Что такое библиотека в питоне
Полная библиотека Python
[+ Видео] Смущено библиотеками Python, Pip, Pypi, и все остальное? Не больше…
Эта статья о теме, которая гораздо важнее и еще более фундаментальна, чем любой конкретный урок Python: библиотеки.
Зачем использовать библиотеки Python?
Получите свой горячий, свежеваренный кофе и позвольте мне показать вам, что удерживает вас больше всего на что-либо еще в вашей продуктивности кодирования.
Представьте, что вы начинаете свой собственный бизнес. Вам нужно получить доступ к автомобилю или даже нельзя начать продавать свои услуги. Наверняка, ты сам не построишь машину, ты? Почему вы должны нанести колесо – буквально?
Тем не менее, когда дело доходит до кодирования, многие разработчики наносят руль на ежедневной основе. Они снова реализуют основные алгоритмы самостоятельно и снова. Какая трата ресурсов!
В физическом мире, если вы не знаете, как построить бизнес, вы можете пойти в местную библиотеку и посмотреть на него. Точно так же в цифровом мире, если вы не хотите инвестировать часы, реализующие веб-гусенику, вы просто импортируете библиотеку для веб-сканеров.
Все – библиотека в кодировке – даже сам язык программирования. Простое утверждение + 2 – это только высокое представление о низкоуровневой функциональности. В этом случае дополнение действительно только ярлык для нескольких инструкций машинного кода.
Кодирование – это не что иное, как для создания функциональности высокого уровня из низкоуровневых функций.
Что именно есть библиотека Python?
Библиотека Python – это коллекция модулей. Многие библиотеки состоят из десятков модулей. Некоторые библиотеки состоят из одного модуля. Это приводит нас к следующему вопросу.
Что такое модуль?
Вы когда-нибудь поставьте код в файл «yourfile.py» и выполнили этот код через ‘python yourfile.py’? Поздравляю, вы уже создали и выполнили свой собственный модуль!
Давайте сделаем концепцию модулей на 100%. Скажем, вы хотите реализовать свой собственный модуль. Как ты делаешь это? Просто создайте два файла (только в голове): «Main.py», который содержит вашу основную программу и «Module.py», которая содержит ваш минимальный модуль.
Головоломка 1: каков результат выполнения «Python Main.py» в вашей оболочке? (Найдите решение в конце этой статьи.)
(Alert Spoiler: решить головоломку сначала до продолжения чтения.)
Оператор импорта в Python – это просто удобный способ «скопировать и вставлять» содержимое модуля в ваш файл (не делая это). Обратите внимание, что вы должны пропустить суффикс «.py» при импорте модуля. (Не спрашивайте меня, почему.)
Puzzle 2: Каков результат выполнения «Main.py»?
Понятно, что мы не видим результата функции BYE (). Причина в том, что мы определили только, но еще не выполненные BYE ().
Отлично, теперь вы можете импортировать модули из библиотеки модулей), и вы даже можете создавать свои собственные модули и библиотеки! Не слишком потрепанный.
Тем не менее, вы быстро будете раздражены, всегда пишенные название модуля, как в Italian_GreeTings.hi ().
Вот где появляется новая команда: Импортируйте x как y. Замените заполнителю X с вашим (короче) модулем Y.
Puzzle 3: Каков результат выполнения «Main.py»?
Но как мы полностью избавимся от этих префиксов?
Пришло время ввести третью команду (после импорта X, и импортировать X как Y): из X Import Z. Заполнитель X все еще модуль, но Z – это определенная функция в этом модуле. Это позволяет нам делать мелкозернистые импортные функции, которые нам нужны. Это полезно, если у нас есть огромные модули с сотнями функций или если мы хотим лазер-фокусировать наш импорт.
Puzzle 4: Каков результат выполнения Main.py?
Далее вы узнаете о очень важной теме в Python: Pip.
При установке Python самые полезные пакеты уже предустановлены. Эти пакеты образуют «Библиотека Python Standard».
Хотя стандартная библиотека огромен, она содержит только долю всех пакетов Python. Если вы создаете свой собственный пакет Python, он не включен в стандартную библиотеку по умолчанию. Так как же люди могут выиграть от вашей тяжелой работы, создавая свой собственный пакет Python? И, что более важно, как вы можете использовать работу других людей? Ответ – pypi.
Что такое pypi?
PYPI – это аббревиатура для «индекса пакета Python». Это огромная коллекция пакетов Python. Pypi дает вам доступ к более чем 113 000 пакетов Python. Это мощный источник знаний!
Каждый пакет Python содержит множество определений функций. Таким образом, миллионы функций ждут, чтобы быть использованы вами! Если у вас есть какие-либо проблемы, вполне вероятно, что аналогичная проблема уже решается гораздо лучшим разработчиком, который инвестировал дни, если не недели, в разработке эффективного решения.
Так как вы можете получить доступ к этому большому виду? Ответ поставляется с еще одним аббревиатурой: PIP.
Что такое PIP и как его использовать?
PIP – это аббревиатура для фразы «PIP устанавливает пакеты» (да, это рекурсивный). И это именно то, что делает PIP – он устанавливает пакеты для вас. Без PIP Это боль для установки пакетов: вам придется вручную загрузить, распаковать и установить пакет через «Python Setup.py».
Однако с PIP установка новых пакетов так же просто, как работает «PIP Установка» в вашей командной строке. А PIP уже установлен с большинством современных распределений Python. Это уже у вас под рукой.
Поэтому до проведения часов, создавая код Python, чтобы решить проблему, сначала поиск PYPI для соответствующих пакетов Python. Если вы не найдете пакет, поиск еще сложнее. Только если вы до сих пор не нашли пакета, подумайте о том, чтобы вернуться в потрясающее сообщество Python, отправив свой собственный пакет в репозиторий PYPI – это простой запрос Git (см. Кофе-брейк Python “Emails).
Я думаю, что этого достаточно на сегодняшний день (немного длинный) кофе-брейк. Спасибо за ваше время и ваше внимание. Это мой приоритет, чтобы дать вам положительный доход от вашего вложенного времени!
Если вам нравятся головоломки кода, вы будете любить свою книгу «Кофе-брейк Python»: 50 тренировок, чтобы KickStart ваш быстрого понимания кода (ссылки на страницу моей книги в этом блоге). Это единственная книга обучения на основе головоломки на рынке (Crazy, я знаю). Проверьте это!
Вот решения головоломок в этой почте.
Головоломка 1: 2 + 2
Головоломка 2: Ciao Bella!
Головоломка 3: бирку Guten! Ciao Bella!
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.
Стандартная библиотека Python¶
Хотя Справочник по языку Python описывает точный синтаксис и семантику языка Python, в этом справочном руководстве описывается стандартная библиотека, которая распространяется вместе с Python. В нем также описаны некоторые необязательные компоненты, которые обычно включаются в Python дистрибутивы.
Стандартная библиотека Python очень обширна и предлагает широкий спектр возможностей, о чем свидетельствует подробное содержание, приведенное ниже. Библиотека содержит встроенные модули (написанные на языке C), обеспечивающие доступ к таким функциональным возможностям системы, как файловый ввод-вывод, который в противном случае был бы недоступен для Python программистов, а также модули, написанные на языке Python, обеспечивающие стандартные решения многих проблем, возникающих при повседневном программировании. Некоторые из этих модулей специально разработаны для поощрения и повышения переносимости Python программ путем абстракции особенностей платформы в виде нейтрального к платформе API.
Установщики Python для платформы Windows обычно включают всю стандартную библиотеку и часто также включают множество дополнительных компонентов. Для Unix-подобных операционных систем Python обычно предоставляется в виде набора пакетов, поэтому может потребоваться использование пакетных инструментов, поставляемые с операционной системой, для получения некоторых или всех необязательных компонентов.
Помимо стандартной библиотеки, существует растущая коллекция из нескольких тысяч компонентов (от отдельных программ и модулей до пакетов и фреймворков разработки приложений), доступных из Пакетного Индекса Python.
Библиотеки Python: Что это такое и как этим пользоваться?
Вас интересуют библиотеки Python? Для чего подходит библиотека Numpy, Python Django, TensorFlow Python и другие. Всё про библиотеки Python!
Обновлено: September 24, 2021
Стандарты Проверки Фактов BitDegree.org
Чтобы обеспечить высокий уровень точности и актуальности информации, BitDegree.org регулярно проводит аудит и проверку фактов, следуя строгим редакторским правилам. Для соответствия стандартам надёжности, соблюдаются строгие правила добавления ссылок.
Весь контент на BitDegree.org соответствует данным критериям:
1. Только авторитетные источники такие как академические ассоциации или журналы могут быть использованы для целей исследования при создании контента.
2. Реальный контекст каждой освещаемой темы должен быть раскрыт читателю.
3. Если существует конфликт интересов в указываемом исследовании, то читатель должен быть об этом проинформирован.
Свяжитесь с нами, если вы думаете, что контент является устаревшим, неполным или сомнительным.
Когда мы говорим про библиотеку, то представляем себе дымчатый запах старых книг и уютную атмосферу внутри огромного помещения. Если бы библиотеки Python были в реальном мире, то мы бы увидели упорядоченные полки с модулями, которые вы могли бы брать и использовать в вашем коде. Именно поэтому, библиотеки Python принято считать источниками различного полезного функционала. Ведь разработчики чаще всего стараются избегать излишней траты времени на написание собственного кода, когда есть уже написанный и проверенный фрагмент кода из библиотеки.
В данном руководстве мы расскажем про самые популярные Python библиотеки, которые используют программисты для импорта и добавления модулей в свой код. Если вы один из тех, кто любит выполнять работу эффективно, то вы обязательно должны узнать, что именно эти библиотеки могут предложить!
Используя их, вы сможете писать код более эффективно и экономить время для других важных вещей. Однако давайте не будем спешить. Для начала нам стоит узнать, что на самом деле из себя представляет библиотека Python.
Содержание
Важные Концепты Для Обучения
Перед тем как начать разбор различных библиотек Python, давайте рассмотрим некоторые базовые концепты. Например, глубокое обучение (deep learning) — это процесс машинного обучения. Вы же знаете как люди учаться на своих ошибках? Это же применимо для компьютеров. Глубокое обучение нацелено на то, чтобы научить машину учиться на примерах.
Другим интересующим нас термином станет нейронная сеть, которая напоминает человеческий мозг. Каким образом? Что же, нейронные сети являются комбинацией алгоритмов, которые нацелены на подражание способности человека определять различные модели или примеры. Следовательно, эта концепция берёт биологию человека и применяет ее в мире программирования для распознавания изображений и речи (обычно только одного из вариантов).
Самые Полюбившиеся Статьи
Ищете более подробную информацию по какой-либо связанной теме? Мы собрали похожие статьи специально, чтобы вы провели время с пользой. Взгляните!
Курсы Машинного Обучения edX: Что Мы Рекомендуем?
Заинтересованы в прохождении курсов машинного обучения онлайн? Взгляните на лучшие edX курсы машинного обучения, которые вы можете пройти сейчас!
Курсы Рисования Skillshare: Лучшие Уроки Для Демонстрации Вашей Креативности
Станьте удивительным художником, пройдя отобранные вручную курсы рисования Skillshare!
Курсы Фотографии Skillshare: Как Запечатлеть Мир
Какие курсы фотографии Skillshare стоят вашего внимания? Взгляните на лучшие варианты и узнайте больше.
Что Такое Библиотеки Python?
Для начала вы должны понять, что библиотеки Python не очень сильно отличаются от обычных библиотек, где вы можете найти и взять интересующую вас книгу. Они схожи тем, что являются коллекциями источников информации.
Тем не менее, вместо книг, вы получаете модули, которые вы можете применить для вашего процесса программирования. Все профессиональные разработчики пользуются преимуществами модулей. Если существует простой способ сделать что-то, то почему бы не воспользоваться этим?
Как только вы начнёте искать Python библиотеки, то вы будете удивлены обилием огромного количества доступных оригинальных и сторонних модулей. Именно по этой причине, вам может быть сложно выбрать те, которые вам нужны в какой-то определённый момент. Если вы программист, который работает во многих сферах, то выбрать какую-то определённую библиотеку для вас будет той ещё головной болью.
Вы уже должны знать, что Python является очень гибким языком. Это настоящая находка в мире программирования, так как он может быть использованы в сфере науки о данных, веб-разработке и даже машинном обучении. Если вы новичок в программировании, то вы можете попробовать пройти некоторые онлайн-курсы, чтобы понять насколько этот язык полезен.
В общем и целом различные библиотеки Python включают в себя различные модули для определённых областей применения. Должны ли мы начать наше знакомство с TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn и другими популярными библиотеками?
Кстати, если вы испытываете проблемы с поиском работы в качестве программиста на Python, то мы можем порекомендовать вам прочитать немного информации про вопросы собеседования, которые часто задают работодатели. Если вы не сможете ответить на них, то вы вряд-ли будете подходить для этой работы. Кроме того, один из этих вопросов собеседования касается библиотеки Python. Поэтому можете прочитать данное руководство, а уже потом вернуться к этой части.
API и Python: Лучшие Библиотеки
Flask
Django
Falcon
AI и Python: Полезные Библиотеки
IT индустрия ускоряет разработку интеллектуальных машин, способных демонстрировать поведение, подобное человеческому, в особенности, когда дело доходит до обучения. Эта симуляция человеческого интеллекта основана на разнообразных библиотеках Python, специально разработанных для развития этой отрасли информатики. Если вы хотите, чтобы машина думала, училась и была способна решать проблемы, вы должны запомнить библиотеки, которые могут помочь вам совершить очередной прорыв:
TensorFlow
PyTorch
Theano
Keras
Scikit-learn
Раунд Первый: PyTorch vs TensorFlow
Жаркое соперничество за превосходство между этими двумя библиотеками продолжается уже в течение некоторого времени. Однако никто не может отрицать тот факт, что это лучшие библиотеки Python в своей сфере. И PyTorch, и TensorFlow созданы для предоставления модулей машинного обучения, глубокого обучения и управления нейронными сетями.
Поскольку обе эти структуры работают в одинаковых областях, понятно, что между ними существует здоровая конкуренция. Давайте рассмотрим их основные различия, преимущества и попытаемся урегулировать этот спор.
Знаменитые Создатели: Facebook и Google
Эти две библиотеки создали два гиганта в сфере IT. PyTorch является творением Facebook и основан на Torch. Тогда что насчёт TensorFlow? Эта библиотека была создана Google. Она основана на Theano. Другими словами, обе эти библиотеки имеют известных и успешных создателей.
Поддержка Windows
Некоторое время пользователей операционных систем Microsoft Windows не приглашали на закрытую вечеринку PyTorch. Эта библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом добавила поддержку PyTorch для Windows только лишь в апреле 2018 года. TensorFlow предпринял этот шаг, чтобы привлечь пользователей Windows гораздо ранее, еще в 2016 году.
Поддержка Для Других Операционных Систем
Список поддерживаемых систем между этими двумя библиотеками по-прежнему отличается. Несмотря на то, что поддержку PyTorch для Windows приняли очень хорошо, TensorFlow до сих пор может предложить больше. Тогда как PyTorch поддерживает Linux, macOS и Window, TensorFlow может быть использован на Linux, macOS, Windows, Android и даже JavaScript. Google выпустил TensorFlow.js 1.0 специально для машинного обучения на JavaScript.
Различия в Вычислительных Графах
При попытке урегулировать битву PyTorch vs TensorFlow невозможно не упомянуть о различиях в способах обработки вычислительных графов. Такие графы имеют решающее значение для оптимизации сетей нейронного кода. Почему? Что же, они визуализируют поток операций и информации.
С PyTorch программисты создают динамические графы, разработанные путём интерпретации строк кода, которые представляют определенные части графа. TensorFlow выбирает другой подход для создания графов. Графы должны проходить через процесс компиляции. После этого они должны быть запущены с использованием механизма выполнения TensorFlow (TensorFlow Execution Engine).
Звучит, как будто здесь всё более сложно, не так ли? Это так и есть. Если вы хотите создать графы с помощью TensorFlow, то вы понадобятся знания проверки переменной. В дополнение к этому, PyTorch позволяет использовать обычный дебаггер Python. TensorFlow таковой не использует. Именно поэтому, если вы хотите создать графы без необходимости изучать новые концепты, то PyTorch вам подойдёт больше.
Визуализация Модели Машинного Обучения
Первое впечатление всегда важно. Когда вы делаете презентацию вашего проекта, то очень важно предоставить точную и простую визуальную составляющую данных. TensorFlow предлагает разработчикам TensorBoard, который позволяет визуализировать модели машинного обучения. Программисты используют этот инструмент для обнаружения ошибок и представления о точности графов. PyTorch не обладает таким функционалом, но вы можете воспользоваться сторонним функционалом для достижения таких же результатов.
Сообщество Пользователей
Эти библиотеки Python также отличаются по их текущей популярности. Не удивляйтесь. TensorFlow был в этой сфере дольше времени, поэтому больше программистов используют этот фреймворк для машинного и глубокого обучения. Поэтому, если вы столкнётесь с трудностями, которые не позволяют вам закончить ваш проект, то сообщество TensorFlow будет иметь больше шансов вам помочь.
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.
• 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.
• Pillow
Тип – Библиотека обработки изображений
Начальная версия – 1995 (Как Python Imaging Library или PIL)
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.
• 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.
• 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.
• 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.
Изучайте Python сейчас и да прибудет с вами сила!