Hướng dẫn how are libraries written in python? - thư viện được viết bằng python như thế nào?

Thông thường, một thư viện là một bộ sách hoặc là một căn phòng hoặc nơi có nhiều cuốn sách được lưu trữ để được sử dụng sau này. Tương tự, trong thế giới lập trình, một thư viện là một tập hợp các mã được biên dịch trước có thể được sử dụng sau này trong một chương trình cho một số hoạt động được xác định rõ ràng. Khác với các mã được biên dịch sẵn, thư viện có thể chứa tài liệu, dữ liệu cấu hình, mẫu tin nhắn, lớp và giá trị, v.v.

Thư viện Python là một tập hợp các mô -đun liên quan. Nó chứa các gói mã có thể được sử dụng nhiều lần trong các chương trình khác nhau. Nó làm cho lập trình Python đơn giản và thuận tiện hơn cho lập trình viên. Vì chúng tôi không cần phải viết cùng một mã nhiều lần cho các chương trình khác nhau. Thư viện Python đóng một vai trò rất quan trọng trong các lĩnh vực học máy, khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, v.v.

Làm việc của Thư viện Python

Như đã nêu ở trên, một thư viện Python chỉ đơn giản là một tập hợp các mã hoặc mô -đun mã mà chúng ta có thể sử dụng trong một chương trình cho các hoạt động cụ thể. Chúng tôi sử dụng các thư viện để chúng tôi không cần phải viết lại mã trong chương trình của chúng tôi đã có sẵn. Nhưng làm thế nào nó hoạt động. Trên thực tế, trong môi trường MS Windows, các tệp thư viện có phần mở rộng DLL (thư viện tải động). Khi chúng tôi liên kết một thư viện với chương trình của chúng tôi và chạy chương trình đó, trình liên kết sẽ tự động tìm kiếm thư viện đó. Nó trích xuất các chức năng của thư viện đó và diễn giải chương trình cho phù hợp. Đó là cách chúng tôi sử dụng các phương thức của một thư viện trong chương trình của chúng tôi. Chúng tôi sẽ thấy thêm, cách chúng tôi đưa vào các thư viện trong các chương trình Python của chúng tôi.

Thư viện tiêu chuẩn Python

Thư viện tiêu chuẩn Python chứa cú pháp chính xác, ngữ nghĩa và mã thông báo của Python. Nó chứa các mô-đun tích hợp cung cấp quyền truy cập vào chức năng hệ thống cơ bản như I/O và một số mô-đun cốt lõi khác. Hầu hết các thư viện Python được viết bằng ngôn ngữ lập trình C. Thư viện tiêu chuẩn Python bao gồm hơn 200 mô -đun cốt lõi. Tất cả những điều này làm việc cùng nhau để biến Python thành một ngôn ngữ lập trình cấp cao. Thư viện tiêu chuẩn Python đóng một vai trò rất quan trọng. Không có nó, các lập trình viên có thể có quyền truy cập vào các chức năng của Python. Nhưng ngoài điều này, có một số thư viện khác trong Python giúp cuộc sống của một lập trình viên dễ dàng hơn. Hãy cùng xem một số thư viện thường được sử dụng:

1. TENSORFLOW: Thư viện này được Google hợp tác với nhóm não. Nó là một thư viện nguồn mở được sử dụng cho các tính toán cấp cao. Nó cũng được sử dụng trong các thuật toán học máy và học sâu. Nó chứa một số lượng lớn các hoạt động tenxơ. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng thư viện Python này để giải quyết các tính toán phức tạp trong toán học và vật lý.This library was developed by Google in collaboration with the Brain Team. It is an open-source library used for high-level computations. It is also used in machine learning and deep learning algorithms. It contains a large number of tensor operations. Researchers also use this Python library to solve complex computations in Mathematics and Physics.
2. MATPLOTLIB: Thư viện này chịu trách nhiệm vẽ dữ liệu số. Và đó là lý do tại sao nó được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Nó cũng là một thư viện nguồn mở và âm mưu các số liệu được xác định cao như biểu đồ hình tròn, biểu đồ, biểu đồ phân tán, đồ thị, v.v.This library is responsible for plotting numerical data. And that’s why it is used in data analysis. It is also an open-source library and plots high-defined figures like pie charts, histograms, scatterplots, graphs, etc.
3. Pandas: Pandas là một thư viện quan trọng cho các nhà khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện học máy nguồn mở cung cấp các cấu trúc dữ liệu cấp cao linh hoạt và một loạt các công cụ phân tích. Nó giúp phân tích dữ liệu, thao tác dữ liệu và làm sạch dữ liệu. Gấu trúc hỗ trợ các hoạt động như sắp xếp, chỉ mục lại, lặp lại, kết hợp, chuyển đổi dữ liệu, trực quan hóa, tập hợp, v.v.Pandas are an important library for data scientists. It is an open-source machine learning library that provides flexible high-level data structures and a variety of analysis tools. It eases data analysis, data manipulation, and cleaning of data. Pandas support operations like Sorting, Re-indexing, Iteration, Concatenation, Conversion of data, Visualizations, Aggregations, etc.
4. Numpy: Cái tên Numpy Numpy là viết tắt của Python số. Đó là thư viện thường được sử dụng. Đây là một thư viện máy học phổ biến hỗ trợ ma trận lớn và dữ liệu đa chiều. Nó bao gồm các chức năng toán học được xây dựng để tính toán dễ dàng. Ngay cả các thư viện như Tensorflow cũng sử dụng Numpy trong nội bộ để thực hiện một số hoạt động trên các tenxơ. Giao diện Array là một trong những tính năng chính của thư viện này.The name “Numpy” stands for “Numerical Python”. It is the commonly used library. It is a popular machine learning library that supports large matrices and multi-dimensional data. It consists of in-built mathematical functions for easy computations. Even libraries like TensorFlow use Numpy internally to perform several operations on tensors. Array Interface is one of the key features of this library.
5. Scipy: Cái tên của Scipy Scipy là viết tắt của Python khoa học. Nó là một thư viện nguồn mở được sử dụng cho các tính toán khoa học cấp cao. Thư viện này được xây dựng trên một phần mở rộng của Numpy. Nó hoạt động với Numpy để xử lý các tính toán phức tạp. Mặc dù Numpy cho phép sắp xếp và lập chỉ mục dữ liệu mảng, mã dữ liệu số được lưu trữ trong SCIPY. Nó cũng được sử dụng rộng rãi bởi các nhà phát triển và kỹ sư ứng dụng.The name “SciPy” stands for “Scientific Python”. It is an open-source library used for high-level scientific computations. This library is built over an extension of Numpy. It works with Numpy to handle complex computations. While Numpy allows sorting and indexing of array data, the numerical data code is stored in SciPy. It is also widely used by application developers and engineers.
6. Scrapy: Đây là một thư viện nguồn mở được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các trang web. Nó cung cấp trình thu thập thông tin trên web rất nhanh và màn hình cấp cao. Nó cũng có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu và kiểm tra dữ liệu tự động.It is an open-source library that is used for extracting data from websites. It provides very fast web crawling and high-level screen scraping. It can also be used for data mining and automated testing of data.
7. Scikit-Learn: Đây là một thư viện Python nổi tiếng để làm việc với dữ liệu phức tạp. Scikit-Learn là một thư viện nguồn mở hỗ trợ học máy. Nó hỗ trợ các thuật toán được giám sát và không giám sát khác nhau như hồi quy tuyến tính, phân loại, phân cụm, v.v ... Thư viện này hoạt động liên quan đến Numpy và Scipy.It is a famous Python library to work with complex data. Scikit-learn is an open-source library that supports machine learning. It supports variously supervised and unsupervised algorithms like linear regression, classification, clustering, etc. This library works in association with Numpy and SciPy.
8. PyGame: Thư viện này cung cấp một giao diện dễ dàng cho đồ họa, âm thanh và thư viện đầu vào độc lập của Thư viện Trực tiếp (SDL). Nó được sử dụng để phát triển các trò chơi video bằng đồ họa máy tính và thư viện âm thanh cùng với ngôn ngữ lập trình Python.This library provides an easy interface to the Standard Directmedia Library (SDL) platform-independent graphics, audio, and input libraries. It is used for developing video games using computer graphics and audio libraries along with Python programming language.
9. Pytorch: Pytorch là thư viện học máy lớn nhất tối ưu hóa các tính toán tenxơ. Nó có API phong phú để thực hiện các tính toán tenxơ với gia tốc GPU mạnh. Nó cũng giúp giải quyết các vấn đề ứng dụng liên quan đến mạng lưới thần kinh.PyTorch is the largest machine learning library that optimizes tensor computations. It has rich APIs to perform tensor computations with strong GPU acceleration. It also helps to solve application issues related to neural networks.
10. Pybrain: Cái tên của Pybrain, viết tắt của học tập củng cố dựa trên Python, Trí tuệ nhân tạo và Thư viện mạng lưới thần kinh. Nó là một thư viện nguồn mở được xây dựng cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực học máy. Nó cung cấp các thuật toán nhanh chóng và dễ sử dụng cho các nhiệm vụ học máy. Nó rất linh hoạt và dễ hiểu và đó là lý do tại sao thực sự hữu ích cho các nhà phát triển mới trong các lĩnh vực nghiên cứu.The name “PyBrain” stands for Python Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks library. It is an open-source library built for beginners in the field of Machine Learning. It provides fast and easy-to-use algorithms for machine learning tasks. It is so flexible and easily understandable and that’s why is really helpful for developers that are new in research fields.

Có nhiều thư viện khác trong Python. Chúng tôi có thể sử dụng một thư viện phù hợp cho mục đích của chúng tôi. Do đó, các thư viện Python đóng một vai trò rất quan trọng và rất hữu ích cho các nhà phát triển.

Sử dụng các thư viện trong chương trình Python

Khi chúng tôi viết các chương trình kích thước lớn bằng Python, chúng tôi muốn duy trì mô-đun mã Code. Để dễ dàng duy trì mã, chúng tôi chia mã thành các phần khác nhau và chúng tôi có thể sử dụng mã đó sau này chúng tôi cần. Trong Python, các mô -đun chơi phần đó. Thay vì sử dụng cùng một mã trong các chương trình khác nhau và làm cho mã phức tạp, chúng tôi xác định hầu hết các chức năng được sử dụng trong các mô -đun và chúng tôi chỉ có thể nhập chúng trong một chương trình bất cứ nơi nào có yêu cầu. Chúng tôi không cần phải viết mã đó nhưng vẫn có thể sử dụng chức năng của nó bằng cách nhập mô -đun của nó. Nhiều mô -đun liên quan đến nhau được lưu trữ trong thư viện. Và bất cứ khi nào chúng tôi cần sử dụng một mô -đun, chúng tôi nhập nó từ thư viện của nó. Trong Python, nó là một công việc rất đơn giản phải làm do cú pháp dễ dàng. Chúng ta chỉ cần sử dụng nhập khẩu.import.

& nbsp; Hãy để một cái nhìn về mã mẫu:

Python3

import math

A = 16

print(math.sqrt(A))

Ở đây trong mã trên, chúng tôi đã nhập thư viện toán học và sử dụng một trong các phương thức của nó, tức là sqrt (gốc căn bậc hai) mà không viết mã thực tế để tính toán căn bậc hai của một số. Đó là cách mà một thư viện làm cho các lập trình viên công việc dễ dàng hơn. Nhưng ở đây chúng tôi chỉ cần phương pháp SQRT của thư viện toán học, nhưng chúng tôi đã nhập toàn bộ thư viện. Thay vì điều này, chúng tôi cũng có thể nhập các mục cụ thể từ mô -đun thư viện.

Nhập các mục cụ thể từ mô -đun thư viện & NBSP;

Như trong mã trên, chúng tôi đã nhập một thư viện hoàn chỉnh để sử dụng một trong các phương thức của nó. Nhưng chúng tôi có thể vừa nhập vào SQRT, từ thư viện toán học. Python cho phép chúng tôi nhập các mục cụ thể từ thư viện. & NBSP;

Hãy cùng nhìn vào một mã mẫu:

Python3

from math import import1

A = 16

Ở đây trong mã trên, chúng tôi đã nhập thư viện toán học và sử dụng một trong các phương thức của nó, tức là sqrt (gốc căn bậc hai) mà không viết mã thực tế để tính toán căn bậc hai của một số. Đó là cách mà một thư viện làm cho các lập trình viên công việc dễ dàng hơn. Nhưng ở đây chúng tôi chỉ cần phương pháp SQRT của thư viện toán học, nhưng chúng tôi đã nhập toàn bộ thư viện. Thay vì điều này, chúng tôi cũng có thể nhập các mục cụ thể từ mô -đun thư viện.

printimport9

printmath1

Nhập các mục cụ thể từ mô -đun thư viện & NBSP;

4.0
0.0015926529164868282

Như trong mã trên, chúng tôi đã nhập một thư viện hoàn chỉnh để sử dụng một trong các phương thức của nó. Nhưng chúng tôi có thể vừa nhập vào SQRT, từ thư viện toán học. Python cho phép chúng tôi nhập các mục cụ thể từ thư viện. & NBSP;

Thư viện tiêu chuẩn Python có được viết bằng C không?

Ví dụ về thư viện Python là gì?

Làm thế nào để bạn thêm thư viện trong Python?

Các mô -đun Python có được viết bằng C ++ không?