Pythonのサードパーティライブラリの使い方

silencement
リリース: 2020-09-19 11:05:46
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Python サードパーティ ライブラリの使用方法: まずコマンド ラインで「pip install」コマンドを入力し、次にソフトウェア パッケージをインストールし、最後に import ステートメントを使用してサードパーティ ライブラリを呼び出します。

Pythonのサードパーティライブラリの使い方

#独立した開発者が何千ものサードパーティ ライブラリを作成してきました。これらのライブラリは、pip を使用してインストールできます。 pip は Python 3 に含まれるパッケージ マネージャーです。これは標準の Python パッケージ マネージャーですが、これが唯一のものではありません。もう 1 つの人気のあるマネージャーは、特にデータ サイエンスを対象とした Anaconda です。

pip を使用してパッケージをインストールするには、次のようにコマンド ラインで「pip install」と入力し、その後にパッケージ名を入力します。 pip install

Pythonのサードパーティライブラリの使い方

Python のサードパーティ ライブラリを使用する場合は、import ステートメントを使用してそれらを呼び出す必要があります

Pythonのサードパーティライブラリの使い方

実用的なサードパーティ ソフトウェア パッケージ

インストールとインポートは簡単ですサードパーティのライブラリ 便利ですが、優れたプログラマになるには、どのようなライブラリが利用できるのかを知る必要もあります。人々は通常、オンラインの推奨事項や同僚からの紹介を通じて、有用な新しいライブラリについて学びます。 Python プログラミングが初めての場合は、おそらく同僚が多くないので、入門を支援するために、エンジニアが好んで使用するパッケージのリストをここに示します。

IPython - より優れた対話型 Python インタープリター

python - ネットワーク リクエストを行うための使いやすいメソッドを提供します。 Web APIへのアクセスに適しています。

Flask - Web アプリケーションと API を構築するための小さなフレームワーク。

Django - よりリッチな Web アプリケーション構築フレームワーク。 Django は、複雑でコンテンツが豊富な Web アプリケーションの設計に特に適しています。

美しいスープ - HTML を解析し、そこから情報を抽出するために使用されます。 Webページのデータ抽出に適しています。

pytest- Python の組み込みアサーションを拡張し、最も統一的なモジュールです。

PyYAML - YAML ファイルの読み取りと書き込みに使用されます。

NumPy - Python を使用した科学計算用の最も基本的なパッケージ。これには、強力な N 次元配列オブジェクト、便利な線形代数関数などが含まれています。

pandas - 高性能のデータ構造およびデータ分析ツールを含むライブラリ。特に、pandas はデータフレームを提供します。

matplotlib - さまざまなハードコピー形式および対話型環境で出版標準を満たす高品質の画像を生成する 2D プロット ライブラリです。

ggplot - R の ggplot2 ライブラリに基づく別の 2D 描画ライブラリ。

Pillow - Python インタープリターに画像処理機能を追加する Python 画像ライブラリ。

pyglet - ゲーム開発専用のクロスプラットフォーム アプリケーション フレームワーク。

Pygame - ゲームを作成するための一連の Python モジュール。

pytz - Python のワールド タイム ゾーンの定義。

以上がPythonのサードパーティライブラリの使い方の詳細内容です。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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ソース:php.cn
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