Как посмотреть содержимое библиотеки python
Перейти к содержимому

Как посмотреть содержимое библиотеки python

  • автор:

19 полезных библиотек для Python

19 полезных библиотек для Python главное изображение

Библиотеки — это готовые модули кода, которые используют разработчики, чтобы не писать один и тот же код несколько раз. В этой статье делимся подборкой самых полезных библиотек Python, рассказываем, как их установить, а также коротко описываем возможности.

К началу 2023 года Python остается одним из самых популярных языков программирования. Кроме простоты и легкости синтаксиса, он также отличается множеством подключаемых библиотек. В Python их более 137000, и практически каждый день это число растет.

Стандартные библиотеки Python

Стандартные библиотеки Python — это модули кода, которые доступны разработчикам без дополнительной установки

Например, библиотека math в Python дает возможность выполнять самые разные математические функции: находить целое от вещественного числа (math.trunc(x)) , вычислять логарифмы (math.log(x[, base])) или значение числа �� (math.pi) . А библиотека os Python необходима для работы с файловой системой компьютера и операционной системой.

Другие стандартные библиотеки — random и datetime . Первая дает инструменты для работы со случайными числами, а вторая незаменима для программ, которые оперируют временем и датами.

Стандартные библиотеки Python не требуют отдельного подключения. Чтобы использовать их функционал, достаточно просто в начале программы написать import и название библиотеки.

import math 

Как подключить библиотеку Python

Большинство других библиотек Python требуют отдельного подключения. Но сделать это не сложно. При использовании современной версии Python 2.7.9 и выше или 3.4 и выше необходимый для подключения библиотек инструмент — система управления библиотеками PIP – устанавливается автоматически. Поэтому, чтобы установить библиотеку, вам достаточно сделать всего три шага:

  1. Войдите в командную строку.
    • На Mac OS нажмите клавиши Command + Space , введите в появившемся окне слово Terminal и нажмите Enter /
    • На Windows нажмите клавиши Win + R , введите в появившемся окне cmd и нажмите Enter .
  2. Чтобы проверить, установлен ли у вас PIP , а заодно обновить его до последней версии, введите в командную строку следующие команды и нажмите Enter :
    • Для Mac OS: pip install –U pip
    • Для Windows: python -m pip install -U pip
  3. Теперь просто введите pip install и название библиотеки. Например, pip install pandas или pip install theano , а затем нажмите Enter . Файлы библиотеки автоматически загрузятся на компьютер, и она установится.

Узнать, какие библиотеки Python подойдут под ваши задачи, можно из этой статьи и с помощью агрегатора библиотек — pypi.org.

Разберем несколько библиотек для решения задач из разных сфер — веб-разработки, Data Science, дата-аналитики, визуализации данных и создания Telegram-ботов. Под описанием каждой библиотеки приведем код для установки.

Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.

Библиотеки Python для веб-разработки

Среди веб-разработчиков на Python чаще работают бэкендеры — возможно, вы слышали про популярные у них фреймворки Django и Tornado. Еще на этом языке делают парсеры — программы для сбора данных с разных страниц в интернете.

HTTPX

HTTPX — одна из главных библиотек для бэкенд-разработчиков. В отличие от другой популярной библиотеки — Requests , HTTPX позволяет работать не только с синхронными, но и с асинхронными HTTP-запросами. Эта библиотека также поддерживает современную версию протокола — HTTP2 и довольно проста в использовании.

Код для установки:

pip install httpx 

Celery

Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.

pip install celery 

Scrapy

Scrapy – это библиотека, с которой удобно собирать данные для вашего приложения. Ее используют для написания поисковых роботов (веб-краулеров) и других алгоритмов для сбора данных. Она поддерживает асинхронность и поэтому позволяет быстро и эффективно решать самые разные задачи: от загрузки веб-страниц до их обработки и сохранения в различных форматах.

pip install scrapy 

Dash

Dash — это библиотека Python для работы над веб-приложениями. Ее отличает доступный инструментарий для создания графических интерфейсов (GUI), через которые пользователь может работать с данными. А еще в ней удобно делать приложения с интерактивными диаграммами, графиками, дашбордами.

pip install dash 

Изучите Django и начните работать с базами данных с помощью ORM Чтобы создавать сайты и веб-сервисы на Python, недостаточно знать сам язык. Нужно также понимать протокол HTTP, разбираться в веб-серверах и многом другом. Пройдите трек «Веб-разработка на Django» на Хекслете и найдите еще одно применение вашим навыкам Python-разработки.

Библиотеки Python для Machine Learning

Специалистам по машинному обучению в первую очередь важно обучать различные модели на данных и применять их для классификации, регрессии, кластеризации и решения других задач.

NumPy

NumPy — библиотека, известная не только программистам, работающим с Python. Она позволяет хранить и редактировать данные в n-мерных массивах, что в некоторых случаях намного надежнее обычных списков в Python. В основе NumPy — возможность выполнять очень сложные математические преобразования.

pip install numpy 

Pandas

Pandas — это основная библиотека Python для наиболее трудоемких задач в машинном обучении: подготовки и первичного анализа данных. С помощью Pandas удобно фильтровать, объединять и группировать данные, а также строить модели интерпретации любого уровня сложности.

pip install pandas 

TensorFlow

TensorFlow — это библиотека популярная у разработчиков нейронных сетей. Она использует тензоры — многомерные массивы, которые дают возможность работать с несколькими сетями одновременно. Также TensorFlow часто используется для распознавания изображений и рукописного текста.

pip install tensorflow 

LightGBM

LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.

pip install lightgbm 

Читайте также: Как программировать на Python в Windows. Разбираем WSL

Библиотеки Python для форматирования и очистки данных

Среди аналитиков и научных работников на Python востребованы библиотеки для форматирования и очистки данных. Они помогают приводить данные к нужному виду, удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных и так далее. Без таких библиотек работа с данными была бы гораздо сложнее и дольше.

Цифровых данных с каждым днем становится больше, и для упрощения их обработки нужны специальные инструменты. В Python есть множество библиотек, которые помогают приводить данные к нужному виду: удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных.

Dora

Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.

pip install dora 

Datacleaner

Datacleaner нужна для автоматической очистки и подготовки данных к анализу. Она позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач. Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.

pip install datacleaner 

Tabulate

Tabulate используется для создания таблиц с удобным дизайном. В ней есть множество функций форматирования для удобного вывода словарей, списков, двумерных массивов библиотек NumPy и Pandas . Кроме консоли Tabulate поддерживает выгрузку данных и в различных веб-форматах — от HTML до Markdown Extra.

pip install tabulate 

Scrubadub

Scrubadub – это библиотека, особенно полезная для работы с конфиденциальными данными. Она предлагает множество гибких инструментов для удаления из массива данных имен, телефонов, URL-адресов, ID и других важных данных.

pip install scrubadub 

Библиотеки Python для визуализации данных

Библиотеки для визуализации данных позволяют создавать разнообразные графики, диаграммы, дашборды и другие изображения, которые помогают представить данные. С помощью таких библиотек можно сделать данные более привлекательными и понятными для аудитории.

Matplotlib

Matplotlib – одна из главных библиотек для визуализации данных на Python. Многие другие библиотеки, например, Cartopy или Seaborn используют для работы с графиками элементы именно этой библиотеки. У Matplotlib есть понятный объектно-ориентированный интерфейс и удобный API для встраивания в другие приложения.

pip install matplotlib 

Altair

Altair — это библиотека Python для статистической визуализации. Она носит «декларативный» характер: разработчикам не нужно писать объемный код для визуализации, а достаточно указать на связь с данными. Altair не поддерживает 3D, но особенно полезен для создания составных и комплексных 2D-графиков.

pip install altair 

Bokeh

Bokeh – библиотека визуализации данных, оптимизированная под браузеры. Она поддерживает работу с веб-приложениями и JSON-объектами, а также оптимизирована под работу с данными в реальном времени. Особенно часто Bokeh применяют для создания интерактивных визуализаций.

pip install bokeh 

Leather

Leather — это совсем новая библиотека визуализации данных для Python. Она наиболее полезна, когда задачу нужно решить как можно быстрее. В отличие от ряда подобных библиотек, Lether способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.

pip install leather 

Библиотеки Python для создания Telegram-ботов

Telegram-боты — то, что сделало Python особенно популярным на постсоветском пространстве. Боты используют для разных задач — от записи на публичные лекции до оказания помощи или написания текстовых RPG.

Aiogram

Aiogram – это удобная и полностью асинхронная библиотека для создания ботов. Написанные с ее помощью боты отличаются высокой скоростью работы и способностью оперативно справляться с большим трафиком.

pip install aiogram 

Python-telegram-bot

Python-telegram-bot – одна из самых старых библиотек для создания ботов c синхронным режимом работы. Кроме реализации чистого API эта библиотека содержит ряд высокоуровневых классов, упрощающих разработку ботов.

pip install python-telegram-bot 

Telebot

Telebot – библиотека, которая в большей степени подойдет начинающим разработчикам. Она проста в использовании, требует меньших объемов кода и способна работать как синхронно, так и асинхронно.

pip install telebot 

Итог

Мы рассмотрели 19 библиотек для Python, применяющихся в наиболее популярных областях программирования. Какую выбрать – зависит от ваших задач. Если вы опытный разработчик и не нашли в списке библиотеку, о которой точно должен знать каждый — расскажите о ней в комментариях.

Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.

�� Как узнать список библиотек Python: самые популярные и полезные инструменты для разработчиков

Чтобы узнать список библиотек Python, вы можете использовать команду help(‘modules’) в интерпретаторе Python. Вот пример:

 help('modules') 

Эта команда выведет список всех доступных модулей в Python, включая стандартные библиотеки и сторонние пакеты.

Детальный ответ

Как узнать список библиотек Python

Python является одним из наиболее популярных языков программирования в мире, благодаря своей простоте и мощным возможностям. Один из основных преимуществ использования Python — это богатая экосистема библиотек, которые упрощают разработку и расширяют функциональность языка. Если вы хотите узнать, какие библиотеки доступны в Python, существует несколько способов, которыми вы можете воспользоваться. Давайте рассмотрим несколько из них.

1. Использование команды pip

Пакетный менеджер pip является инструментом, который позволяет устанавливать и управлять библиотеками Python. Один из способов узнать список установленных библиотек — это использовать следующую команду в командной строке:

 pip list 

Данная команда выведет список всех установленных библиотек вместе с их версиями.

2. Использование пакета pkg_resources

Если вам нужно получить список всех доступных библиотек Python, включая те, которые не установлены на вашей системе, вы можете воспользоваться пакетом pkg_resources . Вот пример кода:

 import pkg_resources installed_packages = pkg_resources.working_set for package in installed_packages: print(package.key) 

Выполнение этого кода выведет на экран список названий всех установленных библиотек.

3. Использование команды help

Если вы хотите получить список библиотек, предоставляемых самим Python, вы можете воспользоваться встроенной функцией help() . Введите следующую команду в интерактивной оболочке Python:

 help("modules") 

Это выведет список всех доступных библиотек Python.

4. Просмотр репозиториев веб-сайтов и сообществ

  • PyPi
  • GitHub
  • Bitbucket

На этих веб-сайтах вы можете искать библиотеки по ключевым словам, исследовать их документацию и просматривать исходный код.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов узнать список библиотек Python. Вы можете использовать команду pip list для получения списка установленных библиотек, пакет pkg_resources для получения списка всех доступных библиотек, команду help(«modules») для просмотра списка библиотек, предоставляемых Python, а также исследовать различные веб-сайты и репозитории для получения подробной информации о различных библиотеках Python.

Удачи в вашем изучении Python и его богатой экосистемы библиотек!

Где найти описание подключаемых модулей в Python?

Как узнать, какие есть функции в подключаемых модулях Python, что они делают и как их используют в коде?

Отслеживать
user262779
задан 6 дек 2018 в 20:14
Магомед Азизов Магомед Азизов
31 1 1 серебряный знак 3 3 бронзовых знака

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Это можно сделать с помощью встроенной функции help , например, из интерактивной консоли. Для этого передайте ей как параметр имя модуля, о котором хотите узнать, в виде строки. Так вы можете получить описание стандартного или установленного модуля. Например:

>>> help('math') Help on built-in module math: NAME math DESCRIPTION This module is always available. It provides access to the mathematical functions defined by the C standard. FUNCTIONS acos(. ) acos(x) Return the arc cosine (measured in radians) of x. acosh(. ) acosh(x) Return the inverse hyperbolic cosine of x. asin(. ) asin(x) Return the arc sine (measured in radians) of x. asinh(. ) asinh(x) Return the inverse hyperbolic sine of x. atan(. ) atan(x) Return the arc tangent (measured in radians) of x. atan2(. ) atan2(y, x) Return the arc tangent (measured in radians) of y/x. Unlike atan(y/x), the signs of both x and y are considered. atanh(. ) atanh(x) Return the inverse hyperbolic tangent of x. ceil(. ) ceil(x) Return the ceiling of x as an Integral. This is the smallest integer >= x. copysign(. ) copysign(x, y) Return a float with the magnitude (absolute value) of x but the sign of y. On platforms that support signed zeros, copysign(1.0, -0.0) returns -1.0. cos(. ) cos(x) Return the cosine of x (measured in radians). cosh(. ) cosh(x) Return the hyperbolic cosine of x. degrees(. ) degrees(x) Convert angle x from radians to degrees. erf(. ) erf(x) Error function at x. erfc(. ) erfc(x) Complementary error function at x. exp(. ) exp(x) Return e raised to the power of x. expm1(. ) expm1(x) Return exp(x)-1. This function avoids the loss of precision involved in the direct evaluation of exp(x)-1 for small x. fabs(. ) fabs(x) Return the absolute value of the float x. factorial(. ) factorial(x) -> Integral Find x!. Raise a ValueError if x is negative or non-integral. floor(. ) floor(x) Return the floor of x as an Integral. This is the largest integer int greatest common divisor of x and y hypot(. ) hypot(x, y) Return the Euclidean distance, sqrt(x*x + y*y). isclose(. ) isclose(a, b, *, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0) -> bool Determine whether two floating point numbers are close in value. rel_tol maximum difference for being considered "close", relative to the magnitude of the input values abs_tol maximum difference for being considered "close", regardless of the magnitude of the input values Return True if a is close in value to b, and False otherwise. For the values to be considered close, the difference between them must be smaller than at least one of the tolerances. -inf, inf and NaN behave similarly to the IEEE 754 Standard. That is, NaN is not close to anything, even itself. inf and -inf are only close to themselves. isfinite(. ) isfinite(x) -> bool Return True if x is neither an infinity nor a NaN, and False otherwise. isinf(. ) isinf(x) -> bool Return True if x is a positive or negative infinity, and False otherwise. isnan(. ) isnan(x) -> bool Return True if x is a NaN (not a number), and False otherwise. ldexp(. ) ldexp(x, i) Return x * (2**i). lgamma(. ) lgamma(x) Natural logarithm of absolute value of Gamma function at x. log(. ) log(x[, base]) Return the logarithm of x to the given base. If the base not specified, returns the natural logarithm (base e) of x. log10(. ) log10(x) Return the base 10 logarithm of x. log1p(. ) log1p(x) Return the natural logarithm of 1+x (base e). The result is computed in a way which is accurate for x near zero. log2(. ) log2(x) Return the base 2 logarithm of x. modf(. ) modf(x) Return the fractional and integer parts of x. Both results carry the sign of x and are floats. pow(. ) pow(x, y) Return x**y (x to the power of y). radians(. ) radians(x) Convert angle x from degrees to radians. sin(. ) sin(x) Return the sine of x (measured in radians). sinh(. ) sinh(x) Return the hyperbolic sine of x. sqrt(. ) sqrt(x) Return the square root of x. tan(. ) tan(x) Return the tangent of x (measured in radians). tanh(. ) tanh(x) Return the hyperbolic tangent of x. trunc(. ) trunc(x:Real) -> Integral Truncates x to the nearest Integral toward 0. Uses the __trunc__ magic method. DATA e = 2.718281828459045 inf = inf nan = nan pi = 3.141592653589793 FILE (built-in) 

Также можно поискать документацию интересующего модуля в Интернете. Документацию стандартных модулей можно найти в официальной документации языка python, здесь. Информацию о сторонних модулях можно найти на PyPI. Например, вот документация модуля numpy.

��Где посмотреть библиотеки Python? Узнайте здесь!

1. PyPI (Python Package Index) — самый популярный репозиторий библиотек Python. Здесь вы можете найти и установить тысячи библиотек. Вот как установить библиотеку через pip:

pip install ИМЯ_БИБЛИОТЕКИ

2. Anaconda — дистрибутив Python и платформа для научных вычислений. Он включает в себя много полезных библиотек, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib. Вот как установить библиотеку через conda:

conda install ИМЯ_БИБЛИОТЕКИ

3. GitHub — платформа разработки программного обеспечения, на которой разработчики делятся своими проектами и кодом. Вы можете найти множество полезных библиотек Python на GitHub. Просто используйте функцию поиска и найдите нужную библиотеку. 4. Официальная документация Python — официальная документация Python содержит информацию о встроенных модулях и библиотеках. Вы можете найти документацию и примеры использования различных библиотек на официальном сайте Python. Удачи в вашем путешествии по миру библиотек Python!

Детальный ответ

Где посмотреть библиотеки Python

Python — это мощный язык программирования, который предлагает множество библиотек для решения различных задач. Если вы хотите узнать, где посмотреть библиотеки Python, вам пригодятся следующие ресурсы:

1. Официальная документация Python

Официальная документация Python — это первоисточник информации о языке Python и его стандартных библиотеках. Вы можете найти ее на официальном сайте Python по адресу https://docs.python.org/3/library/index.html. Здесь вы найдете полный список стандартных библиотек и их документацию. Прочтите документацию и изучите примеры кода, чтобы понять, как использовать различные функции и возможности библиотек Python.

2. PyPI (Python Package Index)

PyPI, или Python Package Index, является официальным репозиторием библиотек Python от сторонних разработчиков. Вы можете найти его на сайте https://pypi.org/. Здесь вы найдете огромное количество библиотек, которые вы можете установить и использовать в своих проектах Python. Поиск библиотек осуществляется с использованием инструментов установки пакетов, таких как pip. Прочтите документацию каждой библиотеки, чтобы узнать, как установить и использовать ее.

 # Пример кода, показывающий установку библиотеки с использованием pip pip install название_библиотеки 

3. GitHub

GitHub — это платформа разработки программного обеспечения, на которой разработчики могут хранить, совместно работать и делиться своим кодом, включая библиотеки Python. Вы можете найти библиотеки, доступные на GitHub, путем поиска репозиториев, связанных с Python, или использования функции поиска на самом GitHub. Исследуйте репозитории, просматривайте исходный код и документацию, чтобы понять, как использовать библиотеки и внести свой вклад в разработку.

4. Веб-ресурсы и сообщества

Существует множество веб-ресурсов и сообществ, посвященных Python и его библиотекам. Некоторые из них предоставляют обзоры, рекомендации и сравнения библиотек, а также примеры кода и руководства. Участие и взаимодействие с такими сообществами может помочь вам получить новые идеи и лучшие практики. Некоторые из известных веб-ресурсов и сообществ включают Stack Overflow, Python.org, Reddit и многие другие. Не стесняйтесь искать информацию и общаться с другими разработчиками Python, чтобы узнать о новых библиотеках и советах по их использованию.

Пример

Давайте рассмотрим пример использования библиотеки requests для отправки HTTP-запросов:

 import requests response = requests.get('https://api.example.com/data') data = response.json() print(data) 

В приведенном примере мы используем библиотеку requests для отправки GET-запроса на URL ‘https://api.example.com/data’. Затем мы получаем ответ в формате JSON и сохраняем его в переменную data. Наконец, мы выводим данные на экран.

Заключение

Где посмотреть библиотеки Python? Официальная документация Python, PyPI, GitHub и веб-ресурсы/сообщества — это основные ресурсы, где вы можете найти информацию о библиотеках Python и их использовании. Используйте эти ресурсы, изучите документацию и примеры кода, чтобы расширить свои знания и навыки в программировании на Python.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *