Object Oriented Python 简明教程

Object Oriented Python - Libraries

Requests − Python Requests Module

Requests是Python的一个模块,它是一个优雅而简单的Python HTTP库。有了它,你可以发送各种HTTP请求。通过这个库,我们可以添加头信息、表单数据、多部分文件和参数,以及访问响应数据。

由于Requests不是一个内置模块,因此我们首先需要安装它。

你可以通过在终端中运行以下命令来安装它:

pip install requests

安装模块后,你可以通过在Python shell中键入以下命令来验证安装是否成功。

import requests

如果安装成功,你将不会看到任何错误消息。

Making a GET Request

作为示例,我们将使用“pokeapi”

pokeapi

Output −

pokeapi output

Making POST Requests

requests 库方法适用于所有当前使用的 HTTP 动词。如果您想对 API 终结点发出一个简单的 POST 请求,则可以这样做 −

req = requests.post(‘http://api/user’, data = None, json = None)

与我们之前的 GET 请求相同,但这具有两个额外的关键字参数 −

  1. 可以填充词典、文件或将在 POST 请求的 HTTP 主体中传递的字节的数据。

  2. json 可以填充一个 json 对象,该对象将同时传递到 HTTP 请求的正文中。

Pandas: Python Library Pandas

Pandas 是一个开源 Python 库,提供高性能的数据操作和分析工具,并使用其强大的数据结构。Pandas 是数据科学中最广泛使用的 Python 库之一。它主要用于数据整理,原因有很多:功能强大且灵活。

基于 Numpy 包,关键数据结构称为 DataFrame。这些数据框架使我们能够存储和操作表格数据,其中包括观测行和变量列。

有几种创建 DataFrame 的方法。一种方法是使用词典。例如 −

dataframe

Output

dataframe output

从输出中,我们可以看到新的 brics DataFrame,Pandas 已为每个国家分配了一个键,从数值 0 到 4。

如果不给出 0 到 4 的索引值,而希望有不同的索引值(例如,两个字母的国家代码),也可以轻松地做到 −

将下面的代码添加到上面的代码中,得到

brics.index = ['BR', 'RU', 'IN', 'CH', 'SA']

Output

dataframe brics index

Indexing DataFrames

indexing dataframes

Output

indexing dataframes output

Pygame

Pygame 是一个开源且跨平台的库,用于制作包括游戏在内的多媒体应用程序。它包含计算机图形和声音库,旨在与 Python 编程语言配合使用。您可以使用 Pygame 开发很多酷炫的游戏。

Overview

Pygame 由多个模块组成,每个模块处理一组特定任务。例如,display 模块处理显示窗口和屏幕,draw 模块提供绘制形状的函数,key 模块处理键盘。这些只是库中的几个模块。

Pygame 库的主页位于 https://www.pygame.org/news

要制作 Pygame 应用程序,请按照以下步骤:

导入 Pygame 库

import pygame

初始化 Pygame 库

pygame.init()

创建一个窗口。

screen = Pygame.display.set_mode((560,480))
Pygame.display.set_caption(‘First Pygame Game’)

Initialize game objects

在这一步,我们会加载图片,加载声音,进行对象定位,设置一些状态变量等。

Start the game loop.

它只是一个循环,处理事件,检查输入,移动对象并绘制它们。循环的每次迭代称为一次帧。

将以上所有逻辑及入到下方程序中,

Pygame_script.py

pygame script

Output

pygame script output

Beautiful Soup: Web Scraping with Beautiful Soup

网络抓取背后的总想法是获取存在于网站上的数据,并将其转换为可用于分析的格式。

它是一个用于从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库。凭借您最喜欢的解析器,它提供了解析、搜索和修改解析树的惯用方法。

由于 BeautifulSoup 不是内置库,因此我们需要在尝试使用它之前将其安装。若要安装 BeautifulSoup,请运行以下命令:

$ apt-get install Python-bs4 # For Linux and Python2
$ apt-get install Python3-bs4 # for Linux based system and Python3.

$ easy_install beautifulsoup4 # For windows machine,
Or
$ pip instal beatifulsoup4 # For window machine

安装完成后,我们就可以运行一些示例并详细探索 Beautifulsoup,

beautifulsoup in details

Output

beautifulsoup in details output

以下是一些导航该数据结构的简单方法 −

data structure

一项常见任务是从页面 <a> 标签中提取所有 URL −

urls

另一项常见任务是从页面中提取所有文本 −

text from page