Python 3: Как узнать версию библиотеки Pandas, Numpy
Вариант 1. Узнаем версию библиотеки в скрипте Python
Для того, чтобы узнать версию библиотеки, необходимо вбить следующую команду (например для Pandas):
import pandas as pd print (pd.__version__)
Пример для Numpy:
import numpy as np print (np.__version__)
Вариант 2. Проверить с помощью pip менеджера пакетов
С помощью менеджера пакетов pip можно проверить версию установленных библиотек, для этого используются команды:
- pip list
- pip freeze
- pip show pandas
pip list
Выведет список установленных пакетов, включая редактируемые.
Пишем в консоли команду:
pip list
Результат:
pip freeze
Выводит установленные пакеты, которые ВЫ установили с помощью команды pip (или pipenv при ее использовании) в формате требований.
Вы можете запустить: pip freeze > requirements.txt на одной машине, а затем на другой машине (в чистой среде) произвести инсталляцию пакетов: pip install -r requirements.txt .
Таким образом вы получите идентичную среду с точно такими же установленными зависимостями, как и в исходной среде, в которой вы сгенерировал файл requirements.txt.
Результат:
pip show
Выводит информацию об одном или нескольких установленных пакетах.
Пример:
pip show pandas
Результат:
Anaconda — conda list
Если вы используете Anaconda, то вы можете проверить список установленных пакетов в активной среде с помощью команды conda list .
Python: Стандартная библиотека
Python поставляется с набором полезных функций, которые составляют стандартную библиотеку. Обычно в нее входят тысячи функций, которые невозможно запомнить. Поэтому программист должен знать, где найти документацию по этим функциям, а также представлять результат, который хочет получить. По этим причинам программировать без интернета сложно.
Новички часто не понимают, как и где узнавать про функции, которые нужно использовать. При этом нет способа, который поможет решить эту проблему. По мере работы разработчики становятся опытнее, пополняют свой багаж знаний и практик. Постепенно они знакомятся с более интересными функциями, которые решают их задачи по-другому.
Вот советы, которые помогут повысить уровень профессионализма:
- Всегда отслеживайте, с каким типом данных вы работаете. Так вы найдете необходимую функцию в соответствующем разделе документации. Например, для работы со строками нужно изучать строковые функции
- Периодически открывайте раздел со стандартными функциями по вашей тематике, изучайте сигнатуры и способы использования.
- Чаще читайте чужой код на GitHub. Особенное внимание обращайте на код библиотек, которые используете
Если следовать этим советам и внимательно относиться к деталям, то уже скоро вы заметите, как развиваетесь и растете как профессионал.
Задание
Функция type() позволяет определить тип передаваемого аргумента. Название типа возвращается в виде строки. Например, вызов type(10) вернёт строку (int, это сокращение от integer — целое число).
print(type('wow')) #
Выведите на экран тип значения переменной motto .
Упражнение не проходит проверку — что делать? ��
Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:
- Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.
В моей среде код работает, а здесь нет ��
Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.
Мой код отличается от решения учителя ��
Это нормально ��, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.
В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.
Прочитал урок — ничего не понятно ��
Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.
Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.
Полезное
- Справочник функций Python
- Как искать техническую информацию
Определения
- Стандартная библиотека — набор полезных функций, входящий в комплект поставки языка программирования.
Как найти расположение исходников модулей Python?
В процессе изучения Python часто возникает необходимость понять, как устроен тот или иной модуль «изнутри». Просто говоря, необходимо найти расположение файлов исходного кода этого модуля. Например, есть интерес к работе модуля datetime , но это может распространяться на любой другой модуль.
Обнаружение исходников модулей Python
Python предлагает несколько способов для определения местоположения исходных файлов модулей. Один из простейших способов — использовать встроенный модуль inspect .
Вот пример кода, который позволяет найти местоположение исходных файлов модуля datetime :
import inspect import datetime print(inspect.getfile(datetime)) При выполнении этого кода будет напечатан путь к файлу, содержащему исходный код модуля datetime .
Есть ли разница в методе поиска исходников модулей на Windows и Linux? Ответ — нет, метод одинаков для любой операционной системы, поскольку Python является кросс-платформенным языком программирования.
Исключения
Однако стоит заметить, что некоторые модули Python написаны не только на Python. Некоторые модули, такие как datetime , частично написаны на C, а исходный код на C для этих модулей обычно не устанавливается. В таком случае вышеупомянутый код выдаст путь до скомпилированного файла модуля, а не до исходного кода.
В заключение, встроенный модуль inspect Python предлагает удобный способ для определения местоположения исходных файлов модулей. Это может быть очень полезно для изучения внутреннего устройства различных модулей и улучшения понимания работы Python.
Модули
Встроенные в язык программирования функции доступны сразу. Чтобы их вызвать, не надо выполнять никаких дополнительных действий. Однако за время существования любого популярного языка на нем было написано столько функций и классов, которые оказались востребованными множеством программистов и в разных областях, что включить весь этот объем кода в сам язык если возможно, то нецелесообразно.
Чтобы разрешить проблему доступа к дополнительным возможностям языка, в программировании стало общепринятой практикой использовать так называемые модули, пакеты и библиотеки. Каждый модуль содержит коллекцию функций и классов, предназначенных для решения задач из определенной области. Так в модуле math языка Python содержатся математические функции, модуль random позволяет генерировать псевдослучайные числа, в модуле datetime содержатся классы для работы с датами и временем, модуль sys предоставляет доступ к системным переменным и т. д.
Количество модулей для языка Python огромно, что связано с популярностью языка. Часть модулей собрана в так называемую стандартную библиотеку. Стандартная она потому, что поставляется вместе с установочным пакетом. Однако существуют сторонние библиотеки. Они скачиваются и устанавливаются отдельно.
Для доступа к функционалу модуля, его надо импортировать в программу. После импорта интерпретатор «знает» о существовании дополнительных классов и функций и позволяет ими пользоваться.
В Питоне импорт осуществляется командой import . При этом существует несколько способов импорта. Рассмотрим работу с модулем на примере math . Итак,
>>> import math
Ничего не произошло. Однако в глобальной области видимости появилось имя math . Если до импорта вы упомянули бы имя math , то возникла бы ошибка NameError . Теперь же
>>> math
В программе завелся объект math , относящийся к классу module .
Чтобы увидеть перечень функций, входящих в этот модуль, воспользуемся встроенной в Python функцией dir() , передав ей в качестве аргумента имя модуля:
>>> dir(math) ['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'comb', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'dist', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'isqrt', 'lcm', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'nextafter', 'perm', 'pi', 'pow', 'prod', 'radians', 'remainder', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'tau', 'trunc', 'ulp']
Проигнорируем имена с двойными подчеркиваниями. Все остальное – имена функций и констант (переменных, которые не меняют своих значений), включенных в модуль math. Чтобы вызвать функцию из модуля, надо впереди написать имя модуля, поставить точку, далее указать имя функции, после чего в скобках передать аргументы, если они требуются. Например, чтобы вызвать функцию pow из math, надо написать так:
>>> math.pow(2, 2) 4.0
Обратите внимание, эта другая функция pow() , не та, что встроена в сам язык. «Обычная» функция pow() возвращает целое, если аргументы целые числа:
>>> pow(2, 2) 4
Для обращения к константе скобки не нужны:
>>> math.pi 3.141592653589793
Если мы не знаем, что делает та или иная функция, то можем получить справочную информацию о ней с помощью встроенной в язык Python функции help() :
>>> help(math.gcd) Help on built-in function gcd in module math: gcd(*integers) Greatest Common Divisor. (END)
Для выхода из интерактивной справки надо нажать клавишу q . В данном случае сообщается, что функция вычисляет наибольший общий делитель. Описание модулей и их содержания также можно посмотреть в официальной документации на сайте python.org.
Второй способ импорта – это когда импортируется не сам модуль, а только необходимые функции из него.
>>> from math import gcd, sqrt, hypot
Перевести можно как «из модуля math импортировать функции gcd , sqrt и hypot «.
В таком случае при их вызове не надо перед именем функции указывать имя модуля:
>>> gcd(100, 150) 50 >>> sqrt(16) 4.0 >>> hypot(3, 4) 5.0
Чтобы импортировать сразу все функции из модуля:
>>> from math import *
Импорт через from не лишен недостатка. В программе уже может быть идентификатор с таким же именем, как имя одной из импортируемых функций или констант. Ошибки не будет, но одно из них окажется «затерто»:
>>> pi = 3.14 >>> from math import pi >>> pi 3.141592653589793
Здесь исчезает значение 3.14, присвоенное переменной pi . Это имя теперь указывает на число из модуля math . Если импорт сделать раньше, чем присвоение значения pi , то будет все наоборот:
>>> from math import pi >>> pi = 3.14 >>> pi 3.14
В этой связи более опасен именно импорт всех функций. Так как в этом случае очень легко не заметить подмены значений идентификаторов.
Однако можно изменить имя идентификатора из модуля на какое угодно:
>>> from math import pi as P >>> P 3.141592653589793 >>> pi 3.14
В данном случае константа pi из модуля импортируется под именем P . Другой смысл подобных импортов – сокращение имен, так как есть модули с длинными именами, а имена функций и классов в них еще длиннее. Если в программу импортируется всего пара сущностей, и они используются в ней часто, то имеет смысл переименовать их на более короткий вариант. Сравните:
>>> import calendar >>> calendar.weekheader(2) 'Mo Tu We Th Fr Sa Su'
>>> from calendar import weekheader as week >>> week(3) 'Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun'
Во всех остальных случаях лучше оставлять идентификаторы содержимого модуля в пространстве имен самого модуля и получать доступ к ним через имя модуля, то есть выполнять импорт командой import имя_модуля , а вызывать, например, функции через имя_модуля.имя_функции() .
Практическая работа. Создание собственного модуля
Программист на Python всегда может создать собственный модуль, чтобы использовать его в нескольких своих программах или даже предоставить в пользование всему миру. В качестве тренировки создадим модуль с функциями для вычисления площадей прямоугольника, треугольника и круга:
from math import pi, pow def rectangle(a, b): return round(a * b, 2) def triangle(a, h): return round(0.5 * a * h, 2) def circle(r): return round(pi * pow(r, 2), 2)
Здесь также иллюстрируется принцип, что один модуль может импортировать другие. В данном случае импортируются функции из модуля math .
Поместите данный код в отдельный файл square.py . Однако куда поместить сам файл?
Когда интерпретатор Питона встречает команду импорта, то просматривает на наличие файла-модуля определенные каталоги. Их перечень можно увидеть по содержимому sys.path :
>>> import sys >>> sys.path ['', '/usr/lib/python310.zip', '/usr/lib/python3.10', '/usr/lib/python3.10/lib-dynload', '/home/pl/.local/lib/python3.10/site-packages', '/usr/local/lib/python3.10/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
Это список адресов в Linux. В Windows он будет несколько другим. Первый элемент – пустая строка, что обозначает текущий каталог, то есть то место, где сохранена сама программа, импортирующая модуль. Если вы сохраните файл-модуль и файл-программу в одном каталоге, то интерпретатор без труда найдет модуль.
Также модуль можно положить в любой другой из указанных в списке каталогов. Тогда он будет доступен для всех программ на Python, а также его можно будет импортировать в интерактивном режиме.
Можно добавить в sys.path свой каталог. Однако в этом случае либо код программы должен содержать команды изменения значения sys.path , либо надо править конфигурационный файл операционной системы. В большинстве случаев лучше так не делать.
Поместите файл square.py в тот же каталог, где будет исполняемая программа. Ее код должен включать инструкцию импорта модуля square (при импорте расширение файла не указывается) и вызов той функции и с теми параметрами, которые ввел пользователь. То есть у пользователя надо спросить, площадь какой фигуры он хочет вычислить. Далее запросить у него аргументы для соответствующей функции. Передать их в функцию из модуля square , а полученный оттуда результат вывести на экран.
Примечание. Исполнение модуля как самостоятельного скрипта, а также создание строк документации, которые отображает встроенная в Python функция help() , будут рассмотрены в курсе объектно-ориентированного программирования.
Примеры решения и дополнительные уроки в pdf-версии курса
X Скрыть Наверх
Python. Введение в программирование