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Paquetes de Python

Solemos organizar nuestros archivos en diferentes carpetas y subcarpetas en función de algunos criterios, para que puedan gestionarse de forma sencilla y eficaz. Por ejemplo, guardamos todos nuestros juegos en una carpeta de Juegos e incluso podemos subcategorizar según el género del juego o algo así. La misma analogía la siguen los paquetes de Python.

Tabla de contenidos

¿Qué es un paquete Python?

Los paquetes Python son una forma de organizar y estructurar su código Python en componentes reutilizables. Piense en ello como una carpeta que contiene archivos (módulos) de Python relacionados que funcionan juntos para proporcionar cierta funcionalidad. Los paquetes ayudan a mantener su código organizado, facilitan su administración y mantenimiento y le permiten compartir su código con otros. Son como una caja de herramientas donde puedes almacenar y organizar tus herramientas (funciones y clases) para acceder fácilmente y reutilizarlas en diferentes proyectos.



¿Cómo crear un paquete en Python?

La creación de paquetes en Python le permite organizar su código en módulos reutilizables y manejables. A continuación se ofrece una breve descripción general de cómo crear paquetes:

  • Crear un directorio: Comience creando un directorio (carpeta) para su paquete. Este directorio servirá como raíz de la estructura de su paquete.
  • Agregar módulos: Dentro del directorio del paquete, puede agregar archivos Python (módulos) que contengan su código. Cada módulo debe representar una funcionalidad o componente distinto de su paquete.
  • Archivo de inicio: Incluya un archivo __init__.py en el directorio del paquete. Este archivo puede estar vacío o contener un código de inicialización para su paquete. Le indica a Python que el directorio debe tratarse como un paquete.
  • Subpaquetes: Puede crear subpaquetes dentro de su paquete agregando directorios adicionales que contengan módulos, junto con sus propios archivos __init__.py.
  • Importador: Para usar módulos de su paquete, impórtelos a sus scripts de Python usando notación de puntos. Por ejemplo, si tiene un módulo llamado module1.py dentro de un paquete llamado mypackage, importaría su función de esta manera: from mypackage.module1 import greet.
  • Distribución: Si desea distribuir su paquete para que otros lo utilicen, puede crear un archivo setup.py utilizando la biblioteca setuptools de Python. Este archivo define metadatos sobre su paquete y especifica cómo debe instalarse.

Ejemplo de código

Aquí hay un ejemplo de código básico que demuestra cómo crear un paquete Python simple:

  1. Cree un directorio llamado mipaquete.
  2. Dentro de mypackage, cree dos archivos Python: module1.py y module2.py.
  3. Cree un archivo __init__.py dentro de mypackage (puede estar vacío).
  4. Agregue algo de código a los módulos.
  5. Finalmente, demuestre cómo importar y usar los módulos del paquete.
mypackage/ │ ├── __init__.py ├── module1.py └── module2.py>

Ejemplo: Ahora, creemos un script de Python fuera del directorio mypackage para importar y usar estos módulos:

Pitón 
# module1.py def greet(name): print(f'Hello, {name}!')>
Pitón 
# module2.py def add(a, b): return a + b>
Pitón 
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)>


Cuando ejecute el script, debería ver el siguiente resultado:

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

Paquetes de Python para marcos web

En este segmento, exploraremos una amplia gama de marcos de Python diseñados para optimizar el desarrollo web. Desde opciones ligeras y flexibles como Flask y Bottle hasta marcos integrales como Django y Pyramid, cubriremos el espectro de herramientas disponibles para los desarrolladores de Python. Ya sea que esté creando aplicaciones web simples o API complejas de alto rendimiento, existe un marco adaptado a sus necesidades.

  • Matraz : Flask es un marco web ligero y flexible para Python. Está diseñado para que comenzar con el desarrollo web en Python sea rápido y fácil, con una interfaz simple e intuitiva. Flask proporciona herramientas y bibliotecas para ayudarle a crear aplicaciones web, API y otros servicios web.
  • Django : Django es un marco web Python para crear aplicaciones web de forma rápida y eficiente. Sigue el principio DRY e incluye funciones como enrutamiento de URL, administración de bases de datos y autenticación, lo que facilita el desarrollo. Es altamente personalizable y ampliamente utilizado en el desarrollo web.
  • API rápida : Python FastAPI es un marco web de alto rendimiento para crear API de forma rápida y eficiente. Es fácil de usar, se basa en sugerencias estándar de tipo Python y ofrece documentación interactiva automática. FastAPI está diseñado para ser rápido, fácil de aprender e ideal para crear API web modernas.
  • Pirámide : Python Pyramid es un marco web liviano para crear aplicaciones web en Python. Enfatiza la flexibilidad, permitiendo a los desarrolladores elegir los componentes que necesitan y al mismo tiempo proporciona potentes funciones para manejar solicitudes HTTP, enrutamiento y creación de plantillas.
  • Tornado : Python Tornado es un marco web y una biblioteca de redes asíncronas diseñadas para manejar alta concurrencia con operaciones de E/S sin bloqueo. Es ideal para crear aplicaciones web y API en tiempo real debido a su eficiente arquitectura basada en eventos.
  • Halcón : Python Falcon es un marco web liviano diseñado para crear API de alto rendimiento de manera rápida y sencilla. Se centra en la simplicidad, la velocidad y el minimalismo, lo que lo hace ideal para crear API RESTful con una sobrecarga mínima.
  • cerezapy : CherryPy es un marco web Python minimalista para crear aplicaciones web. Proporciona una interfaz sencilla e intuitiva para gestionar solicitudes HTTP, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la lógica de su aplicación sin tener que lidiar con las complejidades de la gestión del servidor web.
  • Botella : Python Bottle es un marco web liviano para crear pequeñas aplicaciones web en Python con un mínimo esfuerzo y gastos generales. Está diseñado para ser simple y fácil de usar, lo que lo hace excelente para crear prototipos y crear API o servicios web simples.
  • Web2py: Web2py es un marco web gratuito de código abierto para el desarrollo ágil de aplicaciones web seguras basadas en bases de datos. Está escrito en Python y ofrece características como un entorno de desarrollo integrado (IDE), implementación simplificada y soporte para múltiples servidores de bases de datos.

Paquetes de Python para IA y aprendizaje automático

En este segmento, exploraremos una selección de paquetes esenciales de Python diseñados para aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Desde realizar análisis estadísticos y visualizar datos hasta profundizar en temas avanzados como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la IA generativa y la visión por computadora, estos paquetes ofrecen un conjunto de herramientas integral para abordar diversos desafíos en el campo.

Análisis estadístico

Aquí, exploraremos bibliotecas clave de Python para análisis estadístico, incluidas NumPy, Pandas, SciPy, XGBoost, StatsModels, Yellowbrick, Arch y Dask-ML. Desde la manipulación de datos hasta el aprendizaje automático y la visualización, estas herramientas ofrecen potentes capacidades para analizar datos de forma eficaz.

  • NumPy
  • pandas
  • ciencia ficción
  • XGBoost
  • EstadísticasModelos
  • Ladrillo amarillo
  • Arco
  • Dask-ML

Visualización de datos

Aquí, exploraremos una variedad de bibliotecas de Python para crear visualizaciones impresionantes. Desde Matplotlib hasta Seaborn, Plotly hasta Bokeh y Altair hasta Pygal, lo tenemos cubierto. Al final, estará equipado para transformar sus datos en narrativas visuales convincentes.

  • Matplotlib
  • nacido en el mar
  • trama
  • bokeh
  • Altaír
  • Pygal
  • Trama
  • Estrellarse

Aprendizaje profundo

Aquí, exploraremos marcos esenciales como TensorFlow, PyTorch, Keras y más. Desde Scikit-learn para aprendizaje supervisado hasta Fastai para aplicaciones avanzadas, cubriremos una variedad de herramientas para desbloquear el potencial del aprendizaje profundo.

  • Aprendizaje científico
  • TensorFlow
  • antorcha
  • Duro
  • RL duro
  • lasaña
  • Rápido

Lenguaje de procesamiento natural

Aquí, exploraremos las herramientas y bibliotecas esenciales de PNL en Python, incluidas NLTK, spaCy, FastText, Transformers, AllenNLP y TextBlob.

  • NLTK
  • espacio
  • Texto rápido
  • Transformadores
  • texto rápido
  • AllenPNL
  • Blob de texto

IA generativa

En este segmento, exploraremos una variedad de poderosas herramientas y bibliotecas que permiten la creación de modelos de inteligencia artificial capaces de generar contenido novedoso. Desde el reconocido marco de aprendizaje profundo Keras hasta la biblioteca de procesamiento de lenguaje natural spaCy, cubriremos las herramientas esenciales para construir sistemas de IA generativa.

  • Duro
  • espacio
  • generativo
  • GPy
  • Almohada
  • ImagenIO
  • Rápido

Visión por computador

Aquí exploraremos bibliotecas esenciales de Python como OpenCV, TensorFlow y Torch, junto con herramientas especializadas como scikit-image y Dlib. Desde el procesamiento básico de imágenes hasta la detección avanzada de objetos, estas bibliotecas le permiten abordar diversas tareas de visión por computadora con facilidad.

  • OpenCV
  • TensorFlow
  • antorcha
  • imagen-scikit
  • CV simple
  • ImagenAI
  • imagenio
  • Dlib
  • téano
  • Mahotas

Paquetes Python para aplicaciones GUI

El desarrollo de la interfaz gráfica de usuario (GUI) es un aspecto vital de las aplicaciones de software modernas, ya que permite interacciones intuitivas del usuario y mejora la experiencia del usuario. En esta sección, exploraremos una variedad de paquetes de Python diseñados para el desarrollo de aplicaciones GUI, incluidos Tkinter, PyQt5, Kivy, PySide, PySimpleGUI, PyGTK y más.

nodo de lista java
  • Tkinter : Python Tkinter es un conjunto de herramientas GUI (interfaz gráfica de usuario) estándar para Python. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones de escritorio con interfaces gráficas utilizando widgets como botones, etiquetas y campos de entrada. Tkinter es fácil de usar y viene preinstalado con la mayoría de las distribuciones de Python, lo que lo convierte en una opción popular para crear aplicaciones de escritorio sencillas. Algunos paquetes más para Tkinter son:
    • herramientas-tk
    • tkcalendario
    • tkvideoplayer
    • navegadordearchivostk
  • PyQT5 : PyQt5 es una biblioteca de Python que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de escritorio con interfaces gráficas de usuario (GUI). Se basa en el marco Qt y ofrece una amplia gama de herramientas y widgets para crear aplicaciones potentes y personalizables de manera eficiente.
  • Desesperado : Python Kivy es una biblioteca Python de código abierto que se utiliza para desarrollar aplicaciones multitáctiles. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones multiplataforma que se ejecutan en Android, iOS, Windows, Linux y macOS con una única base de código. Kivy proporciona un conjunto completo de herramientas para crear interfaces de usuario y manejar eventos táctiles, lo que lo hace adecuado para desarrollar aplicaciones interactivas y responsivas.
  • PySide: Python PySide es un conjunto de enlaces de Python para el marco de la aplicación Qt. Permite a los desarrolladores crear interfaces gráficas de usuario (GUI) utilizando herramientas y bibliotecas Qt dentro del código Python, lo que permite el desarrollo de aplicaciones de escritorio multiplataforma con facilidad.
  • PySimpleGUI: PySimpleGUI es una biblioteca de Python para crear interfaces gráficas de usuario (GUI) simples y fáciles de usar para aplicaciones de escritorio. Su objetivo es simplificar el desarrollo de GUI proporcionando una interfaz sencilla y funciona en múltiples plataformas.
  • Bonita GUI : Nicegui es un paquete de Python que simplifica la creación de botones, cuadros de diálogo, rebajas, escenas 3D, gráficos y más con un código mínimo. Es ideal para microaplicaciones web, paneles de control, proyectos de robótica, soluciones para el hogar inteligente y aplicaciones similares. También es útil en el desarrollo, como ajustar algoritmos de aprendizaje automático o ajustar controladores de motores.
  • PyGTK : PyGTK es un conjunto de enlaces de Python para la biblioteca GTK (GIMP Toolkit), que es un conjunto de herramientas popular para crear interfaces gráficas de usuario (GUI). Con PyGTK, los desarrolladores pueden crear aplicaciones GUI multiplataforma en Python utilizando el amplio conjunto de widgets y herramientas de GTK.

Paquetes de Python para web scraping y automatización

En esta guía concisa, exploraremos una selección curada de potentes paquetes de Python diseñados para tareas de automatización y raspado web. Desde analizar HTML con Beautiful Soup hasta automatizar las interacciones del navegador con Selenium, cubriremos los elementos esenciales que necesita para embarcarse en su viaje de automatización y raspado web. Además, presentaremos otras herramientas útiles como MechanicalSoup, urllib3, Scrapy, Requests-HTML, Lxml, pyautogui, Schedule y Watchdog, cada una de las cuales ofrece funcionalidades únicas para agilizar su proceso de desarrollo.

  • Pedido : Python Requests es una biblioteca HTTP versátil para enviar solicitudes HTTP en Python. Simplifica la interacción con los servicios web al proporcionar métodos fáciles de usar para realizar GET, POST, PUT, DELETE y otras solicitudes HTTP, manejar encabezados, parámetros, cookies y más.
  • hermosasopa : Python BeautifulSoup es una biblioteca que se utiliza para analizar documentos HTML y XML. Le permite extraer información útil de páginas web navegando fácilmente por la estructura HTML.
  • Selenio : Python Selenium es una poderosa herramienta para automatizar navegadores web. Le permite controlar navegadores web como Chrome o Firefox mediante programación, permitiendo tareas como web scraping, pruebas y automatización de tareas repetitivas en sitios web.
  • Sopa Mecánica: Python MechanicalSoup es una biblioteca de Python para automatizar la interacción con sitios web. Simplifica tareas como el envío de formularios, la navegación y el raspado al combinar las capacidades de las bibliotecas Requests y BeautifulSoup.
  • urllib3 : Python urllib3 es una poderosa biblioteca cliente HTTP para Python, que le permite realizar solicitudes HTTP mediante programación con facilidad. Proporciona funciones como agrupación de conexiones, verificación SSL y compatibilidad con varios métodos HTTP.
  • raspado : Python Scrapy es un potente marco de rastreo y raspado web que se utiliza para extraer datos de sitios web. Proporciona herramientas para navegar por sitios web y extraer datos estructurados de forma flexible y eficiente.
  • Solicitudes-HTML: Python Requests-HTML es una biblioteca de Python que combina el poder de la biblioteca de Requests para realizar solicitudes HTTP con la flexibilidad de analizar HTML mediante selectores CSS. Simplifica el web scraping y facilita la extracción de datos de documentos HTML.
  • Lxml : Python lxml es una potente biblioteca que se utiliza para procesar documentos XML y HTML. Proporciona capacidades eficientes de análisis, manipulación y consulta, lo que lo convierte en una opción popular para trabajar con datos estructurados en Python.
  • pyautogui: PyAutoGUI es una biblioteca de Python para automatizar tareas controlando el mouse y el teclado. Permite a los usuarios escribir scripts para simular clics del mouse, pulsaciones del teclado y otras interacciones GUI.
  • cronograma: Python Schedule es una biblioteca que le permite programar tareas para que se ejecuten en intervalos u horas específicas. Proporciona una interfaz sencilla para crear y gestionar trabajos programados dentro de programas Python.
  • Perro guardián: Python Watchdog es una biblioteca que le permite monitorear eventos del sistema de archivos en Python, como creaciones, eliminaciones o modificaciones de archivos. Es útil para automatizar tareas basadas en cambios en archivos o directorios, como actualizar una base de datos cuando se agregan nuevos archivos a una carpeta.

Paquetes Python para el desarrollo de juegos

Aquí, exploraremos el apasionante mundo del desarrollo de juegos en Python, aprovechando potentes paquetes y bibliotecas para hacer realidad sus ideas de juegos. Profundicemos y descubramos las herramientas que le permitirán crear experiencias de juego inmersivas y entretenidas.

  • PyGame : PyGame es un conjunto de bibliotecas y herramientas para crear videojuegos y aplicaciones multimedia utilizando Python. Proporciona funciones para manejar gráficos, sonido, dispositivos de entrada y más, lo que facilita el desarrollo de juegos con Python.
  • Panda3D: Python Panda3D es un marco de desarrollo de juegos que proporciona herramientas y bibliotecas para crear simulaciones y juegos 3D utilizando el lenguaje de programación Python. Ofrece funciones para renderizar gráficos, manejar entradas y administrar activos, lo que lo hace adecuado tanto para aficionados como para desarrolladores de juegos profesionales.
  • Pyglet: Pyglet es una biblioteca de Python que se utiliza para crear juegos y aplicaciones multimedia. Proporciona herramientas para manejar gráficos, sonido, dispositivos de entrada y ventanas. Con Pyglet, los desarrolladores pueden crear experiencias interactivas de manera eficiente en Python.
  • Arcada: Python Arcade es una biblioteca de Python para principiantes para crear juegos 2D. Proporciona herramientas para manejar gráficos, sonido, dispositivos de entrada y otras funcionalidades relacionadas con los juegos, lo que hace que el desarrollo de juegos sea accesible y divertido.
  • PyOpenGL: PyOpenGL es un enlace de Python a OpenGL, una poderosa biblioteca de gráficos para renderizar gráficos 2D y 3D. Permite a los desarrolladores de Python acceder a la funcionalidad de OpenGL para crear aplicaciones visuales interactivas, juegos, simulaciones y más.
  • cocos2d: Python Cocos2d es un marco de desarrollo de juegos simple y potente para Python. Proporciona herramientas y bibliotecas para crear juegos 2D, lo que hace que el desarrollo de juegos sea más accesible y eficiente para los desarrolladores de Python.

Conclusión

Al final de la página, es posible que desee incluir una declaración final o un resumen para concluir la discusión sobre los paquetes de Python. He aquí una sugerencia:

En conclusión, los paquetes de Python son una herramienta poderosa para organizar, administrar y compartir su código. Al agrupar módulos relacionados, los paquetes proporcionan una forma estructurada de crear aplicaciones complejas, mejorar la reutilización del código y fomentar la colaboración entre los desarrolladores. Ya sea que esté trabajando en scripts pequeños o proyectos a gran escala, dominar el arte de crear y utilizar paquetes Python sin duda agilizará su proceso de desarrollo y contribuirá a escribir código más limpio y fácil de mantener. Entonces, ¡acepte el poder de los paquetes y libere todo el potencial de la programación Python!