5 лучших модулей Python, которые вы должны знать в 2022 году

Python — язык программирования, завоевавший сердца во всем мире. Python является абсолютным фаворитом для всех, от сообщества программистов до сообщества Data Science. Причина его популярности заключается в том, что Python поставляется с широким набором библиотек и модулей, которые упрощают разработку.

Хотя ранее мы подробно говорили о библиотеках Python, сегодня мы сосредоточимся на модулях Python.

Что такое модули Python?

Проще говоря, модуль Python — это объект Python, состоящий из атрибутов с произвольными именами, которые можно использовать как для привязки, так и для ссылки. По сути, модуль может определять функции, классы и переменные. Модули помогают логически организовать код Python. Группируя связанный код в модули, вы можете сделать код Python более простым в использовании и понимании.

В Python вы можете определить модуль тремя способами:

• Вы можете написать модуль на Python.
• Вы можете написать модуль на C и динамически загружать его во время выполнения.
• Вы можете использовать встроенные модули Python, которые встроены в интерпретатор.

Что такое путь поиска модуля?

Путь поиска относится к списку каталогов, которые интерпретатор ищет, прежде чем он сможет импортировать модуль. Допустим, вы хотите выполнить оператор:

импортный мод

Когда интерпретатор выполняет этот оператор, он будет искать mod.py в списке каталогов, собранных из нескольких источников, включая:

• Каталог, из которого вы запустили входной скрипт, или текущий каталог (при условии, что интерпретатор работает в интерактивном режиме).
• Если установлена ​​переменная окружения PYTHONPATH , она будет искать список содержащихся в ней каталогов.
• Список каталогов, зависящих от установки, которые настраиваются при установке Python.

Вы можете получить доступ к результирующему пути поиска, используя переменную Python sys.path, которая далее создается из модуля sys:

>>> импорт систем

>>> 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']

Как только вы импортируете модуль, вы можете определить его местоположение, используя атрибут __file__ модуля, например:

>>> импортировать мод

>>> мод.__файл__

'C:\\Пользователи\\джон\\mod.py'

>>> импортировать повторно

>>> re.__file__

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

Однако имейте в виду, что эта часть каталога __file__ должна быть каталогом, содержащимся в sys.path.

Теперь, когда вы поняли суть модулей Python, давайте взглянем на некоторые из лучших модулей Python.

Лучшие модули Python

1. Заявление об «импорте»

Выполняя оператор импорта в одном исходном файле Python, вы можете использовать любой исходный файл Python в качестве модуля. Синтаксис оператора импорта :

импортировать модуль1[, модуль2[,… модульN]

Когда вы запускаете оператор импорта, интерпретатор импортирует предоставленный модуль, если он присутствует в пути поиска. Например, если вы хотите импортировать модуль calc.py, вы должны написать и выполнить следующую команду:

# импорт модуля calc.py

импортировать расчет

распечатать добавить(10,2)

При успешном выполнении этой команды вывод будет следующим:

12

Важно помнить о модулях Python: независимо от того, сколько раз вы импортируете модуль, он будет загружен только один раз. Это помогает предотвратить повторное выполнение модуля в случае множественного импорта.

2. Заявление «из…импорта»

В Python оператор «from…import» позволяет вам импортировать определенные атрибуты из модуля. Вот пример оператора «from…import»:

из импорта имени мода *

# импортируем sqrt() и факториал из

# математический модуль

из математики импортировать sqrt, факториал

# если мы просто сделаем «импорт математики», то

# math.sqrt(16) и math.factorial()

# являются обязательными.

распечатать квадрат(16)

распечатать факториал(6)

Запустив этот код, вы получите:

4.0

720

Используя этот модуль, вы можете импортировать все элементы, содержащиеся в конкретном модуле, в текущее пространство имен.

3. Функция «каталог()»

В Python dir() — это встроенная функция, которая возвращает отсортированный список строк, содержащих имена всех модулей, функций и переменных, определенных в модуле. Ниже приведен пример функции dir():

#!/usr/бин/питон

# Случайный импорт встроенного модуля

импортировать случайный

распечатать каталог (математика)

При выполнении этот код вернет следующий результат:

['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Случайный',

«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', 'бетавариант', 'выбор', 'деление',

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

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

«паретовариант», «случайный», «случайный», «рандомный»,

«образец», «начальное число», «установить состояние», «перетасовать», «треугольный»,

«униформа», «вариант вонми», «вариант вейбулла»]

В выводе, приведенном выше, хотя специальная строковая переменная __file__ указывает на имя файла, из которого был загружен модуль, __name__ становится именем модуля.

4. Функции globals() и locals()

Вы можете использовать функции globals() и locals() для возврата имен модулей в глобальном и локальном пространствах имен. Это, однако, зависит от места, откуда вы называете имена. Если вы вызовете функцию globals() внутри другой функции, она вернет все имена, к которым можно получить глобальный доступ из этой конкретной функции. Напротив, если функция locals() вызывается из функции, она создаст все имена, к которым вы можете получить доступ локально из конкретной функции.

5. Функция перезагрузки Как правило, когда вы импортируете модуль в сценарий, код, присутствующий в части верхнего уровня модуля, будет выполняться только один раз. В этой ситуации, если вы хотите повторно выполнить код верхнего уровня в модуле, функция reload() является функцией перехода. Эта функция позволяет повторно импортировать ранее импортированный модуль.

Синтаксис функции reload() следующий:

перезагрузить (имя_модуля)

В синтаксисе имя_модуля относится к имени модуля, который вы хотите перезагрузить, а не к строке, содержащей имя модуля. Например, если вы хотите перезагрузить модуль приветствия, вы должны написать:

перезагрузить (привет)

Заключение

В Python пакеты и модули взаимосвязаны. Пакеты Python упрощают иерархическое структурирование пространства имен модулей с помощью записи через точку. В то время как пакеты Python предотвращают коллизии (перекрытия) между именами модулей, модули Python предотвращают коллизии между именами глобальных переменных.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Что такое Python Anaconda и почему он так популярен?

Anaconda — это менеджер пакетов для Python и R. Он считается одной из самых популярных платформ для тех, кто занимается наукой о данных. Ниже приведены некоторые из причин, по которым Anaconda намного опережает своих конкурентов. Его надежная система распространения помогает управлять такими языками, как Python, который имеет более 300 библиотек. Это бесплатная платформа с открытым исходным кодом. В его сообществе разработчиков с открытым исходным кодом есть много подходящих разработчиков, которые постоянно помогают новичкам. Он имеет различные инструменты на основе AI и ML, которые могут легко извлекать данные из разных источников. Anaconda имеет более 1500 пакетов обработки данных Python и R и считается отраслевым стандартом для тестирования и обучения моделей.

Назовите некоторые из самых популярных библиотек Python для обработки изображений.

Python является наиболее подходящим языком для обработки изображений благодаря многофункциональным библиотекам, которые он предоставляет. Ниже приведены некоторые из лучших библиотек Python, которые делают обработку изображений очень удобной. OpenCV — это самая популярная и широко используемая библиотека Python для задач машинного зрения, таких как обработка изображений и обнаружение объектов и лиц. Он чрезвычайно быстр и эффективен, поскольку изначально написан на C++. Разговор о библиотеках обработки изображений Python будет неполным без Sci-Kit Image. Это простая и понятная библиотека, которую можно использовать для любой задачи компьютерного зрения. SciPy в основном используется для математических вычислений, но также может выполнять обработку изображений. Обнаружение лиц, свертка и сегментация изображений — вот некоторые из функций, предоставляемых SciPy.

Почему большинство специалистов по данным предпочитают Python другим языкам?

Есть много языков, таких как R и Julia, которые можно использовать для науки о данных, но Python считается наиболее подходящим для этого по многим причинам. Некоторые из этих причин упомянуты ниже: Python гораздо более масштабируем, чем другие языки, такие как Scala и R. Его масштабируемость заключается в гибкости, которую он предоставляет программистам. Он имеет множество библиотек для обработки данных, таких как NumPy, Pandas и Scikit-learn, что дает ему преимущество над другими языками. Большое сообщество программистов на Python постоянно вносит свой вклад в язык и помогает новичкам расти вместе с Python.