Các gói bên ngoài trong Python

Bài viết này là một phần của chuỗi thử thách Python 30 ngày. Bạn có thể tìm thấy các liên kết đến tất cả các bài viết trước của loạt bài này tại đây

Python chắc chắn là một ngôn ngữ lập trình tuyệt vời. Nó có rất nhiều bộ mô-đun tích hợp hoặc thư viện tiêu chuẩn rất hữu ích. Tuy nhiên, một trong những điều khiến Python trở thành ngôn ngữ được yêu thích trong cộng đồng nhà phát triển là hệ sinh thái tuyệt vời của các gói được cung cấp bởi hàng triệu người đóng góp. Hôm nay, tôi đã dành thời gian khám phá tất cả về cách sử dụng các gói Python bên ngoài và cách sử dụng chúng trong các dự án của chúng tôi

Chỉ mục gói Python

Python Package Index [PyPI] là một bộ sưu tập hoặc một kho lưu trữ lưu trữ tất cả các gói Python do cộng đồng lớn các nhà phát triển Python đóng góp. Bất kỳ ai, từ một nhà phát triển đơn lẻ đến một tổ chức lớn đều có thể tạo phần mềm được viết bằng Python và sau đó chia sẻ phần mềm đó với cộng đồng bằng cách sử dụng Chỉ mục gói Python. Nó rất giống với npm hoặc Trình quản lý gói nút trong thế giới JavaScript cũng chứa một bộ thư viện JavaScript khổng lồ được xây dựng bởi những người tốt trong cộng đồng

PyPI cho phép chúng tôi cài đặt các gói do cộng đồng Python xây dựng và chia sẻ có sẵn tại đây

Bất kỳ gói Python nào không phải là một phần của mô-đun Python tích hợp đều có thể được cài đặt bằng trình cài đặt gói pip. Công cụ này được cài đặt cùng với Python. Nó cung cấp Giao diện dòng lệnh [CLI] để tìm, cài đặt, tải xuống và xóa các gói khỏi PyPI và các chỉ mục Gói Python khác. Lệnh cài đặt bất kỳ gói Python bên ngoài nào là cài đặt pip

Phiên bản pip có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng pip --version hoặc pip -V. Nếu đường dẫn hiển thị Python 2. 7, sau đó đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Python phiên bản 3 rồi chạy pip dưới dạng pip3

Môi trường ảo

Khi chúng tôi cài đặt gói bằng lệnh pip install package-name trong thiết bị đầu cuối, nó sẽ cài đặt gói trên toàn cầu. Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta nhập gói vào hai dự án Python khác nhau, thì cùng một phiên bản của gói sẽ được cài đặt. Tuy nhiên, đây không phải là điều chúng tôi muốn vì chúng tôi có thể cần cài đặt các phiên bản khác nhau của gói trong các dự án khác nhau. Để thực hiện điều này, có một công cụ hiện đi kèm với Python 3. 3+ phiên bản gọi là venv. Về cơ bản, nó tạo ra một trình bao bọc hộp cát để làm cho các phụ thuộc đã cài đặt chỉ có thể truy cập được trong dự án đó

Các IDE như PyCharm, tạo môi trường ảo mỗi khi tạo dự án mới. Danh sách tất cả các phụ thuộc cùng với các phiên bản của chúng được duy trì trong một tệp có tên là các yêu cầu. txt trong thư mục gốc của dự án. Tôi sẽ thảo luận thêm về điều này khi chúng ta xây dựng một số dự án Python trong những ngày tới

Nếu chúng ta so sánh điều này với vũ trụ JavaScript, mỗi dự án trong JavaScript có phiên bản phụ thuộc riêng trong một loại môi trường ảo nơi chúng được cài đặt được gọi là node_modules. Các phụ thuộc và phiên bản của chúng được quản lý bởi một gói tệp. json trong thư mục gốc của dự án

Nếu bạn quan tâm đến cách các gói được tạo và chia sẻ với cộng đồng, đây là tài liệu chính thức về nó

Gói Python phổ biến

Tôi đã khám phá một số gói Python thịnh hành và phổ biến có sẵn trong Chỉ mục gói Python. Chúng tôi sẽ sử dụng một vài trong số chúng để tạo dự án trong các thử thách sắp tới. Dưới đây là danh sách một số gói Python bên ngoài thú vị

  • Yêu cầu - Thư viện Python nổi tiếng nhất để thực hiện các yêu cầu mạng
  • Tensorflow - Thư viện Machine Learning phổ biến
  • Scrapy - Một trong những thư viện phổ biến nhất để quét web
  • Twisted - Thư viện mạng phổ biến
  • Numpy - Gói rất phổ biến cho tính toán khoa học
  • Pygame - Dành cho phát triển game 2D

Đây chỉ là một vài trong số rất nhiều thư viện Python phổ biến. Tôi sẽ sử dụng chúng rất sớm

Sử dụng gói bên ngoài

Để kiểm tra bằng gói bên ngoài, tôi đã chọn gói trình tạo truyện cười ngẫu nhiên. Hãy tải xuống gói bằng cách sử dụng pip

  1. pip cài đặt trình tạo trò đùa

Hãy thử sử dụng gói này trong mã của chúng tôi

  1. nhập joke_generator
  2. random_joke = joke_generator. phát ra[]
  3. print[random_joke] # Một trò đùa ngẫu nhiên sẽ xuất hiện

Hãy thử một gói bên ngoài khác. Lần này chúng tôi sẽ cố gắng lấy một số dữ liệu từ Wikipedia. Tôi đã tìm thấy một gói tên là Wikipedia-API

  1. pip cài đặt Wikipedia-API

  1. nhập wikipediaapi
  2. wiki_wiki = wikipediaapi. Wikipedia['en']
  3. page_py = wiki_wiki. page['Python[ngôn ngữ lập trình]']
  4. print["Trang - Tiêu đề. %s" % page_py. Tiêu đề]
  5. # Trang - Tiêu đề. Python [ngôn ngữ lập trình]
  6. print["Trang - Tóm tắt. %s" % page_py. tóm tắt[0. 60]]
  7. # Trang - Tóm tắt. Python là một chương trình mục đích chung, cấp cao, được phiên dịch

Đây là phần giới thiệu ngắn gọn về cách chúng ta có thể sử dụng các gói bên ngoài trong các ứng dụng Python của mình. Tôi sẽ khám phá thêm về điều này trong khi xây dựng một số dự án thú vị trong những ngày tới

Đó là tất cả cho ngày hôm nay. Ngày mai sẽ khám phá một khái niệm quan trọng - xử lý các hoạt động I/O của tệp trong Python

Các gói bên ngoài trong Python là gì?

Các mô-đun bên ngoài trong Python rất quan trọng vì chúng cho phép các nhà phát triển chia nhỏ các chương trình lớn thành các tệp nhỏ có thể quản lý . Hơn nữa, các mô-đun cũng cho phép các nhà phát triển sử dụng lại mã. Khi một tệp Python đã được nhập dưới dạng mô-đun vào một tệp khác, nó cho phép chúng tôi truy cập vào các lớp và chức năng của nó.

Các mô-đun bên ngoài là gì?

Mô-đun bên ngoài được viết dưới dạng tệp nguồn riêng biệt chứa ít nhất một khai báo nhập hoặc xuất . Ngoài ra, các mô-đun bên ngoài có thể được khai báo bằng cách sử dụng AmbientModuleDeclarations trong mô-đun chung chỉ định trực tiếp tên mô-đun bên ngoài dưới dạng chuỗi ký tự.

Các loại gói trong Python là gì?

10 gói Python hàng đầu năm 2021 .
NumPy
gấu trúc. Nếu bạn làm việc với dữ liệu dạng bảng, chuỗi thời gian hoặc ma trận, pandas là gói Python dành cho bạn. .
Matplotlib. Matplotlib là thư viện khám phá và trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất. .
sinh ra biển. .
scikit-học. .
yêu cầu
urllib3. .

NumPy có phải là thư viện bên ngoài không?

Numpy thư viện bên ngoài - Phân tích và trực quan hóa dữ liệu Python.

Chủ Đề