• ¡Obtenga la seguridad de la aplicación de la manera correcta! Detectar, proteger, monitorear, acelerar y más ...
  • Las bibliotecas y los módulos facilitan la vida de un programador.

    Cuando trabaja con proyectos, puede encontrar situaciones en las que no podrá resolver con la codificación estándar de un lenguaje de programación. Necesitamos algunas bibliotecas y módulos para superar esos problemas.

    Afortunadamente, Python admite una gran cantidad de módulos y bibliotecas. Python tiene incorporado módulos así como terceros. bibliotecas y módulos para el desarrollo. Veremos módulos integrados y de terceros, que son muy beneficiosos para los proyectos de Python. Exploremos primero los módulos integrados.

    # Módulos incorporados

    Python viene con muchos módulos incorporados para diferentes casos de uso. Estudiaremos los módulos uno a uno según el uso.

    Colecciones: tipos de datos de contenedor

    Python tiene diferentes tipos de colecciones para almacenar la recopilación de datos. Por ejemplo, tupla, lista, dictado, etc., son algunas de las colecciones integradas de Python. los colecciones El módulo proporciona características adicionales a las colecciones integradas.

    Si lo tomas deque recopilación de datos del colecciones módulo, es más como una lista de Python. Pero nosotros podemos empuje y Deliciosos los elementos de ambos lados. Es mas rapido que el lista. Puede utilizar el deque basado en sus necesidades. Veamos algo de codificación real con colecciones.deque recopilación de datos.

    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)

    Ejecute el código anterior; ver los resultados. También tenemos otras colecciones de datos en el colecciones módulo.

    Algunos de ellos son:

    Contador Devuelve un dictado que contiene la frecuencia de elementos de la lista.

    Es una subclase de la clase dict.

    Lista de usuarios Se utiliza para una subclase rápida de la lista.
    UserDict Se usa para una subclase rápida del dict.
    UserString Se usa para una subclase rápida de str.

    Ir a la documentación del colecciones módulo para explorar todas las colecciones de datos y métodos.

    Nota rápida:- Utiliza el dir (objeto) método incorporado de Python para ver todos los métodos de un objeto.

    CSV - Manejo de archivos

    Podemos usar el CSV (valores separados por comas) archivos para almacenar los datos tabulares. El formato más utilizado para importar y exportar los datos de hojas de cálculo y bases de datos. Python viene con un módulo llamado CSV para manejar el CSV archivos.

    Veamos un ejemplo de lectura de datos de un archivo CSV.

    Crea un archivo con el nombre sample.csv en su computadora portátil y pegue los siguientes datos.

    Nombre, edad, año de graduación Hafeez, 21,2021 Aslan, 23,2019 Rambabu, 21,2021

    Tenemos métodos para leer y escribir en el módulo CSV. Veremos cómo leer los datos de los archivos CSV usando el módulo CSV.

    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))

    Ejecute el código anterior para ver los resultados.

    También tendremos un objeto llamado csv.writer() para escribir los datos en el CSV expediente. Juega con los otros métodos por tu cuenta usando el dir() y  help()métodos incorporados. Tenemos otro módulo llamado JSON, que se utiliza para manipular el JSON archivos. También es un módulo integrado.

    Generación aleatoria

    Python tiene un módulo llamado azar que permite generar los datos de forma aleatoria. Podemos producir cualquier cosa al azar utilizando diferentes formas de azar módulo. Puede utilizar este módulo en aplicaciones como tic-tac-toe, un juego de dados, etc.

    Veamos un programa simple para generar números enteros aleatorios a partir de un rango dado.

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

    Verifica los otros métodos del azar módulo usando dir()y  help() métodos. Escribamos un juego pequeño y sencillo usando el azar módulo. Podemos llamarlo un Juego de adivinanzas de números.

    ¿Qué es el juego de adivinar números?

    El programa generará un número aleatorio en el rango de 1 a 100. El usuario adivinará el número hasta que coincida con el número aleatorio generado por el programa. Cada vez imprimirá si el número de usuario es menor que el número aleatorio o mayor que el número aleatorio. Luego, el código fuente mostrará el número de conjeturas.

    Consulte el código a continuación para el programa anterior.

    # 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 - aplicaciones GUI

    Tkinter es un módulo integrado para el desarrollo de GUI (interfaz gráfica de usuario) aplicaciones. Es conveniente para principiantes. Podemos desarrollar GUI aplicaciones como calculadora, sistema de inicio de sesión, editor de texto, etc., Hay muchos recursos disponibles para aprender GUI desarrollo con Tkinter.

    El mejor apoyo es seguir al oficial documentos. Para empezar con el Tkinter, ve a los documentos y comienza a crear hermosos GUI aplicaciones.

    # Módulos de terceros

    Solicitudes: solicitudes HTTP

    El módulo de solicitudes se utiliza para enviar todo tipo de HTTP solicitudes al servidor. Permite HTTP / 1.1 solicitudes para enviar. También podemos agregar encabezados, datos y otras cosas usando diccionarios de Python. Como es un módulo de terceros, tenemos que instalarlo. Ejecute el siguiente comando en la terminal o la línea de comandos para instalar el solicitudes  módulo.

    pip install requests

    Es sencillo trabajar con solicitudes  módulo. Podemos empezar a trabajar con el solicitudes  sin ningún conocimiento previo. Veamos cómo enviar una solicitud de obtención y qué devuelve.

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

    El código anterior imprimirá el status_code, la URL y el método de solicitud (GET, POST). Obtendrá la fuente del Enlance también. Puedes acceder a él con el request.content bytes. Ve a la documentos de los solicitudes  módulo y explorar más.

    BeautifulSoup4 - raspado web

    BeautifulSoup La biblioteca se utiliza para el web scraping. Es un módulo útil para trabajar. Incluso los principiantes pueden empezar a trabajar con él utilizando el documentos. Consulte el código de muestra para descartar los detalles de los informes del cliente.

    Puede instalar BeautifulSoup escribiendo el siguiente comando en la terminal / línea de comandos.

    pip install beautifulsoup4

    Y, un programa simple para su primer raspado.

    ## 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)

    Ejecute el código anterior para ver la magia del web scraping. Hay mas marcos de web scraping ahí fuera para que lo pruebes.

    # Ciencia de datos y aprendizaje automático

    Existen algunas bibliotecas creadas especialmente para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Todos estos se desarrollan en C. Son ultrarrápidos.

    Numpy

    Numpy se utiliza para cálculos científicos.

    Nos permite trabajar matrices multidimensionales. La implementación de matrices no está en Python. Principalmente los desarrolladores usan numpy en sus proyectos de aprendizaje automático. Es fácil de aprender y tiene una biblioteca de código abierto. Casi todos los ingenieros de aprendizaje automático o científicos de datos utilizan este módulo para cálculos matemáticos complejos.

    Ejecute el siguiente comando para instalar el numpy módulo.

    pip install numpy

    pandas

    pandas es un módulo de análisis de datos. Podemos filtrar los datos de forma más eficaz utilizando Los pandas biblioteca. Ofrece diferentes tipos de estructuras de datos que son útiles para trabajar. También proporciona manejo de archivos con diferentes formatos de archivo.

    Instale el módulo usando el siguiente comando.

    pip install pandas

    Matplotlib

    Matplotlib es una biblioteca de trazado de gráficos 2D. Puede visualizar los datos usando Matplotlib.

    Podemos generar imágenes de las figuras en diferentes formatos. Trazamos diferentes tipos de diagramas como gráficos de barras, gráficos de error, histogramas, diagramas de dispersión, etc., puede instalar el matplotlib usando el siguiente comando.

    pip install matplotlib

    Nota rápida:- Puede instalar Anaconda para obtener todas las bibliotecas y módulos necesarios para Data Science.

    Si se toma en serio el aprendizaje de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático, consulte este brillante Curso Udemy.

    # Marcos Web

    Podemos encontrar muchos frameworks web en Python. Discutiremos dos marcos que son ampliamente utilizados por los desarrolladores. Los dos marcos son Django y  Frasco.

    Django

    Django es un marco web de código abierto desarrollado en Python. Es conveniente crear sitios web con Django. Podemos generar cualquier tipo de sitios utilizando este marco. Algunos de los sitios más populares creados con Django son Instagram, bitbucket, Disqus, Mozilla Firefox, etc.,

    • Podemos construir sitios web complejos rápidamente con las características de Django.
    • Django ya hace muchas de las tareas necesarias para el desarrollo web.
    • También proporciona seguridad para los ataques. Inyección de SQL, scripts entre sitios, falsificación de solicitudes entre sitios y clickjacking.
    • Podemos construir cualquier sitio web desde el sistema de gestión de contenido hasta los sitios sociales.

    La documentación de Django es inequívoca. Tienes que familiarizarte con Python para Django. Pero no se preocupe si no es así. Aprendiendo Django es fácil.

    Frasco

    Flask es un marco de micro web desarrollado en Python.

    Es más pitónico que Django. Tiene excelente documentación aquí. Usa el Jinja motor de plantillas. Es muy complejo crear grandes sitios web Flask. La mayoría de las funciones como enrutamiento de URL, envío de solicitudes, cookies seguras, sesiones, etc., están presentes en ambos Django y  Frasco.

    Elija el marco en función de la complejidad de su sitio web. Django está ganando popularidad entre los desarrolladores. Es el marco más utilizado para el desarrollo web en Python.

    Conclusión

    Espero que conozcas diferentes módulos, bibliotecas y marcos para Python.

    Todo el mundo una vez un principiante.

    Sea lo que sea lo que quiera comenzar, primero vaya a la documentación y comience a aprenderlo. Si no puede comprender los documentos, busque cursos intensivos en el sitios web educativos.