Python ライブラリを構築してデプロイする方法
ソフトウェア開発では、多くのプロジェクトに同一のコードとロジックを使用した反復的なタスクが含まれます。 プログラマはこのコードを常に書き換えるので、非効率が生じます。 例には、電子メールの検証やランダムな文字列の生成が含まれます。
解決策は、このコードを再利用可能なライブラリにパッケージ化することです。これらのライブラリはプロジェクト全体にインストールされて使用されるため、冗長なコーディングが排除されます。 ほとんどはオープンソースであり、無料で利用できます。
これは、Python や JavaScript などの言語では標準的な方法です。 このチュートリアルでは、Python ライブラリを構築して、公式 Python パッケージ リポジトリである PyPI にデプロイする方法について詳しく説明します。
プロジェクト概要
このチュートリアルでは、REST API と対話するオープンソース Python ライブラリの作成とデプロイについて説明します。
Python ライブラリ
ライブラリは、Abstract API の為替レート REST API をラップします。 この API は 3 つのエンドポイントを提供します:
-
/live
: 現在の為替レートを取得します。 -
/convert
: 通貨間で金額を変換します (例: 5 USD から GBP)。 -
/historical
: 指定された期間の過去の為替レートを取得します。
このライブラリは、開発者向けの API 対話を簡素化します。
プロジェクト要件
このチュートリアルは、オブジェクト指向プログラミング (OOP) や関数の使用法など、Python コーディングの熟練度を前提としています。 Git、GitHub リポジトリ、プロジェクトのプッシュに関する知識も必要です。
ツールとパッケージ
必要なもの:
- Python: インタプリタ (>=3.9)。
- リクエスト: HTTP リクエストを行うため。
- 抽象 API アカウント: API キーを取得します (手順が提供されます)。
- Dotenv: 環境変数の管理用。
- 詩: Python の依存関係管理およびパッケージ化ツール。
プロジェクトの作成
-
プロジェクト ディレクトリを作成します:
mkdir exchangeLibrary
ログイン後にコピーログイン後にコピーログイン後にコピー -
virtualenv をインストールします (まだインストールされていない場合):
pip install virtualenv
ログイン後にコピーログイン後にコピーログイン後にコピー -
プロジェクト ディレクトリに移動します:
cd exchangeLibrary
ログイン後にコピーログイン後にコピー -
仮想環境を作成してアクティブ化します:
virtualenv env
ログイン後にコピーログイン後にコピーアクティブ化 (Windows):
.envScriptsactivate
アクティブ化 (Linux/macOS):source env/bin/activate
-
必要なパッケージをインストールします:
pip install requests poetry dotenv
ログイン後にコピーログイン後にコピー -
コード エディター (PyCharm/VS Code) でプロジェクトを開きます。
プロジェクト リソースのセットアップ
-
src
ディレクトリを作成します。 中に、exchange_python
と__init__.py
を含むexchange.py
を作成します。 構造は以下の画像のようになるはずです: -
単体テスト用の
test.py
を作成します。 -
抽象 API キーを取得します: a.抽象 API にサインアップします。
b.ログイン。 c.為替レート API に移動します。
d.主キーを取得します。
-
.env
ファイルを作成します: API キーを追加します:mkdir exchangeLibrary
ログイン後にコピーログイン後にコピーログイン後にコピー構造は次のようになります:
API ラッパーのビルド (exchange.py
)
pip install virtualenv
(live
、historical
、および convert
メソッドは元の入力での説明のままです。)
API ラッパーのテスト (test.py
)
-
__init__.py
:cd exchangeLibrary
ログイン後にコピーログイン後にコピー -
test.py
:virtualenv env
ログイン後にコピーログイン後にコピー -
テストを実行します: 成功したテスト結果が表示されるはずです。
プロジェクトのデプロイ
-
.gitignore
ファイルを作成します:env
、.env
を追加します。 -
README.md
ファイルを作成します。 -
を作成しますpyproject.toml
:pip install requests poetry dotenv
ログイン後にコピーログイン後にコピー -
GitHub リポジトリを作成します。
-
Git の初期化:
git init
-
リモートを追加:
git remote add origin <your github repo>
-
pyproject.toml
を GitHub リポジトリ URL で更新します。 -
GitHub にプッシュします。
PyPI へのデプロイ
- PyPI アカウントを作成し、メールアドレスを確認します。
- 2FA を設定します。
- リカバリー コードを生成します。
- 認証アプリを使用して QR コードをスキャンします。
- API トークンを取得します。
- パッケージをビルドします:
poetry build
- PyPI トークンを設定します:
poetry config pypi-token.pypi <your-api-token>
- 公開:
poetry publish
プロジェクトのメンテナンス
更新後、変更を GitHub にプッシュし、ビルド (poetry build
) して再公開 (poetry publish
) し、必要に応じて pyproject.toml
のバージョンを更新します。
インストールと使用法
mkdir exchangeLibrary
pip install virtualenv
結論
このチュートリアルでは、Python ライブラリの構築と PyPI へのデプロイ (更新と再公開を含む) について説明しました。 オープンソース コミュニティへの貢献は、Python 開発の改善に役立ちます。
以上がPython ライブラリを構築してデプロイする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
