Что такое библиотека в python

Python: Стандартная библиотека

Python поставляется с набором полезных функций, которые составляют стандартную библиотеку. Обычно в нее входят тысячи функций, которые невозможно запомнить. Поэтому программист должен знать, где найти документацию по этим функциям, а также представлять результат, который хочет получить. По этим причинам программировать без интернета сложно.

Новички часто не понимают, как и где узнавать про функции, которые нужно использовать. При этом нет способа, который поможет решить эту проблему. По мере работы разработчики становятся опытнее, пополняют свой багаж знаний и практик. Постепенно они знакомятся с более интересными функциями, которые решают их задачи по-другому.

Вот советы, которые помогут повысить уровень профессионализма:

Всегда отслеживайте, с каким типом данных вы работаете. Так вы найдете необходимую функцию в соответствующем разделе документации. Например, для работы со строками нужно изучать строковые функции
Периодически открывайте раздел со стандартными функциями по вашей тематике, изучайте сигнатуры и способы использования.
Чаще читайте чужой код на GitHub. Особенное внимание обращайте на код библиотек, которые используете

Если следовать этим советам и внимательно относиться к деталям, то уже скоро вы заметите, как развиваетесь и растете как профессионал.

Задание

Функция type() позволяет определить тип передаваемого аргумента. Название типа возвращается в виде строки. Например, вызов type(10) вернёт строку (int, это сокращение от integer — целое число).

print(type('wow')) #

Выведите на экран тип значения переменной motto .

Упражнение не проходит проверку — что делать? ��

Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:

Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.

В моей среде код работает, а здесь нет ��

Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.

Мой код отличается от решения учителя ��

Это нормально ��, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.

В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.

Прочитал урок — ничего не понятно ��

Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.

Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.

Полезное

Справочник функций Python
Как искать техническую информацию

Определения

Стандартная библиотека — набор полезных функций, входящий в комплект поставки языка программирования.

Библиотеки

Для этого есть два ключевых слова — from и import. import нужен чтобы просто импортировать библиотеку, а from нужен чтобы импортировать что-то конкретное.

import math # Импортирование библиотеки math from random import randint # Импортирование из библиотеки random модуль randint

Чтобы пользоваться, надо написать слово(), или же слово1.слово2()

Как создать библиотеку? [ ]

Здесь написано лишь про то как создать библиотеку. Если вы хотите узнать больше о классах и о самом ООП, то перейдите в статью о классах.

Для этого надо создать файл и написать там один или более классов. Можно также вставить лишь одну функцию, а можно просто переменную сделать там. Пример кода

# Предположим, что файл называется zoo.py # Переменные в классах называются полями. Функции в классах - модули. class Animals: dog = None snake = None elephant = None lion = None # self в модулях обязателен! def __init__(self, dog, snake, elephant, lion): # Благодаря __init__ можно просто написать Animals(значения) self.status(dog, snake, elephant, lion) self.get_data() def status(self, dog, snake, elephant, lion): # Ввод данных в поля self.dog = dog self.snake = snake self.elephant = elephant self.lion = lion def get_data(self): # Отправка сообщения. Необязательно, но можно print('Статус животных в зоопарке:', 'Собака - ' + str(self.dog), 'Змея - ' + str(self.snake), 'Слон - ' + str(self.elephant), 'Лев - ' + str(self.lion), sep='\n') # Дальше только для второго примера идёт some_variable_Animals = 'Некоторая переменная в Animals' def summa(a,b,c): return print(a + b + c) some_variable = 'Это текст в переменной some_variable. Она находится в файле mymodule.py. Вообще, переменным здесь не совсем место, но они могут быть здесь :/'

# Переходим к другому файлу (название неважно) from zoo import * # import * означает что импортируется всё из файла zoo. Без этого надо было бы писать ". import Animals", ". import summa" и т.д. Animals('Есть',True,'1','Нет') # print(some_variable_Animals) - При попытке вывести это выйдет ошибка summa(1, 5, 7) print(some_variable) # Если вы всё правильно написали, то выведится это: # Статус животных в зоопарке: # Собака - Есть # Змея - True # Слон - 1 # Лев - Нет # 13 # Это текст в переменной some_variable. Она находится в файле mymodule.py. Вообще, переменным здесь не совсем место, но они могут быть здесь :/

Установка библиотек из pip [ ]

Для установки библиотеки нужно написать в консоль такую команду:

pip install модуля>

Для вывода всех установленных библиотек

6 основных библиотек для программирования на Python

Python (питон) — это высокоуровневый язык программирования общего назначения, который стал одним из ведущих и популярнейших в сообществе программистов. По своим возможностям он классифицируется от разработки упрощенных приложений до проведения сложных математических вычислений с одинаковым уровнем сложности.

Являясь одним из ведущих языков программирования, он имеет много фреймворков (платформ для построения приложений) и библиотек, которыми можно воспользоваться. Библиотека языка программирования — это просто набор модулей и функций, которые облегчают некоторые специфические операции с использованием этого языка программирования.

Итак, вот 6 основных библиотек для программирования на Python, о которых должен знать каждый разработчик на Python:

• Keras

Тип – нейросетевая библиотека.

Начальная версия – март 2015.

Keras – открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Нацелена на оперативную работу с сетями глубокого обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой.

В дополнение к предоставлению более простого механизма для выражения нейронных сетей, Keras также предлагает некоторые из лучших функций для компиляции моделей, обработки наборов данных и визуализации графиков. На бэкэнде (сервере) Keras использует либо Theano, либо TensorFlow.

В связи с тем, что Keras создает вычислительный граф с помощью серверной инфраструктуры, а затем использует его для выполнения операций, он работает медленнее, чем другие библиотеки машинного обучения. Тем не менее, все модели в Keras являются портативными.

Легко отлаживать и исследовать, так как она полностью написана на Python.
Содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как функции активации, уровни, цели и оптимизаторы.
Невероятная выразительность и гибкость делают его идеальным для инновационных исследований.
Предлагает несколько предварительно обработанных наборов данных и предварительно обученных моделей, таких как Inception, MNIST, ResNet, SqueezeNet и VGG.
Обеспечивает поддержку почти всех моделей нейронных сетей, включая свёрточную, встраиваемую, полностью подключенную, объединяющую в пул и рекуррентную. Более того, эти модели можно комбинировать для разработки еще более сложных моделей.
Работает как на CPU (центральном процессоре), так и на GPU (ядре процессора)

Уже используется Netflix, Square, Uber и Yelp.
Для исследования глубокого обучения. Принят исследователями в ЦЕРН и НАСА.
Популярный среди стартапов, разрабатывающих продукты, основанные на глубоком обучении.

• NumPy

Тип – техническая вычислительная библиотека.

Начальная версия – 1995 (как Numeric).

NumPy был создан Трэвисом Олифантом в 2005 году путем включения функций конкурирующей библиотеки Numarray в библиотеку Numeric и применения обширных модификаций. В бесплатной библиотеке с открытым исходным кодом есть несколько соавторов со всего мира.

Одна из самых популярных библиотек машинного обучения в Python, TensorFlow и несколько других библиотек используют библиотеку NumPy Python внутри себя для выполнения нескольких операций над тензорами.

Активная поддержка сообщества
Полностью бесплатный и открытый исходный код
Сложные матричные операции, такие как матричное умножение
Интерактивный и супер простой в использовании
Облегчает сложные математические реализации
Легко кодировать с удобочитаемыми концепциями

Для выполнения сложных математических вычислений
Для представления изображений, звуковых волн и других форм двоичных необработанных потоков в виде массива действительных чисел в N-мерном
Для проектов машинного обучения

• Pillow

Тип – Библиотека обработки изображений

Начальная версия – 1995 (Как Python Imaging Library или PIL)

2011 (Как Pillow)

Pillow — это библиотека Python, которая почти так же стара, как и язык программирования, для которого она была разработана. На самом деле, Pillow — это форк для PIL (Python Imaging Library). Свободно используемая библиотека Python необходима для открытия, манипулирования и сохранения разнообразных файлов изображений.

Pillow была принята в качестве замены оригинального PIL в нескольких дистрибутивах Linux, в частности, Debian и Ubuntu. Тем не менее, он также доступен для MacOS и Windows.

Добавляет текст к изображениям
Улучшение и фильтрация изображения, включая размытие, регулировку яркости, контур и резкость
Маскировка и прозрачность
Пиксельные манипуляции
Обеспечивает поддержку множества форматов файлов изображений, включая BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM и TIFF. Обеспечивает поддержку для создания новых декодеров файлов с целью расширения библиотеки доступных форматов файлов.

Для обработки изображений

• PYGLET

Тип — Библиотека разработки игр

Начальная версия – апрель 2015

Библиотека многоплатформенного кадрирования и мультимедии для Python, PYGLET — это популярное имя для разработки игр с использованием Python. В дополнение к играм, библиотека разработана для создания визуально насыщенных приложений.

В дополнение к поддержке кадрирования, PYGLET обеспечивает поддержку загрузки изображений и видео, воспроизведения звуков и музыки, графики OpenGL и обработки событий пользовательского интерфейса.

Использование нескольких окон и рабочих столов с несколькими мониторами
Загрузка изображений, звука и видео практически во всех форматах
Нет внешних зависимостей и требований к установке
Предоставляется в соответствии с лицензией BSD с открытым исходным кодом, поэтому может свободно использоваться как в личных, так и в коммерческих целях
Обеспечивает поддержку как Python 2, так и Python 3

Для разработки визуально насыщенных приложений
Для разработки игр

• Requests

Тип – Библиотека HTTP

Начальная версия – февраль 2011

Requests — HTTP библиотека Python, направлена на то, чтобы сделать запросы HTTP проще и удобнее. Разработанный Кеннетом Рейтцем и несколькими другими участниками, Requests позволяет отправлять запросы HTTP/1.1 без вмешательства человека.

От Nike и Spotify до Amazon и Microsoft десятки крупных организаций используют запросы внутренне, чтобы лучше справляться с HTTP. Написанная полностью на Python, Requests доступна в виде бесплатной библиотеки с открытым исходным кодом под лицензией Apache2.

Автоматическое декодирование контента
Базовая/дайджест-аутентификация
Проверка SSL в браузерном стиле
Частичные запросы и время ожидания соединения
Обеспечивает поддержку прокси-серверов .netrc и HTTP (S)
Сеансы с сохранением cookie
Ответное тело Unicode

Позволяет отправлять запросы HTTP/1.1 с использованием Python и добавлять контенты, такие как заголовки, данные форм и многокомпонентные файлы
Для автоматического добавления строк запроса в URL
Для автоматического кодирования данных POST

• TensorFlow

Тип – Библиотека машинного обучения

Начальная версия – ноябрь 2015

TensorFlow — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для решения ряда задач, связанных с потоком данных и дифференцируемым программированием. Тем не менее, символическая математическая библиотека TensorFlow является одной из наиболее широко используемых библиотек машинного обучения Python.

Разработанный Google Brain для внутреннего использования, библиотека используется для коммерческих и исследовательских целей.

Тензорными являются N-мерные матрицы, которые представляют данные. Библиотека TensorFlow позволяет писать новые алгоритмы, включающие большое количество тензорных операций.

Поскольку нейронные сети могут быть выражены в виде вычислительных графов, они могут быть легко реализованы с использованием библиотеки TensorFlow в виде последовательности операций над тензорами.

Позволяет визуализировать каждую часть графа
Полностью бесплатный и открытый исходный код
Легко обучается на CPU (центральный процессор) и GPU (ядро процессора) для распределенных вычислений
Огромная поддержка сообщества
Обеспечивает гибкость в своей работоспособности. Части, которые требуются больше всего, могут быть сделаны автономными
Поддерживает обучение нескольких нейронных сетей и нескольких графических процессоров для создания эффективных моделей в крупных системах
Использует методы, подобные XLA, для ускорения операций линейной алгебры

Для проектов машинного обучения
Для проектов нейронных сетей
В автоматизированном программном обеспечении для создания титров, таких как DeepDream
Машинное обучение в продуктах Google, таких как Google Photos и Google Voice Search

Изучайте Python сейчас и да прибудет с вами сила!

python
programming languages
progress
программирование

19 полезных библиотек для Python

19 полезных библиотек для Python главное изображение

Библиотеки — это готовые модули кода, которые используют разработчики, чтобы не писать один и тот же код несколько раз. В этой статье делимся подборкой самых полезных библиотек Python, рассказываем, как их установить, а также коротко описываем возможности.

К началу 2023 года Python остается одним из самых популярных языков программирования. Кроме простоты и легкости синтаксиса, он также отличается множеством подключаемых библиотек. В Python их более 137000, и практически каждый день это число растет.

Стандартные библиотеки Python

Стандартные библиотеки Python — это модули кода, которые доступны разработчикам без дополнительной установки

Например, библиотека math в Python дает возможность выполнять самые разные математические функции: находить целое от вещественного числа (math.trunc(x)) , вычислять логарифмы (math.log(x[, base])) или значение числа �� (math.pi) . А библиотека os Python необходима для работы с файловой системой компьютера и операционной системой.

Другие стандартные библиотеки — random и datetime . Первая дает инструменты для работы со случайными числами, а вторая незаменима для программ, которые оперируют временем и датами.

Стандартные библиотеки Python не требуют отдельного подключения. Чтобы использовать их функционал, достаточно просто в начале программы написать import и название библиотеки.

import math

Как подключить библиотеку Python

Большинство других библиотек Python требуют отдельного подключения. Но сделать это не сложно. При использовании современной версии Python 2.7.9 и выше или 3.4 и выше необходимый для подключения библиотек инструмент — система управления библиотеками PIP – устанавливается автоматически. Поэтому, чтобы установить библиотеку, вам достаточно сделать всего три шага:

Войдите в командную строку.
- На Mac OS нажмите клавиши Command + Space , введите в появившемся окне слово Terminal и нажмите Enter /
- На Windows нажмите клавиши Win + R , введите в появившемся окне cmd и нажмите Enter .
Чтобы проверить, установлен ли у вас PIP , а заодно обновить его до последней версии, введите в командную строку следующие команды и нажмите Enter :
- Для Mac OS: pip install –U pip
- Для Windows: python -m pip install -U pip
Теперь просто введите pip install и название библиотеки. Например, pip install pandas или pip install theano , а затем нажмите Enter . Файлы библиотеки автоматически загрузятся на компьютер, и она установится.

Узнать, какие библиотеки Python подойдут под ваши задачи, можно из этой статьи и с помощью агрегатора библиотек — pypi.org.

Разберем несколько библиотек для решения задач из разных сфер — веб-разработки, Data Science, дата-аналитики, визуализации данных и создания Telegram-ботов. Под описанием каждой библиотеки приведем код для установки.

Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.

Библиотеки Python для веб-разработки

Среди веб-разработчиков на Python чаще работают бэкендеры — возможно, вы слышали про популярные у них фреймворки Django и Tornado. Еще на этом языке делают парсеры — программы для сбора данных с разных страниц в интернете.

HTTPX

HTTPX — одна из главных библиотек для бэкенд-разработчиков. В отличие от другой популярной библиотеки — Requests , HTTPX позволяет работать не только с синхронными, но и с асинхронными HTTP-запросами. Эта библиотека также поддерживает современную версию протокола — HTTP2 и довольно проста в использовании.

Код для установки:

pip install httpx

Celery

Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.

pip install celery

Scrapy

Scrapy – это библиотека, с которой удобно собирать данные для вашего приложения. Ее используют для написания поисковых роботов (веб-краулеров) и других алгоритмов для сбора данных. Она поддерживает асинхронность и поэтому позволяет быстро и эффективно решать самые разные задачи: от загрузки веб-страниц до их обработки и сохранения в различных форматах.

pip install scrapy

Dash

Dash — это библиотека Python для работы над веб-приложениями. Ее отличает доступный инструментарий для создания графических интерфейсов (GUI), через которые пользователь может работать с данными. А еще в ней удобно делать приложения с интерактивными диаграммами, графиками, дашбордами.

pip install dash

Изучите Django и начните работать с базами данных с помощью ORM Чтобы создавать сайты и веб-сервисы на Python, недостаточно знать сам язык. Нужно также понимать протокол HTTP, разбираться в веб-серверах и многом другом. Пройдите трек «Веб-разработка на Django» на Хекслете и найдите еще одно применение вашим навыкам Python-разработки.

Библиотеки Python для Machine Learning

Специалистам по машинному обучению в первую очередь важно обучать различные модели на данных и применять их для классификации, регрессии, кластеризации и решения других задач.

NumPy

NumPy — библиотека, известная не только программистам, работающим с Python. Она позволяет хранить и редактировать данные в n-мерных массивах, что в некоторых случаях намного надежнее обычных списков в Python. В основе NumPy — возможность выполнять очень сложные математические преобразования.

pip install numpy

Pandas

Pandas — это основная библиотека Python для наиболее трудоемких задач в машинном обучении: подготовки и первичного анализа данных. С помощью Pandas удобно фильтровать, объединять и группировать данные, а также строить модели интерпретации любого уровня сложности.

pip install pandas

TensorFlow

TensorFlow — это библиотека популярная у разработчиков нейронных сетей. Она использует тензоры — многомерные массивы, которые дают возможность работать с несколькими сетями одновременно. Также TensorFlow часто используется для распознавания изображений и рукописного текста.

pip install tensorflow

LightGBM

LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.

pip install lightgbm

Читайте также: Как программировать на Python в Windows. Разбираем WSL

Библиотеки Python для форматирования и очистки данных

Среди аналитиков и научных работников на Python востребованы библиотеки для форматирования и очистки данных. Они помогают приводить данные к нужному виду, удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных и так далее. Без таких библиотек работа с данными была бы гораздо сложнее и дольше.

Цифровых данных с каждым днем становится больше, и для упрощения их обработки нужны специальные инструменты. В Python есть множество библиотек, которые помогают приводить данные к нужному виду: удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных.

Dora

Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.

pip install dora

Datacleaner

Datacleaner нужна для автоматической очистки и подготовки данных к анализу. Она позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач. Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.

pip install datacleaner

Tabulate

Tabulate используется для создания таблиц с удобным дизайном. В ней есть множество функций форматирования для удобного вывода словарей, списков, двумерных массивов библиотек NumPy и Pandas . Кроме консоли Tabulate поддерживает выгрузку данных и в различных веб-форматах — от HTML до Markdown Extra.

pip install tabulate

Scrubadub

Scrubadub – это библиотека, особенно полезная для работы с конфиденциальными данными. Она предлагает множество гибких инструментов для удаления из массива данных имен, телефонов, URL-адресов, ID и других важных данных.

pip install scrubadub

Библиотеки Python для визуализации данных

Библиотеки для визуализации данных позволяют создавать разнообразные графики, диаграммы, дашборды и другие изображения, которые помогают представить данные. С помощью таких библиотек можно сделать данные более привлекательными и понятными для аудитории.

Matplotlib

Matplotlib – одна из главных библиотек для визуализации данных на Python. Многие другие библиотеки, например, Cartopy или Seaborn используют для работы с графиками элементы именно этой библиотеки. У Matplotlib есть понятный объектно-ориентированный интерфейс и удобный API для встраивания в другие приложения.

pip install matplotlib

Altair

Altair — это библиотека Python для статистической визуализации. Она носит «декларативный» характер: разработчикам не нужно писать объемный код для визуализации, а достаточно указать на связь с данными. Altair не поддерживает 3D, но особенно полезен для создания составных и комплексных 2D-графиков.

pip install altair

Bokeh

Bokeh – библиотека визуализации данных, оптимизированная под браузеры. Она поддерживает работу с веб-приложениями и JSON-объектами, а также оптимизирована под работу с данными в реальном времени. Особенно часто Bokeh применяют для создания интерактивных визуализаций.

pip install bokeh

Leather

Leather — это совсем новая библиотека визуализации данных для Python. Она наиболее полезна, когда задачу нужно решить как можно быстрее. В отличие от ряда подобных библиотек, Lether способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.

pip install leather

Библиотеки Python для создания Telegram-ботов

Telegram-боты — то, что сделало Python особенно популярным на постсоветском пространстве. Боты используют для разных задач — от записи на публичные лекции до оказания помощи или написания текстовых RPG.

Aiogram

Aiogram – это удобная и полностью асинхронная библиотека для создания ботов. Написанные с ее помощью боты отличаются высокой скоростью работы и способностью оперативно справляться с большим трафиком.

pip install aiogram

Python-telegram-bot

Python-telegram-bot – одна из самых старых библиотек для создания ботов c синхронным режимом работы. Кроме реализации чистого API эта библиотека содержит ряд высокоуровневых классов, упрощающих разработку ботов.

pip install python-telegram-bot

Telebot

Telebot – библиотека, которая в большей степени подойдет начинающим разработчикам. Она проста в использовании, требует меньших объемов кода и способна работать как синхронно, так и асинхронно.

pip install telebot

Итог

Мы рассмотрели 19 библиотек для Python, применяющихся в наиболее популярных областях программирования. Какую выбрать – зависит от ваших задач. Если вы опытный разработчик и не нашли в списке библиотеку, о которой точно должен знать каждый — расскажите о ней в комментариях.