Meestal organiseren we onze bestanden in verschillende mappen en submappen op basis van een aantal criteria, zodat ze gemakkelijk en efficiënt kunnen worden beheerd. We bewaren bijvoorbeeld al onze games in een map Games en we kunnen zelfs subcategoriseren op basis van het genre van de game of iets dergelijks. Dezelfde analogie wordt gevolgd door de Python-pakketten

Inhoudsopgave

• Wat is een Python-pakket?
• Hoe maak je een pakket in Python?
• Python-pakketten voor webframeworks
• Python-pakketten voor AI en machine learning
• Python-pakketten voor GUI-toepassingen
• Python-pakketten voor webscraping en automatisering
• Python-pakketten voor game-ontwikkeling

Wat is een Python-pakket?

Python-pakketten zijn een manier om uw Python-code te organiseren en te structureren in herbruikbare componenten. Zie het als een map die gerelateerde Python-bestanden (modules) bevat die samenwerken om bepaalde functionaliteit te bieden. Met pakketten kunt u uw code overzichtelijk houden, het beheer en onderhoud ervan eenvoudiger maken en kunt u uw code met anderen delen. Ze zijn als een gereedschapskist waarin u uw gereedschappen (functies en klassen) kunt opslaan en ordenen, zodat u ze gemakkelijk kunt openen en hergebruiken in verschillende projecten.

Hoe maak je een pakket in Python?

Door pakketten in Python te maken, kunt u uw code in herbruikbare en beheersbare modules organiseren. Hier is een kort overzicht van hoe u pakketten kunt maken:

• Maak een map: Begin met het maken van een directory (map) voor uw pakket. Deze map zal dienen als de root van uw pakketstructuur.
• Modules toevoegen: Binnen de pakketmap kunt u Python-bestanden (modules) toevoegen die uw code bevatten. Elke module moet een afzonderlijke functionaliteit of onderdeel van uw pakket vertegenwoordigen.
• Init-bestand: Voeg een __init__.py-bestand toe aan de pakketmap. Dit bestand kan leeg zijn of kan een initialisatiecode voor uw pakket bevatten. Het geeft Python een signaal dat de map als een pakket moet worden behandeld.
• Subpakketten: U kunt binnen uw pakket subpakketten maken door extra mappen met modules toe te voegen, samen met hun eigen __init__.py-bestanden.
• Importeren: Om modules uit uw pakket te gebruiken, importeert u ze in uw Python-scripts met behulp van puntnotatie. Als u bijvoorbeeld een module met de naam module1.py in een pakket met de naam mypackage hebt, importeert u de functie ervan als volgt: vanuit mypackage.module1 import greet.
• Verdeling: Als u uw pakket wilt distribueren zodat anderen het kunnen gebruiken, kunt u een setup.py-bestand maken met behulp van de setuptools-bibliotheek van Python. Dit bestand definieert metagegevens over uw pakket en specificeert hoe het moet worden geïnstalleerd.

Codevoorbeeld

Hier is een basiscodevoorbeeld dat laat zien hoe u een eenvoudig Python-pakket kunt maken:

1. Maak een map met de naam mypackage.
2. Maak in mijnpakket twee Python-bestanden: module1.py en module2.py.
3. Maak een __init__.py-bestand in mijnpakket (het mag leeg zijn).
4. Voeg wat code toe aan de modules.
5. Laat ten slotte zien hoe u de modules uit het pakket importeert en gebruikt.

mypackage/ │ ├── __init__.py ├── module1.py └── module2.py>

Voorbeeld: Laten we nu een Python-script maken buiten de map mypackage om deze modules te importeren en te gebruiken:

# module1.py def greet(name): print(f'Hello, {name}!')>

# module2.py def add(a, b): return a + b>

from mypackage import module1, module2 # Using functions from module1 module1.greet('Alice') # Using functions from module2 result = module2.add(3, 5) print('The result of addition is:', result)>

Wanneer u het script uitvoert, zou u de volgende uitvoer moeten zien:

Hello, Alice! The result of addition is: 8>

Python-pakketten voor webframeworks

In dit segment verkennen we een breed scala aan Python-frameworks die zijn ontworpen om de webontwikkeling te stroomlijnen. Van lichtgewicht en flexibele opties zoals Flask en Bottle tot uitgebreide raamwerken zoals Django en Pyramid, we behandelen het spectrum aan tools die beschikbaar zijn voor Python-ontwikkelaars. Of u nu eenvoudige webapplicaties of complexe, krachtige API's bouwt, er is een raamwerk dat is afgestemd op uw behoeften.

• Kolf : Flask is een lichtgewicht en flexibel webframework voor Python. Het is ontworpen om snel en gemakkelijk aan de slag te gaan met webontwikkeling in Python, met een eenvoudige en intuïtieve interface. Flask biedt tools en bibliotheken waarmee u webapplicaties, API's en andere webservices kunt bouwen.
• Django : Django is een Python-webframework waarmee u snel en efficiënt webapplicaties kunt bouwen. Het volgt het DRY-principe en bevat functies zoals URL-routering, databasebeheer en authenticatie, waardoor de ontwikkeling eenvoudiger wordt. Het is zeer aanpasbaar en wordt veel gebruikt bij webontwikkeling.
• SnelleAPI : Python FastAPI is een krachtig webframework waarmee u snel en efficiënt API's kunt bouwen. Het is gemakkelijk te gebruiken, gebaseerd op standaard Python-achtige hints, en biedt automatische interactieve documentatie. FastAPI is ontworpen om snel, gemakkelijk te leren en ideaal te zijn voor het bouwen van moderne web-API's.
• Piramide : Python Pyramid is een lichtgewicht webframework voor het bouwen van webapplicaties in Python. Het benadrukt flexibiliteit, waardoor ontwikkelaars de componenten kunnen kiezen die ze nodig hebben en tegelijkertijd krachtige functies bieden voor het afhandelen van HTTP-verzoeken, routering en sjablonen.
• Tornado : Python Tornado is een webframework en een asynchrone netwerkbibliotheek die is ontworpen voor het verwerken van hoge gelijktijdigheid met niet-blokkerende I/O-bewerkingen. Het is ideaal voor het bouwen van realtime webapplicaties en API’s vanwege de efficiënte, gebeurtenisgestuurde architectuur.
• Valk : Python Falcon is een lichtgewicht webframework dat is ontworpen voor het snel en eenvoudig bouwen van krachtige API's. Het richt zich op eenvoud, snelheid en minimalisme, waardoor het ideaal is voor het creëren van RESTful API's met minimale overhead.
• KersPy : CherryPy is een minimalistisch Python-webframework voor het bouwen van webapplicaties. Het biedt een eenvoudige en intuïtieve interface voor het afhandelen van HTTP-verzoeken, waardoor ontwikkelaars zich kunnen concentreren op hun applicatielogica zonder zich bezig te hoeven houden met de complexiteit van webserverbeheer.
• Fles : Python Bottle is een lichtgewicht webframework voor het bouwen van kleine webapplicaties in Python met minimale inspanning en overhead. Het is ontworpen om eenvoudig en gebruiksvriendelijk te zijn, waardoor het ideaal is voor het maken van prototypen en het maken van eenvoudige API's of webservices.
• Web2py: Web2py is een gratis open-source webframework voor de flexibele ontwikkeling van veilige databasegestuurde webapplicaties. Het is geschreven in Python en biedt functies zoals een geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE), vereenvoudigde implementatie en ondersteuning voor meerdere database-backends.

Python-pakketten voor AI en machine learning

In dit segment verkennen we een selectie van essentiële Python-pakketten die zijn afgestemd op AI- en machine learning-toepassingen. Van het uitvoeren van statistische analyses en het visualiseren van gegevens tot het verdiepen in geavanceerde onderwerpen zoals deep learning, natuurlijke taalverwerking (NLP), generatieve AI en computervisie: deze pakketten bieden een uitgebreide toolkit voor het aanpakken van diverse uitdagingen in het veld.

Statistische analyse

Hier verkennen we de belangrijkste Python-bibliotheken voor statistische analyse, waaronder NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch en Dask-ML. Van datamanipulatie tot machine learning en visualisatie: deze tools bieden krachtige mogelijkheden voor het effectief analyseren van data.

• NumPy
• Panda's
• SciPy
• XGBoost
• StatistiekenModellen
• Geelsteen
• Boog
• Dask-ML

Data visualisatie

Hier verkennen we verschillende Python-bibliotheken voor het maken van verbluffende visualisaties. Van Matplotlib tot Seaborn, Plotly tot Bokeh en Altair tot Pygal, wij staan ​​voor u klaar. Uiteindelijk bent u in staat om uw gegevens om te zetten in boeiende visuele verhalen.

• Matplotlib
• Zeegeboren
• Plotseling
• Bokeh
• Altair
• Pygal
• Plotnegen
• Streepje

Diep leren

Hier verkennen we essentiële raamwerken zoals TensorFlow, PyTorch, Keras en meer. Van Scikit-learn voor begeleid leren tot Fastai voor geavanceerde toepassingen: we behandelen een reeks tools om het potentieel van deep learning te ontsluiten.

• Scikit-leren
• TensorFlow
• fakkel
• Moeilijk
• Hard-RL
• Lasagne
• Snel

Natuurlijke verwerkingstaal

Hier verkennen we essentiële NLP-tools en -bibliotheken in Python, waaronder NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP en TextBlob.

• NLTK
• spaCy
• SnelTekst
• Transformatoren
• snelTekst
• AllenNLP
• TekstBlob

Generatieve AI

In dit segment verkennen we een reeks krachtige tools en bibliotheken die de creatie van kunstmatige-intelligentiemodellen mogelijk maken die nieuwe inhoud kunnen genereren. Van het gerenommeerde deep learning-framework Keras tot de bibliotheek voor natuurlijke taalverwerking spaCy, we behandelen de essentiële tools voor het bouwen van generatieve AI-systemen.

• Moeilijk
• spaCy
• generatief
• GPy
• Kussen
• AfbeeldingIO
• Snel

Computer visie

Hier verkennen we essentiële Python-bibliotheken zoals OpenCV, TensorFlow en Torch, naast gespecialiseerde tools zoals scikit-image en Dlib. Van eenvoudige beeldverwerking tot geavanceerde objectdetectie: met deze bibliotheken kunt u met gemak diverse computer vision-taken uitvoeren.

• OpenCV
• TensorFlow
• fakkel
• scikit-afbeelding
• SimpelCV
• AfbeeldingAI
• beeld
• Dlib
• Theano
• Mahota's

Python-pakketten voor GUI-toepassingen

De ontwikkeling van grafische gebruikersinterfaces (GUI) is een essentieel aspect van moderne softwareapplicaties, waardoor intuïtieve gebruikersinteracties mogelijk zijn en de gebruikerservaring wordt verbeterd. In deze sectie verkennen we een verscheidenheid aan Python-pakketten die zijn afgestemd op de ontwikkeling van GUI-applicaties, waaronder Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK en meer.

• Tkinter : Python Tkinter is een standaard GUI-toolkit (Graphical User Interface) voor Python. Hiermee kunnen ontwikkelaars desktopapplicaties maken met grafische interfaces met behulp van widgets zoals knoppen, labels en invoervelden. Tkinter is eenvoudig te gebruiken en wordt vooraf geïnstalleerd bij de meeste Python-distributies, waardoor het een populaire keuze is voor het maken van eenvoudige desktopapplicaties. Nog enkele pakketten voor Tkinter zijn:
  • tk-tools
  • tkkalender
  • tkvideospeler
  • tkbestandsbrowser
• PyQT5 : PyQt5 is een Python-bibliotheek waarmee ontwikkelaars desktopapplicaties met grafische gebruikersinterfaces (GUI's) kunnen maken. Het is gebaseerd op het Qt-framework en biedt een breed scala aan tools en widgets voor het efficiënt bouwen van krachtige en aanpasbare applicaties.
• Wanhopig : Python Kivy is een open-source Python-bibliotheek die wordt gebruikt voor het ontwikkelen van multi-touch-applicaties. Hiermee kunnen ontwikkelaars platformonafhankelijke applicaties maken die draaien op Android, iOS, Windows, Linux en macOS met één enkele codebase. Kivy biedt een uitgebreide set tools voor het bouwen van gebruikersinterfaces en het afhandelen van aanraakgebeurtenissen, waardoor het geschikt is voor het ontwikkelen van interactieve en responsieve applicaties.
• PySide: Python PySide is een set Python-bindingen voor het Qt-applicatieframework. Het stelt ontwikkelaars in staat grafische gebruikersinterfaces (GUI's) te creëren met behulp van Qt-tools en bibliotheken binnen Python-code, waardoor de ontwikkeling van platformonafhankelijke desktopapplicaties met gemak mogelijk wordt.
• PySimpleGUI: PySimpleGUI is een Python-bibliotheek voor het creëren van eenvoudige en gebruiksvriendelijke grafische gebruikersinterfaces (GUI's) voor desktoptoepassingen. Het heeft tot doel de GUI-ontwikkeling te vereenvoudigen door een eenvoudige interface te bieden en werkt op meerdere platforms.
• LeukeGUI : Nicegui is een Python-pakket dat het maken van knoppen, dialoogvensters, markdowns, 3D-scènes, plots en meer vereenvoudigt met minimale code. Het is ideaal voor microwebapps, dashboards, roboticaprojecten, smart home-oplossingen en soortgelijke toepassingen. Het is ook handig bij de ontwikkeling, zoals het aanpassen van machine learning-algoritmen of het afstemmen van motorcontrollers.
• PyGTK : PyGTK is een set Python-bindingen voor de GTK-bibliotheek (GIMP Toolkit), een populaire toolkit voor het maken van grafische gebruikersinterfaces (GUI's). Met PyGTK kunnen ontwikkelaars platformonafhankelijke GUI-applicaties in Python maken met behulp van de rijke set widgets en tools van GTK.

Python-pakketten voor webscraping en automatisering

In deze beknopte gids verkennen we een samengestelde selectie van krachtige Python-pakketten die zijn afgestemd op webscraping en automatiseringstaken. Van het parseren van HTML met Beautiful Soup tot het automatiseren van browserinteracties met Selenium, we behandelen de essentiële zaken die u nodig heeft om aan uw webscraping- en automatiseringstraject te beginnen. Daarnaast introduceren we andere handige tools zoals MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, Schedule en Watchdog, die elk unieke functionaliteiten bieden om uw ontwikkelingsproces te stroomlijnen.

• Verzoek : Python Requests is een veelzijdige HTTP-bibliotheek voor het verzenden van HTTP-verzoeken in Python. Het vereenvoudigt de interactie met webservices door gebruiksvriendelijke methoden te bieden voor het maken van GET-, POST-, PUT-, DELETE- en andere HTTP-verzoeken, het verwerken van headers, parameters, cookies en meer.
• Mooie Soep : Python BeautifulSoup is een bibliotheek die wordt gebruikt voor het parseren van HTML- en XML-documenten. Hiermee kunt u nuttige informatie uit webpagina's halen door eenvoudig door de HTML-structuur te navigeren.
• Selenium : Python Selenium is een krachtig hulpmiddel voor het automatiseren van webbrowsers. Hiermee kunt u webbrowsers zoals Chrome of Firefox programmatisch besturen, waardoor taken zoals webscraping, testen en het automatiseren van repetitieve taken op websites mogelijk worden.
• MechanischSoep: Python MechanicalSoup is een Python-bibliotheek voor het automatiseren van interactie met websites. Het vereenvoudigt taken zoals het indienen van formulieren, navigatie en scraping door de mogelijkheden van de Requests- en BeautifulSoup-bibliotheken te combineren.
• urllib3 : Python urllib3 is een krachtige HTTP-clientbibliotheek voor Python, waarmee u eenvoudig HTTP-verzoeken programmatisch kunt indienen. Het biedt functies zoals het poolen van verbindingen, SSL-verificatie en ondersteuning voor verschillende HTTP-methoden.
• Slordig : Python Scrapy is een krachtig webcrawl- en webscraping-framework dat wordt gebruikt om gegevens van websites te extraheren. Het biedt hulpmiddelen om op een flexibele en efficiënte manier door websites te navigeren en gestructureerde gegevens te extraheren.
• Verzoeken-HTML: Python Requests-HTML is een Python-bibliotheek die de kracht van de Requests-bibliotheek voor het doen van HTTP-verzoeken combineert met de flexibiliteit van het parseren van HTML met behulp van CSS-selectors. Het vereenvoudigt webscrapen en maakt het gemakkelijk om gegevens uit HTML-documenten te extraheren.
• Lxml : Python lxml is een krachtige bibliotheek die wordt gebruikt voor het verwerken van XML- en HTML-documenten. Het biedt efficiënte parseer-, manipulatie- en querymogelijkheden, waardoor het een populaire keuze is voor het werken met gestructureerde gegevens in Python.
• pyautogui: PyAutoGUI is een Python-bibliotheek voor het automatiseren van taken door de muis en het toetsenbord te besturen. Hiermee kunnen gebruikers scripts schrijven om muisklikken, toetsenbordaanslagen en andere GUI-interacties te simuleren.
• schema: Python Schedule is een bibliotheek waarmee u taken kunt plannen die op bepaalde intervallen of tijden worden uitgevoerd. Het biedt een eenvoudige interface voor het maken en beheren van geplande taken binnen Python-programma's.
• Waakhond: Python Watchdog is een bibliotheek waarmee u bestandssysteemgebeurtenissen in Python kunt volgen, zoals het maken, verwijderen of wijzigen van bestanden. Het is handig voor het automatiseren van taken op basis van wijzigingen in bestanden of mappen, zoals het bijwerken van een database wanneer nieuwe bestanden aan een map worden toegevoegd.

Python-pakketten voor game-ontwikkeling

Hier verkennen we de opwindende wereld van game-ontwikkeling in Python, waarbij we krachtige pakketten en bibliotheken gebruiken om uw game-ideeën tot leven te brengen. Laten we erin duiken en de tools ontdekken waarmee u meeslepende en vermakelijke game-ervaringen kunt creëren.

• PyGame : PyGame is een set bibliotheken en hulpmiddelen voor het maken van videogames en multimediatoepassingen met Python. Het biedt functies voor het verwerken van afbeeldingen, geluid, invoerapparaten en meer, waardoor het gemakkelijker wordt om games met Python te ontwikkelen.
• Panda3D: Python Panda3D is een raamwerk voor game-ontwikkeling dat tools en bibliotheken biedt voor het maken van 3D-games en simulaties met behulp van de programmeertaal Python. Het biedt functies voor het renderen van afbeeldingen, het verwerken van invoer en het beheren van assets, waardoor het geschikt is voor zowel hobbyisten als professionele game-ontwikkelaars.
• Biggetje: Pyglet is een Python-bibliotheek die wordt gebruikt voor het maken van games en multimediatoepassingen. Het biedt hulpmiddelen voor het omgaan met afbeeldingen, geluid, invoerapparaten en vensters. Met Pyglet kunnen ontwikkelaars op efficiënte wijze interactieve ervaringen bouwen in Python.
• Arcade: Python Arcade is een beginnersvriendelijke Python-bibliotheek voor het maken van 2D-games. Het biedt tools voor het omgaan met afbeeldingen, geluid, invoerapparaten en andere gamegerelateerde functionaliteiten, waardoor game-ontwikkeling toegankelijk en leuk wordt.
• PyOpenGL: PyOpenGL is een Python-binding met OpenGL, een krachtige grafische bibliotheek voor het weergeven van 2D- en 3D-afbeeldingen. Het geeft Python-ontwikkelaars toegang tot de functionaliteit van OpenGL voor het maken van interactieve visuele applicaties, games, simulaties en meer.
• Cocos2d: Python Cocos2d is een eenvoudig en krachtig raamwerk voor game-ontwikkeling voor Python. Het biedt tools en bibliotheken voor het maken van 2D-games, waardoor de ontwikkeling van games toegankelijker en efficiënter wordt voor Python-ontwikkelaars.

Conclusie

Aan het einde van de pagina wilt u misschien een slotverklaring of samenvatting toevoegen om de discussie over Python-pakketten af ​​te ronden. Hier is een suggestie:

Kortom, Python-pakketten zijn een krachtig hulpmiddel voor het organiseren, beheren en delen van uw code. Door gerelateerde modules te groeperen, bieden pakketten een gestructureerde manier om complexe applicaties te bouwen, de herbruikbaarheid van code te verbeteren en de samenwerking tussen ontwikkelaars te bevorderen. Of je nu aan kleine scripts of grootschalige projecten werkt, het beheersen van de kunst van het maken en gebruiken van Python-pakketten zal ongetwijfeld je ontwikkelingsproces stroomlijnen en bijdragen aan het schrijven van schonere, beter onderhoudbare code. Omarm dus de kracht van pakketten en ontgrendel het volledige potentieel van programmeren in Python!