Vi brukar organisera våra filer i olika mappar och undermappar utifrån vissa kriterier, så att de kan hanteras enkelt och effektivt. Vi förvarar till exempel alla våra spel i en Spelmapp och vi kan till och med underkategorisera efter spelets genre eller något liknande. Samma analogi följs av Python-paketen

Innehållsförteckning

• Vad är ett Python-paket?
• Hur skapar man paket i Python?
• Python-paket för webbramverk
• Python-paket för AI och maskininlärning
• Python-paket för GUI-applikationer
• Python-paket för webbskrapning och automatisering
• Python-paket för spelutveckling

Vad är ett Python-paket?

Python-paket är ett sätt att organisera och strukturera din Python-kod till återanvändbara komponenter. Se det som en mapp som innehåller relaterade Python-filer (moduler) som arbetar tillsammans för att tillhandahålla viss funktionalitet. Paketen hjälper till att hålla din kod organiserad, gör den lättare att hantera och underhålla och låter dig dela din kod med andra. De är som en verktygslåda där du kan lagra och organisera dina verktyg (funktioner och klasser) för enkel åtkomst och återanvändning i olika projekt.

Hur skapar man paket i Python?

Genom att skapa paket i Python kan du organisera din kod i återanvändbara och hanterbara moduler. Här är en kort översikt över hur du skapar paket:

• Skapa en katalog: Börja med att skapa en katalog (mapp) för ditt paket. Denna katalog kommer att fungera som roten till din paketstruktur.
• Lägg till moduler: I paketkatalogen kan du lägga till Python-filer (moduler) som innehåller din kod. Varje modul bör representera en distinkt funktion eller komponent i ditt paket.
• Init fil: Inkludera en __init__.py-fil i paketkatalogen. Den här filen kan vara tom eller kan innehålla en initialiseringskod för ditt paket. Det signalerar till Python att katalogen ska behandlas som ett paket.
• Underpaket: Du kan skapa underpaket i ditt paket genom att lägga till ytterligare kataloger som innehåller moduler, tillsammans med deras egna __init__.py-filer.
• Importerar: För att använda moduler från ditt paket, importera dem till dina Python-skript med hjälp av punktnotation. Till exempel, om du har en modul som heter modul1.py i ett paket som heter mypackage, skulle du importera dess funktion så här: från mypackage.module1 import greet.
• Distribution: Om du vill distribuera ditt paket för andra att använda kan du skapa en setup.py-fil med Pythons setuptools-bibliotek. Den här filen definierar metadata om ditt paket och anger hur det ska installeras.

Kodexempel

Här är ett grundläggande kodexempel som visar hur man skapar ett enkelt Python-paket:

1. Skapa en katalog som heter mypackage.
2. Inuti mypackage, skapa två Python-filer: module1.py och module2.py.
3. Skapa en __init__.py-fil inuti mypackage (den kan vara tom).
4. Lägg till lite kod till modulerna.
5. Slutligen, demonstrera hur du importerar och använder modulerna från paketet.

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

Exempel: Låt oss nu skapa ett Python-skript utanför mypackage-katalogen för att importera och använda dessa moduler:

# 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)>

När du kör skriptet bör du se följande utdata:

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

Python-paket för webbramverk

I det här segmentet kommer vi att utforska en mångfald av Python-ramverk utformade för att effektivisera webbutveckling. Från lätta och flexibla alternativ som Flask och Bottle till omfattande ramverk som Django och Pyramid, vi kommer att täcka spektrumet av verktyg som är tillgängliga för Python-utvecklare. Oavsett om du bygger enkla webbapplikationer eller komplexa, högpresterande API:er finns det ett ramverk som är anpassat efter dina behov.

• Flaska : Flask är ett lätt och flexibelt webbramverk för Python. Den är utformad för att göra det snabbt och enkelt att komma igång med webbutveckling i Python, med ett enkelt och intuitivt gränssnitt. Flask tillhandahåller verktyg och bibliotek som hjälper dig att bygga webbapplikationer, API:er och andra webbtjänster.
• Django : Django är ett Python-webbramverk för att snabbt och effektivt bygga webbapplikationer. Den följer DRY-principen och innehåller funktioner som URL-routing, databashantering och autentisering, vilket gör utvecklingen enklare. Det är mycket anpassningsbart och används ofta i webbutveckling.
• FastAPI : Python FastAPI är ett högpresterande webbramverk för att snabbt och effektivt bygga API:er. Det är lätt att använda, baserat på standardtips av Python-typ och erbjuder automatisk interaktiv dokumentation. FastAPI är designat för att vara snabbt, lätt att lära sig och idealiskt för att bygga moderna webb-API:er.
• Pyramid : Python Pyramid är ett lätt webbramverk för att bygga webbapplikationer i Python. Det betonar flexibilitet, vilket gör det möjligt för utvecklare att välja de komponenter de behöver samtidigt som det tillhandahåller kraftfulla funktioner för att hantera HTTP-förfrågningar, routing och mallar.
• Tornado : Python Tornado är ett webbramverk och asynkront nätverksbibliotek designat för att hantera hög samtidighet med icke-blockerande I/O-operationer. Den är idealisk för att bygga webbapplikationer och API:er i realtid på grund av dess effektiva händelsedrivna arkitektur.
• Falk : Python Falcon är ett lätt webbramverk designat för att snabbt och enkelt bygga högpresterande API:er. Den fokuserar på enkelhet, hastighet och minimalism, vilket gör den idealisk för att skapa RESTful API:er med minimal overhead.
• CherryPy : CherryPy är ett minimalistiskt Python-webbramverk för att bygga webbapplikationer. Det ger ett enkelt och intuitivt gränssnitt för att hantera HTTP-förfrågningar, vilket gör att utvecklare kan fokusera på sin applikationslogik utan att ta itu med komplexiteten i webbserverhantering.
• Flaska : Python Bottle är ett lätt webbramverk för att bygga små webbapplikationer i Python med minimal ansträngning och omkostnader. Den är designad för att vara enkel och lätt att använda, vilket gör den perfekt för prototyper och skapa enkla API:er eller webbtjänster.
• Web2py: Web2py är ett gratis webbramverk med öppen källkod för agil utveckling av säkra databasdrivna webbapplikationer. Den är skriven i Python och erbjuder funktioner som en integrerad utvecklingsmiljö (IDE), förenklad distribution och stöd för flera databasbackends.

Python-paket för AI och maskininlärning

I det här segmentet kommer vi att utforska ett urval av viktiga Python-paket som är skräddarsydda för AI- och maskininlärningsapplikationer. Från att utföra statistisk analys och visualisera data till att fördjupa sig i avancerade ämnen som djupinlärning, naturlig språkbehandling (NLP), generativ AI och datorseende, dessa paket erbjuder en omfattande verktygslåda för att tackla olika utmaningar inom området.

Statistisk analys

Här kommer vi att utforska viktiga Python-bibliotek för statistisk analys, inklusive NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch och Dask-ML. Från datamanipulation till maskininlärning och visualisering erbjuder dessa verktyg kraftfulla möjligheter för att analysera data effektivt.

• NumPy
• Pandas
• SciPy
• XGBoost
• Statistikmodeller
• Yellowbrick
• Båge
• Dask-ML

Datavisualisering

Här kommer vi att utforska en mängd olika Python-bibliotek för att skapa fantastiska visualiseringar. Från Matplotlib till Seaborn, Plotly till Bokeh och Altair till Pygal, vi har dig täckt. I slutet kommer du att vara rustad att omvandla din data till övertygande visuella berättelser.

• Matplotlib
• Seaborn
• Handling
• Bokeh
• Altair
• Pygal
• Plotnine
• Rusa

Djup lärning

Här kommer vi att utforska viktiga ramverk som TensorFlow, PyTorch, Keras och mer. Från Scikit-learn för övervakat lärande till Fastai för avancerade applikationer, vi kommer att täcka en rad verktyg för att frigöra potentialen för djupinlärning.

• Scikit-lär dig
• TensorFlow
• fackla
• Hård
• Hård-RL
• Lasagne
• Snabb

Naturligt bearbetningsspråk

Här kommer vi att utforska viktiga NLP-verktyg och -bibliotek i Python, inklusive NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP och TextBlob.

• NLTK
• rymd
• Snabbtext
• Transformatorer
• snabbtext
• AllenNLP
• TextBlob

Generativ AI

I det här segmentet kommer vi att utforska en rad kraftfulla verktyg och bibliotek som möjliggör skapandet av artificiell intelligensmodeller som kan generera nytt innehåll. Från det berömda ramverket för djupinlärning Keras till biblioteksutrymmet för bearbetning av naturliga språk, vi kommer att täcka de väsentliga verktygen för att bygga generativa AI-system.

• Hård
• rymd
• generativ
• GPy
• Kudde
• ImageIO
• Snabb

Datorsyn

Här kommer vi att utforska viktiga Python-bibliotek som OpenCV, TensorFlow och Torch, tillsammans med specialiserade verktyg som scikit-image och Dlib. Från grundläggande bildbehandling till avancerad objektdetektering ger dessa bibliotek dig möjlighet att hantera olika datorseende uppgifter med lätthet.

• OpenCV
• TensorFlow
• fackla
• scikit-bild
• EnkelCV
• ImageAI
• imageio
• Dlib
• Theano
• Mahotas

Python-paket för GUI-applikationer

Utveckling av grafiskt användargränssnitt (GUI) är en viktig aspekt av moderna mjukvaruapplikationer, som möjliggör intuitiva användarinteraktioner och förbättrar användarupplevelsen. I det här avsnittet kommer vi att utforska en mängd Python-paket som är skräddarsydda för GUI-applikationsutveckling, inklusive Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK och mer.

• Tkinter : Python Tkinter är ett standardverktyg för GUI (Graphical User Interface) för Python. Det tillåter utvecklare att skapa skrivbordsapplikationer med grafiska gränssnitt med hjälp av widgets som knappar, etiketter och inmatningsfält. Tkinter är lätt att använda och kommer förinstallerat med de flesta Python-distributioner, vilket gör det till ett populärt val för att skapa enkla skrivbordsapplikationer. Några fler Pakages för Tkinter är:
  • tk-verktyg
  • tkcalendar
  • tkvideoplayer
  • tkfilebrowser
• PyQT5 : PyQt5 är ett Python-bibliotek som gör det möjligt för utvecklare att skapa skrivbordsapplikationer med grafiska användargränssnitt (GUI). Den är baserad på Qt-ramverket och erbjuder ett brett utbud av verktyg och widgets för att effektivt bygga kraftfulla och anpassningsbara applikationer.
• Desperat : Python Kivy är ett Python-bibliotek med öppen källkod som används för att utveckla multi-touch-applikationer. Det tillåter utvecklare att skapa plattformsoberoende applikationer som körs på Android, iOS, Windows, Linux och macOS med en enda kodbas. Kivy tillhandahåller en omfattande uppsättning verktyg för att bygga användargränssnitt och hantera beröringshändelser, vilket gör den lämplig för att utveckla interaktiva och responsiva applikationer.
• PySide: Python PySide är en uppsättning Python-bindningar för Qt-applikationsramverket. Det tillåter utvecklare att skapa grafiska användargränssnitt (GUI) med Qt-verktyg och bibliotek inom Python-kod, vilket möjliggör plattformsoberoende desktopapplikationsutveckling med lätthet.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI är ett Python-bibliotek för att skapa enkla och lättanvända grafiska användargränssnitt (GUI) för skrivbordsapplikationer. Det syftar till att förenkla utvecklingen av GUI genom att tillhandahålla ett enkelt gränssnitt och fungerar över flera plattformar.
• Trevligt GUI : Nicegui är ett Python-paket som förenklar skapandet av knappar, dialogrutor, markdown, 3D-scener, plotter och mer med minimal kod. Den är idealisk för mikrowebbappar, instrumentpaneler, robotprojekt, smarta hemlösningar och liknande applikationer. Det är också praktiskt i utvecklingen, som att justera maskininlärningsalgoritmer eller finjustera motorkontroller.
• PyGTK : PyGTK är en uppsättning Python-bindningar för GTK-biblioteket (GIMP Toolkit), som är en populär verktygslåda för att skapa grafiska användargränssnitt (GUI). Med PyGTK kan utvecklare skapa gränsöverskridande GUI-applikationer i Python med hjälp av GTK:s rika uppsättning widgets och verktyg.

Python-paket för webbskrapning och automatisering

I den här kortfattade guiden kommer vi att utforska ett kurerat urval av kraftfulla Python-paket skräddarsydda för webbskrapning och automatiseringsuppgifter. Från att analysera HTML med Beautiful Soup till att automatisera webbläsarinteraktioner med Selenium, vi kommer att täcka det väsentliga du behöver för att ge dig ut på din webbskrapnings- och automatiseringsresa. Dessutom kommer vi att introducera andra praktiska verktyg som MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, schema och Watchdog, som alla erbjuder unika funktioner för att effektivisera din utvecklingsprocess.

• Begäran : Python Requests är ett mångsidigt HTTP-bibliotek för att skicka HTTP-förfrågningar i Python. Det förenklar interaktion med webbtjänster genom att tillhandahålla lättanvända metoder för att göra GET, POST, PUT, DELETE och andra HTTP-förfrågningar, hantera rubriker, parametrar, cookies och mer.
• Vacker soppa : Python BeautifulSoup är ett bibliotek som används för att analysera HTML- och XML-dokument. Det låter dig extrahera användbar information från webbsidor genom att enkelt navigera i HTML-strukturen.
• Selen : Python Selenium är ett kraftfullt verktyg för att automatisera webbläsare. Det låter dig styra webbläsare som Chrome eller Firefox programmatiskt, vilket möjliggör uppgifter som webbskrapning, testning och automatisering av repetitiva uppgifter på webbplatser.
• Mekanisk soppa: Python MechanicalSoup är ett Python-bibliotek för att automatisera interaktion med webbplatser. Det förenklar uppgifter som formulärinlämning, navigering och skrapning genom att kombinera funktionerna i biblioteken Requests och BeautifulSoup.
• urllib3 : Python urllib3 är ett kraftfullt HTTP-klientbibliotek för Python, som låter dig göra HTTP-förfrågningar programmatiskt med lätthet. Den tillhandahåller funktioner som anslutningspoolning, SSL-verifiering och stöd för olika HTTP-metoder.
• Skramligt : Python Scrapy är ett kraftfullt ramverk för webbgenomsökning och webbskrapning som används för att extrahera data från webbplatser. Det tillhandahåller verktyg för att navigera på webbplatser och extrahera strukturerad data på ett flexibelt och effektivt sätt.
• Requests-HTML: Python Requests-HTML är ett Python-bibliotek som kombinerar kraften i Requests-biblioteket för att göra HTTP-förfrågningar med flexibiliteten att tolka HTML med CSS-väljare. Det förenklar webbskrapning och gör det enkelt att extrahera data från HTML-dokument.
• Lxml : Python lxml är ett kraftfullt bibliotek som används för att bearbeta XML- och HTML-dokument. Det ger effektiv analys, manipulation och frågefunktioner, vilket gör det till ett populärt val för att arbeta med strukturerad data i Python.
• pyautogui: PyAutoGUI är ett Python-bibliotek för att automatisera uppgifter genom att styra musen och tangentbordet. Det gör det möjligt för användare att skriva skript för att simulera musklick, tangentbordstryck och andra GUI-interaktioner.
• schema: Python Schedule är ett bibliotek som låter dig schemalägga uppgifter som ska utföras vid specificerade intervall eller tider. Det ger ett enkelt gränssnitt för att skapa och hantera schemalagda jobb inom Python-program.
• Vakthund: Python Watchdog är ett bibliotek som låter dig övervaka filsystemhändelser i Python, såsom filskapande, raderingar eller modifieringar. Det är användbart för att automatisera uppgifter baserat på ändringar i filer eller kataloger, som att uppdatera en databas när nya filer läggs till i en mapp.

Python-paket för spelutveckling

Här kommer vi att utforska den spännande världen av spelutveckling i Python, och utnyttja kraftfulla paket och bibliotek för att ge dina spelidéer liv. Låt oss dyka in och upptäcka verktygen som ger dig möjlighet att skapa uppslukande och underhållande spelupplevelser.

• PyGame : PyGame är en uppsättning bibliotek och verktyg för att skapa videospel och multimediaapplikationer med Python. Den tillhandahåller funktioner för att hantera grafik, ljud, inmatningsenheter och mer, vilket gör det lättare att utveckla spel med Python.
• Panda3D: Python Panda3D är ett ramverk för spelutveckling som tillhandahåller verktyg och bibliotek för att skapa 3D-spel och simuleringar med programmeringsspråket Python. Den erbjuder funktioner för rendering av grafik, hantering av input och hantering av tillgångar, vilket gör den lämplig för både amatörer och professionella spelutvecklare.
• Pyglet: Pyglet är ett Python-bibliotek som används för att skapa spel och multimediaapplikationer. Den tillhandahåller verktyg för att hantera grafik, ljud, inmatningsenheter och fönster. Med Pyglet kan utvecklare bygga interaktiva upplevelser effektivt i Python.
• Arkad: Python Arcade är ett nybörjarvänligt Python-bibliotek för att skapa 2D-spel. Den tillhandahåller verktyg för att hantera grafik, ljud, inmatningsenheter och andra spelrelaterade funktioner, vilket gör spelutveckling tillgänglig och rolig.
• PyOpenGL: PyOpenGL är en Python-bindning till OpenGL, ett kraftfullt grafikbibliotek för rendering av 2D- och 3D-grafik. Det ger Python-utvecklare tillgång till OpenGLs funktionalitet för att skapa interaktiva visuella applikationer, spel, simuleringar och mer.
• Cocos2d: Python Cocos2d är ett enkelt och kraftfullt ramverk för spelutveckling för Python. Det tillhandahåller verktyg och bibliotek för att skapa 2D-spel, vilket gör spelutveckling mer tillgänglig och effektiv för Python-utvecklare.

Slutsats

I slutet av sidan kanske du vill inkludera ett avslutande uttalande eller en sammanfattning för att avsluta diskussionen om Python-paket. Här är ett förslag:

Sammanfattningsvis är Python-paket ett kraftfullt verktyg för att organisera, hantera och dela din kod. Genom att gruppera relaterade moduler tillsammans ger paketen ett strukturerat sätt att bygga komplexa applikationer, förbättra kodåteranvändbarhet och främja samarbete mellan utvecklare. Oavsett om du arbetar med små skript eller storskaliga projekt, kommer att behärska konsten att skapa och använda Python-paket utan tvekan effektivisera din utvecklingsprocess och bidra till att skriva renare, mer underhållbar kod. Så, omfamna kraften i paket och lås upp den fulla potentialen hos Python-programmering!