龙听期货论坛's Archiver






 微信: QQ:

龙听 发表于 2024-1-8 12:15

Python 第三方包简介 | 安装第三方包 | 命令行安装 | PyCharm 安装 | 使用第三方包开发 )【Python编程必备!】

[b]一、Python 第三方包简介[/b]

Python 包中包含了很多 Python 模块 , 每个 Python 模块对应一个 Python 源码 , 其中包含了若干功能 ( 函数 ) ;

Python 生态中 , 有很多优秀的非官方的 第三方软件包 , 如 :

Pygame : 游戏开发 , 创建游戏界面 / 处理用户输入 / 播放声音 ;
OpenCV : 计算机视觉 和 图像处理 , 处理图像和视频 / 进行人脸识别 / 物体检测 ;
Scikit-learn : 机器学习 , 提供了各种 机器学习算法 和 数据预处理工具 , 可以用于分类 / 聚类 / 回归等任务 ;
TensorFlow / PyTorch : 深度学习 和 人工智能 , 可以创建神经网络模型 / 优化器 / 激活函数等 ;
NumPy : 科学计算 和 数值计算 , 可以进行高效的 数组 / 矩阵 数据处理 ;
pandas : 数据处理 和 分析 , 可处理 结构化数据 / 时间序列数据 / 缺失值等 ;
Matplotlib : 数据可视化 和 绘图 , 如 : 折线图 / 散点图 / 柱状图等 ;
BeautifulSoup : Web 爬虫 / 解析 HTML / 解析 XML 文档 ;
Requests : 发送 HTTP 请求 / 处理 HTTP 响应 , 可以用于爬取 Web 页面 / 发送 API 请求 ;
Flask / Django : Web 开发 , 可以开发 Web 应用程序 / Web 服务器 ;
上面的 Python 包 , 都是由第三方公司或团队开发的 , 可以极大的提升开发效率 ;

[b]二、安装第三方包[/b]

[b]1、使用 pip 命令安装第三方包[/b]

在 Python 中使用内置的 pip 程序来安装第三方包 ;

安装第三方包的步骤 :

首先 , 打开 命令行终端

Windows 系统 可以打开 CMD 命令提示符 或者 PowerShell 命令窗口

Mac / Linux 系统 可以打开 Terminal 终端

然后 , 输入[code]pip install 包名[/code]命令 , 安装指定的第三方包 ;

命令示例 : 要安装 numpy 包 , 可以输入以下命令 , 使用了 pip 命令来安装 numpy 包 ;[code]pip install numpy[/code]如果需要安装其他包 , 只需要将 numpy 替换成对应的包名即可 ;

执行后 , 等待进度条执行完毕 ;

[img]http://p.algo2.net/2024/0108/fb4a511ff2e5d.png[/img]

下载完毕后内容 :[code]C:\Users\octop>pip install numpy
Collecting numpy
  Downloading numpy-1.21.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl (14.0 MB)
     |████████████████████████████████| 14.0 MB 384 kB/s
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.21.6
WARNING: You are using pip version 20.1.1; however, version 23.1.2 is available.
You should consider upgrading via the 'y:\001_developtools\015_python\python37\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.

C:\Users\octop>[/code][img]http://p.algo2.net/2024/0108/21ee571163261.png[/img]

[b]2、指定第三方包安装版本[/b]

如果想要安装 第三方包 , 可使用 ==[code]pip install 包名==版本号[/code]安装 1.19.3 版本的 numpy 版本号 ;[code]pip install numpy==1.19.3[/code][b]3、设置代理[/b]

默认的 pip 程序运行时从国外的网站统一下载安装 , 如果下载速度很慢 , 可以使用代理 ;

代理的格式如下 :[code] pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名[/code]https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是 清华大学 的代理 ;

[b]4、PyCharm 中安装第三方包[/b]

点击 PyCharm 右下角的 Python 解释器 , 会弹出如下菜单选项 ,

[img]http://p.algo2.net/2024/0108/02378ac6f43f7.png[/img]

进入 Python 解释器设置按钮 , 点击 + 按钮 , 可以进入包安装界面 , 如果安装速度太慢 , 在右下角的 Options 中输入[code]-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[/code]作为参数 ;

[img]http://p.algo2.net/2024/0108/d03d02e399ebb.png[/img]

[b]三、使用第三方包开发[/b]

等待[code]pip install numpy[/code]命令执行完毕 , numpy 包就成功安装好了 ;

点击 PyCharm 右下角的 Python 解释器 , 会弹出如下菜单选项 ,

[img]http://p.algo2.net/2024/0108/02378ac6f43f7.png[/img]

在解释器设置中 , 可以看到安装的 numpy 的包 ;

[img]http://p.algo2.net/2024/0108/6ad8c330afec4.png[/img]

numpy 代码示例 :[code]import numpy

# 创建一个包含 5 个元素的数组,每个元素都是 1.0  
arr = numpy.array([1.0] * 5)

# 输出数组的形状和元素值  
print(arr.shape)  # (5,)  
print(arr)  # [1. 1. 1. 1. 1.][/code]执行结果 :[code]Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe Y:/002_WorkSpace/PycharmProjects/HelloPython/hello.py
(5,)
[1. 1. 1. 1. 1.]

Process finished with exit code 0[/code][img]http://p.algo2.net/2024/0108/34439e6a608e2.png[/img]

原址:[url=https://cloud.tencent.com/developer/article/2338404?areaId=106001]https://cloud.tencent.com/developer/article/2338404?areaId=106001[/url]

页: [1]
渠道·推广(20年运营值得信赖!)▼:温馨提示:期货论坛稳定、流畅的访问体验有赖于赞助商的广告支持,赞助商业务内容非本站官方业务,期货、证券及外汇投资均有亏损的风险,访问赞助商广告即代表您已了解其中的风险。欢迎意向赞助商联系客服或管理员咨询相关事宜。
                     
❤️2025年通过期货论坛开户享受如下优惠政策:政策一:手续费最低交易所+1分起,政策二:日内炒单及大资金享更高比率返还,政策三:保证金可申请交易所标准+0,政策四:开户即享有论坛Prime会员资格(价值199元/年),开户咨询管理员或右侧客服! 😋欧美期货杂志购买、下载与中文翻译:/thread-10603-1-1.html |TB/MC开户优惠政策:/thread-5986-1-1.html2025年最新交易所手续费表:/thread-7537-1-1.htmlSC2.png2025年最新中文翻译:/thread-160355-1-1.html;
欧美期货程序化期刊中文翻译目录: 【1982/83.01-12期】 【1984.01-12期】 【1985.01-12期】 【1986.01-12期】 【1987.01-12期】 【1988.01-12期】 【1989.01-12期】 【1990.01-12期】 【1991.01-12期】 【1992.01-12期】 【1993.01-12期】 【1994.01-12期】 【1995.01-12期】 【1996.01-12期】 【1997.01-12期】 【1998.01-12期】 【1999.01-12期】 【2000.01-12期】 【2001.01-12期】 【2002.01-12期】 【2003.01-12期】 【2004.01-12期】 【2005.01-12期】 【2006.01-12期】 【2007.01-12期】 【2008.01-12期】 【2009.01-12期】 【2010.01-12期】 【2011.01-12期】 【2012.01-12期】 【2013.01-12期】 【2014.01-12期】正在更新中...... 【2015.01-12期】待补 【2016.01-12期】待补 【2017.01-12期】正在更新中...... 【2018.01-12期】 【2019.01-12期】 【2020.01-12期】 【2021.01-12期】 【2022.01-12期】 【2023.01-12期】 【2024.01-12期】 【2025.01-12期】正在更新中......