Объектно-ориентированный Python - библиотеки

Запросы - модуль запросов Python

Requests - это модуль Python, который представляет собой элегантную и простую библиотеку HTTP для Python. С его помощью вы можете отправлять все виды HTTP-запросов. С помощью этой библиотеки мы можем добавлять заголовки, данные формы, составные файлы и параметры, а также получать доступ к данным ответа.

Поскольку Requests не является встроенным модулем, его нужно сначала установить.

Вы можете установить его, выполнив следующую команду в терминале -

pip install requests

После установки модуля вы можете проверить успешность установки, набрав команду ниже в оболочке Python.

import requests

Если установка прошла успешно, вы не увидите сообщения об ошибке.

Создание запроса GET

В качестве примера мы будем использовать «покеапи»

Выход -

Выполнение запросов POST

Методы библиотеки запросов для всех используемых в настоящее время глаголов HTTP. Если вы хотите сделать простой запрос POST к конечной точке API, вы можете сделать это так:

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

Это будет работать точно так же, как наш предыдущий запрос GET, но содержит два дополнительных параметра ключевого слова:

  • данные, которые могут быть заполнены, например, словарем, файлом или байтами, которые будут переданы в теле HTTP нашего запроса POST.

  • json, который может быть заполнен объектом json, который также будет передан в теле нашего HTTP-запроса.

Панды: Библиотека Python Панды

Pandas - это библиотека Python с открытым исходным кодом, предоставляющая высокопроизводительный инструмент для обработки и анализа данных с использованием мощных структур данных. Pandas - одна из наиболее широко используемых библиотек Python в науке о данных. Он в основном используется для обмена данными, и на то есть веская причина: мощная и гибкая группа функций.

Построенный на пакете Numpy и ключевой структуре данных, называется DataFrame. Эти фреймы данных позволяют нам хранить табличные данные в строках наблюдений и столбцах переменных и манипулировать ими.

Есть несколько способов создать DataFrame. Один из способов - использовать словарь. Например -

Вывод

Из выходных данных мы видим новый фрейм данных brics, Pandas назначил ключ для каждой страны в виде числовых значений от 0 до 4.

Если вместо того, чтобы указывать значения индексации от 0 до 4, мы хотели бы иметь разные значения индекса, скажем, двухбуквенный код страны, вы также можете легко это сделать -

Добавление ниже одной строки в приведенный выше код дает

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

Вывод

Индексирование фреймов данных

Вывод

Pygame

Pygame - это кроссплатформенная библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для создания мультимедийных приложений, включая игры. Он включает компьютерную графику и звуковые библиотеки, предназначенные для использования с языком программирования Python. С Pygame вы можете разработать множество классных игр ».

Обзор

Pygame состоит из различных модулей, каждый из которых решает определенный набор задач. Например, модуль отображения имеет дело с окном и экраном дисплея, модуль рисования предоставляет функции для рисования фигур, а ключевой модуль работает с клавиатурой. Это лишь некоторые из модулей библиотеки.

Дом библиотеки Pygame находится по адресу https://www.pygame.org/news

Чтобы создать приложение Pygame, вы выполните следующие действия:

Импортируйте библиотеку Pygame

import pygame

Инициализировать библиотеку Pygame

pygame.init()

Создайте окно.

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

Initialize game objects

На этом этапе мы загружаем изображения, загружаем звуки, позиционируем объекты, настраиваем некоторые переменные состояния и т. Д.

Start the game loop.

Это просто цикл, в котором мы постоянно обрабатываем события, проверяем ввод, перемещаем объекты и рисуем их. Каждая итерация цикла называется кадром.

Давайте поместим всю вышеуказанную логику в одну программу ниже,

Pygame_script.py

Вывод

Beautiful Soup: Веб-парсинг с помощью Beautiful Soup

Общая идея парсинга веб-страниц состоит в том, чтобы получить данные, существующие на веб-сайте, и преобразовать их в некоторый формат, который можно использовать для анализа.

Это библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML или XML. С вашим любимым парсером он предоставляет идиоматические способы навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа.

Поскольку BeautifulSoup не является встроенной библиотекой, нам необходимо установить ее, прежде чем мы попытаемся ее использовать. Чтобы установить BeautifulSoup, выполните следующую команду

$ 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

После завершения установки мы готовы запустить несколько примеров и подробно изучить Beautifulsoup.

Вывод

Ниже приведены несколько простых способов навигации по этой структуре данных -

Одна из распространенных задач - извлечь все URL-адреса, найденные в тегах <a> страницы -

Еще одна распространенная задача - извлечь весь текст со страницы -