістю розробляти кросплатформні додатки для робочого столу.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI — це бібліотека Python для створення простих і зручних у використанні графічних інтерфейсів користувача (GUI) для настільних програм. Він спрямований на спрощення розробки графічного інтерфейсу, надаючи простий інтерфейс і працює на кількох платформах.
• NiceGUI : Nicegui — це пакет Python, який спрощує створення кнопок, діалогових вікон, розмітки, 3D-сцен, сюжетів тощо за допомогою мінімального коду. Він ідеально підходить для мікровеб-додатків, інформаційних панелей, робототехнічних проектів, рішень для розумного дому та подібних програм. Це також зручно в розробці, наприклад у налаштуванні алгоритмів машинного навчання або точному налаштуванні контролерів двигунів.
• PyGTK : PyGTK — це набір прив’язок Python для бібліотеки GTK (GIMP Toolkit), популярного інструментарію для створення графічних інтерфейсів користувача (GUI). За допомогою PyGTK розробники можуть створювати міжплатформні програми графічного інтерфейсу на Python, використовуючи багатий набір віджетів та інструментів GTK.

Пакети Python для веб-збирання та автоматизації

У цьому короткому посібнику ми розглянемо підібрану добірку потужних пакетів Python, призначених для завдань веб-скрапінгу та автоматизації. Від синтаксичного аналізу HTML за допомогою Beautiful Soup до автоматизації взаємодії веб-переглядача за допомогою Selenium, ми розповімо про основні моменти, які вам знадобляться, щоб розпочати свою подорож веб-скрапінгу та автоматизації. Крім того, ми представимо інші зручні інструменти, такі як MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, schedule і Watchdog, кожен з яких пропонує унікальні функції для оптимізації процесу розробки.

• запит : Python Requests — це універсальна бібліотека HTTP для надсилання HTTP-запитів у Python. Він спрощує взаємодію з веб-службами, надаючи прості у використанні методи для створення GET, POST, PUT, DELETE та інших HTTP-запитів, обробки заголовків, параметрів, файлів cookie тощо.
• BeautifulSoup : Python BeautifulSoup — це бібліотека, яка використовується для аналізу документів HTML і XML. Це дозволяє отримувати корисну інформацію з веб-сторінок, легко переміщаючись по структурі HTML.
• Селен : Python Selenium — потужний інструмент для автоматизації веб-браузерів. Він дає змогу програмно керувати веб-браузерами, як-от Chrome або Firefox, уможливлюючи такі завдання, як сканування веб-сторінок, тестування та автоматизація повторюваних завдань на веб-сайтах.
• Механічний суп: Python MechanicalSoup — це бібліотека Python для автоматизації взаємодії з веб-сайтами. Він спрощує такі завдання, як надсилання форми, навігація та сканування, поєднуючи можливості бібліотек Requests і BeautifulSoup.
• urllib3 : Python urllib3 — це потужна клієнтська бібліотека HTTP для Python, яка дозволяє з легкістю виконувати HTTP-запити програмним шляхом. Він надає такі функції, як об’єднання з’єднань, перевірка SSL і підтримка різних методів HTTP.
• Уривчастий : Python Scrapy — це потужна платформа веб-сканування та веб-збирання, яка використовується для отримання даних із веб-сайтів. Він надає інструменти для навігації веб-сайтами та отримання структурованих даних гнучким і ефективним способом.
• Запити-HTML: Python Requests-HTML — це бібліотека Python, яка поєднує потужність бібліотеки Requests для створення запитів HTTP із гнучкістю аналізу HTML за допомогою селекторів CSS. Це спрощує сканування веб-сторінок і дозволяє легко витягувати дані з документів HTML.
• Lxml : Python lxml — це потужна бібліотека, яка використовується для обробки документів XML і HTML. Він забезпечує ефективні можливості синтаксичного аналізу, маніпулювання та запитів, що робить його популярним вибором для роботи зі структурованими даними в Python.
• pyautogui: PyAutoGUI — це бібліотека Python для автоматизації завдань шляхом керування мишею та клавіатурою. Це дозволяє користувачам писати сценарії для імітації клацань миші, натискання клавіатури та інших взаємодій графічного інтерфейсу.
• розклад: Python Schedule — це бібліотека, яка дозволяє планувати виконання завдань через певні інтервали або час. Він забезпечує простий інтерфейс для створення та керування запланованими завданнями в програмах Python.
• Сторожовий пес: Python Watchdog — це бібліотека, яка дозволяє відстежувати події файлової системи в Python, наприклад створення, видалення або модифікацію файлів. Це корисно для автоматизації завдань на основі змін у файлах або каталогах, як-от оновлення бази даних, коли нові файли додаються до папки.

Пакети Python для розробки ігор

Тут ми дослідимо захоплюючий світ розробки ігор на Python, використовуючи потужні пакети та бібліотеки, щоб втілити ваші ігрові ідеї в життя. Давайте зануримося та відкриємо інструменти, які допоможуть вам створити захоплюючий і розважальний ігровий досвід.

• PyGame : PyGame — це набір бібліотек і інструментів для створення відеоігор і мультимедійних програм за допомогою Python. Він надає функції для роботи з графікою, звуком, пристроями введення тощо, що полегшує розробку ігор на Python.
• Panda3D: Python Panda3D — це платформа розробки ігор, яка надає інструменти та бібліотеки для створення 3D-ігор і симуляцій за допомогою мови програмування Python. Він пропонує функції для візуалізації графіки, обробки вхідних даних і керування ресурсами, що робить його придатним як для любителів, так і для професійних розробників ігор.
• Піглет: Pyglet — це бібліотека Python, яка використовується для створення ігор і мультимедійних програм. Він надає інструменти для роботи з графікою, звуком, пристроями введення та вікнами. За допомогою Pyglet розробники можуть ефективно створювати інтерактивний досвід на Python.
• Аркада: Python Arcade — це зручна бібліотека Python для початківців для створення 2D-ігор. Він надає інструменти для роботи з графікою, звуком, пристроями введення та іншими функціями, пов’язаними з іграми, що робить розробку ігор доступною та цікавою.
• PyOpenGL: PyOpenGL — це прив’язка Python до OpenGL, потужної графічної бібліотеки для візуалізації 2D і 3D графіки. Це дозволяє розробникам Python отримати доступ до функцій OpenGL для створення інтерактивних візуальних програм, ігор, симуляцій тощо.
• Cocos2d: Python Cocos2d — це проста та потужна платформа розробки ігор для Python. Він надає інструменти та бібліотеки для створення 2D-ігор, що робить розробку ігор більш доступною та ефективною для розробників Python.

Висновок

Наприкінці сторінки ви можете включити заключну заяву або резюме, щоб завершити обговорення пакетів Python. Ось пропозиція:

Підсумовуючи, пакети Python є потужним інструментом для організації, керування та спільного використання вашого коду. Групуючи разом пов’язані модулі, пакети забезпечують структурований спосіб створення складних додатків, підвищують можливість повторного використання коду та сприяють співпраці між розробниками. Незалежно від того, чи працюєте ви над невеликими сценаріями чи великомасштабними проектами, оволодіння мистецтвом створення та використання пакетів Python, безсумнівно, оптимізує ваш процес розробки та сприятиме написанню чистішого та зручнішого коду. Отож, скористайтеся можливостями пакетів і розкрийте весь потенціал програмування на Python!