• Assurez la sécurité des applications de la bonne manière! Détectez, protégez, surveillez, accélérez et plus encore…
  • Les bibliothèques et les modules facilitent la vie d'un programmeur.

    Lorsque vous travaillez avec des projets, vous pouvez rencontrer des scénarios où vous ne pourrez pas résoudre avec le codage standard d'un langage de programmation. Nous avons besoin de bibliothèques et de modules pour surmonter ces problèmes.

    Heureusement, Python prend en charge une pléthore de modules et de bibliothèques. Python a intégré modules ainsi que des tiers. bibliothèques et modules pour le développement. Nous verrons à la fois des modules intégrés et tiers, qui sont très bénéfiques pour les projets Python. Explorons d'abord les modules intégrés.

    # Modules intégrés

    Python est livré avec de nombreux modules intégrés pour différents cas d'utilisation. Nous étudierons les modules un par un en fonction de l'utilisation.

    Collections - Types de données de conteneurs

    Python a différents types de collections pour stocker la collecte de données. Par exemple, tuple, liste, dict, etc., sont quelques-unes des collections intégrées de Python. le collections module fournit des fonctionnalités supplémentaires aux collections intégrées.

    Si vous prenez deque collecte de données du collections module, cela ressemble plus à une liste Python. Mais nous pouvons pousser et pop les éléments des deux côtés. C'est plus rapide que le liste. Vous pouvez utiliser le deque en fonction de vos besoins. Voyons un vrai codage avec collections.deque collecte de données.

    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)

    Exécutez le code ci-dessus; voir les résultats. Nous avons également d'autres collections de données dans le collections module.

    En voici certaines :

    Compteur Renvoie un dict qui contient la fréquence des éléments de la liste.

    C'est une sous-classe de la classe dict.

    userlist Utilisé pour une sous-classe rapide de la liste.
    UserDict Utilisé pour une sous-classe rapide du dict.
    Chaîne utilisateur Utilisé pour une sous-classe rapide de str.

    Accédez à la documentation du collections module pour explorer toutes les collections de données et méthodes.

    Note rapide:- Utilisez le dir (objet) méthode intégrée de Python pour voir toutes les méthodes d'un objet.

    CSV - Gestion des fichiers

    Nous pouvons utiliser le CSV (valeurs séparées par des virgules) fichiers pour stocker les données tabulaires. Le format le plus couramment utilisé pour importer et exporter les données à partir de feuilles de calcul et de bases de données. Python est livré avec un module appelé CSV pour gérer le CSV fichiers.

    Voyons un exemple de lecture des données à partir d'un fichier CSV.

    Créez un fichier avec le nom exemple.csv dans votre ordinateur portable et collez les données suivantes.

    Nom, âge, année d'obtention du diplôme Hafeez, 21,2021 Aslan, 23,2019 Rambabu, 21,2021

    Nous avons des méthodes pour lire et écrire dans le module CSV. Nous verrons comment lire les données des fichiers CSV à l'aide du module 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))

    Exécutez le code ci-dessus pour voir les résultats.

    Nous aurons également un objet appelé csv.writer() pour écrire les données dans le CSV fichier. Jouez seul avec les autres méthodes en utilisant le dir() et help()méthodes intégrées. Nous avons un autre module appelé JSON, qui est utilisé pour manipuler le JSON des dossiers. C'est aussi un module intégré.

    Aléatoire - génération

    Python a un module appelé aléatoire cela permet de générer les données de manière aléatoire. Nous pouvons produire n'importe quoi au hasard en utilisant différentes manières de aléatoire module. Vous pouvez utiliser ce module dans des applications comme tic-tac-toe, un jeu de dés, etc.,

    Voyons un programme simple pour générer des entiers aléatoires à partir d'une plage donnée.

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

    Vous vérifiez les autres méthodes du aléatoire module utilisant dir()et help() méthodes. Écrivons un petit jeu simple en utilisant le aléatoire module. Nous pouvons l'appeler un Jeu de devinettes de nombres.

    Qu'est-ce que le jeu de devinettes?

    Le programme générera un nombre aléatoire dans la plage de 1 à 100. L'utilisateur devinera le nombre jusqu'à ce qu'il corresponde au nombre aléatoire généré par le programme. Chaque fois que vous imprimerez si le numéro d'utilisateur est inférieur au nombre aléatoire ou supérieur au nombre aléatoire. Ensuite, le code source affichera le nombre de suppositions.

    Voir le code ci-dessous pour le programme ci-dessus.

    # 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 - Applications GUI

    Tkinter est un module intégré pour le développement de GUI (interface utilisateur graphique) applications. C'est pratique pour les débutants. Nous pouvons développer GUI des applications comme calculatrice, système de connexion, éditeur de texte, etc., Il existe de nombreuses ressources pour apprendre le GUI développement avec Tkinter.

    Le meilleur support est de suivre le fonctionnaire docs. Pour commencer avec le Tkinter, allez à la documentation et commencez à créer de belles GUI applications.

    # Modules tiers

    Requêtes - Requêtes HTTP

    Le module Requests est utilisé pour envoyer toutes sortes de HTTP demandes au serveur. Il permet HTTP / 1.1 demandes à envoyer. Nous pouvons également ajouter des en-têtes, des données et d'autres choses à l'aide de dictionnaires Python. Comme il s'agit d'un module tiers, nous devons l'installer. Exécutez la commande suivante dans le terminal ou la ligne de commande pour installer le demandes module.

    pip install requests

    Il est simple de travailler avec le demandes module. Nous pouvons commencer à travailler avec le demandes sans aucune connaissance préalable. Voyons comment envoyer une requête get et ce qu'elle renvoie.

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

    Le code ci-dessus imprimera le status_code, l'URL et la méthode de requête (GET, POST). Vous obtiendrez la source du URL ainsi que. Vous pouvez y accéder avec le demande.contenu octets. Aller au docs du demandes module et explorez plus.

    BeautifulSoup4 - Web scraping

    BeautifulSoup La bibliothèque est utilisée pour le web scraping. C'est un module pratique avec lequel travailler. Même les débutants peuvent commencer à l'utiliser en utilisant le docs. Consultez l'exemple de code pour supprimer les détails des rapports client.

    Vous pouvez installer BeautifulSoup en tapant la commande suivante dans le terminal / ligne de commande.

    pip install beautifulsoup4

    Et, un programme simple pour votre premier grattage.

    ## 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)

    Exécutez le code ci-dessus pour découvrir la magie du web scraping. Il y en a plus cadres de scraping Web là-bas pour que vous essayiez.

    # Science des données et apprentissage automatique

    Il existe des bibliothèques spécialement créées pour la science des données et l'apprentissage automatique. Tout cela est développé en C. Ils sont rapides comme l'éclair.

    Numpy

    Numpy est utilisé pour le calcul scientifique.

    Cela nous permet de travailler sur des tableaux multidimensionnels. L'implémentation des tableaux n'est pas là en Python. Les développeurs utilisent principalement numpy dans leurs projets d'apprentissage automatique. Il est facile à apprendre et bibliothèque open-source. Presque tous les ingénieurs en apprentissage automatique ou scientifiques des données utilisent ce module pour des calculs mathématiques complexes.

    Exécutez la commande suivante pour installer le numpy module.

    pip install numpy

    Pandas

    Pandas est un module d'analyse de données. Nous pouvons filtrer les données plus efficacement en utilisant le pandas bibliothèque. Il propose différents types de structures de données pratiques à utiliser. Il fournit également la gestion de fichiers avec différents formats de fichiers.

    Installez le module à l'aide de la commande suivante.

    pip install pandas

    Matplotlib

    Matplotlib est une bibliothèque de traçage de graphes 2D. Vous pouvez visualiser les données en utilisant Matplotlib.

    Nous pouvons générer des images des figures dans différents formats. Nous traçons différents types de diagrammes tels que des graphiques à barres, des graphiques d'erreur, des histogrammes, des nuages ​​de points, etc., vous pouvez installer le matplotlib en utilisant la commande suivante.

    pip install matplotlib

    Note rapide:- Vous pouvez installer Anaconda pour obtenir toutes les bibliothèques et modules nécessaires à la science des données.

    Si vous voulez vraiment apprendre Python pour la science des données et le ML, découvrez ce brillant Cours Udemy.

    # Cadres Web

    Nous pouvons trouver de nombreux frameworks Web dans Python. Nous discuterons de deux frameworks largement utilisés par les développeurs. Les deux cadres sont Django et Flacon.

    Django

    Django est un framework web open-source développé en Python. Il est pratique de créer des sites Web avec Django. Nous pouvons générer tous types de sites en utilisant ce framework. Certains des sites les plus populaires créés avec Django sont Instagram, bitbucket, Disqus, Mozilla Firefox, etc.,

    • Nous pouvons créer rapidement des sites Web complexes avec les fonctionnalités de Django.
    • Le Django effectue déjà de nombreuses tâches nécessaires au développement Web.
    • Il assure également la sécurité des attaques Injection SQL, scripts intersites, falsification de demandes intersites et détournement de clics.
    • Nous pouvons créer n'importe quel site Web, du système de gestion de contenu aux sites sociaux.

    La documentation de Django est sans ambiguïté. Vous devez vous familiariser avec Python pour Django. Mais ne vous inquiétez pas si vous ne l'êtes pas. Apprendre Django est facile.

    Flacon

    Flask est un micro-framework Web développé en Python.

    C'est plus pythonique que Django. Il a une excellente documentation ici. Il utilise le Jinja moteur de modèle. Il est très complexe de créer de gros sites Web Flask. La plupart des fonctionnalités telles que le routage d'URL, l'envoi de demandes, les cookies sécurisés, les sessions, etc., sont présentes dans les deux Django et Flacon.

    Choisissez le cadre en fonction de la complexité de votre site Web. Django gagne en popularité parmi les développeurs. C'est le framework le plus utilisé pour le développement Web en Python.

    Conclusion

    J'espère que vous avez appris à connaître les différents modules, bibliothèques et frameworks pour Python.

    Tout le monde une fois débutant.

    Quoi que vous vouliez commencer, consultez d'abord la documentation et commencez à l'apprendre. Si vous ne comprenez pas la documentation, trouvez des cours intensifs sur le sites éducatifs.