Python에서 모듈은 Python 코드를 포함하는 파일입니다. 반면에 패키지는 디렉토리에 함께 그룹화되는 관련 모듈의 모음입니다. 모듈과 패키지는 구조화된 방식으로 코드를 구성하고 재사용할 수 있게 해주기 때문에 Python에서 중요한 개념입니다.
모듈
Python에서는 다음을 사용하여 모듈을 코드로 가져올 수 있습니다. import 문. 다음은 math 모듈을 가져오고 그 기능 중 일부를 사용하는 방법의 예입니다.
import math
# using functions from the math module
print(math.sqrt(25)) # prints 5.0
print(math.pi) # prints 3.141592653589793
이 예에서는 import 문을 사용하여 math 모듈을 가져옵니다. 그런 다음 math 모듈의 sqrt() 및 pi 함수를 사용하여 각각 25의 제곱근을 계산하고 pi 값을 인쇄합니다. .
from 키워드를 사용하여 모듈에서 특정 함수나 클래스를 가져올 수도 있습니다. 다음은 math 모듈에서 sqrt() 함수를 가져오는 방법의 예입니다.
from math import sqrt
# using the sqrt() function directly
print(sqrt(25)) # prints 5.0
이 예에서는 from 키워드를 사용하여 sqrt() 함수를 가져옵니다. 수학 모듈을 직접. 이렇게 하면 모듈 이름을 접두사로 사용하지 않고도 함수를 사용할 수 있습니다.
NumPy
NumPy는 Python에서 숫자 데이터 배열 작업을 위한 강력한 라이브러리입니다. 배열 조작을 위한 다양한 수학적 함수와 알고리즘을 제공하므로 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 널리 사용됩니다.
다음은 NumPy를 사용하여 숫자 배열의 평균을 계산하는 방법의 예입니다.
import numpy as np
# create an array of numbers
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# calculate the mean of the array
mean = np.mean(numbers)
print(mean) # prints 3.0
Pandas
Pandas는 널리 사용되는 Python용 데이터 조작 라이브러리입니다. 스프레드시트 또는 SQL 데이터베이스와 같은 구조화된 데이터 작업을 위한 다양한 기능과 도구를 제공합니다.
다음은 Pandas를 사용하여 CSV 파일을 읽고 파일에서 일부 정보를 추출하는 방법의 예입니다.
import pandas as pd
# read a CSV file into a Pandas DataFrame
data = pd.read_csv('data.csv')
# calculate the mean of a column in the DataFrame
mean = data['column_name'].mean()
print(mean) # prints the mean of the column
Matplotlib
Matplotlib는 Python용 강력한 플로팅 라이브러리입니다. 차트 및 그래프 생성을 위한 다양한 기능을 제공하므로 데이터 시각화 및 과학 컴퓨팅에 널리 사용됩니다.
다음은 Matplotlib을 사용하여 라인 차트를 생성하는 방법의 예입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# create some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# create a line chart using Matplotlib
plt.plot(x, y)
# show the chart
plt.show()
Requests
Requests는 Python에서 HTTP 요청을 만들기 위한 라이브러리입니다. HTTP 요청을 만들고 응답을 처리하기 위한 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
다음은 요청을 사용하여 HTTP 요청을 만들고 응답에서 일부 정보를 추출하는 방법의 예입니다.
import requests
# make an HTTP GET request
response = requests.get('https://www.example.com')
# extract some information from the response
status_code = response.status_code
content_type = response.headers['content-type']
content = response.text
print(status_code, content_type, content) # prints the status code, content type, and content of the response
BeautifulSoup
BeautifulSoup은 Python에서 HTML 및 XML 문서를 구문 분석하기 위한 라이브러리입니다. 웹 페이지 및 기타 구조화된 문서에서 정보를 추출하기 위한 다양한 기능과 도구를 제공합니다.
다음은 BeautifulSoup을 사용하여 HTML 문서에서 일부 정보를 추출하는 방법의 예입니다.
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
# make an HTTP GET request
response = requests.get('https://www.example.com')
# create a BeautifulSoup object from the HTML content
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# extract some information from the HTML document
title = soup.title.text
print(title) # prints the title of the HTML document
이들은 Python에서 사용할 수 있는 많은 모듈과 함수의 몇 가지 예일 뿐입니다. 데이터 작업을 하든, 웹 애플리케이션을 구축하든, 과학적 계산을 수행하든 작업을 완료하는 데 도움이 되는 Python 모듈이나 함수가 있을 수 있습니다.
패키지
Python에서 패키지는 하나 이상의 모듈을 포함하는 디렉토리입니다. 패키지는 패키지를 가져올 때 실행되는 init.py라는 특수 파일의 존재로 식별됩니다. 패키지를 만드는 방법의 예는 다음과 같습니다.
my_package/
__init__.py
module1.py
module2.py
이 예에는 module1이라는 두 개의 모듈이 포함된 mypackage라는 패키지가 있습니다. 및 module2. init.py 파일은 비어 있지만 mypackage가 패키지임을 나타내야 합니다.
패키지에서 모듈을 가져오려면 점 표기법을 사용할 수 있습니다. 다음은 mypackage 패키지에서 module1 모듈을 가져오는 방법의 예입니다.
import my_package.module1
# using a function from the module1 module
print(my_package.module1.my_function())
이 예에서는 점 표기법을 사용하여 mypackage 패키지에서 module1 모듈을 가져옵니다. . 그런 다음 module1 모듈의 myfunction() 함수를 사용합니다.
from 키워드를 사용하여 가져올 수도 있습니다. 패키지의 특정 모듈 또는 기능. 다음은 mypackage 패키지의 module1 모듈에서 myfunction() 함수를 가져오는 방법의 예입니다.
from my_package.module1 import my_function
# using the my_function() function directly
print(my_function())
이 예에서는 from 키워드를 사용하여 myfunction() 함수를 가져옵니다. mypackage 패키지의 module1 모듈을 직접. 이렇게 하면 모듈 이름과 패키지 이름을 접두사로 사용하지 않고도 함수를 사용할 수 있습니다.
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