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Python パッケージ

私たちは通常、ファイルを簡単かつ効率的に管理できるように、いくつかの基準に基づいてさまざまなフォルダーやサブフォルダーにファイルを整理します。たとえば、すべてのゲームをゲーム フォルダーに保存し、ゲームのジャンルなどに応じてサブ分類することもできます。同じ類似性が Python パッケージにも適用されます。

目次

Python パッケージとは何ですか?

Python パッケージは、Python コードを整理して再利用可能なコンポーネントに構造化する方法です。これは、連携して特定の機能を提供する、関連する Python ファイル (モジュール) が含まれるフォルダーのようなものだと考えてください。パッケージを使用すると、コードが整理され、管理と保守が容易になり、コードを他のユーザーと共有できるようになります。これらは、ツール (関数とクラス) を保存および整理して、さまざまなプロジェクトで簡単にアクセスして再利用できるツールボックスのようなものです。



Pythonでパッケージを作成するには?

Python でパッケージを作成すると、コードを再利用可能で管理しやすいモジュールに編成できます。パッケージの作成方法の概要を次に示します。

Java の等しいメソッド
  • ディレクトリを作成します。 まず、パッケージ用のディレクトリ (フォルダー) を作成します。このディレクトリは、パッケージ構造のルートとして機能します。
  • モジュールを追加します。 パッケージ ディレクトリ内に、コードを含む Python ファイル (モジュール) を追加できます。各モジュールは、パッケージの個別の機能またはコンポーネントを表す必要があります。
  • 初期化ファイル: __init__.py ファイルをパッケージ ディレクトリに含めます。このファイルは空にすることも、パッケージの初期化コードを含めることもできます。これは、ディレクトリをパッケージとして扱う必要があることを Python に通知します。
  • サブパッケージ: モジュールを含むディレクトリを独自の __init__.py ファイルとともに追加することで、パッケージ内にサブパッケージを作成できます。
  • インポート: パッケージのモジュールを使用するには、ドット表記を使用してモジュールを Python スクリプトにインポートします。たとえば、mypackage という名前のパッケージ内に module1.py という名前のモジュールがある場合、その関数を次のようにインポートします。 from mypackage.module1 importgreet。
  • 分布： 他の人が使用できるようにパッケージを配布したい場合は、Python の setuptools ライブラリを使用して setup.py ファイルを作成できます。このファイルはパッケージに関するメタデータを定義し、パッケージのインストール方法を指定します。

コード例

以下は、単純な Python パッケージの作成方法を示す基本的なコード サンプルです。

  1. mypackage という名前のディレクトリを作成します。
  2. mypackage 内に、module1.py と module2.py という 2 つの Python ファイルを作成します。
  3. mypackage 内に __init__.py ファイルを作成します (空でも構いません)。
  4. モジュールにコードを追加します。
  5. 最後に、パッケージからモジュールをインポートして使用する方法を示します。
mypackage/ │ ├── __init__.py ├── module1.py └── module2.py>

例： ここで、mypackage ディレクトリの外に Python スクリプトを作成して、これらのモジュールをインポートして使用しましょう。

パイソン 
# module1.py def greet(name): print(f'Hello, {name}!')>
パイソン 
# module2.py def add(a, b): return a + b>
パイソン 
from mypackage import module1, module2 # Using functions from module1 module1.greet('Alice') # Using functions from module2 result = module2.add(3, 5) print('The result of addition is:', result)>


スクリプトを実行すると、次の出力が表示されるはずです。

Hello, Alice! The result of addition is: 8>

Web フレームワーク用の Python パッケージ

このセグメントでは、Web 開発を合理化するために設計されたさまざまな Python フレームワークを検討します。 Flask や Bottle のような軽量で柔軟なオプションから、Django や Pyramid のような包括的なフレームワークまで、Python 開発者が利用できるツールの範囲をカバーします。単純な Web アプリケーションを構築する場合でも、複雑で高パフォーマンスの API を構築する場合でも、ニーズに合わせたフレームワークがあります。

  • フラスコ : Flask は、Python 用の軽量で柔軟な Web フレームワークです。シンプルで直感的なインターフェイスにより、Python での Web 開発を迅速かつ簡単に開始できるように設計されています。 Flask は、Web アプリケーション、API、およびその他の Web サービスの構築に役立つツールとライブラリを提供します。
  • ジャンゴ : Django は、Web アプリケーションを迅速かつ効率的に構築するための Python Web フレームワークです。 DRY 原則に従っており、URL ルーティング、データベース管理、認証などの機能が含まれているため、開発が容易になります。高度にカスタマイズ可能で、Web 開発で広く使用されています。
  • ファストAPI : Python FastAPI は、API を迅速かつ効率的に構築するための高性能 Web フレームワークです。標準の Python タイプのヒントに基づいており、使いやすく、自動のインタラクティブなドキュメントを提供します。 FastAPI は、高速で学習しやすいように設計されており、最新の Web API の構築に最適です。
  • ピラミッド : Python Pyramid は、Python で Web アプリケーションを構築するための軽量の Web フレームワークです。これは柔軟性を重視しており、開発者が必要なコンポーネントを選択できると同時に、HTTP リクエストの処理、ルーティング、テンプレート化のための強力な機能を提供します。
  • 竜巻 : Python Tornado は、ノンブロッキング I/O 操作による高い同時実行性を処理するために設計された Web フレームワークおよび非同期ネットワーキング ライブラリです。効率的なイベント駆動型アーキテクチャにより、リアルタイム Web アプリケーションと API の構築に最適です。
  • ファルコン : Python Falcon は、高性能 API を迅速かつ簡単に構築するために設計された軽量の Web フレームワークです。シンプルさ、スピード、ミニマリズムに重点を置いており、最小限のオーバーヘッドで RESTful API を作成するのに最適です。
  • チェリーパイ : CherryPy は、Web アプリケーションを構築するための最小限の Python Web フレームワークです。 HTTP リクエストを処理するためのシンプルで直感的なインターフェイスを提供するため、開発者は Web サーバー管理の複雑さに対処することなくアプリケーション ロジックに集中できます。
  • ボトル : Python Bottle は、最小限の労力とオーバーヘッドで Python で小さな Web アプリケーションを構築するための軽量 Web フレームワークです。シンプルで使いやすいように設計されているため、シンプルな API や Web サービスのプロトタイピングや作成に最適です。
  • Web2py: Web2py は、安全なデータベース駆動型 Web アプリケーションをアジャイル開発するための無料のオープンソース Web フレームワークです。これは Python で書かれており、統合開発環境 (IDE)、簡素化された展開、複数のデータベース バックエンドのサポートなどの機能を提供します。

AI と機械学習用の Python パッケージ

このセグメントでは、AI および機械学習アプリケーション向けにカスタマイズされた重要な Python パッケージのセレクションを検討します。統計分析の実行やデータの視覚化から、深層学習、自然言語処理 (NLP)、生成 AI、コンピューター ビジョンなどの高度なトピックの掘り下げまで、これらのパッケージは、現場のさまざまな課題に取り組むための包括的なツールキットを提供します。

統計分析

ここでは、NumPy、Pandas、SciPy、XGBoost、StatsModels、Yellowbrick、Arch、Dask-ML など、統計分析のための主要な Python ライブラリについて説明します。データ操作から機械学習、視覚化に至るまで、これらのツールはデータを効果的に分析するための強力な機能を提供します。

文字列メソッド
  • ナムピー
  • パンダ
  • サイピー
  • XGブースト
  • 統計モデル
  • イエローブリック
  • アーチ
  • ダスクML

データの視覚化

ここでは、素晴らしいビジュアライゼーションを作成するためのさまざまな Python ライブラリを見ていきます。 Matplotlib から Seaborn、Plotly から Bokeh、Altair から Pygal まで、私たちはあなたをカバーします。最終的には、データを魅力的な視覚的な物語に変換する準備が整います。

  • マットプロットリブ
  • シーボーン
  • 計画的に
  • ボケ味
  • アルタイル
  • ピガル
  • プロットナイン
  • ダッシュ

ディープラーニング

ここでは、TensorFlow、PyTorch、Keras などの重要なフレームワークについて説明します。教師あり学習の Scikit-learn から高度なアプリケーションの Fastai まで、深層学習の可能性を引き出すさまざまなツールを取り上げます。

  • Scikit-Learn
  • TensorFlow
  • 松明
  • 難しい
  • ハードRL
  • ラザニア
  • 速い

自然処理言語

ここでは、NLTK、spaCy、FastText、Transformers、AllenNLP、TextBlob など、Python の重要な NLP ツールとライブラリについて説明します。

ツリー理論とグラフ理論
  • NLTK
  • スペイシー
  • ファストテキスト
  • トランスフォーマー
  • 速いテキスト
  • アレンNLP
  • テキストブロブ

生成AI

このセグメントでは、新しいコンテンツを生成できる人工知能モデルの作成を可能にするさまざまな強力なツールとライブラリを検討します。有名な深層学習フレームワーク Keras から自然言語処理ライブラリ spaCy まで、生成 AI システムを構築するための必須ツールを取り上げます。

  • 難しい
  • スペイシー
  • 原動力
  • GPy
  • 枕
  • 画像IO
  • 速い

コンピュータビジョン

ここでは、OpenCV、TensorFlow、Torch などの重要な Python ライブラリと、scikit-image や Dlib などの特殊なツールについて説明します。基本的な画像処理から高度なオブジェクト検出まで、これらのライブラリを使用すると、さまざまなコンピューター ビジョン タスクに簡単に取り組むことができます。

  • OpenCV
  • TensorFlow
  • 松明
  • scikit イメージ
  • SimpleCV
  • イメージAI
  • イメージイオ
  • ディリブ
  • テアノ
  • マホタス

GUI アプリケーション用の Python パッケージ

グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) 開発は、最新のソフトウェア アプリケーションの重要な側面であり、直感的なユーザー インタラクションを可能にし、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。このセクションでは、Tkinter、PyQt5、Kivy、PySide、PySimpleGUI、PyGTK など、GUI アプリケーション開発用にカスタマイズされたさまざまな Python パッケージについて説明します。

  • トキンター : Python Tkinter は、Python の標準 GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) ツールキットです。これにより、開発者はボタン、ラベル、入力フィールドなどのウィジェットを使用したグラフィカル インターフェイスを備えたデスクトップ アプリケーションを作成できます。 Tkinter は使いやすく、ほとんどの Python ディストリビューションにプリインストールされているため、シンプルなデスクトップ アプリケーションを作成する場合によく使用されます。 Tkinter のその他のパッケージは次のとおりです。
    • tkツール
    • tkcalendar
    • tkビデオプレーヤー
    • tkファイルブラウザ
  • PyQT5 : PyQt5 は、開発者がグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を備えたデスクトップ アプリケーションを作成できるようにする Python ライブラリです。これは Qt フレームワークに基づいており、強力でカスタマイズ可能なアプリケーションを効率的に構築するための幅広いツールやウィジェットを提供します。
  • 絶望的な : Python Kivy は、マルチタッチ アプリケーションの開発に使用されるオープンソースの Python ライブラリです。これにより、開発者は単一のコードベースを使用して、Android、iOS、Windows、Linux、macOS 上で実行されるクロスプラットフォーム アプリケーションを作成できます。 Kivy は、ユーザー インターフェイスを構築し、タッチ イベントを処理するための包括的なツール セットを提供し、インタラクティブで応答性の高いアプリケーションの開発に適しています。
  • パイサイド: Python PySide は、Qt アプリケーション フレームワーク用の Python バインディングのセットです。これにより、開発者は Python コード内で Qt ツールとライブラリを使用してグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を作成でき、クロスプラットフォームのデスクトップ アプリケーション開発が簡単に可能になります。
  • PySimpleGUI: PySimpleGUI は、デスクトップ アプリケーション用のシンプルで使いやすいグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を作成するための Python ライブラリです。わかりやすいインターフェイスを提供することで GUI 開発を簡素化し、複数のプラットフォームで動作することを目的としています。
  • NiceGUI : Nicegui は、最小限のコードでボタン、ダイアログ、マークダウン、3D シーン、プロットなどの作成を簡素化する Python パッケージです。マイクロ Web アプリ、ダッシュボード、ロボット工学プロジェクト、スマート ホーム ソリューション、および同様のアプリケーションに最適です。また、機械学習アルゴリズムの調整やモーター コントローラーの微調整など、開発にも役立ちます。
  • PyGTK : PyGTK は、グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を作成するための一般的なツールキットである GTK (GIMP Toolkit) ライブラリの Python バインディング セットです。 PyGTK を使用すると、開発者は GTK の豊富なウィジェットとツールのセットを使用して、Python でクロスプラットフォーム GUI アプリケーションを作成できます。

Webスクレイピングと自動化のためのPythonパッケージ

この簡潔なガイドでは、Web スクレイピングと自動化タスクに合わせて厳選された強力な Python パッケージについて説明します。 Beautiful Soup を使用した HTML の解析から、Selenium を使用したブラウザ操作の自動化まで、Web スクレイピングと自動化の旅に乗り出すために必要な基本事項を取り上げます。さらに、MechanicalSoup、urllib3、Scrapy、Requests-HTML、Lxml、pyautogui、schedule、Watchdog などの他の便利なツールも紹介します。各ツールは、開発プロセスを合理化するための独自の機能を提供します。

  • リクエスト : Python Requests は、Python で HTTP リクエストを送信するための多用途の HTTP ライブラリです。 GET、POST、PUT、DELETE、その他の HTTP リクエストを作成し、ヘッダー、パラメーター、Cookie などを処理するための使いやすいメソッドを提供することで、Web サービスとの対話を簡素化します。
  • 美しいスープ : Python BeautifulSoup は、HTML および XML ドキュメントの解析に使用されるライブラリです。 HTML 構造を簡単にナビゲートすることで、Web ページから有用な情報を抽出できます。
  • セレン : Python Selenium は、Web ブラウザを自動化するための強力なツールです。 Chrome や Firefox などの Web ブラウザをプログラムで制御できるため、Web スクレイピング、テスト、Web サイトでの反復タスクの自動化などのタスクが可能になります。
  • メカニカルスープ: Python MechanicalSoup は、Web サイトとの対話を自動化するための Python ライブラリです。 Requests ライブラリと BeautifulSoup ライブラリの機能を組み合わせることで、フォームの送信、ナビゲーション、スクレイピングなどのタスクを簡素化します。
  • URLlib3 : Python urllib3 は、Python 用の強力な HTTP クライアント ライブラリであり、プログラムで HTTP リクエストを簡単に行うことができます。接続プーリング、SSL 検証、さまざまな HTTP メソッドのサポートなどの機能を提供します。
  • ずんぐりした : Python Scrapy は、Web サイトからデータを抽出するために使用される強力な Web クローリングおよび Web スクレイピング フレームワークです。 Web サイトをナビゲートし、柔軟かつ効率的な方法で構造化データを抽出するためのツールを提供します。
  • リクエスト - HTML: Python Requests-HTML は、HTTP リクエストを作成するための Requests ライブラリの機能と、CSS セレクターを使用して HTML を解析する柔軟性を組み合わせた Python ライブラリです。これにより、Web スクレイピングが簡素化され、HTML ドキュメントからのデータの抽出が容易になります。
  • Lxml : Python lxml は、XML ドキュメントと HTML ドキュメントの処理に使用される強力なライブラリです。効率的な解析、操作、クエリ機能を提供するため、Python で構造化データを操作するための一般的な選択肢となっています。
  • pyautogui: PyAutoGUI は、マウスとキーボードを制御してタスクを自動化するための Python ライブラリです。これにより、ユーザーはマウスのクリック、キーボードの押下、その他の GUI 操作をシミュレートするスクリプトを作成できます。
  • スケジュール： Python Schedule は、指定した間隔または時間でタスクを実行するようにスケジュールできるライブラリです。 Python プログラム内でスケジュールされたジョブを作成および管理するためのシンプルなインターフェイスを提供します。
  • ウォッチドッグ: Python Watchdog は、ファイルの作成、削除、変更などのファイル システム イベントを Python で監視できるようにするライブラリです。新しいファイルがフォルダーに追加されたときにデータベースを更新するなど、ファイルまたはディレクトリの変更に基づいてタスクを自動化する場合に便利です。

ゲーム開発用の Python パッケージ

ここでは、強力なパッケージとライブラリを活用してゲームのアイデアを実現しながら、Python でのゲーム開発のエキサイティングな世界を探っていきます。没入型で楽しいゲーム体験を生み出すためのツールを詳しく見ていきましょう。

  • パイゲーム : PyGame は、Python を使用してビデオ ゲームやマルチメディア アプリケーションを作成するためのライブラリとツールのセットです。グラフィック、サウンド、入力デバイスなどを処理するための機能が提供され、Python を使用したゲーム開発が容易になります。
  • パンダ3D: Python Panda3D は、Python プログラミング言語を使用して 3D ゲームやシミュレーションを作成するためのツールとライブラリを提供するゲーム開発フレームワークです。グラフィックのレンダリング、入力の処理、アセットの管理のための機能を提供しており、愛好家とプロのゲーム開発者の両方に適しています。
  • ピグレット: Pyglet は、ゲームやマルチメディア アプリケーションの作成に使用される Python ライブラリです。グラフィックス、サウンド、入力デバイス、ウィンドウ処理を処理するためのツールを提供します。 Pyglet を使用すると、開発者は Python でインタラクティブなエクスペリエンスを効率的に構築できます。
  • アーケード： Python Arcade は、2D ゲームを作成するための初心者向けの Python ライブラリです。グラフィックス、サウンド、入力デバイス、その他のゲーム関連機能を処理するためのツールを提供し、ゲーム開発をアクセスしやすく楽しいものにします。
  • PyOpenGL: PyOpenGL は、2D および 3D グラフィックスをレンダリングするための強力なグラフィックス ライブラリである OpenGL にバインディングする Python です。これにより、Python 開発者は OpenGL の機能にアクセスして、インタラクティブなビジュアル アプリケーション、ゲーム、シミュレーションなどを作成できるようになります。
  • ココス2d: Python Cocos2d は、Python 用のシンプルで強力なゲーム開発フレームワークです。 2D ゲームを作成するためのツールとライブラリが提供され、Python 開発者にとってゲーム開発がよりアクセスしやすく効率的になります。

結論

ページの最後に、Python パッケージに関する議論を締めくくるための締めくくりの文または要約を含めることができます。ここに提案があります:

結論として、Python パッケージはコードを整理、管理、共有するための強力なツールです。関連するモジュールをグループ化することで、パッケージは複雑なアプリケーションを構築し、コードの再利用性を高め、開発者間のコラボレーションを促進するための構造化された方法を提供します。小規模なスクリプトに取り組んでいる場合でも、大規模なプロジェクトに取り組んでいる場合でも、Python パッケージの作成と利用の技術を習得すれば、間違いなく開発プロセスが合理化され、よりクリーンで保守しやすいコードの作成に貢献します。したがって、パッケージの力を活用して、Python プログラミングの可能性を最大限に引き出してください。