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
|
3天前
|
存储 数据库连接 API
Python环境变量在开发和运行Python应用程序时起着重要的作用
Python环境变量在开发和运行Python应用程序时起着重要的作用
36 15
|
3天前
|
JSON API 数据格式
如何使用Python开发1688商品详情API接口?
本文介绍了如何使用Python开发1688商品详情API接口,获取商品的标题、价格、销量和评价等详细信息。主要内容包括注册1688开放平台账号、安装必要Python模块、了解API接口、生成签名、编写Python代码、解析返回数据以及错误处理和日志记录。通过这些步骤,开发者可以轻松地集成1688商品数据到自己的应用中。
17 1
|
3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。
10 1
|
5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。
10 3
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,主要通过scipy.spatial模块实现。内容涵盖空间数据的基本概念、距离矩阵的定义及其在生物信息学中的应用,以及如何计算欧几里得距离。示例代码展示了如何使用SciPy计算两点间的欧几里得距离。
22 5
|
7天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 6
本教程介绍了SciPy处理空间数据的方法,包括使用scipy.spatial模块进行点位置判断、最近点计算等内容。还详细讲解了距离矩阵的概念及其应用,如在生物信息学中表示蛋白质结构等。最后,通过实例演示了如何计算两点间的余弦距离。
17 3
|
6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。
13 1
|
4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。
8 0
|
4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。
8 0
|
7天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南