أفضل 5 وحدات Python يجب أن تعرفها في عام 2022

لغة البرمجة Python هي لغة برمجة حازت على قلوب من حول العالم. من مجتمع الترميز إلى مجتمع Data Science ، تعد Python هي المفضلة المطلقة للجميع. سبب شعبيتها هو أن Python تأتي محملة بمجموعة واسعة من المكتبات والوحدات النمطية التي تجعل التطوير مهمة خالية من المتاعب.

بينما تحدثنا سابقًا عن مكتبات Python بإسهاب ، سنركز اليوم على وحدات Python النمطية.

ما هي وحدات بايثون؟

بكلمات بسيطة ، وحدة Python هي كائن Python يتكون من سمات مسماة بشكل عشوائي يمكن استخدامها للربط والمرجع. بشكل أساسي ، يمكن للوحدة النمطية تحديد الوظائف والفئات والمتغيرات. تساعدك الوحدات النمطية على تنظيم تعليمات Python البرمجية بشكل منطقي. من خلال تجميع التعليمات البرمجية ذات الصلة في وحدات نمطية ، يمكنك جعل كود Python أكثر سهولة في الاستخدام والفهم.

في Python ، يمكنك تحديد وحدة بثلاث طرق:

• يمكنك كتابة وحدة في بايثون.
• يمكنك كتابة وحدة في C وتحميلها ديناميكيًا في وقت التشغيل.
• يمكنك استخدام وحدات Python المدمجة المضمنة بشكل جوهري في المترجم الفوري.

ما هو مسار بحث الوحدة النمطية؟

يشير مسار البحث إلى قائمة الأدلة التي يبحث عنها المترجم الفوري قبل أن يتمكن من استيراد وحدة نمطية. لنفترض أنك تريد تنفيذ العبارة:

تعديل الاستيراد

عندما ينفذ المترجم هذا البيان ، فإنه سيبحث عن mod.py في قائمة الأدلة المجمعة من مصادر متعددة ، بما في ذلك:

• الدليل الذي قمت بتشغيل نص الإدخال منه أو الدليل الحالي (بشرط أن يعمل المترجم بشكل تفاعلي).
• إذا تم تعيين متغير بيئة PYTHONPATH ، فسيتم البحث في قائمة الدلائل الموجودة فيه.
• قائمة الدلائل المعتمدة على التثبيت التي تم تكوينها أثناء تثبيت Python.

يمكنك الوصول إلى مسار البحث الناتج باستخدام متغير Python sys.path الذي تم إنتاجه أيضًا من وحدة sys:

>>> استيراد النظم

>>> sys.path

[”، 'C: \\ Users \\ john \\ Documents \\ Python \\ doc'، 'C: \\ Python36 \\ Lib \\ idlelib'،

'C: \\ Python36 \\ python36.zip'، 'C: \\ Python36 \\ DLLs'، 'C: \\ Python36 \\ lib'،

'C: \\ Python36'، 'C: \\ Python36 \\ lib \\ site -packs']

بمجرد استيراد وحدة ، يمكنك تحديد موقعها باستخدام سمة __ملف__ للوحدة ، مثل:

>>> تعديل الاستيراد

>>> تعديل ___ ملف _

"C: \\ Users \\ john \\ mod.py"

>>> إعادة الاستيراد

>>> إعادة .__ ملف__

"C: \\ Python36 \\ lib \\ re.py"

ومع ذلك ، ضع في اعتبارك أن جزء الدليل من __الملف__ يجب أن يكون دليلًا مضمنًا في sys.path.

الآن بعد أن فهمت جوهر وحدات بايثون ، دعنا نلقي نظرة على بعض من أفضل وحدات بايثون.

أعلى وحدات Python

1. بيان "الاستيراد"

من خلال تنفيذ بيان الاستيراد في ملف مصدر Python واحد ، يمكنك استخدام أي ملف مصدر Python كوحدة نمطية. بناء جملة بيان الاستيراد هو:

import module1 [، module2 [،… moduleN]

عند تشغيل بيان الاستيراد ، سيقوم المترجم باستيراد الوحدة النمطية المتوفرة إذا كانت موجودة في مسار البحث. على سبيل المثال ، إذا كنت ترغب في استيراد الوحدة النمطية calc.py ، فيجب عليك كتابة الأمر التالي وتنفيذه:

# importing module calc.py

استيراد احسب

print add (10،2)

عند التنفيذ الناجح لهذا الأمر ، سيكون الإخراج كما يلي:

12

من الأشياء المهمة التي يجب تذكرها حول وحدات Python النمطية أنه بغض النظر عن عدد المرات التي تقوم فيها باستيراد وحدة ، سيتم تحميلها مرة واحدة فقط. يساعد هذا في منع تكرار تنفيذ الوحدة في حالة عمليات الاستيراد المتعددة.

2. بيان "من ... استيراد"

في Python ، تسمح لك عبارة "from… import" باستيراد سمات معينة من وحدة نمطية. في ما يلي مثال على عبارة "from… import":

من modname الاستيراد *

# استيراد sqrt () والمضروب من ملف

# وحدة الرياضيات

من الرياضيات استيراد sqrt ، عاملي

# إذا قمنا ببساطة بإجراء "عمليات حسابية للاستيراد" ، إذن

# math.sqrt (16) و math.factorial ()

# مطلوبة.

طباعة sqrt (16)

عامل الطباعة (6)

عند تشغيل هذا الرمز ، ستحصل على:

4.0

720

باستخدام هذه الوحدة ، يمكنك استيراد جميع العناصر الموجودة في وحدة نمطية معينة إلى مساحة الاسم الحالية.

3. وظيفة "dir ()"

في Python ، يعد dir () دالة مضمنة تقوم بإرجاع قائمة مرتبة من السلاسل التي تحتوي على أسماء جميع الوحدات والوظائف والمتغيرات التي تم تحديدها في الوحدة النمطية. فيما يلي مثال على وظيفة dir ():

#! / usr / bin / python

# استيراد وحدة مدمجة بشكل عشوائي

استيراد عشوائي

طباعة دير (رياضيات)

عند التنفيذ ، سيعيد هذا الرمز النتيجة التالية:

["BPF" ، "LOG4" ، "NV_MAGICCONST" ، "RECIP_BPF" ، "عشوائي" ،

"SG_MAGICCONST" ، "نظام عشوائي" ، "TWOPI" ، "WichmannHill" ،

'_BuiltinMethodType'، '_MethodType'، '__all__'،

'__builtins__'، '__doc__'، '__file__'، '__name__'،

'__package__'، '_acos'، '_ceil'، '_cos'، '_e'، '_exp'،

'_hashlib'، '_hexlify'، '_inst'، '_log'، '_pi'، '_random'،

'_sin'، '_sqrt'، '_test'، '_test_generator'، '_urandom'،

"_ warn" ، "betavariate" ، "اختيار" ، "قسم" ،

"expovariate" ، "gammavariate" ، "gauss" ، "getrandbits" ،

"getstate" ، "jumpahead" ، "lognormvariate" ، "normalvariate" ،

"متغير متماثل" ، "راندينت" ، "عشوائي" ، "راندرانج" ،

'عينة' ، 'بذرة' ، 'setstate' ، 'خلط ورق اللعب' ، 'مثلث' ،

'موحدة' ، 'vonmisesvariate' ، 'weibullvariate']

في الإخراج المذكور أعلاه ، بينما يشير متغير السلسلة الخاصة __file__ إلى اسم الملف الذي تم تحميل الوحدة منه ، فإن __name__ يصبح اسم الوحدة.

4. وظائف globals () و locals ()

يمكنك استخدام الدالتين globals () و locals () لإرجاع أسماء الوحدات النمطية في مساحات الأسماء العمومية والمحلية. ومع ذلك ، فإن هذا يعتمد على الموقع الذي تتصل منه بالأسماء. إذا قمت باستدعاء الدالة globals () داخل دالة أخرى ، فستعيد جميع الأسماء التي يمكن الوصول إليها بشكل عام من تلك الوظيفة المعينة. على العكس من ذلك ، إذا تم استدعاء الوظيفة locals () من داخل دالة ، فستنتج جميع الأسماء التي يمكنك الوصول إليها محليًا من الوظيفة المحددة.

5. وظيفة بشكل عام ، عند استيراد وحدة نمطية إلى برنامج نصي ، سيتم تنفيذ التعليمات البرمجية الموجودة في الجزء العلوي من الوحدة مرة واحدة فقط. في هذه الحالة ، إذا كنت ترغب في إعادة تنفيذ رمز المستوى الأعلى في وحدة نمطية ، فإن وظيفة إعادة التحميل () هي وظيفة go-to. تتيح لك هذه الوظيفة إعادة استيراد وحدة نمطية تم استيرادها مسبقًا.

بناء جملة وظيفة إعادة التحميل () هو كما يلي:

إعادة تحميل (اسم_وحدة)

في بناء الجملة ، يشير اسم الوحدة النمطية إلى اسم الوحدة التي ترغب في إعادة تحميلها - ولا يتعلق بالسلسلة التي تحتوي على اسم الوحدة. على سبيل المثال ، إذا كنت تريد إعادة تحميل وحدة الترحيب ، يجب أن تكتب:

إعادة تحميل (مرحبا)

خاتمة

في بايثون ، الحزم والوحدات مترابطة. تسهل حزم Python الهيكلة الهرمية لمساحة اسم الوحدة النمطية باستخدام تدوين النقطة. بينما تمنع حزم Python التصادمات (التداخلات) بين أسماء الوحدات النمطية ، تمنع وحدات Python التصادمات بين أسماء المتغيرات العامة.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1- على - 1 مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

ما هي لعبة Python Anaconda ولماذا تحظى بشعبية كبيرة؟

Anaconda هو مدير حزم لـ Python و R. ويعتبر أحد أكثر المنصات شعبية لطامبي علوم البيانات. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل Anaconda تتقدم على منافسيها. يساعد نظام التوزيع القوي في إدارة لغات مثل Python التي تضم أكثر من 300 مكتبة. إنها منصة مجانية ومفتوحة المصدر. يحتوي مجتمع المصادر المفتوحة على العديد من المطورين المؤهلين الذين يواصلون مساعدة المبتدئين باستمرار. لديها العديد من الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتي يمكنها استخراج البيانات من مصادر مختلفة بسهولة. Anaconda لديها أكثر من 1500 حزمة علوم بيانات Python و R وتعتبر معيار الصناعة لنماذج الاختبار والتدريب.

قم بتسمية بعض مكتبات Python الأكثر شيوعًا لمعالجة الصور.

Python هي أنسب لغة لمعالجة الصور بسبب المكتبات الغنية بالمميزات التي توفرها. فيما يلي بعض من أفضل مكتبات Python التي تجعل معالجة الصور مريحة للغاية. OpenCV هي مكتبة Python الأكثر شيوعًا والأكثر استخدامًا لمهام الرؤية مثل معالجة الصور واكتشاف الأشياء والوجه. إنه سريع وفعال للغاية لأنه تمت كتابته في الأصل بلغة C ++. المحادثة حول مكتبات معالجة الصور في Python غير مكتملة بدون Sci-Kit Image. إنها مكتبة بسيطة ومباشرة يمكن استخدامها في أي مهمة تتعلق بالرؤية الحاسوبية. يستخدم SciPy بشكل رئيسي للحسابات الرياضية ولكنه قادر أيضًا على إجراء معالجة الصور. يعد اكتشاف الوجه والتفاف وتجزئة الصورة بعض الميزات التي يوفرها SciPy.

لماذا يفضل معظم علماء البيانات بايثون على اللغات الأخرى؟

هناك العديد من اللغات مثل R و Julia التي يمكن استخدامها في علم البيانات ولكن تعتبر Python هي الأنسب لها لأسباب عديدة. بعض هذه الأسباب مذكورة أدناه: Python أكثر قابلية للتوسع من اللغات الأخرى مثل Scala و R. تكمن قابلية التوسع في المرونة التي توفرها للمبرمجين. لديها مجموعة كبيرة ومتنوعة من مكتبات علوم البيانات مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn مما يمنحها اليد العليا على اللغات الأخرى. يساهم المجتمع الكبير لمبرمجي Python باستمرار في اللغة ويساعد المبتدئين على النمو باستخدام Python.