Nous organisons généralement nos fichiers dans différents dossiers et sous-dossiers en fonction de certains critères, afin qu'ils puissent être gérés facilement et efficacement. Par exemple, nous conservons tous nos jeux dans un dossier Jeux et nous pouvons même les sous-catégoriser selon le genre du jeu ou quelque chose comme ça. La même analogie est suivie par les packages Python

Table des matières

• Qu'est-ce qu'un package Python ?
• Comment créer un package en Python ?
• Packages Python pour les frameworks Web
• Packages Python pour l'IA et l'apprentissage automatique
• Packages Python pour les applications GUI
• Packages Python pour le scraping et l'automatisation du Web
• Packages Python pour le développement de jeux

Qu'est-ce qu'un package Python ?

Les packages Python sont un moyen d'organiser et de structurer votre code Python en composants réutilisables. Considérez-le comme un dossier contenant des fichiers Python (modules) associés qui fonctionnent ensemble pour fournir certaines fonctionnalités. Les packages aident à garder votre code organisé, facilitent sa gestion et sa maintenance et vous permettent de partager votre code avec d'autres. Ils sont comme une boîte à outils dans laquelle vous pouvez stocker et organiser vos outils (fonctions et classes) pour un accès facile et une réutilisation dans différents projets.

Comment créer un package en Python ?

La création de packages en Python vous permet d'organiser votre code en modules réutilisables et gérables. Voici un bref aperçu de la façon de créer des packages :

• Créer un répertoire : Commencez par créer un répertoire (dossier) pour votre package. Ce répertoire servira de racine à la structure de votre package.
• Ajouter des modules : Dans le répertoire du package, vous pouvez ajouter des fichiers Python (modules) contenant votre code. Chaque module doit représenter une fonctionnalité ou un composant distinct de votre package.
• Fichier d'initialisation : Incluez un fichier __init__.py dans le répertoire du package. Ce fichier peut être vide ou contenir un code d'initialisation de votre package. Cela signale à Python que le répertoire doit être traité comme un package.
• Sous-packages : Vous pouvez créer des sous-packages au sein de votre package en ajoutant des répertoires supplémentaires contenant des modules, ainsi que leurs propres fichiers __init__.py.
• Importation : Pour utiliser les modules de votre package, importez-les dans vos scripts Python en utilisant la notation par points. Par exemple, si vous avez un module nommé module1.py dans un package nommé mypackage, vous importerez sa fonction comme ceci : from mypackage.module1 import greet.
• Distribution: Si vous souhaitez distribuer votre package pour que d'autres puissent l'utiliser, vous pouvez créer un fichier setup.py à l'aide de la bibliothèque setuptools de Python. Ce fichier définit les métadonnées de votre package et spécifie comment il doit être installé.

Exemple de code

Voici un exemple de code de base montrant comment créer un package Python simple :

1. Créez un répertoire nommé monpackage.
2. Dans mypackage, créez deux fichiers Python : module1.py et module2.py.
3. Créez un fichier __init__.py dans mypackage (il peut être vide).
4. Ajoutez du code aux modules.
5. Enfin, montrez comment importer et utiliser les modules du package.

mypackage/ │ ├── __init__.py ├── module1.py └── module2.py>

Exemple: Créons maintenant un script Python en dehors du répertoire mypackage pour importer et utiliser ces modules :

# module1.py def greet(name): print(f'Hello, {name}!')>

# module2.py def add(a, b): return a + b>

from mypackage import module1, module2 # Using functions from module1 module1.greet('Alice') # Using functions from module2 result = module2.add(3, 5) print('The result of addition is:', result)>

Lorsque vous exécutez le script, vous devriez voir le résultat suivant :

instruction de commutation Java

Hello, Alice! The result of addition is: 8>

Packages Python pour les frameworks Web

Dans ce segment, nous explorerons un large éventail de frameworks Python conçus pour rationaliser le développement Web. Des options légères et flexibles comme Flask et Bottle aux frameworks complets comme Django et Pyramid, nous couvrirons la gamme d'outils disponibles pour les développeurs Python. Que vous créiez des applications Web simples ou des API complexes et hautes performances, il existe un cadre adapté à vos besoins.

• Ballon : Flask est un framework Web léger et flexible pour Python. Il est conçu pour permettre de démarrer rapidement et facilement le développement Web en Python, avec une interface simple et intuitive. Flask fournit des outils et des bibliothèques pour vous aider à créer des applications Web, des API et d'autres services Web.
• Django : Django est un framework Web Python permettant de créer des applications Web rapidement et efficacement. Il suit le principe DRY et inclut des fonctionnalités telles que le routage d'URL, la gestion de bases de données et l'authentification, facilitant ainsi le développement. Il est hautement personnalisable et largement utilisé dans le développement Web.
• API rapide : Python FastAPI est un framework Web hautes performances permettant de créer des API rapidement et efficacement. Il est simple à utiliser, basé sur des astuces standards de type Python, et propose une documentation interactive automatique. FastAPI est conçu pour être rapide, facile à apprendre et idéal pour créer des API Web modernes.
• Pyramide : Python Pyramid est un framework Web léger pour créer des applications Web en Python. Il met l'accent sur la flexibilité, permettant aux développeurs de choisir les composants dont ils ont besoin tout en fournissant des fonctionnalités puissantes pour la gestion des requêtes HTTP, le routage et la création de modèles.
• Tornade : Python Tornado est un framework Web et une bibliothèque de réseau asynchrone conçus pour gérer une concurrence élevée avec des opérations d'E/S non bloquantes. Il est idéal pour créer des applications Web et des API en temps réel grâce à son architecture efficace basée sur les événements.
• Faucon : Python Falcon est un framework Web léger conçu pour créer des API hautes performances rapidement et facilement. Il se concentre sur la simplicité, la vitesse et le minimalisme, ce qui le rend idéal pour créer des API RESTful avec une surcharge minimale.
• CerisePy : CherryPy est un framework Web Python minimaliste pour créer des applications Web. Il fournit une interface simple et intuitive pour gérer les requêtes HTTP, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique de leur application sans avoir à s'occuper des complexités de la gestion du serveur Web.
• Bouteille : Python Bottle est un framework Web léger permettant de créer de petites applications Web en Python avec un minimum d'effort et de surcharge. Il est conçu pour être simple et facile à utiliser, ce qui le rend idéal pour le prototypage et la création d'API ou de services Web simples.
• Web2py : Web2py est un framework Web open source gratuit pour le développement agile d'applications Web sécurisées basées sur des bases de données. Il est écrit en Python et offre des fonctionnalités telles qu'un environnement de développement intégré (IDE), un déploiement simplifié et la prise en charge de plusieurs backends de bases de données.

Packages Python pour l'IA et l'apprentissage automatique

Dans ce segment, nous explorerons une sélection de packages Python essentiels adaptés aux applications d’IA et d’apprentissage automatique. De l'analyse statistique et de la visualisation des données à l'exploration de sujets avancés tels que l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel (NLP), l'IA générative et la vision par ordinateur, ces packages offrent une boîte à outils complète pour relever divers défis dans le domaine.

Analyses statistiques

Ici, nous explorerons les bibliothèques Python clés pour l'analyse statistique, notamment NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch et Dask-ML. De la manipulation des données à l'apprentissage automatique et à la visualisation, ces outils offrent de puissantes capacités pour analyser efficacement les données.

• NumPy
• Pandas
• SciPy
• XGBoost
• Modèles de statistiques
• Brique jaune
• Cambre
• Dask-ML

Visualisation de données

Ici, nous explorerons une variété de bibliothèques Python pour créer des visualisations époustouflantes. De Matplotlib à Seaborn, de Plotly à Bokeh et d'Altair à Pygal, nous avons ce qu'il vous faut. À la fin, vous serez équipé pour transformer vos données en récits visuels convaincants.

• Matplotlib
• Né de la mer
• Terrain
• Bokeh
• Altaïr
• Pygal
• Plotnin
• Tiret

L'apprentissage en profondeur

Ici, nous explorerons des frameworks essentiels tels que TensorFlow, PyTorch, Keras, etc. De Scikit-learn pour l’apprentissage supervisé à Fastai pour les applications avancées, nous couvrirons une gamme d’outils pour libérer le potentiel de l’apprentissage profond.

programmation java des nombres premiers

• Scikit-apprendre
• TensorFlow
• torche
• Dur
• Dur-RL
• Lasagne
• Rapide

Langage de traitement naturel

Ici, nous explorerons les outils et bibliothèques NLP essentiels en Python, notamment NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP et TextBlob.

• NLTK
• SpaCy
• Texte rapide
• Transformateurs
• texte rapide
• AllenNLP
• TextBlob

IA générative

Dans ce segment, nous explorerons une gamme d’outils et de bibliothèques puissants qui permettent la création de modèles d’intelligence artificielle capables de générer du contenu nouveau. Du célèbre framework d'apprentissage en profondeur Keras à la bibliothèque de traitement du langage naturel spaCy, nous aborderons les outils essentiels pour créer des systèmes d'IA génératifs.

• Dur
• SpaCy
• génératif
• GPy
• Oreiller
• ImageIO
• Rapide

Vision par ordinateur

Ici, nous explorerons les bibliothèques Python essentielles comme OpenCV, TensorFlow et Torch, ainsi que des outils spécialisés tels que scikit-image et Dlib. Du traitement d'image de base à la détection avancée d'objets, ces bibliothèques vous permettent d'effectuer facilement diverses tâches de vision par ordinateur.

• OuvrirCV
• TensorFlow
• torche
• image scikit
• CV simple
• ImageAI
• imageio
• Dlib
• Théano
• Mahotas

Packages Python pour les applications GUI

Le développement d'interfaces utilisateur graphiques (GUI) est un aspect essentiel des applications logicielles modernes, permettant des interactions utilisateur intuitives et améliorant l'expérience utilisateur. Dans cette section, nous explorerons une variété de packages Python adaptés au développement d'applications GUI, notamment Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK, etc.

• Tkinter : Python Tkinter est une boîte à outils GUI (Graphical User Interface) standard pour Python. Il permet aux développeurs de créer des applications de bureau avec des interfaces graphiques à l'aide de widgets tels que des boutons, des étiquettes et des champs de saisie. Tkinter est facile à utiliser et est préinstallé avec la plupart des distributions Python, ce qui en fait un choix populaire pour créer des applications de bureau simples. Quelques autres packages pour Tkinter sont :
  • outils tk
  • calendrier tk
  • lecteur vidéo tk
  • navigateur de fichiers tk
• PyQT5 : PyQt5 est une bibliothèque Python qui permet aux développeurs de créer des applications de bureau avec des interfaces utilisateur graphiques (GUI). Il est basé sur le framework Qt, offrant une large gamme d'outils et de widgets pour créer efficacement des applications puissantes et personnalisables.
• Désespéré : Python Kivy est une bibliothèque Python open source utilisée pour développer des applications multi-touch. Il permet aux développeurs de créer des applications multiplateformes fonctionnant sur Android, iOS, Windows, Linux et macOS avec une seule base de code. Kivy fournit un ensemble complet d'outils pour créer des interfaces utilisateur et gérer les événements tactiles, ce qui le rend adapté au développement d'applications interactives et réactives.
• Côté Py : Python PySide est un ensemble de liaisons Python pour le framework d'application Qt. Il permet aux développeurs de créer des interfaces utilisateur graphiques (GUI) à l'aide des outils et des bibliothèques Qt dans le code Python, permettant ainsi le développement d'applications de bureau multiplateformes en toute simplicité.
• PySimpleGUI : PySimpleGUI est une bibliothèque Python permettant de créer des interfaces utilisateur graphiques (GUI) simples et faciles à utiliser pour les applications de bureau. Il vise à simplifier le développement d’interfaces graphiques en fournissant une interface simple et fonctionne sur plusieurs plates-formes.
• NiceGUI : Nicegui est un package Python qui simplifie la création de boutons, de boîtes de dialogue, de démarques, de scènes 3D, de tracés et bien plus encore avec un minimum de code. Il est idéal pour les applications micro-Web, les tableaux de bord, les projets robotiques, les solutions de maison intelligente et les applications similaires. C’est également pratique en matière de développement, comme l’ajustement des algorithmes d’apprentissage automatique ou le réglage fin des contrôleurs de moteur.
• PyGTK : PyGTK est un ensemble de liaisons Python pour la bibliothèque GTK (GIMP Toolkit), qui est une boîte à outils populaire pour créer des interfaces utilisateur graphiques (GUI). Avec PyGTK, les développeurs peuvent créer des applications GUI multiplateformes en Python à l'aide du riche ensemble de widgets et d'outils de GTK.

Packages Python pour le scraping et l'automatisation du Web

Dans ce guide concis, nous explorerons une sélection organisée de puissants packages Python adaptés aux tâches de web scraping et d'automatisation. De l'analyse HTML avec Beautiful Soup à l'automatisation des interactions du navigateur avec Selenium, nous aborderons les éléments essentiels dont vous avez besoin pour vous lancer dans votre parcours de scraping et d'automatisation du Web. De plus, nous présenterons d'autres outils pratiques tels que MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, planning et Watchdog, chacun offrant des fonctionnalités uniques pour rationaliser votre processus de développement.

• Demande : Python Requests est une bibliothèque HTTP polyvalente pour envoyer des requêtes HTTP en Python. Il simplifie l'interaction avec les services Web en fournissant des méthodes faciles à utiliser pour effectuer des requêtes GET, POST, PUT, DELETE et autres requêtes HTTP, gérer les en-têtes, les paramètres, les cookies, etc.
• BelleSoupe : Python BeautifulSoup est une bibliothèque utilisée pour analyser les documents HTML et XML. Il vous permet d'extraire des informations utiles des pages Web en naviguant facilement dans la structure HTML.
• Sélénium : Python Selenium est un outil puissant pour automatiser les navigateurs Web. Il vous permet de contrôler les navigateurs Web comme Chrome ou Firefox par programmation, permettant des tâches telles que le web scraping, les tests et l'automatisation des tâches répétitives sur les sites Web.
• Soupe mécanique : Python MechanicalSoup est une bibliothèque Python permettant d'automatiser l'interaction avec les sites Web. Il simplifie les tâches telles que la soumission de formulaires, la navigation et le scraping en combinant les capacités des bibliothèques Requests et BeautifulSoup.
• urllib3 : Python urllib3 est une puissante bibliothèque client HTTP pour Python, vous permettant d'effectuer facilement des requêtes HTTP par programmation. Il fournit des fonctionnalités telles que le regroupement de connexions, la vérification SSL et la prise en charge de diverses méthodes HTTP.
• Scrapy : Python Scrapy est un puissant framework d'exploration et de scraping Web utilisé pour extraire des données de sites Web. Il fournit des outils pour naviguer sur des sites Web et extraire des données structurées de manière flexible et efficace.
• Requêtes-HTML : Python Requests-HTML est une bibliothèque Python qui combine la puissance de la bibliothèque Requests pour effectuer des requêtes HTTP avec la flexibilité d'analyser le HTML à l'aide de sélecteurs CSS. Il simplifie le web scraping et facilite l'extraction de données à partir de documents HTML.
• Lxml : Python lxml est une bibliothèque puissante utilisée pour traiter les documents XML et HTML. Il offre des capacités efficaces d'analyse, de manipulation et d'interrogation, ce qui en fait un choix populaire pour travailler avec des données structurées en Python.
• pyautogui : PyAutoGUI est une bibliothèque Python permettant d'automatiser des tâches en contrôlant la souris et le clavier. Il permet aux utilisateurs d'écrire des scripts pour simuler des clics de souris, des pressions sur le clavier et d'autres interactions GUI.
• calendrier: Python Schedule est une bibliothèque qui vous permet de planifier l'exécution de tâches à des intervalles ou à des heures spécifiés. Il fournit une interface simple pour créer et gérer des tâches planifiées dans les programmes Python.
• Chien de garde: Python Watchdog est une bibliothèque qui vous permet de surveiller les événements du système de fichiers en Python, tels que les créations, suppressions ou modifications de fichiers. C'est utile pour automatiser des tâches basées sur des modifications apportées à des fichiers ou des répertoires, comme la mise à jour d'une base de données lorsque de nouveaux fichiers sont ajoutés à un dossier.

Packages Python pour le développement de jeux

Ici, nous explorerons le monde passionnant du développement de jeux en Python, en tirant parti de puissants packages et bibliothèques pour donner vie à vos idées de jeu. Plongeons-nous et découvrons les outils qui vous permettront de créer des expériences de jeu immersives et divertissantes.

• PyGame : PyGame est un ensemble de bibliothèques et d'outils permettant de créer des jeux vidéo et des applications multimédias à l'aide de Python. Il fournit des fonctions de gestion des graphiques, du son, des périphériques d'entrée, etc., facilitant ainsi le développement de jeux avec Python.
• Panda3D : Python Panda3D est un framework de développement de jeux qui fournit des outils et des bibliothèques pour créer des jeux et des simulations 3D à l'aide du langage de programmation Python. Il offre des fonctionnalités de rendu graphique, de gestion des entrées et de gestion des actifs, ce qui le rend adapté aussi bien aux amateurs qu'aux développeurs de jeux professionnels.
• Pyglet : Pyglet est une bibliothèque Python utilisée pour créer des jeux et des applications multimédias. Il fournit des outils pour gérer les graphiques, le son, les périphériques d'entrée et le fenêtrage. Avec Pyglet, les développeurs peuvent créer efficacement des expériences interactives en Python.
• Arcade: Python Arcade est une bibliothèque Python adaptée aux débutants pour créer des jeux 2D. Il fournit des outils pour gérer les graphiques, le son, les périphériques d'entrée et d'autres fonctionnalités liées au jeu, rendant le développement de jeux accessible et amusant.
• PyOpenGL : PyOpenGL est une liaison Python à OpenGL, une puissante bibliothèque graphique pour le rendu de graphiques 2D et 3D. Il permet aux développeurs Python d'accéder aux fonctionnalités d'OpenGL pour créer des applications visuelles interactives, des jeux, des simulations et bien plus encore.
• Cocos2d : Python Cocos2d est un framework de développement de jeux simple et puissant pour Python. Il fournit des outils et des bibliothèques pour créer des jeux 2D, rendant le développement de jeux plus accessible et plus efficace pour les développeurs Python.

Conclusion

À la fin de la page, vous souhaiterez peut-être inclure une déclaration finale ou un résumé pour conclure la discussion sur les packages Python. Voici une suggestion :

En conclusion, les packages Python sont un outil puissant pour organiser, gérer et partager votre code. En regroupant les modules associés, les packages offrent un moyen structuré de créer des applications complexes, d'améliorer la réutilisabilité du code et de favoriser la collaboration entre les développeurs. Que vous travailliez sur de petits scripts ou sur des projets à grande échelle, maîtriser l'art de créer et d'utiliser des packages Python rationalisera sans aucun doute votre processus de développement et contribuera à écrire un code plus propre et plus maintenable. Alors, profitez de la puissance des packages et libérez tout le potentiel de la programmation Python !