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 -
