Библиотеки или модули нужны для того, чтобы расширить возможности Python и упростить написание программ. Модуль math , например, помогает при работе с числами, а модуль datetime нужен для работы с датой и временем.
Описание модулей, входящих в стандартную библиотеку Python, есть на официальном сайте .
Увидев богатый набор модулей, начинающий программист скорее всего испугается такого количества информации для запоминания. Однако, в этом нет надобности. К использованию модулей необходимо прибегать по необходимости.
Например, если вы работаете с какими-то сложными математическими вычислениями, вы подключаете модуль со встроенной поддержкой требуемых операций. И, соответственно, у вас отпадет необходимость придумывать то, что было уже до вас придумано.
Сторонние модули могут быть написаны не только на языке Python, но и также на C и C++, а это дает существенный прирост в скорости работы таких модулей.
Попробуем импортировать, то есть сделать доступным для использования, математический модуль в нашу программу. Сам импорт осуществляется с помощью команды import и названия импортируемого модуля.
#65. Модуль random стандартной библиотеки | Python для начинающих
import math
Теперь можно полноценно пользоваться всеми функциями этого модуля. Для этого необходимо написать название этого модуля, точку и название нужной функции из модуля.
Например, выводим на экран значение числа π:
import mathprint (math.pi)
или косинус единицы
import mathprint (math.cos(1))
Давайте рассмотрим примеры использования модулей стандартной библиотеки. Например, подключим модуль для работы с временем и сразу же еще один, для генерации случайных чисел:
import time, random while True: print(random.randint(1, 100)) time.sleep(1)
Эта программа будет выводить случайное целое число от 1 до 100 с паузой в одну секунду.
Источник: letpy.com
#8 Python для Data Science — import и встроенные модули
В предыдущих материалах этого руководства мы обсудили базовые концепции Python: переменные, структуры данных, встроенные функции и методы, циклы for и инструкции if. Это все — семантическое ядро языка. Но это лишь основа того, что есть в Python. Самое интересное ждет впереди. У Python есть море модулей и пакетов, которые можно импортировать в свой проект. Что это значит?
Об этом вы узнаете в статье: о том, как использовать инструкцию import и о самых важных встроенных модулях для работы в сфере data science.
Инструкция import в Python
Итак, что такое инструкция import , и почему она так важна?
Пока что в руководствах использовались только базовые элементы набора LEGO. Но если нужно построить что-то более сложное, необходимо задействовать более сложные инструменты.
С помощью import можно получить доступ к «инструментам» Python, которые называются модулями.
Они делятся на три группы:
- Модули стандартной библиотеки Python:
Получить к ним доступ проще простого, потому что они поставляются с языком Python3 по умолчанию. Все что нужно — ввести import и название модуля. С этого момента выбранный модуль можно использовать в коде. О том, как это делать, дальше в статье. - Другие более продвинутые и специализированные модули:
Эти модули не являются частью стандартной библиотеки. Для их использования нужно установить новые пакеты на сервер данных. В проектах data science такие «внешние» пакеты будут использоваться часто. (Вы могли слышать, например, о pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn и так далее). Этой теме будет посвящен отдельный материал - Собственные модули:
Да, их можно писать и самостоятельно (об этом в более продвинутых руководствах по Python)
Импорт собственных модулей в Python. Import modules. Атрибут модуля __name__ и __main__
import — очень мощный элемент Python, потому что именно с его помощью можно постоянно и почти бесконечно расширять свой набор инструментов, особенно в процессе работы с особенно сложными задачами.
Самые важные встроенные модули Python для специалистов Data Science
Теперь, когда вы понимаете, о чем идет речь, можно переходить к практике. В стандартной библиотеке Python есть десятки встроенных модулей. Одними из самых важных для проектов data science являются следующие:
Импортировать их можно, используя следующий синтаксис:
import [module_name]
Например: import random
Примечание: это импортирует весь модуль целиком со всеми его элементами. Можно взять и отдельную его часть: from [module_name] import [item_name] . Но пока лучше не переусложнять.
Разберем эти пять модулей.
Встроенный модуль №1: random
Рандомизация (случайности) очень важна в data science… например, A/B тестирование. С помощью модуля random можно генерировать случайные числа, следуя разным правилам:
Введем следующее в Jupyter Notebook:
import random
Затем в отдельную ячейку:
random.random()
Это сгенерирует случайное число с плавающей точкой от 0 до 1.
Стоит попробовать и так тоже:
random.randint(1, 10)
Это создаст случайное целое число от 1 до 10.
Больше о random можно узнать здесь.
Встроенный модуль №2: statistics
Если рандомизация важна, то статистика неизбежна. К счастью, в библиотеке есть встроенный модуль со следующими функциями: среднее значение, медиана, деление с остатком, среднеквадратичное отклонение, дисперсия и многие другие…
import statistics
Дальше нужно создать список:
a = [0, 1, 1, 3, 4, 9, 15]
Теперь посчитать все значения для этого списка:
Больше о statistics можно узнать здесь.
Встроенный модуль №3: math
Есть несколько функций, которые относятся больше к математике, чем к статистике. Для них есть отдельный модуль. Он включает факториал, возведение в степень, логарифмические функции, а также тригонометрию и константы.
import math
math.factorial(5) math.pi math.sqrt(5) math.log(256, 2)
Больше о math можно узнать здесь.
Встроенный модуль №4: datetime
Планируете работать в интернет-стартапе? Тогда вы наверняка столкнетесь с журналами данных. В их основе лежат дата и время. По умолчанию Python 3 не работает с датой и временем, но если импортировать модуль datatime, то эти функции тоже станут доступны.
import datetime
На самом деле, модуль datetime слегка переусложнен. Как минимум для новичков. Чтобы разобраться с ним, нужен отдельный материал. Но начать можно с этих двух функций:
datetime.datetime.now() datetime.datetime.now().strftime(«%F»)
Встроенный модуль №5: csv
«csv» расшифровывается как «comma-separated values». Это один из самых распространенных форматов файлов для хранения журналов данных в виде текстовых данных (простого текста). Поэтому очень важно знать, как открыть файл с расширением .csv в Python. Есть конкретный способ, как это можно сделать.
Предположим, имеется маленький .csv-файл (его даже в Jupyter можно создать) под названием fruits.csv:
2018-04-10;1001;banana 2018-04-11;1002;orange 2018-04-12;1003;apple
Чтобы открыть его в Jupyter Notebook, нужно использовать следующий код:
import csv with open(‘fruits.csv’) as csvfile: my_csv_file = csv.reader(csvfile, delimiter=’;’) for row in my_csv_file: print(row)
Он возвращает списки Python. С помощью функций выбора списков и методами списка, изученными раньше, можно реорганизовать набор данных.
Больше о модуле csv можно узнать здесь.
Больше встроенных модулей
Неплохое начало, но полный список встроенных модулей Python намного объемнее. С их помощью можно запаковывать и распаковывать файлы, собирать сетевые данные, отправлять email, декодировать файлы JSON и многое другое. Чтобы взглянуть на этот список, нужно перейти на страницу стандартной библиотеки Python — это часть официальной документации языка.
Есть и другие библиотеки и пакеты, не являющиеся частью стандартной библиотеки (pandas, numpy, scipy и другие). О них чуть позже.
Синтаксис
При обсуждении синтаксиса нужно выделить три вещи:
- В скриптах Python все инструкции import нужно оставлять в начале. Почему? Чтобы видеть, какие модули нужны коду. Это также гарантирует, что импорт произойдет до того, как отдельные части модуля будут использованы. Поэтому просто запомните: инструкции import должны находиться в начале.
- В статье функции модуля использовались с помощью такого синтаксиса:
module_name.function_name(parameters)
Например, statistics.median(a)
или
csv.reader(csvfile, delimiter=’;’) Это логично. Перед использованием функции нужно сообщить Python, в каком модуле ее можно найти. Иногда бывают даже более сложные выражения, как функции класса в модуле (например, datetime.datetime.now() ), но сейчас об этом можно не думать. Лучше просто составить список любимых модулей и функций и изучать, как они работают. Если нужен новый — посмотрите в документации Python, как создать его вместе с определенными функциями. - При использовании модуля (или пакета) его можно переименовать с помощью ключевого слова as :
Если ввести:
import statistics as stat , в дальнейшем ссылаться на модуль можно с помощью «stat». Например, stat.median(a) , а не statistics.median(a) . По традиции две библиотеки, используемые почти во всех проектах Data Science, импортируются с укороченными именами: numpy ( import numpy as np ) и pandas ( import pandas as pd ). Об этом также будет отдельный материал.
Так что это? Пакет? Модуль? Функция? Библиотека?
Поначалу вам может быть сложно даже понять, что именно импортируете. Иногда эти элементы называют «модулями», иногда — «пакетами», «функциями» или даже «библиотеками».
Примечание: даже если проверить сайты numpy и pandas, можно обнаружить, что один из них называют библиотекой, а второй — пакетом.
Не все любят теорию в программировании. Но если вы хотите участвовать в осмысленных беседах с другими разработчиками (или как минимум задавать грамотные вопросы на Stackoverflow), нужно хотя бы иметь представление о том, что и как называется.
Вот как можно попытаться классифицировать эти вещи:
- Функция: это блок кода, который можно использовать по несколько раз, вызывая его с помощью ключевого слова. Например, print() — это функция.
- Модуль: это файл с расширением .py, который содержит список функций (также — переменных и классов). Например, в statisctics.mean(a) , mean — это функция, которую можно найти в модуле statistics .
- Пакет: это коллекция модулей Python. Например, numpy.random.randint(2, size=10) . randint() — это функция в модуле random в пакете numpy.
- Библиотека: это обобщенное название для определенной коллекции кода в Python.
Эта информация взята из вопроса на Stackoverflow.
Выводы
import — это важная составляющая Python. Чем больше вы будете узнавать о data science, тем лучше будете понимать, как постоянно расширять собственный набор инструментов в зависимости от поставленной задачи. import — это основной инструмент для этих целей. Он открывает тысячи дверей.
Источник: pythonru.com
Модули в Python. Часть 1
В данной и последующих статьях мы разберем с Вами на примерах, что такое модули в Python, зачем они вообще нужны, и какой у них синтаксис. Так как модули — это одна из базовых концепций языка, то ее понимание крайне важно для дальнейшей работы с Python.
1. Введение в модули
Под модулями в Python понимаются обычные файлы с расширением *.py, которые содержат код функций и классов, а также отдельные переменные. Причем в одном файл может содержаться несколько разных классов, функции и переменных. Это может показаться странным при первом знакомстве с концепцией модулей в Python для тех кто уже знаком с современным PHP, в котором на каждый класс нужно создавать отдельный файл. Но Python, по сравнению с PHP, язык с намного более строгой концептуальной основой, поэтому объединение нескольких логически связанных классов или функций в рамках одного файла-модуля является нормой.
Модули в Python привносят порядок, позволяя избавиться от дублирования в коде и организовать единый стиль оформления.
В стандартной библиотеке Python содержится большое количество модулей, например:
- os — для работы с ОС
- time — для работы со временем
- math — математические вычисления
- другие.
Также огромное количество модулей на все случаи жизни доступно и в официальном репозитории пакетов (модулей) Python.
Одним словом, все что доступно в Python — все строится на основе модулей.
2. Механизм модулей в Python
Перед тем как начать работать с модулем в Python, его необходимо импортировать. Когда мы импортируем Python модуль, интерпретатор языка ищет искомые модули в трех локациях.
- В папке в которой находится разрабатываемая программа
- В папке, содержащейся в PYTHONPATH
- В папке по умолчанию (разная в зависимости от ОС)
Для получения списка всех доступных в Вашей системе модулей можно воспользоваться либо консольной командой help(‘modules’) либо приложением Python Module Docs, которое идет в стандартном дистрибутиве Python. Открытие Python Module Docs ведет к запуску локального сервера и браузера, отображающего все модули в удобной виде на главной странице, причем в данноv случае подключение к Интернету не нужно.
В данной статье на этом все, а если Вам не терпится как можно быстрее познакомится с таким перспективным языком как Python, то можете начать с моего видеокурса «Программирование на Python с Нуля до Гуру»
Создано 05.11.2019 09:42:55
Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!
Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.
Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления
Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.
Порекомендуйте эту статью друзьям:
Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):
- Кнопка:
Она выглядит вот так: - Текстовая ссылка:
Она выглядит вот так: Как создать свой сайт - BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):
Комментарии ( 0 ):
Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.
Источник: myrusakov.ru