Python hướng đối tượng - Thư viện

Yêu cầu - Mô-đun yêu cầu Python

Yêu cầu là một mô-đun Python, là một thư viện HTTP thanh lịch và đơn giản cho Python. Với điều này, bạn có thể gửi tất cả các loại yêu cầu HTTP. Với thư viện này, chúng ta có thể thêm tiêu đề, dữ liệu biểu mẫu, tệp nhiều phần và tham số và truy cập dữ liệu phản hồi.

Vì Yêu cầu không phải là một mô-đun tích hợp sẵn, vì vậy chúng tôi cần cài đặt nó trước.

Bạn có thể cài đặt nó bằng cách chạy lệnh sau trong terminal:

pip install requests

Khi bạn đã cài đặt xong mô-đun, bạn có thể xác minh xem quá trình cài đặt có thành công hay không bằng cách nhập lệnh dưới đây vào trình bao Python.

import requests

Nếu cài đặt thành công, bạn sẽ không thấy bất kỳ thông báo lỗi nào.

Đưa ra yêu cầu GET

Để làm ví dụ, chúng tôi sẽ sử dụng “pokeapi”

Đầu ra -

Đưa ra yêu cầu ĐĂNG

Các phương thức thư viện yêu cầu cho tất cả các động từ HTTP hiện đang được sử dụng. Nếu bạn muốn thực hiện một yêu cầu ĐĂNG đơn giản tới một điểm cuối API thì bạn có thể làm như vậy -

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

Điều này sẽ hoạt động giống hệt như yêu cầu GET trước đây của chúng tôi, tuy nhiên, nó có hai tham số từ khóa bổ sung -

dữ liệu có thể được điền bằng từ điển, tệp hoặc các byte sẽ được chuyển vào phần thân HTTP của yêu cầu POST của chúng tôi.
json có thể được điền bằng một đối tượng json cũng sẽ được chuyển vào phần thân của yêu cầu HTTP của chúng tôi.

Gấu trúc: Thư viện Python Gấu trúc

Pandas là một Thư viện Python mã nguồn mở cung cấp công cụ phân tích và thao tác dữ liệu hiệu suất cao bằng cách sử dụng các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ của nó. Pandas là một trong những thư viện Python được sử dụng rộng rãi nhất trong khoa học dữ liệu. Nó chủ yếu được sử dụng để trộn dữ liệu và với lý do chính đáng: Nhóm chức năng mạnh mẽ và linh hoạt.

Được xây dựng trên gói Numpy và cấu trúc dữ liệu chính được gọi là DataFrame. Các khung dữ liệu này cho phép chúng tôi lưu trữ và thao tác dữ liệu dạng bảng trong các hàng quan sát và cột của các biến.

Có một số cách để tạo DataFrame. Một cách là sử dụng từ điển. Ví dụ -

Đầu ra

Từ kết quả đầu ra, chúng ta có thể thấy DataFrame brics mới, Pandas đã chỉ định một khóa cho mỗi quốc gia dưới dạng các giá trị số từ 0 đến 4.

Nếu thay vì cung cấp các giá trị lập chỉ mục từ 0 đến 4, chúng tôi muốn có các giá trị chỉ mục khác nhau, chẳng hạn như mã quốc gia gồm hai chữ cái, bạn cũng có thể làm điều đó dễ dàng -

Thêm vào bên dưới một dòng trong đoạn mã trên, cho

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

Đầu ra

Lập chỉ mục DataFrames

Đầu ra

Pygame

Pygame là thư viện mã nguồn mở và đa nền tảng dùng để tạo các ứng dụng đa phương tiện bao gồm cả trò chơi. Nó bao gồm đồ họa máy tính và thư viện âm thanh được thiết kế để sử dụng với ngôn ngữ lập trình Python. Bạn có thể phát triển nhiều trò chơi thú vị với Pygame. '

Tổng quat

Pygame bao gồm nhiều mô-đun khác nhau, mỗi mô-đun giải quyết một nhóm nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, mô-đun hiển thị giao dịch với cửa sổ và màn hình hiển thị, mô-đun vẽ cung cấp các chức năng để vẽ các hình dạng và mô-đun phím hoạt động với bàn phím. Đây chỉ là một số mô-đun của thư viện.

Trang chủ của thư viện Pygame ở https://www.pygame.org/news

Để tạo một ứng dụng Pygame, bạn làm theo các bước sau:

Nhập thư viện Pygame

import pygame

Khởi tạo thư viện Pygame

pygame.init()

Tạo một cửa sổ.

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

Initialize game objects

Trong bước này, chúng tôi tải hình ảnh, tải âm thanh, định vị đối tượng, thiết lập một số biến trạng thái, v.v.

Start the game loop.

Nó chỉ là một vòng lặp mà chúng ta liên tục xử lý các sự kiện, kiểm tra đầu vào, di chuyển các đối tượng và vẽ chúng. Mỗi lần lặp của vòng lặp được gọi là một khung.

Hãy đặt tất cả logic ở trên vào một chương trình bên dưới,

Pygame_script.py

Đầu ra

Beautiful Soup: Web Scraping with Beautiful Soup

Ý tưởng chung đằng sau việc cạo trang web là lấy dữ liệu tồn tại trên một trang web và chuyển đổi nó thành một số định dạng có thể sử dụng để phân tích.

Đó là một thư viện Python để kéo dữ liệu ra khỏi các tệp HTML hoặc XML. Với trình phân tích cú pháp yêu thích của bạn, nó cung cấp các cách điều hướng, tìm kiếm và sửa đổi cây phân tích cú pháp thành ngữ.

Vì BeautifulSoup không phải là một thư viện tích hợp sẵn, chúng tôi cần cài đặt nó trước khi cố gắng sử dụng. Để cài đặt BeautifulSoup, hãy chạy lệnh dưới đây

$ 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

Sau khi cài đặt xong, chúng tôi đã sẵn sàng chạy một vài ví dụ và khám phá chi tiết về Beautifulsoup,