Подключение библиотек в python: Создание и подключение модулей в Python

Содержание

Создание и подключение модулей в Python

Создание и подключение модулей в Python — it-black.ru Перейти к содержимому

Модулем в Python называется любой файл с программой. В этой статье мы поговорим о том, как создать модуль, и как подключить модуль, из стандартной библиотеки или написанный вами. Каждая программа может импортировать модуль и получить доступ к его классам, функциям и объектам.

Подключение модуля из стандартной библиотеки

Подключить модуль можно с помощью инструкции import. К примеру, подключим модуль os для получения текущей директории:


import os
os.getcwd()
'C:\\Python33'

После ключевого слова import указывается название модуля. Одной инструкцией можно подключить несколько модулей, хотя этого не рекомендуется делать, так как это снижает читаемость кода.

После импортирования модуля его название становится переменной, через которую можно получить доступ к атрибутам модуля.

Например, можно обратиться к константе расположенной в модуле math:


import math
math.e
2.718281828459045

Использование псевдонимов

Если название модуля слишком длинное, то для него можно создать псевдоним, с помощью ключевого слова as.


import math as m
m.e
2.718281828459045

Теперь доступ ко всем атрибутам модуля math осуществляется только с помощью переменной m, а переменной math в этой программе уже не будет.

Инструкция from

Подключить определенные атрибуты модуля можно с помощью инструкции from. Она имеет несколько форматов:


from  import  [ as  ], [ [ as  ] ...]
from  import *

Первый формат позволяет подключить из модуля только указанные вами атрибуты. Для длинных имен также можно назначить псевдоним, указав его после ключевого слова as. Второй формат инструкции from позволяет подключить все переменные из модуля.

Создание своего модуля

Теперь попробуем создать свой модуль. Создадим файл mymodule.py, в которой определим какие-нибудь функции:


def hello():
    print('Hello, world!')

def fib(n):
    a = b = 1
    for i in range(n - 2):
        a, b = b, a + b
    return b

В этой же папке создадим другой файл, например, module.py:


import mymodule

mymodule.hello()
print(mymodule.fib(10))

Выведет:


Hello, world!
55

Вот так просто создаются и подключаются модули в Python. На этом наша небольшая статья закончилась. Для понимания языка рекомендую читать данный самоучитель с первой статьи.

Видео по уроку:

Facebook

Twitter

Виктор Черемных
14 декабря, 2017
2 Comments

Группа в VK

Обнаружили опечатку?

Сообщите нам об этом, выделите текст с ошибкой и нажмите Ctrl+Enter, будем очень признательны!

Свежие статьи

Облако меток

Instagram Vk Youtube Telegram Odnoklassniki

Полезно знать

Авторы

Установка и использование модулей (библиотек) Python

Общие сведения:

Python — высокоуровневый язык программирования придуманный нидерландским программистом Гвидо (Гуидо) ван Россумом в 1991 году. Язык назван Python в честь популярного в 70-е британского телешоу Monty Python’s Flying Circus, скорее всего из-за того, что MPFC были первопроходцами жанра абстрактного юмора и язык Python максимально абстрактный. Так же код Python в основном является скриптом для интерпретатора — виртуальной машины, в которой он выполняется без компилирования в машинный код. Код Python можно скомпилировать в исполняемый машинный код при помощи компилятора Cython, но это уже выходит за пределы охвата данной статьи.

В этой статье мы рассмотрим как работать и устанавливать модули для интерпретатора Python на Raspberry Pi в графической среде Raspbian.

Внимание! Для корректной работы модулей FLASH-I2C на Raspberry Pi под управлением Raspberry OS «Buster» необходимо выключить динамическое тактирование ядра (опция core_freq_min должна быть равна core_freq в /boot/config.txt) Ссылка на подробное описание.
Нам понадобится:
Raspberry Pi
Шнур micro USB-B — USB A
Шнур HDMI-HDMI
Блок питания USB 2,5А
Клавиатура
Мышь
HDMI-совместимый монитор
ПК в одной сети c Raspberry
Кардридер microSD
microSD карта памяти
Если из этого всего у вас есть только сама Raspberry, блок питания, SD карта и ПК с кард ридером — не переживайте, Raspberry можно настроить для подключения и удалённой работы по локальной сети при помощи этой статьи.
Предварительная настройка:
Для начала воспользуемся этой инструкцией для копирования образа диска системы на нашу microSD карту.
Если нужно работать с Rapberry по удалённому соединению (в случае отсутствия клавиатуры, мыши и монитора), можно воспользоваться этой статьёй.
Установка в графической среде:
Этот раздел объясняет процесс установки модулей Python в графической среде в редакторе Thonny Python IDE.
Курсором мыши наводим на пиктограмму малины в правом верхнем углу:
Выбираем в меню приложений Программирование -> Thonny Pyth on IDE:

Откроется окно Thonny Python IDE. Если под шапкой окна нет строки меню, нажимаем Switch to regular mode в правом верхнем углу, перезапускаем программу для применения изменений.

В строке меню выбираем Tools -> Manage packages…
Откроется окно установки пакетов:
В строке поиска вводим название необходимого нам модуля, для примера возьмём наш модуль управления I2C реле pyiArduinoI2Crelay:
После ввода нажимаем кнопку Search, справа от списка установленных модулей появится результат поиска. Нажимаем кнопку Install в нижней части окна:
Начнётся процесс установки, нужно немного подождать (это займет не больше минуты):

После установки модуль появится в списке установленных:
Теперь можно использовать его методы, но работать он будет только в Thonny Python IDE.
Попробуем написать и запустить следующий скрипт:
from pyiArduinoI2Crelay import * print(ALL_CHANNEL)
Набираем с клавиатуры вышеуказанный текст в главном окне редактора, сохраняем файл в меню File -> save, выбираем название для файла (например, new), нажимаем большую зелёную кнопку Play (Run curent script):
В нижнем поле редактора под названием shell будет выведен текст «255» — это значение константы ALL_CHANNEL из модуля pyiArduinoI2Crelay:
Установка в эмуляторе терминала:

Для использования модуля в качестве системного его нужно установить от имени супер-пользователя из командной строки. Этот раздел разъясняет этот процесс.
Нажимаем курсором мыши на пиктограмму виртуального терминала LXTerminal в верхнем меню:
Откроется окно виртуального терминала. Вводим с клавиатуры sudo pip3 install pyiArduinoI2Crelay и нажимаем клавишу enter, начнётся процесс установки:
Теперь можно пользоваться методами модуля.
Вводим с клавиатуры python3 и нажимаем enter, откроется строка ввода интерпретатора Python обозначаемая тремя правыми треугольными скобками «>>>»:
Вводим с клавиатуры from pyiArduinoI2Crelay import *, нажимаем enter, затем в новой строке вводим print(ALL_CHANNEL), нажимаем enter. Будет выведено значение 255 константы ALL_CHANNEL из модуля pyiArduinoI2Crelay:
Для выхода из интерпретатора наберем на клавиатуре exit() и нажмем enter
Библиотеки на Python — GeeksforGeeks
Обычно библиотека — это собрание книг или комната или место, где хранится много книг для последующего использования. Точно так же в мире программирования библиотека представляет собой набор предварительно скомпилированных кодов, которые можно использовать позже в программе для некоторых конкретных четко определенных операций. Помимо предварительно скомпилированных кодов, библиотека может содержать документацию, данные конфигурации, шаблоны сообщений, классы, значения и т. д.
Библиотека Python — это набор связанных модулей. Он содержит пакеты кода, которые можно многократно использовать в разных программах. Это делает программирование на Python более простым и удобным для программиста. Так как нам не нужно снова и снова писать один и тот же код для разных программ. Библиотеки Python играют очень важную роль в областях машинного обучения, науки о данных, визуализации данных и т. д.
Работа библиотеки Python
Как сказано выше, библиотека Python — это просто набор кодов или модулей кодов, которые мы можем использовать в программе для определенных операций. Мы используем библиотеки, чтобы нам не нужно было снова писать код в уже имеющейся программе. Но как это работает. Собственно, в среде MS Windows файлы библиотек имеют расширение DLL (Dynamic Load Libraries). Когда мы связываем библиотеку с нашей программой и запускаем эту программу, компоновщик автоматически ищет эту библиотеку. Он извлекает функциональные возможности этой библиотеки и соответствующим образом интерпретирует программу. Вот как мы используем методы библиотеки в нашей программе. Далее мы увидим, как мы вносим библиотеки в наши программы на Python.
Стандартная библиотека Python
Стандартная библиотека Python содержит точный синтаксис, семантику и токены Python. Он содержит встроенные модули, обеспечивающие доступ к базовым системным функциям, таким как ввод-вывод и некоторые другие основные модули. Большинство библиотек Python написаны на языке программирования C. Стандартная библиотека Python состоит из более чем 200 основных модулей. Все это работает вместе, чтобы сделать Python языком программирования высокого уровня. Стандартная библиотека Python играет очень важную роль. Без него программисты не могут получить доступ к функциям Python. Но помимо этого в Python есть несколько других библиотек, облегчающих жизнь программисту. Давайте посмотрим на некоторые из часто используемых библиотек:
TensorFlow: Эта библиотека была разработана Google в сотрудничестве с Brain Team. Это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для высокоуровневых вычислений. Он также используется в алгоритмах машинного обучения и глубокого обучения. Он содержит большое количество тензорных операций. Исследователи также используют эту библиотеку Python для решения сложных вычислений в математике и физике.
Matplotlib: Эта библиотека отвечает за отображение числовых данных. И именно поэтому он используется в анализе данных. Кроме того, это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет отображать высокочеткие фигуры, такие как круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, графики и т. д.
Pandas: Pandas — важная библиотека для специалистов по данным. Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет гибкие высокоуровневые структуры данных и различные инструменты анализа. Это упрощает анализ данных, манипулирование данными и очистку данных. Pandas поддерживает такие операции, как сортировка, переиндексация, итерация, объединение, преобразование данных, визуализация, агрегирование и т. д.
Numpy: Название «Numpy» означает «Числовой Python». Это широко используемая библиотека. Это популярная библиотека машинного обучения, которая поддерживает большие матрицы и многомерные данные. Он состоит из встроенных математических функций для простых вычислений. Даже такие библиотеки, как TensorFlow, используют Numpy внутри для выполнения нескольких операций с тензорами. Интерфейс массива — одна из ключевых особенностей этой библиотеки.
SciPy: Название «SciPy» означает «Научный Python». Это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для научных вычислений высокого уровня. Эта библиотека построена на основе расширения Numpy. Он работает с Numpy для обработки сложных вычислений. В то время как Numpy позволяет сортировать и индексировать данные массива, числовой код данных хранится в SciPy. Он также широко используется разработчиками приложений и инженерами.
Scrapy: Это библиотека с открытым исходным кодом, которая используется для извлечения данных с веб-сайтов. Он обеспечивает очень быстрое сканирование веб-страниц и высокоуровневую очистку экрана. Его также можно использовать для интеллектуального анализа данных и автоматизированного тестирования данных.
Scikit-learn: Это известная библиотека Python для работы со сложными данными. Scikit-learn — это библиотека с открытым исходным кодом, которая поддерживает машинное обучение. Он поддерживает различные контролируемые и неконтролируемые алгоритмы, такие как линейная регрессия, классификация, кластеризация и т. д. Эта библиотека работает в сочетании с Numpy и SciPy.
PyGame: Эта библиотека обеспечивает простой интерфейс к независимой от платформы графической, звуковой и входной библиотекам Standard Directmedia Library (SDL). Он используется для разработки видеоигр с использованием компьютерной графики и аудиобиблиотек вместе с языком программирования Python.
PyTorch: PyTorch — крупнейшая библиотека машинного обучения, оптимизирующая тензорные вычисления. Он имеет богатые API для выполнения тензорных вычислений с сильным ускорением графического процессора. Это также помогает решать проблемы приложений, связанные с нейронными сетями.
PyBrain: Название «PyBrain» означает библиотеку обучения с подкреплением на основе Python, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Это библиотека с открытым исходным кодом, созданная для начинающих в области машинного обучения. Он предоставляет быстрые и простые в использовании алгоритмы для задач машинного обучения. Он такой гибкий и простой для понимания, и поэтому он действительно полезен для разработчиков, которые являются новичками в областях исследований.
В Python есть еще много библиотек. Мы можем использовать подходящую библиотеку для наших целей. Следовательно, библиотеки Python играют очень важную роль и очень полезны для разработчиков.
Использование библиотек в программе Python
Поскольку мы пишем большие программы на Python, мы хотим сохранить модульность кода. Для простоты обслуживания кода мы разделили код на разные части, и мы можем использовать этот код позже, когда он нам понадобится. В Python эту роль играют модуля . Вместо того, чтобы использовать один и тот же код в разных программах и усложнять код, мы определяем наиболее часто используемые функции в модулях и можем просто импортировать их в программу везде, где это необходимо. Нам не нужно писать этот код, но тем не менее мы можем использовать его функциональность, импортировав его модуль. Несколько взаимосвязанных модулей хранятся в библиотеке. И всякий раз, когда нам нужно использовать модуль, мы импортируем его из его библиотеки. В Python это очень просто сделать благодаря простому синтаксису. Нам просто нужно использовать импорт .
Let’s have a look at exemplar code:
Python3
import math

A = 16
print (math.sqrt (A))
Вывод
4.0
Здесь в приведенном выше коде мы импортировали математическую библиотеку и использовали один из ее методов, т. е. sqrt (квадратный корень), не написав собственно код для вычисления квадратный корень числа. Вот как библиотека облегчает работу программистов. Но здесь нам понадобился только метод sqrt математической библиотеки, а мы импортировали всю библиотеку. Вместо этого мы также можем импортировать определенные элементы из библиотечного модуля.
Импорт определенных элементов из модуля библиотеки
Как и в приведенном выше коде, мы импортировали полную библиотеку для использования одного из ее методов. Но мы могли бы просто импортировать «sqrt» из математической библиотеки. Python позволяет нам импортировать определенные элементы из библиотеки.
Let’s look at an exemplar code :
Python3
from math import sqrt, sin

A = 16
B = 3,14
Печать (SQRT (A)
76678 (SQRT (A)
766678 (SQRT (A)
76676967678 (SQRT (A)
766676967697678 (SQRT (A)
7676967697678 (SQRT (A)
7696767678 (A).
Выход
4,0 0.0015926529164868282
В приведенном выше коде мы видим, что мы импортировали из математической библиотеки только методы «sqrt» и «sin».

как связать статическую библиотеку Python с моей программой C++
спросил 12 лет, 4 месяца назад
Изменено 12 лет, 4 месяца назад
Просмотрено 13 тысяч раз
Я реализую программу C++, которая использует расширения python/C++. На данный момент я явно связываю свою программу со статической библиотекой Python, которую я скомпилировал. Мне интересно, есть ли способ связать мою программу с установленным в системе python (я имею в виду установку python по умолчанию, которая поставляется с Linux)
питон
Да. Существует утилита командной строки под названием python-config
:
Использование: /usr/bin/python-config [--prefix|--exec-prefix|--includes|--libs|--cflags|-- ldflags|--помощь]
В целях связывания вы должны вызывать его с параметром --ldflags . Он напечатает список флагов, которые вы должны передать компоновщику (или g++ ) для связи с установленными в системе библиотеками Python:
$ python-config --ldflags -L/usr/lib/python2.6/config -lpthread -ldl -lutil -lm -lpython2.6
Он также может дать вам флаги для компиляции с параметром --cflags :
$ python-config --cflags -I/usr/include/python2.6 -I/usr/include/python2.6 -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-prototypes
Допустим, у вас есть тестовая программа в файле test.cpp , тогда вы можете сделать что-то вроде этого для компиляции и компоновки:

g++ $(python-config --cflags) -o test $(python-config --ldflags).