• Erledigen Sie die Anwendungssicherheit auf die richtige Weise! Erkennen, schützen, überwachen, beschleunigen und mehr…
  • Bibliotheken und Module machen das Leben eines Programmierers reibungslos.

    Wenn Sie mit Projekten arbeiten, können Szenarien auftreten, die Sie mit der Standardcodierung einer Programmiersprache nicht lösen können. Wir brauchen einige Bibliotheken und Module, um diese Probleme zu lösen.

    Glücklicherweise unterstützt Python eine Vielzahl von Modulen und Bibliotheken. Python hat eingebaut Module sowie basierte Online-to-Offline-Werbezuordnungen von anderen gab. Bibliotheken und Module für die Entwicklung. Wir werden sowohl integrierte Module als auch Module von Drittanbietern sehen, die für Python-Projekte sehr nützlich sind. Lassen Sie uns zuerst die eingebauten Module untersuchen.

    # Eingebaute Module

    Python kommt mit vielen eingebauten Modulen für verschiedene Anwendungsfälle. Wir werden die Module nach Bedarf nacheinander untersuchen.

    Sammlungen - Container-Datentypen

    Python hat verschiedene Arten von Produktauswahl um die Sammlung von Daten zu speichern. Beispielsweise, Tupel, Liste, Diktat usw .., sind einige der integrierten Sammlungen von Python. Das Produktauswahl Das Modul bietet zusätzliche Funktionen für die integrierten Sammlungen.

    Wenn du nimmst deque Datenerfassung aus dem Produktauswahl Modul, es ist eher wie eine Python-Liste. Aber wir können drücken und Pop die Elemente von beiden Seiten. Es ist schneller als das Liste. Sie können die Verwendung deque basierend auf Ihren Bedürfnissen. Lassen Sie uns einige echte Codierung mit sehen collection.deque Datensammlung.

    import collections
    nums = [1, 2, 3]
    # creating deque collection from the list
    deque = collections.deque(nums)
    
    print(deque)
    
    # adding an element at the end
    deque.append(4)
    
    print(deque)
    
    # adding element at the starting
    deque.appendleft(0)
    
    print(deque)
    
    # removing the element at the end
    deque.pop()
    
    print(deque)
    
    # removing element at the starting
    deque.popleft()
    
    print(deque)

    Führen Sie den obigen Code aus. siehe die Ergebnisse. Wir haben auch andere Datensammlungen in der Produktauswahl Modul.

    Einige davon sind:

    Zähler Gibt ein Diktat zurück, das die Häufigkeit von Elementen aus der Liste enthält.

    Es ist eine Unterklasse der Diktatklasse.

    Benutzerliste Wird für eine schnelle Unterklasse der Liste verwendet.
    UserDict Wird für eine schnelle Unterklasse des Diktats verwendet.
    Benutzerzeichenfolge Wird für eine schnelle Unterklasse der str verwendet.

    Gehen Sie zur Dokumentation der Produktauswahl Modul zum Erkunden aller Datensammlungen und Methoden.

    Schnelle Notiz:- Verwenden Sie das dir (Objekt) integrierte Methode von Python, um alle Methoden eines Objekts anzuzeigen.

    CSV - Dateihandhabung

    Wir können das benutzen CSV (durch Kommas getrennte Werte) Dateien zum Speichern der Tabellendaten. Das am häufigsten verwendete Format zum Importieren und Exportieren von Daten aus Tabellenkalkulationen und Datenbanken. Python wird mit einem Modul namens CSV geliefert mit dem umgehen CSV Dateien.

    Sehen wir uns ein Beispiel für das Lesen der Daten aus a an CSV-Datei.

    Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen Beispiel.csv in Ihren Laptop und fügen Sie die folgenden Daten ein.

    Name, Alter, Abschlussjahr Hafeez, 21,2021 Aslan, 23,2019 Rambabu, 21,2021

    Wir haben Methoden zum Lesen und Schreiben im CSV-Modul. Wir werden sehen, wie die Daten aus den CSV-Dateien mit dem CSV-Modul gelesen werden.

    import csv
    
    with open('sample.csv') as file:
        # creating the reader
        reader = csv.reader(file)
        
        # reading line by line using loop
        for row in reader:
            # row is a list containing elements from the CSV file
            # joingin the list using join(list) method
            print(','.join(row))

    Führen Sie den obigen Code aus, um die Ergebnisse anzuzeigen.

    Wir werden auch ein Objekt namens haben csv.writer() um die Daten in die zu schreiben CSV Datei. Spielen Sie alleine mit den anderen Methoden dir() und help()eingebaute Methoden. Wir haben ein anderes Modul namens JSON, welches für die Handhabung der verwendet wird JSON Dateien. Es ist auch ein eingebautes Modul.

    Zufallsgenerierung

    Python hat ein Modul namens zufällig Dadurch können die Daten zufällig generiert werden. Wir können alles zufällig produzieren, indem wir verschiedene Methoden anwenden zufällig Modul. Sie können dieses Modul in Anwendungen wie Tic-Tac-Toe, einem Würfelspiel usw. verwenden.

    Sehen wir uns ein einfaches Programm an, um zufällige Ganzzahlen aus einem bestimmten Bereich zu generieren.

    import random
    
    # generating a random number from the range 1-100
    print(random.randint(1, 100)) 
    

    Sie überprüfen die anderen Methoden der zufällig Modul mit dir()und help() Methoden. Lassen Sie uns ein kleines und einfaches Spiel mit dem schreiben zufällig Modul. Wir können es a nennen Zahlen-Ratespiel.

    Was ist das Zahlen-Ratespiel?

    Das Programm generiert eine Zufallszahl im Bereich von 1 bis 100. Der Benutzer errät die Zahl, bis sie mit der vom Programm generierten Zufallszahl übereinstimmt. Jedes Mal, wenn Sie drucken, ob die Benutzernummer kleiner als die Zufallszahl oder höher als die Zufallszahl ist. Der Quellcode zeigt dann die Anzahl der Vermutungen an.

    Siehe den folgenden Code für das obige Programm.

    # importing random module
    import random
    
    # generating random number
    random_number = random.randint(1, 100)
    
    # initializing no. of guess to 0
    guess_count = 0
    
    # running loop until user guess the random number
    while True:
        # getting user input
    
        user_guessed_number = int(input("Enter a number in the range of 1-100:- "))
    
        # checking for the equality
        if user_guessed_number == random_number:
            print(f"You have guessed the number in {guess_count} guesses")
            # breaking the loop
            break
        elif user_guessed_number < random_number:
            print("Your number is low")
        elif user_guessed_number > random_number:
            print("Your number is high")
    
        # incrementing the guess count
        guess_count += 1

    Tkinter - GUI-Anwendungen

    Tkinter ist ein eingebautes Modul für die Entwicklung von GUI (Grafische Benutzeroberfläche) Anwendungen. Es ist praktisch für Anfänger. Wir können uns entwickeln GUI Anwendungen wie Taschenrechner, Anmeldesystem, Texteditor usw .., Es gibt viele Ressourcen, um das zu lernen GUI Entwicklung mit Tkinter.

    Die beste Unterstützung ist es, dem Beamten zu folgen docs. Um mit dem zu beginnen Tkinter, Gehen Sie zu den Dokumenten und beginnen Sie, schöne zu erstellen GUI um weitere Anwendungsbeispiele zu finden.

    # Module von Drittanbietern

    Anfragen - HTTP-Anfragen

    Das Anforderungsmodul wird zum Senden aller Arten von verwendet HTTP Anfragen an den Server. Es erlaubt HTTP / 1.1 Anfragen zu senden. Wir können auch Header, Daten und andere Dinge mithilfe von Python-Wörterbüchern hinzufügen. Da es sich um ein Modul eines Drittanbieters handelt, müssen wir es installieren. Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal oder in der Befehlszeile aus, um das zu installieren Zugriffe Modul.

    pip install requests

    Es ist unkompliziert, mit dem zu arbeiten Zugriffe Modul. Wir können anfangen mit dem zu arbeiten Zugriffe ohne Vorkenntnisse. Mal sehen, wie man eine Get-Anfrage sendet und was sie zurückgibt.

    import requests
    
    # sening a get request
    request = requests.get("https://www.google.com/")
    
    # 
    print(request.status_code)
    print(request.url)
    print(request.request)

    Der obige Code druckt den Statuscode, die URL und die Anforderungsmethode (GET, POST). Sie erhalten die Quelle der URL auch. Sie können mit dem darauf zugreifen Anfrage.Inhalt Bytes. Gehe zum docs dauert ebenfalls 3 Jahre. Das erste Jahr ist das sog. Zugriffe Modul und erkunden Sie mehr.

    BeautifulSoup4 - Web Scraping

    BeautifulSuppe Bibliothek wird für das Web-Scraping verwendet. Es ist ein praktisches Modul zum Arbeiten. Auch Anfänger können mit dem arbeiten docs. Lesen Sie den Beispielcode, um die Details der Kundenberichte zu löschen.

    Sie können installieren BeautifulSuppe indem Sie den folgenden Befehl in das Terminal / die Befehlszeile eingeben.

    pip install beautifulsoup4

    Und ein einfaches Programm für Ihr erstes Scraping.

    ## Scrping the ConsumerReport products list using BeautifulSoup
    
    ## importing bs4, requests modules
    import bs4
    import requests
    
    ## initializing url
    url = "https://www.consumerreports.org/cro/a-to-z-index/products/index.htm"
    
    ## getting the reponse from the page using get method of requests module
    page = requests.get(url)
    
    ## storing the content of the page in a variable
    html = page.content
    
    ## creating BeautifulSoup object
    soup = bs4.BeautifulSoup(html, "lxml")
    
    ## see the class or id of the tag which contains names ans links
    div_class = "crux-body-copy"
    
    ## getting all the divs using find_all method
    div_tags = soup.find_all("div", class_=div_class) ## finding divs whichs has mentioned class
    
    ## we will see all the tags with a tags which has name and link inside the div
    for tag in div_tags:
        print(tag)

    Führen Sie den obigen Code aus, um die Magie des Web-Scrapings zu sehen. Da sind mehr Web Scraping Frameworks da draußen, damit du es versuchst.

    # Data Science und maschinelles Lernen

    Es gibt einige Bibliotheken, die speziell für Data Science und maschinelles Lernen entwickelt wurden. All dies wird in entwickelt C. Sie sind blitzschnell.

    Numpy

    Numpy wird für wissenschaftliche Berechnungen verwendet.

    Es ermöglicht uns, mehrdimensionale Arrays zu bearbeiten. Die Implementierung von Arrays ist in Python nicht vorhanden. Hauptsächlich verwenden die Entwickler numpig in ihren maschinellen Lernprojekten. Es ist leicht zu lernen und Open-Source-Bibliothek. Fast jeder Ingenieur für maschinelles Lernen oder Datenwissenschaftler verwendet dieses Modul für komplexe mathematische Berechnungen.

    Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das zu installieren numpig Modul.

    pip install numpy

    Pandas

    Pandas ist ein Datenanalysemodul. Wir können die Daten am effektivsten mit dem filtern Pandas Bibliothek. Es bietet verschiedene Arten von Datenstrukturen, die praktisch sind. Es bietet auch Dateiverwaltung mit verschiedenen Dateiformaten.

    Installieren Sie das Modul mit dem folgenden Befehl.

    pip install pandas

    Matplotlib

    Matplotlib ist eine 2D-Diagrammdiagrammbibliothek. Sie können die Daten mit visualisieren Matplotlib.

    Wir können Bilder der Figuren in verschiedenen Formaten erzeugen. Wir zeichnen verschiedene Arten von Diagrammen wie Balkendiagramme, Fehlerdiagramme, Histogramme, Streudiagramme usw. Sie können das installieren Matplotlib mit dem folgenden Befehl.

    pip install matplotlib

    Schnelle Notiz:- Sie können installieren Anaconda um alle für Data Science erforderlichen Bibliotheken und Module zu erhalten.

    Wenn Sie es ernst meinen, Python für Data Science und ML zu lernen, dann sehen Sie sich das an Udemy natürlich.

    # Web-Frameworks

    Wir können viele Web-Frameworks in finden Python. Wir werden zwei Frameworks diskutieren, die von den Entwicklern häufig verwendet werden. Die beiden Frameworks sind Django und Flasche.

    Django

    Django ist ein in Python entwickeltes Open-Source-Webframework. Es ist bequem, Websites mit zu erstellen Django. Mit diesem Framework können wir alle Arten von Websites erstellen. Einige der beliebtesten mit Django erstellten Websites sind Instagram, Bitbucket, Disqus, Mozilla Firefox usw ..,

    • Mit den Funktionen von Django können wir schnell komplexe Websites erstellen.
    • Der Django erledigt bereits viele der für die Webentwicklung erforderlichen Aufgaben.
    • Es bietet auch Sicherheit für die Angriffe SQL Injection, Cross-Site-Scripting, Cross-Site-Request-Fälschung und Clickjacking.
    • Wir können jede Website vom Content-Management-System bis zu sozialen Websites erstellen.

    Die Dokumentation von Django ist eindeutig. Sie müssen mit Python für Django vertraut sein. Aber mach dir keine Sorgen, wenn du nicht bist. Django lernen ist einfach.

    Flasche

    Flask ist ein in Python entwickeltes Micro-Web-Framework.

    Es ist pythonischer als Django. Es hat eine ausgezeichnete Dokumentation hier. Es verwendet die Jinja Template Engine. Es ist sehr komplex, große Websites zu erstellen. Die meisten Funktionen wie URL-Routing, Anforderungsversand, sichere Cookies, Sitzungen usw. sind in beiden Funktionen vorhanden Django und Flasche.

    Wählen Sie das Framework basierend auf der Komplexität Ihrer Website. Django wird bei Entwicklern immer beliebter. Es ist das am häufigsten verwendete Framework für die Webentwicklung in Python.

    Fazit

    Ich hoffe, Sie haben verschiedene Module, Bibliotheken und Frameworks für Python kennengelernt.

    Jeder einmal ein Anfänger.

    Was auch immer Sie beginnen möchten, gehen Sie zuerst in die Dokumentation und lernen Sie sie. Wenn Sie die Dokumente nicht verstehen können, finden Sie Crashkurse auf der Bildungs-Websites.