python之包(Python 常用包)

python之包(Python 常用包)   Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学,更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具,只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题,无需你再造轮子,而且随着社区的不断更新维护,有些库越来越强大,几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢?它们被放在一个统一的“仓库”里,名叫PyPi(Python Package Index),所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后,还需要有管理员,pip就是这样一个角色。

本文目录一览:

Python 包管理工具

  Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学,更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具,只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题,无需你再造轮子,而且随着社区的不断更新维护,有些库越来越强大,几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢?它们被放在一个统一的“仓库”里,名叫PyPi(Python Package Index),所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后,还需要有管理员,pip就是这样一个角色。

  pip 是 Python 中的标准库管理器,这意味着它是一个工具,用它可以来管理 Python 标准库中其他的包,允许你安装和管理不属于 Python 标准库的其它软件包,其提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能。总的来说,pip的Python第三方库的大管家,搞懂它,会让你省很多事。从Python 3 = Python 3.4 、Python2 = Python2.7.9 版本开始,pip默认包含在Python的安装程序中,在安装Python时将会自动被安装,省事方便。

  Python 的安装器中自带了 pip,所以你可以直接使用它,除非你安装的是更早版本的 Python。你可以通过以下命令来判断是否已安装:

如果你的 Python 环境没有安装 pip,则可以使用以下方法来手动安装。pip 安装文件下载: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多,但是都很实用

  pip命令默认使用的是国外的pypi镜像(pypi.python.org),安装慢不说,有时甚至会导致出现超时等网络问题,有时候为了安装一个包,失败重试安装好几次都不一定成功。所以,使用国内的pypi镜像,亦即 切换 pip 源 ,这样速度上更有保证,不失为一种加速pip安装第三方包的好方法。常用的镜像站有阿里云、清华大学等。其中清华大学开源软件镜像站是每 5 分钟同步一次的,比较推荐使用。阿里云镜像站的速度也非常快,这也是我现在在使用的。

  切换切换 pip 源可以是临时性的,也可以设置为默认。临时性的,就是在安装包时,通过pip命令的 -i 选项指定镜像源即可。例如,临时使用阿里云镜像站作为 pip 源,可以是这样安装:

  如果每次安装时都想要通过镜像源来安装,上面的办法不免有些麻烦。我们可以修改pip的配置文件,将镜像源写入到 pip 配置文件中。 对于linux系统 ,修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (没有就创建一个文件夹及文件,文件夹要加“.”,表示是隐藏文件夹):

然后在文件中保存如下内容:

   对于windows系统 ,在C:Users文件夹下的用户目录(例如如果当前用户是Administrator则是C:UsersAdministrator)下创建pip文件夹,然后再在此文件夹下创建pip.ini文件,在文件中写入一下内容:

  配置完成后再通过 pip config list 查看pip配置。

  我们经常会遇到这样的开发需求,比如你手头有多个开发项目,其中项目A要求用python3.7,项目B需要用python3.6,有要求项目A和项目B依赖包相互独立,互不干扰。为了满足这样的开发需求,我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本,并且项目之间进行环境隔离。因此,我们要想运行这些项目,在工作电脑上就要安装不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具,通过系统修改环境变量来实现Python不同版本的切换,利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python,设置目录级别的Python,还能创建和管理vitual python enviroments。而且所有的设置都是用户级别的操作,不需要sudo命令。

  首先安装pyenv,如果你是Mac电脑,那么推荐使用Homebrew来安装。

要想升级pyenv,则可以执行:

pyenv安装完成后,需要将$HOME/.pyenv/bin添加到PATH变量前面,这一步非常关键。

也可以采用手动安装的方式,将pyenv检出到你想安装的目录。

  添加环境变量,将PYENV_ROOT 指向 pyenv 检出的根目录,并向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供访问 pyenv命令的路径。这里的 shell 配置文件(~/.bash_profile)依不同系统而需作修改,如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc

在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下,不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后,如果没有生效,记得使用 pyenv rehash 来更新。

安装完pyenv,可以安装Python,首先查看可安装的Python版本:pyenv install -l,接下来开始安装Python

执行命令 pyenv versions 查看安装结果。

可以看到,已经成功安装了Python,安装的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到,3.9.9 前面有一个星号,说明成功切换到了 3.9.9 版本,可以执行一下python来验证。

  Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具,它综合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能,你可以使用 pipenv 这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性,并创建、使用和组织你的虚拟环境。

如果你是Mac电脑,那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv:

也可以通过pip来安装和升级pipenv:

进入到项目目录中,通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

  上面的操作,给pipenv_demo这个项目初始化了一个 Python 3.9.9 的虚拟环境,并在项目录下生成一个项目依赖包文件 Pipefile。如果系统中没有 3.9.8 版本的Python,pipenv 会调用 pyenv 来安装对应的 Python 的版本。默认地,虚拟环境会创建在 ~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过 pipenv –venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv –rm 删除虚拟环境。

如果想更改虚拟环境的目录,可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中,设置环境变量WORKON_HOME,指定虚拟环境的目录所在位置,比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录,则可以执行下面的命令。

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录(.venv),需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT:

  pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包,并且在使用pipenv添加或删除包时,自动维护 Pipfile 文件,同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本,具有很大的进步。

  为项目安装依赖包到虚拟环境中,使每个项目拥有相互独立的依赖包,是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法:

执行完上面的命令后,检查一下是否安装成功:

  观察项目的根目录下,又多了一个 Pipfile.lock 文件。这两个文件记录了此项目的依赖包,这两个文件的区别是 Pipfile 中安装的包不包含包的具体版本号,而Pipfile.lock 是包含包的具体的版本号的。如果不想产生 Pipfile.lock 文件,在安装依赖包的时候,加上 –skip-lock 选项即可。

在使用pipenv的时候,常常会安装过程比较慢,这个是因为pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我们国内…

  为了避免每次都要指定–pypi-mirror,我一般会在创建好Pipfile以后,将文件中 source 块下的 url 字段,设置为国内的 pypi 源,我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源,具体设置如下:

如果是要删除虚拟环境中的第三方包,执行:

用git管理项目时候,要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学,只需要执行:

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了,并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本,如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包,需要执行:

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的,那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法:

  虚拟环境创建好了之后,就可以在里面进行开发了。如果在命令行下开发,则在项目目录下执行 pipenv shell ,就进入到了虚拟环境中,在这个环境中,已经包含安装过的所有依赖包了,接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。如果是用Pycharm进行开发,就更简单了,直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。

在虚拟环境中执行开发好的程序,有两种方式,一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后,再执行python程序;另一种方式,则是执行pyenv run,比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例,只需要执行下面的命令即可:

作者:独泪了无痕

链接:

python包含数据包用的什么命令

python包含数据包命令如下。

easy_insert包名。

其中python有多种数据包以下为常用数据包,Numpy提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc是能够对数组进行处理的函数。N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环,就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。Numpy不提供高级数据分析功能,但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算,可以进行:数组的算数和逻辑运算。傅立叶变换和用于图形操作的例程。与线性代数有关的操作。NumPy拥有线性代数和随机数生成的内置函数。2,Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包,它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如数值积分和优化。3、PPandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构,以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上,使得Numpy应用变得简单。

python之包(Python 常用包)

python中包是什么

python包

包是一个有层次的文件目录结构,它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。

通俗一点:包是一个包含__init__.py 文件的目录,该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。

python库是参考其它编程语言的说法,就是指python中的完成一定功能的代码集合,供用户使用的代码组合。在python中是包和模块的

形式。

推荐学习《python教程》

一般按照API的惯例来设计库。

应用程序接口(英语:Application Programming Interface,简称:API),又称为应用编程接口,就是软件系统不同组成部分衔接的

约定。由於近年来软件的规模日益庞大,常常需要把复杂的系统划分成小的组成部分,编程接口的设计十分重要。程序设计的实践中,编

程接口的设计首先要使软件系统的职责得到合理划分。良好的接口设计可以降低系统各部分的相互依赖,提高组成单元的内聚性,降低组

成单元间的耦合程度,从而提高系统的维护性和扩展性。

python如何自己建包

上一次我们介绍了如何自己建包,但是只能放在同一个目录下,这样操作非常不方便,所以这次我们全新升级!

首先在任务栏里找到IDLE,右键后点属性,点击打开文件位置

在文件位置那个文件夹里 打开Lib文件夹,再在Lib文件夹里打开site-packages文件夹,这个时候你也许可以看到以前下载的包。

你可以直接把你想装的py文件装进去,也可以先创造一个文件夹,在里面整理。

调用的时候要么

from 文件夹 import .py文件

要么

import 文件夹..py文件

Python包之OS

参考:

Python中对OS模块的定位是:提供了使用操作系统的工具接口。

如果你想读写文件,可以参考open();

如果你想操作文件路径,参考os.path模块;

如果你想在命令行读取所有文件的所有行,参考fileinput模块;

如果你想创建临时文件或目录,参考tempfile模块;

如果你想更高级的文件和路径处理,参考shutil模块;

内置的OSError异常类型,比如在使用os模块中的函数接口时,在参数中提供了无效的文件或路径,就回报错os.error。

该变量返回当前操作系统的类型,当前只注册了3个值:分别是posix , nt , java, 对应linux/windows/java虚拟机。

在Python中,文件名,命令行参数和环境变量都是用字符串类型来表示。

接下来的这些函数和数据提供了当前进程和用户的信息状态和操作接口。

返回进程控制终端的文件名,适用于Unix系统。

返回字符串到环境变量的映射。

改变当前工作目录到指定的路径,path为要切换到的新路径。

通过文件描述符改变当前工作目录。

文件描述符是内核为了高效管理已经被打开的文件所创建的索引,

进程通过文件描述符来访问文件。 在程序刚启动的时候默认有3个文件描述符:0(标准输入),1(标准输出),2(标准错误),系统默认提供了 0~2的文件描述符,之后的 当我们进行 open,create等操作的时候 自动添加进表

所以int creat(const char * ,mode_t)返回的文件int 就是你所进行操作的文件的唯一身份标示,

然后你只要拿着这个ID 然后告诉系统给我找xx, write(int fd,char *buf,int lenght) 通过fd得到准确文件 然后写入。

当我们新建creat,打开open 之后,得到的fd 是从3开始的 因为前面的三个被系统占了在OS X系统下测试 文件描述符表 自增,当释放close之后,fd变成-1,如果再继续新建 则填补之前的空缺。

返回当前工作目录。

把字符串类型的文件名翻译成bytes类型的文件名;os.fsdecode()实现相反的功能。

返回路径的文件系统表示。

如果环境变量中存在key,返回环境变量key的值,否则返回default的值。

设置环境变量key的值为value。

使用当前uid/gid检测对路径path是否有访问权限。其中,path为要检测是否有权限的路径,mode为权限类别,值可以为os.F_OK、os.R_OK、os.W_OK、os.X_OK中的一个或多个;

切换当前的工作路径为path指定的路径。

设置路径path的标记为flags,flags为数字标记,多个flags可以使用or组合。flags可以为以下值或以下值的组合:

更改文件或目录的权限。

path — 文件名路径或目录路径

mode — 可用以下选项按位或操作生成, 目录的读权限表示可以获取目录里文件名列表, 写权限表示可以获取文件并且可以修改内容,执行权限表示可以把工作目录切换到此目录 ,删除添加目录里的文件必须同时有写和执行权限 ,文件权限以用户id-组id-其它顺序检验,最先匹配的允许或禁止权限被应用。

更改路径的拥有者和group id为uid和gid。如果不修改可以设置为-1,并且需要超级用户权限来执行权限修改操作。

path — 设置权限的文件路径

uid — 所属用户ID

gid — 所属用户组ID

更改当前进程的根目录为path。

返回当前工作目录。

返回path目录路径下的文件列表,列表没有固定的顺序。

创建目录path。如果目录已经存在,会抛出异常FileExistsError。

递归的目录创建,递归的意思是创建所有到达叶子目录的中间目录。

从原始设备号(通常是stat中的st_dev或st_rdev)中提取设备major号码。

从原始设备号(通常是stat中的st_dev或st_rdev)中提取设备minor号码。

根据设备的major号码和minor号码组成原始设备号。

删除文件路径path。如果path指向的是目录路径,会抛出异常IsADirectoryError。如果要删除目录,使用rmdir。

递归的删除目录。与rmdir功能相似,不同的是,如果叶子目录被删除之后,removedirs会连续的删除每一层上级目录,直到抛出异常(异常会被忽略,因为异常通常意味着上层目录为非空目录)。

重命名文件或路径src为dst,如果dst已经存在,会抛出异常。

递归的重命名文件或目录。功能与rename类似,不同在于,renames首先创建new路径(即重命名之后的路径)的中间路径,然后创建完整new路径,最后,会使用removedirs删除掉old路径(实际上删除的是old路径与new路径不重合的部分)。

重命名文件或路径src为dst。如果dst是目录,抛出异常OSError。如果dst是文件且已经存在,且用户具有权限,dst会被替换掉。

删除path目录。如果path不存在,或者path非空,会抛出异常FileNotFoundError或OSError。如果要删除整个目录树,可以使用shutil.rmtree()。

返回path的绝对路径,效果等同于使用normpath:normpath(join(os.getcwd(), path))。

返回路径path的文件名,也就是对path调用os.path.split函数返回的元组的第二个元素。

paths为一个序列类型,其中每个元素表示一个路径,函数返回结果为每个元素所表示的路径的最长公共子路径。如果paths为空,或者paths同时包含绝对路径和相对路径,或者paths同时包含不同驱动类型的路径(比如Linux系统的路径和Windows系统的路径),则抛出异常ValueError。

list中的每个元素表示一个路径,函数返回每个路径的最长的共有路径前缀,因为计算方式为逐个字符进行比较,所以可能返回的结果并非有效的路径,如果要返回有效路径,可以使用commonpath。

返回path路径的目录部分,也就是对path调用os.path.split函数返回的元组的第一个元素。

如果path指向的路径已存在,则返回True,否则返回False。

在Unix和Windows系统中,返回path路径中的~被替换成用户的home目录之后的结果。

path路径中的 {name}被环境变量中对应名称的值替代。

返回最后一次访问path的时间,返回值的格式为一个float类型的数值,表示距离epoch基准时间1970-01-01 00:00:00的秒数。如果path表示的路径不存在或者没有权限,抛出异常OSError。

返回最后一次修改path的时间,返回值的格式为一个float类型的数值,表示距离epoch基准时间1970-01-01 00:00:00的秒数。如果path表示的路径不存在或者没有权限,抛出异常OSError。

返回path表示的文件或路径的大小,以byte字节为单位。如果path表示的路径不存在或者没有权限,抛出异常OSError。

如果path是绝对路径,返回True,否则返回False。

如果path表示的是已存在的文件路径,返回True。

如果path表示的是已存在的目录,返回True。

如果path表示的是链接,返回True。

判断path是否为挂载点。

连接一个或多个路径,path和多个*paths的连接会使用路径分隔符。

对path的字母大小写进行normalize。在Windows系统中,path中的所有字母都转成小写,并且把正斜杠转成反斜杠。在其他操作系统中,返回path本身。

对path进行normalize,删除多余的路径分隔符。

split the path into a pair (head, tail),其中tail是path中最后的部分,并且永远不会含有斜杠,head是除了tail之外的部分。如果path以斜杠结尾,tail为空;如果path中不包含斜杠,head为空;如果path为空,head和tail都是空。

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