Os 5 principais módulos Python que você deve conhecer em 2022

Python é uma linguagem de programação que conquistou corações em todo o mundo. Da comunidade de codificação à comunidade de ciência de dados, o Python é o favorito absoluto de todos. O motivo de sua popularidade é que o Python vem carregado com uma ampla variedade de bibliotecas e módulos que tornam o desenvolvimento uma tarefa fácil.

Embora já tenhamos falado longamente sobre as bibliotecas Python, hoje vamos nos concentrar nos módulos Python.

O que são módulos Python?

Em palavras simples, um módulo Python é um objeto Python que consiste em atributos nomeados arbitrariamente que podem ser usados ​​para vinculação e referência. Essencialmente, um módulo pode definir funções, classes e variáveis. Os módulos ajudam você a organizar o código Python logicamente. Ao agrupar o código relacionado em módulos, você pode tornar o código Python mais fácil de usar e entender.

Em Python, você pode definir um módulo de três maneiras:

• Você pode escrever um módulo em Python.
• Você pode escrever um módulo em C e carregá-lo dinamicamente em tempo de execução.
• Você pode usar módulos Python integrados que estão intrinsecamente contidos no interpretador.

O que é o caminho de pesquisa do módulo?

O caminho de pesquisa refere-se a uma lista de diretórios que o interpretador pesquisa antes de importar um módulo. Digamos que você queira executar a instrução:

mod de importação

Quando o interpretador executa essa instrução, ele procura por mod.py em uma lista de diretórios montados de várias fontes, incluindo:

• O diretório a partir do qual você executou o script de entrada ou o diretório atual (desde que o interpretador esteja sendo executado interativamente).
• Se a variável de ambiente PYTHONPATH estiver configurada, ela buscará na lista de diretórios contidos nela.
• A lista de diretórios dependentes da instalação que são configurados durante a instalação do Python.

Você pode acessar o caminho de pesquisa resultante usando a variável Python sys.path que é produzida a partir do módulo sys:

>>> sistema de importação

>>> 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']

Depois de importar um módulo, você pode determinar sua localização usando o atributo __file__ do módulo, assim:

>>> importar mod

>>> mod.__arquivo__

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

>>> importar re

>>> re.__arquivo__

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

No entanto, lembre-se de que essa parte do diretório do __file__ deve ser um diretório contido em sys.path.

Agora que você entendeu a essência dos módulos Python, vamos dar uma olhada em alguns dos melhores módulos Python.

Principais módulos Python

1. A declaração de “importação”

Ao executar uma instrução de importação em um arquivo de origem do Python, você pode usar qualquer arquivo de origem do Python como um módulo. A sintaxe da instrução de importação é:

importar módulo1[, módulo2[,… móduloN]

Quando você executa uma instrução de importação, o interpretador importará o módulo fornecido se estiver presente no caminho de pesquisa. Por exemplo, se você deseja importar o módulo calc.py, deve escrever e executar o seguinte comando:

# importando módulo calc.py

importar cálculo

imprimir adicionar(10,2)

Na execução bem-sucedida deste comando, a saída será a seguinte:

12

Uma coisa importante a ser lembrada sobre os módulos Python é que não importa quantas vezes você importe um módulo, ele será carregado apenas uma vez. Isso ajuda a evitar a execução repetida do módulo no caso de várias importações.

2. A declaração “de…importação”

Em Python, a instrução “from…import” permite importar atributos específicos de um módulo. Aqui está um exemplo da instrução “from…import”:

da importação modname *

# importando sqrt() e fatorial do

# módulo matemática

from math import sqrt, fatorial

# se simplesmente fizermos “importar matemática”, então

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

# é requerido.

imprimir sqrt(16)

imprimir fatorial(6)

Ao executar este código, você obterá:

4,0

720

Usando este módulo, você pode importar todos os itens contidos em um módulo específico para o namespace atual.

3. A função “dir()”

Em Python, dir() é uma função integrada que retorna uma lista ordenada de strings contendo os nomes de todos os módulos, funções e variáveis ​​definidos em um módulo. Dado abaixo é um exemplo da função dir():

#!/usr/bin/python

# Importar módulo embutido aleatório

importar aleatório

imprimir dir(matemática)

Na execução, este código retornará o seguinte resultado:

['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Aleatório',

'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', 'betavariável', 'escolha', 'divisão',

'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits',

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

'paretovariate', 'randint', 'random', 'randrange',

'amostra', 'semente', 'setstate', 'shuffle', 'triangular',

'uniforme', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']

Na saída fornecida acima, enquanto a variável de string especial __file__ aponta para o nome do arquivo do qual o módulo foi carregado, __name__ se torna o nome do módulo.

4. As funções globals() e locals()

Você pode usar as funções globals() e locals() para retornar nomes de módulos nos namespaces global e local. Isso, no entanto, depende do local de onde você chama os nomes. Se você chamar a função globals() dentro de outra função, ela retornará todos os nomes que podem ser acessados ​​globalmente a partir dessa função específica. Pelo contrário, se a função locals() for chamada de dentro de uma função, ela produzirá todos os nomes que você pode acessar localmente a partir da função específica.

5. A função Geralmente, quando você importa um módulo para um script, o código presente na parte de nível superior de um módulo será executado apenas uma vez. Nessa situação, se você deseja reexecutar o código de nível superior em um módulo, a função reload() é a função principal. Esta função permite reimportar um módulo importado anteriormente.

A sintaxe da função reload() é a seguinte:

recarregar(module_name)

Na sintaxe, o nome_do_módulo refere-se ao nome do módulo que você deseja recarregar – não pertence à string que contém o nome do módulo. Por exemplo, se você deseja recarregar o módulo hello, deve escrever:

recarregar (olá)

Conclusão

Em Python, pacotes e módulos estão inter-relacionados. Os pacotes Python facilitam a estruturação hierárquica de um namespace de módulo usando notação de ponto. Enquanto os pacotes Python evitam colisões (sobreposições) entre nomes de módulos, os módulos Python evitam colisões entre nomes de variáveis ​​globais.

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O que é Python Anaconda e por que é tão popular?

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Cite algumas das bibliotecas Python mais populares para processamento de imagens.

Python é a linguagem mais adequada para processamento de imagens devido às bibliotecas ricas em recursos que ele fornece. A seguir estão algumas das principais bibliotecas Python que tornam o processamento de imagens muito conveniente. O OpenCV é de longe a biblioteca Python mais popular e amplamente usada para tarefas de visão, como processamento de imagens e detecção de objetos e rostos. É extremamente rápido e eficiente, pois foi originalmente escrito em C++. A conversa sobre as bibliotecas de processamento de imagem Python é incompleta sem o Sci-Kit Image. É uma biblioteca simples e direta que pode ser usada para qualquer tarefa de visão computacional. O SciPy é usado principalmente para cálculos matemáticos, mas também é capaz de realizar processamento de imagens. Detecção de rosto, convolução e segmentação de imagem são alguns dos recursos fornecidos pelo SciPy.

Por que a maioria dos cientistas de dados prefere Python a outras linguagens?

Existem muitas linguagens como R e Julia que podem ser usadas para ciência de dados, mas o Python é considerado o mais adequado para isso devido a vários motivos. Algumas dessas razões são mencionadas abaixo: Python é muito mais escalável do que outras linguagens como Scala e R. Sua escalabilidade está na flexibilidade que oferece aos programadores. Possui uma grande variedade de bibliotecas de ciência de dados, como NumPy, Pandas e Scikit-learn, o que lhe dá uma vantagem sobre outras linguagens. A grande comunidade de programadores Python contribui constantemente para a linguagem e ajuda os novatos a crescer com Python.