【3天速成Python基础语法(3)】

2024-08-26 10:12
文章标签 python 基础 语法 速成

本文主要是介绍【3天速成Python基础语法(3)】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1 :peach:库的基本认识:peach:
  • 2 :peach:标准库:peach:
  • 3 :peach:第三方库:peach:


1 🍑库的基本认识🍑

库 就是是别人已经写好了的代码, 可以让我们直接拿来用。一个编程语言能不能流行起来, 一方面取决于语法是否简单方便容易学习, 一方面取决于生态是否完备。

实际开发中, 也并非所有的代码都自己手写, 而是要充分利用现成的库, 简化开发过程。

按照库的来源, 可以大致分成两大类:

  • 标准库: Python 自带的库,只要安装了 Python 就可以直接使用。
  • 第三方库: 其他人实现的库,要想使用, 需要额外安装。

2 🍑标准库🍑

Python 自身内置了非常丰富的库,在 Python 官方文档【点击跳转】上可以看到这些库的内容:

  • 内置函数 (如 print, input 等)
  • 内置类型 (针对 int, str, bool, list, dict 等类型内置的操作).
  • 文本处理
  • 时间日期
  • 数学计算
  • 文件目录
  • 数据存储 (操作数据库, 数据序列化等).
  • 加密解密
  • 操作系统相关
  • 并发编程相关 (多进程, 多线程, 协程, 异步等).
  • 网络编程相关
  • 多媒体相关 (音频处理, 视频处理等)
  • 图形化界面相关

我们不需要把这些库的内容都背下来, 只要大概知道里面有啥, 需要用的时候能够找到即可。

使用 import 可以导入标准库的一个 模块。

import [模块名]

所谓 “模块” , 其实就是一个单独的 .py 文件。使用 import 语句可以把这个外部的 .py 文件导入到当前 .py 文件中, 并执行其中的代码。

代码实例:日期计算

输入任意的两个日期, 计算两个日期之间隔了多少天?

  • 使用 import 语句导入标准库的 datetime 模块。
  • 使用 datetime.datetime 构造两个日期,参数使用 年, 月, 日 这样的格式。
  • 两个日期对象相减, 即可得到日期的差值。
import datetime
date1 = datetime.datetime(2008, 10, 1)
date2 = datetime.datetime(2024, 8, 14)
print(date2 - date1)

在这里插入图片描述

代码示例: 字符串操作。

  • 使用 str 的 split 方法进行字符串切分, 指定 空格 为分隔符,返回结果是一个列表。
  • 使用列表的 reverse 方法进行逆序。
  • 使用 str 的 join 方法进行字符串拼接,把列表中的内容进行合并。
def reverseWords(s):tokens = s.split()tokens.reverse()return ' '.join(tokens)
print(reverseWords('I am a student.'))

在这里插入图片描述


3 🍑第三方库🍑

第三方库就是别人已经实现好了的库, 我们可以拿过来直接使用。虽然标准库已经很强大了, 但是终究是有限的. 而第三方库可以视为是集合了全世界 Python 程序猿的智慧, 可以说是几乎无穷无尽。

当我们确定了该使用哪个第三方库之后, 就可以使用 pip 来安装第三方库了。

pip 是 Python 内置的 包管理器。
所谓 包管理器 就类似于我们平时使用的手机 app 应用商店一样,第三方库有很多, 是不同的人, 不同的组织实现的,为了方便大家整理, Python 官方提供了一个网站【点击这里】, 来收集第三方库。

其他大佬写好的第三方库也会申请上传到 PyPI 上,这个时候就可以方便的使用 pip 工具来下载 PyPI 上的库了。

pip 在我们安装 Python 的时候就已经内置了,无需额外安装,pip 是一个可执行程序, 就在 Python 的安装目录中。

打开 cmd, 直接输入 pip. 如果显示以下帮助信息, 说明 pip 已经准备就绪:
在这里插入图片描述

使用以下命令, 即可安装第三方库:

pip install [库名]

注意: 这个命令需要从网络上下载, 使用时要保证网络畅通,安装成功后, 即可使用 import 导入相关模块, 即可进行使用。

注意: 如果使用 pip 安装完第三方库之后, 在 PyCharm 中仍然提示找不到对应的模块, 则检查 Settings -> Project -> Python Interpreter , 看当前 Python 解释器设置的是否正确。(如果一个机器上安装了多个版本的 Python, 容易出现这种情况)。

举一个例子, 使用qrcode生成二维码。在 PyPI 上搜索 qrcode
在这里插入图片描述

然后使用下面命令安装:

pip install "qrcode[pil]"

代码验证:

import qrcode
img = qrcode.make('这是一个例子')
img.save('qrcode.png')

在这里插入图片描述
其他的大家可以自行下去测试。


这篇关于【3天速成Python基础语法(3)】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1108268

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

【Linux 从基础到进阶】Ansible自动化运维工具使用

Ansible自动化运维工具使用 Ansible 是一款开源的自动化运维工具,采用无代理架构(agentless),基于 SSH 连接进行管理,具有简单易用、灵活强大、可扩展性高等特点。它广泛用于服务器管理、应用部署、配置管理等任务。本文将介绍 Ansible 的安装、基本使用方法及一些实际运维场景中的应用,旨在帮助运维人员快速上手并熟练运用 Ansible。 1. Ansible的核心概念

AI基础 L9 Local Search II 局部搜索

Local Beam search 对于当前的所有k个状态,生成它们的所有可能后继状态。 检查生成的后继状态中是否有任何状态是解决方案。 如果所有后继状态都不是解决方案,则从所有后继状态中选择k个最佳状态。 当达到预设的迭代次数或满足某个终止条件时,算法停止。 — Choose k successors randomly, biased towards good ones — Close

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',