Как изучать объекты и библиотеки в Python без Интернета
В Python имеются простые способы погружения в неизвестные свойства объекта или возможности библиотеки, которые работают и без Интернета, а в некоторых случаях эффективнее его.
Допустим, вы ищете способ подсчета логарифма в NumPy, но не знаете точное название инструмента. Воспользуйтесь встроенной функцией dir, которая отображает список методов и свойств объекта (включая модули), переданного ей в качестве параметра. Соответственно, можно вывести перечень, имеющий в названии строку ‘log‘:
import numpy as np [it for it in dir(np) if 'log' in it]
Далее можно посмотреть описание функции, поместив после ее названия символ вопроса:
np.log2?
Помимо поиска некой функции в модуле типичной является ситуация с поиском нужного свойства экземпляра класса. Иногда для этого набирают точку и ждут выпадающее меню со списком. Однако проще воспользоваться все той же функцией dir.
Так на днях я работал с объектом DatetimeIndex и, догадываясь, что его можно просто преобразовать в серию, нашел нужный метод:
days = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-01-11', freq='D') type(days)
[it for it in dir(days) if 'ser' in it]
Последний именно тот, который и был нужен.
Также для характеристики свойств объекта полезен служебный словарь __dict__, в котором хранятся атрибуты и их значения. Исследуем с его помощью переменную days:
days.__dict__
Таким образом, не забывайте использовать функцию dir и атрибут __dict__ и вы непременно ускорите процесс исследования объектов.
Модули в Python для начинающих
Библиотеки или модули нужны для того, чтобы расширить возможности Python и упростить написание программ. Модуль math , например, помогает при работе с числами, а модуль datetime нужен для работы с датой и временем.
Описание модулей, входящих в стандартную библиотеку Python, есть на официальном сайте .
Увидев богатый набор модулей, начинающий программист скорее всего испугается такого количества информации для запоминания. Однако, в этом нет надобности. К использованию модулей необходимо прибегать по необходимости.
Например, если вы работаете с какими-то сложными математическими вычислениями, вы подключаете модуль со встроенной поддержкой требуемых операций. И, соответственно, у вас отпадет необходимость придумывать то, что было уже до вас придумано.
Сторонние модули могут быть написаны не только на языке Python, но и также на C и C++, а это дает существенный прирост в скорости работы таких модулей.
Попробуем импортировать, то есть сделать доступным для использования, математический модуль в нашу программу. Сам импорт осуществляется с помощью команды import и названия импортируемого модуля.
import mathТеперь можно полноценно пользоваться всеми функциями этого модуля. Для этого необходимо написать название этого модуля, точку и название нужной функции из модуля.
Например, выводим на экран значение числа π:
import mathprint (math.pi)или косинус единицы
import mathprint (math.cos(1)) Давайте рассмотрим примеры использования модулей стандартной библиотеки. Например, подключим модуль для работы с временем и сразу же еще один, для генерации случайных чисел:
import time, random while True: print(random.randint(1, 100)) time.sleep(1)Эта программа будет выводить случайное целое число от 1 до 100 с паузой в одну секунду.
Хотите выучить Python на практике?
Как правильно учить библиотеки в Python?
Просмотрел сейчас документацию Python — там порядка 40 библиотек на выбор дается. Так вот, как лучше все это дело выучить, и нужно ли его учить.
1) Смотреть бибиотеки — тыкаться в них и разбираться.
2) Либо просто ознакомиться с тем, что есть — а уже при необходимости делать реальные задачи на пару с документацией
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 3244 просмотра
Комментировать
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 4
«Магические» числа для Питона (верс.3.5) — это 33, 13, 68, 37, 44, 2, 11(два раза), 17. Это есть — 33 ключ. слова
языка, 13 встроенных типов, 68 билт-иновских функций, 37 разделов в лайбрари референс (написано —держать под подушкой) , 44 — методов эстээр (без спецметодов), 2 метода у тюплов, по 11 у списков и словарей и 17 у множеств. В Пит3.7 чуть поменяется но не важно пока. Такой подход (через выучивание этих внутренностей) хорош для тех, кто уже что-то знает и Питон идет как второй язык (есть с чем сравнивать).
Постепенно делаете приоритетность в 37 разделах, (какие группы модулей за какими номерами стоЯт) понятно, опираясь на модель данных и дальше уже по ним.
Для примера, например, сначала получите эти числа программно, (типа как у keyword.kwlist)
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 2 Комментировать
Антон Коновалов @akonovalov
Программист на компьютере
«Учить» библиотеки не нужно. Просто более-менее внимательно ознакомьтесь чтобы иметь в виду, какие возможности они предоставляют, чтобы не изобретать собственные «велосипеды».
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 1 Комментировать
Если не хочешь быть первым — не вставай в очередь!
Библиотеки создаются изначально не для того, что бы их изучать, а для того, что бы решать вполне конкретные задачи. И соотв. библиотека подбирается под задачу, а не задача под библиотеку. У Вас есть реальная задача? Можно/пора подбирать для её решения какую-то библиотеку.
Приводя более абстрактный пример, если Вы хотите сварить макароны, которые предварительно нужно купить, то логичнее было бы, сначала сходить в магазин и купить макароны, а уже потом ставить кипятиться воду на плиту, нежели сначала вскипятить воду, а потом уже думать, что с этим кипятком делать.
Возможно есть какой-то резон, ознакомиться с представленным в библиотеке функционалом, в общих чертах, что бы на будущее иметь в виду, что для решения задачи N библиотека уже есть, но слово «учить» тут явно не очень подходит. Единственный случай, который отчасти можно отнести к исключениям, который представился мне за всё время моей практики — это изучение стандартных библиотек С/С++, в виду особенностей самого языка. но, как я уже говорил ранее — это скорее исключение из правил.
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 1 Комментировать
40? В Python библиотек порядка бесконечности.
Из ваших двух вариантов — однозначно второй, ведь второй у вас включает первый но в отличие от первого он еще и ориентирован на задачи, что позволит понять, какую из бесконечного количества библиотек стоит изучать в данный момент
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 1 Комментировать
Ваш ответ на вопрос
Войдите, чтобы написать ответ
- Python
Палиндромы leetcode, в VS все правильно, на сайте другой ответ, что делать?
- 1 подписчик
- 3 часа назад
- 58 просмотров
Язык Python
Стандартная библиотека python очень обширна. В ней есть инструменты для работы с файловой системой, сервисами операционной системы, поддержка многопоточности, инструменты для работы с сетью и многие другое. В этом разделе мы рассмотрим несколько стандартных модулей python.
Работа с операционной системой
Модуль sys
Модуль sys обеспечивает доступ к параметрам и функциям операционной системы.
Список sys.argv хранит имя запущенного скрипта и аргументы командной строки, переданные при его запуске:
# test.py import sys for idx, item in enumerate(sys.argv): print(f'Arg idx>: item:8> type(item)>')
user@host:~$ python test.py arg1 arg2 345 Arg 0: test.py 'str'> Arg 1: arg1 'str'> Arg 2: arg2 'str'> Arg 3: 345 'str'>
Переменная sys.executable позволяет узнать какой именно интерпретатор python используется:
print(sys.executable) # /home/vitaly/miniconda3/envs/tf2/bin/python
Функция sys.exit позволяет завершить выполнение программы. Эта функция принимает один аргумент — код выхода, который по умолчанию равен нулю. Большинство систем будет считать код 0 признаком успешного завершения программы, а любое другое число от 1 до 127 будет считать признаком ненормального завершения. Если передан объект другого типа, то он будет выведен в стандартный поток вывода, а код выхода будет равен 1. Функция sys.exit всегда генерирует исключение SystemExit, поэтому не стоит рассматривать ее как стандартный способ завершения программы. Используйте ее только в подходящих случаях, которые чаще всего связаны с невозможностью продолжения работы программы.
Переменная sys.path обеспечивает доступ к переменной окружения PYTHONPATH . Эта переменная содержит список путей, в которых выполняется поиск модулей. Если необходимый модуль расположен в директории, которая не входит в PYTHONPATH , то перед подключением этого модуля необходимо добавить эту директорию в переменную sys.path :
# 'path/to/my/facorite/module/dir/mymodule.py' sys.path.append('path/to/my/facorite/module/dir') import mymodule
Можно указывать абсолютный или относительный путь. Модуль sys имеет еще много инструментов, которые описаны в документации.
Модуль os
Модуль os предоставляет инструменты для работы с операционной системой и файловой системой.
Функции os.getenv и os.putenv позволяют получать и изменять значения переменных окружения. Функция os.system позволяет выполнять консольные команды, запуская при этом дочерний процесс. Рассмотрим следующий скрипт:
# test.py import os import sys print(f' HOME: os.getenv("HOME")>') os.putenv('NEWENV', 'value') print(f'NEWENV: os.getenv("NEWENV")>') if os.getenv('NEWENV') is not None: sys.exit(0) os.system('python test.py')
При работе скрипта можно получить вывод, подобный такому:
HOME: /home/vitaly NEWENV: None HOME: /home/vitaly NEWENV: value
Разберемся с тем что произошло. Переменная окружения HOME содержит путь к домашней директории пользователя. Мы получили значение этой переменной с помощью os.genenv (в данном случае /home/vitaly ) и вывели его в консоль. Затем, c помощью sys.putenv , мы задали значение value новой переменной окружения NEWENV и сразу прочитали его. Функция os.getenv вернула None , поскольку функция sys.putenv оказывает влияние только на окружение дочерних процессов. Чтобы это проверить, мы снова запустили интерпретатор python с нашим скриптом test.py , используя os.system . В дочернем процессе снова были выведены переменные окружения HOME и NEWENV . В дочернем процессе переменная NEWENV определена, поэтому сработало условие для выхода из программы с помощью sys.exit(0) .
Функция os.listdir возвращает список названий объектов, лежащий в заданной директории.
Модуль os.path
Модуль os.path содержит полезные инструменты для работы с путями файловой системы. Функция os.path.exists проверяет указывает ли путь на существующий объект в файловой системе. Функция os.path.isfile имеет схожий смысл, но возвращает True только в том случае, если объект является обычным файлом (не директория и не ссылка):
os.path.exists('/home/vitaly') # True os.path.exists('/home/david') # False os.path.isfile('/home/vitaly') # False
Функции os.path.join , os.path.split и os.path.splitext выполняют часто встречающиеся манипуляции со строками путей:
path = os.path.join('/home', 'vitaly', 'test.py') # /home/vitaly/test.py head, tail = os.path.split(path) # ['/home/vitaly', 'test.py'] root, ext = os.path.splitext(path) # ['/home/vitaly/test', '.py']
Модуль shutil
Модуль shutil предоставляет высокоуровневые инструменты для операций с файлами. Вот несколько примеров:
# копирование файла в директорию shutil.copy('filename', 'path/to/dir') # копирование файла в файл с другим именем shutil.copyfile('filename1', 'filename2') # рекурсивное копирование директории dir1 в директорию dir2 shutil.copytree('path/to/dir1', 'path/to/dir2') # рекурсивное удаление содержимого директории dir shutil.rmtree('path/to/dir') # рекурсивное перемещение файла или директории shutil.move(src, dst)
Модуль glob
Модуль glob позволяет выполнять поиск объектов в файловой системе, имена которых удовлетворяют заданному паттерну:
# список текстовых файлов в текущей директории text_files = glob.glob('./*.txt') # рекурсивный поиск файлов с расширением .py, # начиная с текущей директории text_files_all = glob.glob('./**/*.py', recursive=True)
Работа со строками
Модуль string
Модуль string содержит различные инструменты для работы со строками, многие из которых дублируют возможности стандартного типа str . Модуль string содержит набор констант, которые часто оказываются полезны:
string.ascii_lowercase # 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' string.ascii_uppercase # 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' string.ascii_letters # 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' string.digits # '0123456789' string.punctuation # !"#$%&'()*+,-./:;?@[\]^_`<|>~
Модуль re
Модуль re содержит инструменты для работы с регулярными выражениями. Обсуждение регулярных выражений выходит за рамки этого курса. Мы рекомендуем читателю самостоятельно изучить базовые приемы работы с регулярными выражениями.
Вычисления с произвольной точностью
Модуль decimal
Модуль decimal позволяет выполнять арифметические операции с плавающей точной с фиксированной точностью:
from decimal import * getcontext().prec = 6 Decimal(1) / Decimal(7) # Decimal('0.142857') getcontext().prec = 28 Decimal(1) / Decimal(7) # Decimal('0.1428571428571428571428571429')
Объекты Decimal представлены в памяти точно. Это значит, что числа Decimal можно сравнивать с помощью операторов == и != , не опасаясь погрешности из-за округления двоичного представления (как это происходит в случае с типом float ).
В модуле decimal доступны некоторые математические функции:
getcontext().prec = 28 Decimal(2).sqrt() # Decimal('1.414213562373095048801688724') Decimal(1).exp() # Decimal('2.718281828459045235360287471') Decimal('10').ln() # Decimal('2.302585092994045684017991455') Decimal('10').log10() # Decimal('1')
Модуль fractions
Тип Fraction из модуля fractions описывает рациональные числа — числа, которые можно представить в виде обыкновенной дроби:
from fractions import Fraction from math import pi, cos Fraction(16, -10) # Fraction(-8, 5) Fraction('3.1415926535897932').limit_denominator(1000) # Fraction(355, 113) Fraction(cos(pi/3)) # Fraction(4503599627370497, 9007199254740992)
В последнем примере мы воспользовались модулем math , который мы не будем обсуждать, поскольку его возможности перекрываются модулем numpy . Модуль numpy будет рассмотрен в следующих частях.
Продвинутые структуры данных и эффективное итерирование
Модуль queue
Модуль queue содержит реализацию нескольких структур данных, среди которых FIFO-очередь queue.Queue и очередь с приоритетом queue.PriorityQueue . Очередь с приоритетом возвращает не первый добавленный элемент, а наименьший:
from queue import Queue, PriorityQueue arr = [3, 6, 1, 9, 4, 7, 2, 5, 8, 1] q = Queue() for i in arr: q.put_nowait(i) while not q.empty(): print(q.get_nowait(), end=' ') # 3 6 1 9 4 7 2 5 8 1 pq = PriorityQueue() for i in arr: pq.put_nowait(i) while not pq.empty(): print(pq.get_nowait(), end=' ') # 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Типы модуля queue созданы для работы в многопоточной среде исполнения. С особенностями многопоточной работы, которые мы не будем обсуждать, связано использование методов get_nowait и put_nowait вместо get и put .
Модуль collections
Модуль collections расширяет набор стандартных контейнеров python. Рассмотрим три типа данных из этого модуля.
Функция namedtuple() позволяет создавать типы данных с именованными полями:
from collections import namedtuple Vector = namedtuple('Vector', ['x', 'y', 'z']) v1 = Vector(1., 0.5, 0.6) v1.x # 1. v1.y # 0.5 v1.z # 0.6
Тип deque реализует контейнер двусторонняя очередь, или дек. Это последовательный контейнер, который позволяет эффективно добавлять и удалять элементы в начало и в конец:
from collections import deque deq = deque([1, 3, 5]) deq.append('a') # [1, 3, 5, 'a'] deq.appendleft(False) # [False, 1, 3, 5, 'a'] a = deq.pop() # a = 'a', deq = ['False', 1, 3, 5] b = deq.popleft() # b = False, deq = [1, 3, 5]
Тип Counter является подклассом типа dict и позволяет удобно подсчитывать количество вхождений элементов в контейнере, например:
from collections import Counter the_longest_word_in_english\ = 'pneumonoultramicroscopicsilicovolcanoconiosis' cnt = Counter(the_longest_word_in_english) for key, val in cnt.items(): print(f'key>: val>', end=', ') # p: 2, n: 4, e: 1, u: 2, m: 2, o: 9, l: 3, t: 1, r: 2, a: 2, i: 6, c: 6, s: 4, v: 1 cnt.most_common(1) # [('o', 9)]
Модуль itertools
Модуль itertools содержит множество инструментов для эффективного итерирования по элементам контейнеров. Эффективное в данном случае означает, что необходимое следующее значение генерируется на лету, без хранения всех значений, количество которых может быть очень большое. Рассмотрим несколько инструментов из этого модуля:
import itertools arr = list(range(5)) # arr = [0, 1, 2, 3, 4] for item in itertools.accumulate(arr): print(item, end=' ') # 0 1 3 6 10 for perm in itertools.permutations(arr): print(''.join(map(str, perm)), end=' ') # 01234 01243 01324 01342 01423 01432 . for comb in itertools.combinations(arr, 3): print(''.join(map(str, comb)), end=' ') # 012 013 014 023 024 034 123 124 134 234
Время и дата с модулем datetime
Модуль datetime позволяет полноценно работать с объектами даты и времени:
from datetime import date, timedelta d1 = date.fromisoformat('2019-12-04') d2 = date(2002, 12, 31) d1 d2 # False delta = d1 - d2 delta.days # 6182 type(delta) # delta2 = timedelta(days=15) d3 = d1 + delta2 # 2019-12-19 d3.weekday() # 3 (Среда) d4 = date.today() # 2020-07-15
import time from datetime import datetime dt1 = datetime.fromtimestamp(time.time()) # 2020-07-15 21:47:09.036145 dt2 = datetime.fromisoformat('2020-07-15 21:47:09.036145') dt2.timestamp() # 1594824429.036145 (секунд прошло с 1970-01-01)
Резюме
В этом разделе мы выполнили краткий обзор возможностей некоторых стандартных модулей языка python. На этаме планирования нового проекта на python разумно изучить возможности существующих модулей (не только стандартных). Большое сообщество разработчиков и разнообразие доступных модулей являются сильными сторонами python.
Источники
- docs.python.org/3/library/
- PEP 206. Batteries Included Philosophy
- Введение
- Настройка рабочей среды
- Язык C++
- Язык Python
- Основы синтаксиса языка python
- Строки
- Стандартные модули python, часть I
- ООП в python
- Стандартные модули II
- Итераторы и генераторы
- Вычисления с библиотекой numpy
- Визуализация данных с matplotlib