Сколько библиотек можно импортировать в один проект
Перейти к содержимому

Сколько библиотек можно импортировать в один проект

  • автор:

5 разных библиотек Python, которые сэкономят ваше время

В этой подборке, переводом которой мы решили поделиться к старту курса о машинном и глубоком обучении, по мнению автора, каждая библиотека заслуживает отдельной статьи. Всё начинается с самого начала: предлагается библиотека, которая сокращает шаблонный код импортирования; заканчивается статья пакетом удобной визуализации данных для исследовательского анализа. Автор также касается работы с картами Google, ускорения и упрощения работы с моделями ML и библиотеки, которая может повысить качество вашего проекта в области обработки естественного языка. Посвящённый подборке блокнот Jupyter вы найдёте в конце.

PyForest

Когда вы начинаете писать код для проекта, каков ваш первый шаг? Наверное, вы импортируете нужные библиотеки. Проблема в том, что заранее неизвестно, сколько библиотек нужно импортировать, пока они вам не понадобятся, то есть пока вы не получите ошибку.

Вот почему PyForest — это одна из самых удобных библиотек, которые я знаю. С её помощью в ваш блокнот Jupyter можно импортировать более 40 популярнейших библиотек (Pandas, Matplotlib, Seaborn, Tensorflow, Sklearn, NLTK, XGBoost, Plotly, Keras, Numpy и другие) при помощи всего одной строки кода.

Выполните pip install pyforest. Для импорта библиотек в ваш блокнот введите команду from pyforest import *, и можно начинать. Чтобы узнать, какие библиотеки импортированы, выполните lazy_imports().

При этом с библиотеками удобно работать. Технически они импортируются только тогда, когда вы упоминаете их в коде. Если библиотека не упоминается, она не импортируется.

Emot

Эта библиотека может повысить качество вашего проекта по обработке естественного языка. Она преобразует эмотиконы в их описание. Представьте, например, что кто-то оставил в Твиттере сообщение “I ​️​️[здесь в оригинале эмодзи «красное сердце», новый редактор Хабра вырезает его] Python”. Человек не написал слово “люблю”, вместо него вставив эмодзи. Если твит задействован в проекте, придётся удалить эмодзи, а значит, потерять часть информации.

Вот здесь и пригодится пакет emot, преобразующий эмодзи в слова. Для тех, кто не совсем понял, о чём речь, эмотиконы — это способ выражения через символы. Например, 🙂 означает улыбку, а 🙁 выражает грусть. Как же работать с библиотекой?

Чтобы установить Emot, выполните команду pip install emot, а затем командой import emot импортируйте её в свой блокнот. Нужно решить, с чем вы хотите работать, то есть с эмотиконами или с эмодзи. В случае эмодзи код будет таким: emot.emoji(your_text). Посмотрим на emot в деле.

Выше видно предложение I ​️ ​️​️[эмодзи «красное сердце»] Python, обёрнутое в метод Emot, чтобы разобраться со значениями. Код выводит словарь со значением, описанием и расположением символов. Как всегда, из словаря можно получить слайс и сосредоточиться на необходимой информации, например, если я напишу ans[‘mean’], вернётся только описание эмодзи.

Geemap

Говоря коротко, с её помощью можно интерактивно отображать данные Google Earth Engine. Наверное, вы знакомы с Google Earth Engine и всей его мощью, так почему не задействовать его в вашем проекте? За следующие несколько недель я хочу создать проект, раскрывающий всю функциональность пакета geemap, а ниже расскажу, как можно начать с ним работать.

Установите geemap командой pip install geemap из терминала, затем импортируйте в блокнот командой import geemap. Для демонстрации я создам интерактивную карту на основе folium:

import geemap.eefolium as geemap Map = geemap.Map(center=[40,-100], zoom=4) Map

Как я уже сказал, я не изучил эту библиотеку настолько, насколько она того заслуживает. Но у неё есть исчерпывающий Readme о том, как она работает и что можно делать с её помощью.

Dabl

Позвольте мне рассказать об основах. Dabl создан, чтобы упростить работу с моделями ML для новичков. Чтобы установить её, выполните pip install dabl, импортируйте пакет командой import dabl — и можно начинать. Выполните также строчку dabl.clean(data), чтобы получить информацию о признаках, например о том, есть ли какие-то бесполезные признаки. Она также показывает непрерывные, категориальные признаки и признаки с высокой кардинальностью.

Чтобы визуализировать конкретный признак, можно выполнить dabl.plot(data).

Наконец, одной строчкой кода вы можете создать несколько моделей вот так: dabl.AnyClassifier, или так: dabl.Simplefier(), как это делается в scikit-learn. Но на этом шаге придётся предпринять некоторые обычные шаги, такие как создание тренировочного и тестового набора данных, вызов, обучение модели и вывод её прогноза.

# Setting X and y variables X, y = load_digits(return_X_y=True) # Splitting the dataset into train and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1) # Calling the model sc = dabl.SimpleClassifier().fit(X_train, y_train) # Evaluating accuracy score print(“Accuracy score”, sc.score(X_test, y_test))

Как видите, Dabl итеративно проходит через множество моделей, включая Dummy Classifier (фиктивный классификатор), GaussianNB (гауссовский наивный Байес), деревья решений различной глубины и логистическую регрессию. В конце библиотека показывает лучшую модель. Все модели отрабатывают примерно за 10 секунд. Круто, правда? Я решил протестировать последнюю модель при помощи scikit-learn, чтобы больше доверять результату:

Я получил точность 0,968 с обычным подходом к прогнозированию и 0,971 — с помощью Dabl. Для меня это достаточно близко! Обратите внимание, что я не импортировал модель логистической регрессии из scikit-learn, поскольку это уже сделано через PyForest. Должен признаться, что предпочитаю LazyPredict, но Dabl стоит попробовать.

SweetViz

Это low-code библиотека, которая генерирует прекрасные визуализации, чтобы вывести ваш исследовательский анализ данных на новый уровень при помощи всего двух строк кода. Вывод библиотеки — интерактивный файл HTML. Давайте посмотрим на неё в общем и целом. Установить её можно так: pip install sweetviz, а импортировать в блокнот — строкой import sweetviz as sv. И вот пример кода:

my_report = sv.analyze(dataframe) my_report.show_html()

Вы видите это? Библиотека создаёт HTML-файл с исследовательским анализом данных на весь набор данных и разбивает его таким образом, что каждый признак вы можете проанализировать отдельно. Возможно также получить численные или категориальные ассоциации с другими признаками; малые, большие и часто встречающиеся значения. Также визуализация изменяется в зависимости от типа данных. При помощи SweetViz можно сделать так много, что я даже напишу о ней отдельный пост, а пока настоятельно рекомендую попробовать её.

Заключение

Все эти библиотеки заслуживают отдельной статьи и того, чтобы вы узнали о них, потому что они превращают сложные задачи в прямолинейно простые. Работая с этими библиотеками, вы сохраняете драгоценное время для действительно важных задач. Я рекомендую попробовать их, а также исследовать не упомянутую здесь функциональность. На Github вы найдёте блокнот Jupyter, который я написал, чтобы посмотреть на эти библиотеки в деле.

Этот материал не только даёт представление о полезных пакетах экосистемы Python, но и напоминает о широте и разнообразии проектов, в которых можно работать на этом языке. Python предельно лаконичен, он позволяет экономить время и в процессе написания кода, выражать идеи максимально быстро и эффективно, то есть беречь силы, чтобы придумывать новые подходы и решения задач, в том числе в области искусственного интеллекта, получить широкое и глубокое представление о котором вы можете на нашем курсе «Machine Learning и Deep Learning».

Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:

  • Профессия Data Scientist
  • Профессия Data Analyst
  • Курс по Data Engineering

ПРОФЕССИИ

  • Профессия Fullstack-разработчик на Python
  • Профессия Java-разработчик
  • Профессия QA-инженер на JAVA
  • Профессия Frontend-разработчик
  • Профессия Этичный хакер
  • Профессия C++ разработчик
  • Профессия Разработчик игр на Unity
  • Профессия Веб-разработчик
  • Профессия iOS-разработчик с нуля
  • Профессия Android-разработчик с нуля

КУРСЫ

  • Курс по Machine Learning
  • Курс «Machine Learning и Deep Learning»
  • Курс «Математика для Data Science»
  • Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
  • Курс «Python для веб-разработки»
  • Курс «Алгоритмы и структуры данных»
  • Курс по аналитике данных
  • Курс по DevOps

Сколько библиотек можно импортировать в один проект

Тип работы: Тесты
Форматы файлов: Microsoft Word
Сдано в учебном заведении: СибГУТИ

Описание:
Вопрос №1
Какая функция отвечает за вывод чего-либо?
1. write()
2. cout
3. printf
4. print()
1
2 или 3
4
нет правильного ответа

Вопрос №2
Что будет выведено в результате данной программы:
a = int («88»)
print(a)
88
«88»
int («88»)
int 88

Вопрос №3
Как получить данные от пользователя?
Использовать метод input ()
Использовать метод readLine ()
Использовать метод read ()
Использовать метод cin ()

Вопрос №4
Что будет выведено в результате данной программы:
a = 2
b = 3
print(a//b)
0
0,66666666666
2
SyntaxError

Вопрос №5
Что будет выведено в результате данной программы:
For i in range(3):
if i< 1:
print(i)
else:
print(i)
break
0 1
0 1 2
Ничего
IdentationError

Вопрос №6
Что будет выведено в результате данной программы:
for i in range(5):
if i % 2 == 0:
continue
print(i)
Числа: 1 и 3
Ошибку, так как i не присвоена
Ошибку из-за неверного вывода
Числа: 1, 3 и 5

Вопрос №7
Какая библиотека отвечает за время?
localtime
clock
time
Вопрос №8
Сколько библиотек можно импортировать в один проект?
Не более 3
Не более 10
Неограниченное количество
Не более 23

Вопрос №9
Что будет выведено в результате данной программы:
a=20
b=a+5
a=b*100
print(a)
25
20
25000
2500

Вопрос №10
Что будет выведено в результате данной программы:
import numpy as np
a = np.array([1,2], float)
b = np.array([3,4,5,6], float)
c = np.array([7,8,9], float)
print(np.concatenate((a, b, c)))
[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
SyntaxError

Вопрос №11
Какими из следующих функций можно преобразовать строку в int в Python?
int(x [,base])
long(x [,base] )
float(x)
str(x)

Вопрос №12
Что будет выведено в результате данной программы:
kvps =
print(kvps[\’password\’])
bill
password
hillary
Ничего. TypeError.

Вопрос №13
Какие существуют типы переменных вPython?
1. float
2. integer
3. boolean
4. int
5. num
6. list
7. string
8. str
9.set
2 3 5 7
1 2 3 7 9
1 4 6 8 9
1 2 3 9

Вопрос №14
Что будет выведено в результате данной программы:
n = 0
s = 0
while s s += 24
n += 10
print (n)
Syntaxerror
110
100
120

Тест по Информатике, 9 класс: «Python: Объектно-ориентированное программирование»

Внимание! Все тесты в этом разделе разработаны пользователями сайта для собственного использования. Администрация сайта не проверяет возможные ошибки, которые могут встретиться в тестах.

Темы тестирования Интерфейсы Встроенные типы и операции с ними Знакомство с python Модули и библиотеки Объектно-ориентированное программирование Полезные инструменты Функции и работа с файлами

Система оценки: 5 балльная

Python import, как и для чего?

В языке программирования Python подключение пакетов и модулей осуществляется с помощью import. Это позволяет распределять код по логическим «узлам» приложения(модели данных, обработчики, и тп.), что позволяет получить менее нагруженные кодом файлы.

  • Повышается читаемость кода.
  • Код логически разбит по «узлам», его поиск и дальнейший отлов ошибок становится понятнее и проще.
  • Для разработки в команде это дает более четкое понимание, что и где делает каждый при выполнении «задания».
  • Нужно понимать, что делается и для чего.

Как использовать import?

Синтаксис import в Python достаточно прост и интуитивно понятен:

# В данной строке импортируется something_we_want import something_we_want # В данной строке импортируется something_we_want, как aww(логично и просто) import something_we_want as aww # В данной строке импортируется из something_we_want something(логично и просто) from something_we_want import something # В данной строке импортируется из something_we_want something, как s(логично и просто) from something_we_want import something as s # Синтаксис as позволяет обращаться к импортируемому по новому нами описанному # далее имени(это работает только в рамках нашего файла)

Что можно импортировать?

Для более глубокого понимания import стоит рассмотреть пример, представленный ниже.

def something(): pass somedata = 5
# 1 случай import something_we_want something_we_want.something() import something_we_want print(something_we_want.somedata) # 2 случай import something_we_want as aww aww.something() import something_we_want as aww print(aww.somedata) # 3 случай from something_we_want import something something() from something_we_want import somedata print(somedata) # 4 случай from something_we_want import something as s s() from something_we_want import somedata as sd print(sd) # Классы импортируются по аналогии с функциями

Красиво, читаемо и понятно.

В чем же подвох?

Но даже в таком простом примере есть подвох, о котором многие не догадываются(если вы начинающий программист, то лучше перейдите к следующему оглавлению).

Идеология Python достаточно интересна, что позволяет ему иметь низкий порог вхождения, низкое время написания кода, высокую читаемость, но именно в ней и кроется подвох.

По своему опыту использования данного языка, сложилось отчетливое ощущение главной идеи ООП(все есть объект). Что же в этом плохого?

Все файлы, функции и тд. это объект. Но что это за объект и класс стоят за файлами(модулями)?

Все просто, это любимый всеми программистами класс, использующий паттерн проектирования Singleton.

Поэтому при достаточно ветвистой структуре, импорт переменной и дальнейшая ее модификация может порождать достаточно не простые в понимании баги(переменная в своем цикле жизни может иметь любое значение и никаких гарантий нет).

Ветвистая структура приложения и существующие подходы импортирования

Часто в разработке приложений программисты пытаются разбить программу по логическим «узлам». Данный подход повышает читаемость и позволяет вести разработку в команде(один человек занимается реализацией одного «узла», второй другого). Так порождается структура приложения, которая зачастую виду сложности функционала является достаточно обширной(ветвистой, потому что имея одну точку входа откуда уже обрастая функционалом это становится похожим на дерево).

Пример ветвистой структуры:

Существует 2 подхода импортирования(лучше выбрать один и придерживаться его весь проект):

  1. Именованный(абсолютный)
  2. Неименованный(относительный)

Пример именованного импорта из models.py в auth.py:

# auth.py from app.models import User

Пример неименованного импорта из models.py в auth.py:

# auth.py from ..models import User # Количество точек указывает на сколько (обьектов) мы поднимаемся от исходного. # В данном примере первая точка поднимает нас на уровень обьекта handlers, # А вторая точка поднимает нас на уровень обьекта app

Это два абсолютно разных подхода. В первом случае мы «идем» из «корня»(входной точки нашего приложения). Во втором случае мы «идем» от «листа»(нашего файла).

Плюсы и минусы подходов импорта:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *