面向对象 Python - 库

Requests - Python Requests 模块

Requests 是一个 Python 模块，它是一个优雅且简单的 Python HTTP 库。使用它，您可以发送各种 HTTP 请求。使用此库，我们可以添加标头、表单数据、多部分文件和参数，并访问响应数据。

由于 Requests 不是内置模块，因此我们需要先安装它。

您可以在终端中运行以下命令进行安装：

pip install requests

安装模块后，您可以在 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，您将不会看到任何错误消息。

发出 GET 请求

作为示例，我们将使用“pokeapi”。

输出 -

发出 POST 请求

requests 库为所有当前使用的 HTTP 方法提供方法。如果您想向 API 端点发出简单的 POST 请求，则可以这样做：

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

这将与我们之前的 GET 请求完全相同，但是它具有两个额外的关键字参数：

data 可以填充字典、文件或字节，这些内容将传递到 POST 请求的 HTTP 主体中。
json 可以填充 json 对象，该对象也将传递到 HTTP 请求的主体中。

Pandas：Python 库 Pandas

Pandas 是一个开源的 Python 库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。Pandas 是数据科学中使用最广泛的 Python 库之一。它主要用于数据整理，并且有充分的理由：强大的灵活的功能组。

建立在 Numpy 包之上，关键数据结构称为 DataFrame。这些数据框允许我们以观察行和变量列的形式存储和操作表格数据。

创建 DataFrame 的方法有很多种。一种方法是使用字典。例如：

输出

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

如果我们不想从 0 到 4 给出索引值，而是希望使用不同的索引值，例如两位国家代码，那么也可以轻松地做到这一点：

在上面的代码中添加以下一行，得到

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

输出

索引 DataFrame

输出

Pygame

Pygame 是一个开源的跨平台库，用于制作多媒体应用程序，包括游戏。它包括旨在与 Python 编程语言一起使用的计算机图形和声音库。您可以使用 Pygame 开发许多很酷的游戏。

概述

Pygame 由多个模块组成，每个模块处理一组特定的任务。例如，display 模块处理显示窗口和屏幕，draw 模块提供绘制形状的功能，key 模块处理键盘。这些只是该库的一些模块。

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

要制作 Pygame 应用程序，请执行以下步骤：

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’)

初始化游戏对象

在此步骤中，我们加载图像、加载声音、进行对象定位、设置一些状态变量等。

启动游戏循环。

它只是一个循环，我们不断处理事件、检查输入、移动对象并绘制它们。循环的每次迭代都称为一帧。

让我们将所有上述逻辑放入下面的程序中：

Pygame_script.py

输出

Beautiful Soup：使用 Beautiful Soup 进行网页抓取

网页抓取背后的总体思路是从网站上获取存在的数据，并将其转换为可用于分析的某种格式。

它是一个 Python 库，用于从 HTML 或 XML 文件中提取数据。它使用您最喜欢的解析器提供以惯用方式导航、搜索和修改解析树的方法。

由于 BeautifulSoup 不是内置库，因此在尝试使用它之前，我们需要安装它。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了解 Beautifulsoup 了：

输出

以下是一些导航该数据结构的简单方法：

一个常见的任务是提取页面 <a> 标记中找到的所有 URL：

另一个常见的任务是从页面中提取所有文本：

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