Python Orientado a Objetos - Bibliotecas

Solicitações - Módulo de solicitações Python

Requests é um módulo Python que é uma biblioteca HTTP simples e elegante para Python. Com isso, você pode enviar todos os tipos de solicitações HTTP. Com esta biblioteca, podemos adicionar cabeçalhos, dados de formulário, arquivos multipartes e parâmetros e acessar os dados de resposta.

Como Requests não é um módulo embutido, precisamos instalá-lo primeiro.

Você pode instalá-lo executando o seguinte comando no terminal -

pip install requests

Depois de instalar o módulo, você pode verificar se a instalação foi bem-sucedida digitando o comando abaixo no shell Python.

import requests

Se a instalação for bem-sucedida, você não verá nenhuma mensagem de erro.

Fazendo uma solicitação GET

Como exemplo, usaremos o "pokeapi"

Produto -

Fazendo solicitações POST

Os métodos da biblioteca de solicitações para todos os verbos HTTP atualmente em uso. Se você quiser fazer uma solicitação POST simples para um endpoint de API, pode fazer assim -

req = requests.post(‘http://api/user’, data = None, json = None)

Isso funcionaria exatamente da mesma maneira que nossa solicitação GET anterior, no entanto, apresenta dois parâmetros de palavra-chave adicionais -

dados que podem ser preenchidos com, digamos, um dicionário, um arquivo ou bytes que serão passados no corpo HTTP de nossa solicitação POST.
json que pode ser preenchido com um objeto json que também será passado no corpo de nossa solicitação HTTP.

Pandas: pandas da biblioteca Python

Pandas é uma biblioteca Python de código aberto que fornece manipulação de dados de alto desempenho e ferramenta de análise usando suas poderosas estruturas de dados. Pandas é uma das bibliotecas Python mais amplamente utilizadas na ciência de dados. É usado principalmente para dados munging, e por um bom motivo: Grupo de funcionalidade poderoso e flexível.

Construído no pacote Numpy e a estrutura de dados chave é chamada de DataFrame. Esses dataframes nos permitem armazenar e manipular dados tabulares em linhas de observações e colunas de variáveis.

Existem várias maneiras de criar um DataFrame. Uma maneira é usar um dicionário. Por exemplo -

Resultado

Na saída, podemos ver o novo DataFrame do brics, o Pandas atribuiu uma chave para cada país como os valores numéricos de 0 a 4.

Se, em vez de fornecer valores de indexação de 0 a 4, quisermos ter valores de índice diferentes, digamos o código do país de duas letras, você também pode fazer isso facilmente -

Adicionar uma linha abaixo do código acima dá

brics.index = ['BR', 'RU', 'IN', 'CH', 'SA']

Resultado

Indexando DataFrames

Resultado

Pygame

Pygame é a biblioteca de código aberto e plataforma cruzada para fazer aplicativos de multimídia, incluindo jogos. Inclui gráficos de computador e bibliotecas de som projetadas para serem usadas com a linguagem de programação Python. Você pode desenvolver muitos jogos legais com o Pygame. '

Visão geral

O Pygame é composto por vários módulos, cada um lidando com um conjunto específico de tarefas. Por exemplo, o módulo de exibição lida com a janela de exibição e a tela, o módulo de desenho fornece funções para desenhar formas e o módulo de tecla funciona com o teclado. Esses são apenas alguns dos módulos da biblioteca.

A casa da biblioteca Pygame é em https://www.pygame.org/news

Para fazer um aplicativo Pygame, siga estas etapas -

Importar a biblioteca Pygame

import pygame

Inicialize a biblioteca Pygame

pygame.init()

Crie uma janela.

screen = Pygame.display.set_mode((560,480))
Pygame.display.set_caption(‘First Pygame Game’)

Initialize game objects

Nesta etapa, carregamos imagens, sons, posicionamos objetos, configuramos algumas variáveis de estado, etc.

Start the game loop.

É apenas um loop onde continuamente manipulamos eventos, verificamos a entrada, movemos objetos e os desenhamos. Cada iteração do loop é chamada de quadro.

Vamos colocar toda a lógica acima em um programa abaixo,

Pygame_script.py

Resultado

Bela sopa: raspagem da teia com bela sopa

A ideia geral por trás do web scraping é obter os dados existentes em um site e convertê-los em algum formato que possa ser usado para análise.

É uma biblioteca Python para extrair dados de arquivos HTML ou XML. Com seu analisador favorito, ele fornece maneiras idiomáticas de navegar, pesquisar e modificar a árvore de análise.

Como o BeautifulSoup não é uma biblioteca integrada, precisamos instalá-lo antes de tentarmos usá-lo. Para instalar o BeautifulSoup, execute o comando abaixo

$ apt-get install Python-bs4 # For Linux and Python2 
$ apt-get install Python3-bs4 # for Linux based system and Python3.

$ easy_install beautifulsoup4 # For windows machine, 
Or 
$ pip instal beatifulsoup4 # For window machine

Assim que a instalação for concluída, estamos prontos para executar alguns exemplos e explorar o Beautifulsoup em detalhes,