保姆级教程带你开发优质的Python库之上篇【建议收藏】

简介: 正式的Python专栏第9篇,同学站住,别错过这个从0开始的文章!

前面学委的python入门到精通专栏积累了8篇python文章,当然学委博客还有几十篇python应用的文章。


展示了很多啊,一路跟上的朋友估计也学习到很多了。


这次几分钟,给大家缕一缕,指导大家开发一个python库。下次带大家开发生成器!


(先导说明,下面图中的联系群体/联系方式均为demo展示作用,不要搜索!不要关注!哈哈哈)


什么是python库?

python库,简单理解就是一个python脚本代码集合。这个库可以包括一个或者多个python代码文件。

重点是,提供统一入口(模块)给他人使用。


小白如果还不清楚,就把它理解为一个数学里面的一个公式。


我们运用公式来计算出数据结果的过程,可以类比使用python库调用并运行的到结果。


现在开发一个库

之前写过 一个小而全的Python项目示例,但是这个项目相对新手来说,还是元素过多了。


第一步,项目基本配置

必备文件:README.md ,这个 文件告诉了其他开发者,你分享的代码的一些说明和使用信息。


典型的项目README文件展示如下:


image.png

生成上面的内容可以复制这里的README.md进行修改


重点是:


项目介绍必要有的

安装,类似pip install xxx(xxx为你的库名)

使用的简单说明

其他信息像加入社区群体的可以另外再补充。


第二步开发模块内的代码

python里面很简单,创建一个目录里面放置一个__init__.py 就能把当前目录标记为可用模块了。


但是我们不要那么鲁莽。


创建一个pypi_seed目

然后再里面放置__init__.py 文件

最后编写main.py(这是库的核心文件,也可以叫做core.py)

效果如下:


image.png

第三步,丰富一下核心代码

上面的操作还只是创建了一些空文件。

下面我们打开main.py 复制黏贴下面的内容。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/9/5 12:07 上午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : main.py
# @Project : pypi_seed
def main():
    print("pypi_seed 种子项目")
    print("欢迎关注公众号【雷学委】【孤寒】【布小禅】,加入Python开发者阵营!")
    print("===========================================")
    print("如何创建项目:")
    print("1)打开python终端REPL:")
    print("2)输入下面代码:")
    print("import pypi_seed.main as pm")
    print("pm.generate() #当前目录生成pypi_sample")
    print("#或者加一个路径参数")
    print("pm.generate('/tmp') #当前目录生成/tmp/pypi_sample")
    print("#或者指定更多项目信息:")
    print("pm.generate(path=\".\", project=\"pypi_sample\", author=\"pypi_seed\") #当前目录生成/tmp/pypi_sample,作者pypi_sample")
    print("===========================================")
    print("Please feel free to contact us【Python全栈技术学习交流】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=ISjeG32x ")
    print("===========================================")
if __name__ == '__main__':
    main()

代码解析:

上面实现了一个main函数,输出了一些程序信息。比如一些虚拟账号和联系方式,强烈提示读者不要打开链接或者搜索群体!(学委这里特别标注了一下!仅为demo目的)

可以做很多事情的,但是这篇从简单入手,后续会开发生成器!

好了,开发结束了。

最后调用运行看下效果

image.png

可以在库提示中输出一些开发群体信息,请读者不要搜索

补充一下,其他人调用你的库是这样的:

import pypi_seed.main #引入你的库的主程序
main.main() #调用主程序的main函数

总结

整个过程挺简单的。

别人找到你的库就很不容易了,所以务必把README说明写的越简单越直白越好!

然后是使用的例子,必须力求简洁易懂。

目录
相关文章
|
9天前
|
XML 存储 数据库
Python中的xmltodict库
xmltodict是Python中用于处理XML数据的强大库,可将XML数据与Python字典相互转换,适用于Web服务、配置文件读取及数据转换等场景。通过`parse`和`unparse`函数,轻松实现XML与字典间的转换,支持复杂结构和属性处理,并能有效管理错误。此外,还提供了实战案例,展示如何从XML配置文件中读取数据库连接信息并使用。
Python中的xmltodict库
|
8天前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
18 1
|
9天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 6
显著性检验是统计学中用于判断样本与总体假设间是否存在显著差异的方法。SciPy的scipy.stats模块提供了执行显著性检验的工具,如T检验,用于比较两组数据的均值是否来自同一分布。通过ttest_ind()函数,可以获取两样本的t统计量和p值,进而判断差异是否显著。示例代码展示了如何使用该函数进行T检验并输出结果。
13 1
|
11天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
20 1
|
13天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
17 3
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 7
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,涵盖如何使用`scipy.spatial`模块进行点的位置判断、最近点计算等操作。还详细解释了距离矩阵的概念及其在生物信息学中的应用,以及汉明距离的定义和计算方法。示例代码展示了如何计算两个点之间的汉明距离。
25 1
|
10天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 5
显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否由随机变异引起,或是假设与真实情况不符所致。SciPy通过scipy.stats模块提供显著性检验功能,P值用于衡量数据接近极端程度,与alpha值对比以决定统计显著性。
16 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 3
本教程介绍了SciPy中的插值方法,包括什么是插值及其在数据处理和机器学习中的应用。通过 `scipy.interpolate` 模块,特别是 `Rbf()` 函数,展示了如何实现径向基函数插值,以平滑数据集中的离散点。示例代码演示了如何使用 `Rbf()` 函数进行插值计算。
20 0
|
11天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 1
本教程介绍Scipy显著性检验,包括统计假设、零假设和备择假设等概念,以及如何使用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间是否存在显著差异。
19 0
|
1月前
|
Python
pip批量安装Python库 requirement.txt 离线环境无互联网环境下pip安装Python库
pip批量安装Python库 requirement.txt 离线环境无互联网环境下pip安装Python库
124 3
下一篇
无影云桌面