


Comprendre la terminologie Python?: module, package, bibliothèque et framework
Dec 27, 2024 am 05:59 AMQuand on commence à apprendre un langage de programmation, l'un des premiers défis est de se familiariser avec la terminologie. En Python, des termes comme module, package, library et framework sont couramment utilisés, mais leurs distinctions ne sont pas toujours claires. débutants. Cet article vise à expliquer clairement ces concepts et à mettre en évidence leurs différences avec des exemples.
1. Le module
Un module en Python est simplement un fichier qui contient du code Python. Ce fichier a une extension .py et peut inclure des fonctions, des classes, des variables et du code exécutable. Les modules vous permettent de réutiliser le code en l'important dans d'autres fichiers.
Exemple:
Créons un fichier math_utils.py?:
# math_utils.py def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b
Ce module peut ensuite être importé et utilisé dans un autre script :
from math_utils import add result = add(5, 3) print(result) # Outputs 8
2. Le forfait
Un package est un dossier contenant plusieurs modules et un fichier spécial nommé __init__.py. Ce fichier permet à Python de traiter le dossier comme un package. Les packages sont utilisés pour organiser le code en regroupant les modules associés.
Exemple:
Structure du paquet?:
math_tools/ __init__.py algebra.py geometry.py
- algèbre.py?:
def solve_linear(a, b): return -b / a
- géométrie.py?:
def area_circle(radius): from math import pi return pi * radius ** 2
Utilisation?:
from math_tools.algebra import solve_linear from math_tools.geometry import area_circle print(solve_linear(2, -4)) # Outputs 2.0 print(area_circle(3)) # Outputs 28.27
3. La bibliothèque
Le terme bibliothèque est souvent utilisé pour décrire une collection de packages ou de modules prêts à l'emploi. Une bibliothèque peut contenir plusieurs packages servant à diverses fins.
Par exemple, Requests est une bibliothèque Python populaire pour effectuer des requêtes HTTP. Il comprend plusieurs modules et packages internes fonctionnant ensemble pour fournir une interface conviviale.
Exemple:
import requests response = requests.get('https://api.example.com') if response.status_code == 200: print(response.json())
Remarque?: Certaines personnes utilisent les termes bibliothèque et package de manière interchangeable, et cette confusion est compréhensible. La différence réside souvent dans l'ampleur et le contexte d'utilisation.
4. Le cadre
Un framework est une bibliothèque structurée con?ue dans un but spécifique. Contrairement à une simple bibliothèque qui fournit des outils, un framework impose une architecture et une manière de travailler. En Python, les frameworks sont couramment utilisés pour le développement Web, l'analyse de données ou l'intelligence artificielle.
Exemple?: Flask (Web Framework)
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def home(): return "Welcome to my website!" if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
Flask impose une structure minimaliste mais fournit des outils indispensables pour développer une application web.
Résumé des différences
Term | Description | Example |
---|---|---|
Module | Single Python file containing code. | math_utils.py |
Package | Folder containing multiple modules and an __init__.py file. | math_tools/ |
Library | Collection of modules or packages for various needs. | Requests, NumPy |
Framework | Structured library with an enforced architecture. | Flask, Django |
Ces distinctions sont essentielles pour mieux comprendre l'écosystème Python et organiser efficacement vos projets. Cependant, la frontière entre certains termes, tels que bibliothèque et package, peut être floue et leur utilisation peut varier d'une personne à l'autre.
Je suis ouvert aux discussions et débats si vous avez un point de vue différent ou des points à ajouter. N'hésitez pas à partager vos idées ou à poser des questions?!
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.
