Top 5 des modules Python à connaître en 2022

Python est un langage de programmation qui a conquis le cœur du monde entier. De la communauté de codage à la communauté Data Science, Python est un favori absolu de tous. La raison de sa popularité est que Python est livré avec une large gamme de bibliothèques et de modules qui font du développement une tâche sans tracas.

Bien que nous ayons déjà longuement parlé des bibliothèques Python, nous nous concentrerons aujourd'hui sur les modules Python.

Que sont les modules Python ?

En termes simples, un module Python est un objet Python composé d'attributs nommés arbitrairement qui peuvent être utilisés à la fois pour la liaison et la référence. Essentiellement, un module peut définir des fonctions, des classes et des variables. Les modules vous aident à organiser logiquement le code Python. En regroupant le code associé dans des modules, vous pouvez rendre le code Python plus facile à utiliser et à comprendre.

En Python, vous pouvez définir un module de trois manières :

• Vous pouvez écrire un module en Python.
• Vous pouvez écrire un module en C et le charger dynamiquement au moment de l'exécution.
• Vous pouvez utiliser des modules Python intégrés qui sont intrinsèquement contenus dans l'interpréteur.

Qu'est-ce que le chemin de recherche de module ?

Le chemin de recherche fait référence à une liste de répertoires que l'interpréteur recherche avant de pouvoir importer un module. Disons que vous voulez exécuter l'instruction :

module d'importation

Lorsque l'interpréteur exécute cette instruction, il recherchera mod.py dans une liste de répertoires assemblés à partir de plusieurs sources, notamment :

• Le répertoire à partir duquel vous avez exécuté le script d'entrée ou le répertoire courant (à condition que l'interpréteur s'exécute de manière interactive).
• Si la variable d'environnement PYTHONPATH a été définie, elle recherchera la liste des répertoires qu'elle contient.
• La liste des répertoires dépendant de l'installation qui sont configurés lors de l'installation de Python.

Vous pouvez accéder au chemin de recherche résultant à l'aide de la variable Python sys.path qui est ensuite produite à partir du module sys :

>>> importer le système

>>> 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-packages']

Une fois que vous avez importé un module, vous pouvez déterminer son emplacement à l'aide de l' attribut __file__ du module, comme suit :

>>> module d'importation

>>> mod.__fichier__

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

>>> importer re

>>> re.__fichier__

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

Cependant, gardez à l'esprit que cette partie de répertoire du __file__ doit être un répertoire contenu dans sys.path.

Maintenant que vous avez compris l'essence des modules Python, examinons quelques-uns des meilleurs modules Python.

Meilleurs modules Python

1. La mention « importation »

En exécutant une instruction d'importation dans un fichier source Python, vous pouvez utiliser n'importe quel fichier source Python comme module. La syntaxe de l' instruction d' importation est :

importer module1[, module2[,… moduleN]

Lorsque vous exécutez une instruction d'importation, l'interpréteur importera le module fourni s'il est présent dans le chemin de recherche. Par exemple, si vous souhaitez importer le module calc.py, vous devez écrire et exécuter la commande suivante :

# importation du module calc.py

importer le calcul

imprimer ajouter(10,2)

En cas d'exécution réussie de cette commande, le résultat sera le suivant :

12

Une chose importante à retenir à propos des modules Python est que peu importe le nombre de fois que vous importez un module, il ne sera chargé qu'une seule fois. Cela permet d'éviter l'exécution répétée du module dans le cas d'importations multiples.

2. La déclaration « de… import »

En Python, l'instruction « from…import » vous permet d'importer des attributs spécifiques à partir d'un module. Voici un exemple de l'instruction « from…import » :

de l'importation du nom du mod *

# importer sqrt() et factoriel depuis le

# modules mathématiques

de l'import mathématique sqrt, factoriel

# si nous faisons simplement "importer des maths", alors

# math.sqrt(16) et math.factorial()

# sont requis.

imprimer carré(16)

factorielle d'impression(6)

En exécutant ce code, vous obtiendrez :

4.0

720

À l'aide de ce module, vous pouvez importer tous les éléments contenus dans un module particulier dans l'espace de noms actuel.

3. La fonction "dir()"

En Python, dir() est une fonction intégrée qui renvoie une liste triée de chaînes contenant les noms de tous les modules, fonctions et variables définis dans un module. Ci-dessous un exemple de la fonction dir() :

#!/usr/bin/python

# Importer aléatoirement le module intégré

importer au hasard

répertoire d'impression (maths)

A l'exécution, ce code retournera le résultat suivant :

['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Aléatoire',

'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', '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', 'choice', 'division',

'expovariable', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits',

'getstate', 'jumpahead', 'lognormvariate', 'normalvariate',

'paretovariate', 'randint', 'aléatoire', 'randrange',

'sample', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 'triangular',

'uniforme', 'variable de vonmises', 'variable de weibull']

Dans la sortie donnée ci-dessus, alors que la variable de chaîne spéciale __file__ pointe vers le nom de fichier à partir duquel le module a été chargé, __name__ devient le nom du module.

4. Les fonctions globals() et locals()

Vous pouvez utiliser les fonctions globals() et locals() pour renvoyer les noms de module dans les espaces de noms global et local. Ceci, cependant, dépend de l'endroit d'où vous appelez les noms. Si vous appelez la fonction globals() dans une autre fonction, elle renverra tous les noms accessibles globalement à partir de cette fonction particulière. Au contraire, si la fonction locals() est appelée depuis une fonction, elle produira tous les noms auxquels vous pouvez accéder localement depuis la fonction spécifique.

5. La fonction Généralement, lorsque vous importez un module dans un script, le code présent dans la partie de niveau supérieur d'un module ne sera exécuté qu'une seule fois. Dans cette situation, si vous souhaitez ré-exécuter le code de niveau supérieur dans un module, la fonction reload() est la fonction de référence. Cette fonction permet de réimporter un module précédemment importé.

La syntaxe de la fonction reload() est la suivante :

recharger(nom_module)

Dans la syntaxe, le module_name fait référence au nom du module que vous souhaitez recharger - il ne concerne pas la chaîne contenant le nom du module. Par exemple, si vous voulez recharger le module hello, vous devez écrire :

recharger (bonjour)

Conclusion

En Python, les packages et les modules sont interdépendants. Les packages Python facilitent la structuration hiérarchique d'un espace de noms de module à l'aide de la notation par points. Alors que les packages Python empêchent les collisions (chevauchements) entre les noms de modules, les modules Python empêchent les collisions entre les noms de variables globales.

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur la science des données, consultez le diplôme PG de IIIT-B & upGrad en science des données qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, un mentorat avec des experts de l'industrie, 1- on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.

Qu'est-ce que Python Anaconda et pourquoi est-il si populaire ?

Anaconda est un gestionnaire de packages pour Python et R. Il est considéré comme l'une des plates-formes les plus populaires pour les aspirants à la science des données. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles Anaconda a une longueur d'avance sur ses concurrents. Son système de distribution robuste aide à gérer des langages comme Python qui compte plus de 300 bibliothèques. C'est une plateforme gratuite et open-source. Sa communauté open source compte de nombreux développeurs éligibles qui continuent d'aider constamment les débutants. Il dispose de divers outils basés sur l'IA et le ML qui peuvent facilement extraire les données de différentes sources. Anaconda possède plus de 1500 packages de science des données Python et R et est considéré comme la norme de l'industrie pour les modèles de test et de formation.

Nommez quelques-unes des bibliothèques Python les plus populaires pour le traitement d'images.

Python est le langage le plus approprié pour le traitement d'images en raison des bibliothèques riches en fonctionnalités qu'il fournit. Voici quelques-unes des meilleures bibliothèques Python qui rendent le traitement d'image très pratique. OpenCV est sans conteste la bibliothèque Python la plus populaire et la plus utilisée pour les tâches de vision telles que le traitement d'images et la détection d'objets et de visages. Il est extrêmement rapide et efficace puisqu'il est écrit à l'origine en C++. La conversation sur les bibliothèques de traitement d'image Python est incomplète sans Sci-Kit Image. C'est une bibliothèque simple et directe qui peut être utilisée pour n'importe quelle tâche de vision par ordinateur. SciPy est principalement utilisé pour les calculs mathématiques, mais il est également capable d'effectuer un traitement d'image. La détection de visage, la convolution et la segmentation d'image sont quelques-unes des fonctionnalités fournies par SciPy.

Pourquoi la plupart des data scientists préfèrent-ils Python aux autres langages ?

Il existe de nombreux langages comme R et Julia qui peuvent être utilisés pour la science des données, mais Python est considéré comme le mieux adapté pour de nombreuses raisons. Certaines de ces raisons sont mentionnées ci-dessous : Python est beaucoup plus évolutif que d'autres langages comme Scala et R. Son évolutivité réside dans la flexibilité qu'il offre aux programmeurs. Il possède une grande variété de bibliothèques de science des données telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn, ce qui lui donne un avantage sur les autres langages. La grande communauté de programmeurs Python contribue constamment au langage et aide les débutants à grandir avec Python.