Перейти к содержанию

Python Библиотеки

Автор:

5,0 380+ оценок читателей Рунета
Категория
Программирование
Год издания
Издательство
Автор
Возрастное ограничение
12+
Обновлено
25.09.2026

Аннотация

Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с данными и машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработки изображений и разработки игр. Основные темы включают в себя введение в библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, и Matplotlib, а также обсуждение алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-learn. Автор также рассматривает инструменты для работы с веб-технологиями, такие как Flask, Django, и для визуализации данных, такие как Seaborn, Plotly, и Bokeh. Книга охватывает обширный спектр примеров использования каждой библиотеки, предоставляя читателю практический опыт и навыки, необходимые для успешной разработки с использованием Python. Она подходит как для новичков, только начинающих изучать Python, так и для опытных разработчиков, ищущих лучшие инструменты для конкретных задач.

Читать «Python Библиотеки» — Джейд Картер онлайн

Страница 12 из 27

необходимо
провести
ручное
разрешение
.
Это
может
включать
в
себя
обновление
кода
,
подгонку
версий
,
или
поиск
альтернативных
библиотек
с
более
согласованными
зависимостями
.
Особенности
использования
библиотек
в
Python-
проектах
требуют
внимания
к
деталям
,
таким
как
управление
версиями
языка
,
создание
изолированных
окружений
и
эффективное
разрешение
зависимостей
.
Однако
,
благодаря
инструментам
и
практикам
,
описанным
выше
,
разработчики
могут
с
легкостью
управлять
сложностью
зависимостей
и
обеспечивать
стабильную
работу
своих
проектов
.

Рассмотрим
подробно
на
примере
:
Давайте
представим
,
что
у
вас
есть
Python-
проект
,
который
использует
две
библиотеки
:`requests`
для
работы
с
HTTP-
запросами
и `beautifulsoup4`
для
парсинга
HTML-
страниц
.
Кроме
того
,
предположим
,
что
проект
требуетPython
версии3.7.
1.
Создание
виртуального
окружения
:
```bash
python3.7-mvenvmyenv
sourcemyenv/bin/activate
```
Эти
команды
создают
виртуальное
окружение
и
активируют
его
.
Вам
нужно
сделать
это
в
корневой
директории
вашего
проекта
.
2.
Установка
библиотек
:
```bash
pipinstallrequests==2.26.0beautifulsoup4==4.10.0
```
В
файле`requirements.txt`:
```
requests==2.26.0
beautifulsoup4==4.10.0
```
Это
установит
конкретные
версии
библиотек
и
сохраниит
их
в
файле
зависимостей
.
3.
Управление
версиямиPython:
Указать
требуемую
версиюPython
в
файле`runtime.txt`:
```
python-3.7.*
```
4.
Обновление
кода
:
Регулярно
обновляйте
ваш
код
и
зависимости
,
чтобы
использовать
новые
возможности
и
улучшения
.
Это
может
включать