Python как настроить экспорт

Как работают импорты в Python

Порой бывает трудно правильно реализовать import с первого раза, особенно если мы хотим добиться правильной работы на плохо совместимых между собой версиях Python 2 и Python 3. Попытаемся разобраться, что из себя представляют импорты в Python и как написать решение, которое подойдёт под обе версии языка.

Содержание

Ключевые моменты

• Выражения import производят поиск по списку путей в sys.path .
• sys.path всегда включает в себя путь скрипта, запущенного из командной строки, и не зависит от текущей рабочей директории.
• Импортирование пакета по сути равноценно импортированию __init__.py этого пакета.

Основные определения

• Модуль: любой файл *.py . Имя модуля — имя этого файла.
• Встроенный модуль: «модуль», который был написан на Си, скомпилирован и встроен в интерпретатор Python, и потому не имеет файла *.py .
• Пакет: любая папка, которая содержит файл __init__.py . Имя пакета — имя папки.
  • С версии Python 3.3 любая папка (даже без __init__.py ) считается пакетом.
• Объект: в Python почти всё является объектом — функции, классы, переменные и т. д.

Пример структуры директорий

Обратите внимание, что в корневой папке test/ нет файла __init__.py .

Что делает import

При импорте модуля Python выполняет весь код в нём. При импорте пакета Python выполняет код в файле пакета __init__.py , если такой имеется. Все объекты, определённые в модуле или __init__.py , становятся доступны импортирующему.

Основы import и sys.path

Вот как оператор import производит поиск нужного модуля или пакета согласно документации Python:

При импорте модуля spam интерпретатор сначала ищёт встроенный модуль с таким именем. Если такого модуля нет, то идёт поиск файла spam.py в списке директорий, определённых в переменной sys.path . sys.path инициализируется из следующих мест:

• директории, содержащей исходный скрипт (или текущей директории, если файл не указан);
• директории по умолчанию, которая зависит от дистрибутива Python;
• PYTHONPATH (список имён директорий; имеет синтаксис, аналогичный переменной окружения PATH ).

Программы могут изменять переменную sys.path после её инициализации. Директория, содержащая запускаемый скрипт, помещается в начало поиска перед путём к стандартной библиотеке. Это значит, что скрипты в этой директории будут импортированы вместо модулей с такими же именами в стандартной библиотеке.

Технически документация не совсем полна. Интерпретатор будет искать не только файл (модуль) spam.py , но и папку (пакет) spam .

Обратите внимание, что Python сначала производит поиск среди встроенных модулей — тех, которые встроены непосредственно в интерпретатор. Список встроенных модулей зависит от дистрибутива Python, а найти этот список можно в sys.builtin_module_names (Python 2 и Python 3). Обычно в дистрибутивах есть модули sys (всегда включён в дистрибутив), math , itertools , time и прочие.

В отличие от встроенных модулей, которые при поиске проверяются первыми, остальные (не встроенные) модули стандартной библиотеки проверяются после директории запущенного скрипта. Это приводит к сбивающему с толку поведению: возможно «заменить» некоторые, но не все модули стандартной библиотеки. Допустим, модуль math является встроенным модулем, а random — нет. Таким образом, import math в start.py импортирует модуль из стандартной библиотеки, а не наш файл math.py из той же директории. В то же время, import random в start.py импортирует наш файл random.py .

26 октября в 18:00, Онлайн, Беcплатно

Кроме того, импорты в Python регистрозависимы: import Spam и import spam — разные вещи.

Функцию pkgutil.iter_modules() (Python 2 и Python 3) можно использовать, чтобы получить список всех модулей, которые можно импортировать из заданного пути:

Чуть подробнее о sys.path

Чтобы увидеть содержимое sys.path , запустите этот код:

Документация Python описывает sys.path так:

Список строк, указывающих пути для поиска модулей. Инициализируется из переменной окружения PYTHONPATH и директории по умолчанию, которая зависит от дистрибутива Python.

При запуске программы после инициализации первым элементом этого списка, path[0] , будет директория, содержащая скрипт, который был использован для вызова интерпретатора Python. Если директория скрипта недоступна (например, если интерпретатор был вызван в интерактивном режиме или скрипт считывается из стандартного ввода), то path[0] является пустой строкой. Из-за этого Python сначала ищет модули в текущей директории. Обратите внимание, что директория скрипта вставляется перед путями, взятыми из PYTHONPATH .

Документация к интерфейсу командной строки Python добавляет информацию о запуске скриптов из командной строки. В частности, при запуске python

Источник

Переменные окружения для Python проектов

Переменные окружения для Python проектов

При разработки web-приложения или бота мы часто имеем дело с какой-либо секретной информацией, различными токенами и паролями (API-ключами, секретами веб-форм). «Хардкодить» эту информацию, а тем более сохранять в публично доступной системе контроля версий это очень плохая идея.

Конфигурационные файлы

Самый простой путь решения данной проблемы, это создание отдельного конфигурационного файла со всей чувствительной информацией и добавление его в .gitignore . Минус такого подхода в том, что в гит нужно держать ещё и шаблон конфигурационного файла и не забывать его периодически обновлять.

Переменные окружения

Более продвинутый подход, это использование переменных окружения. Переменные окружения это именованные переменные, содержащие текстовую информацию, которую могут использовать запускаемые программы. Например, чтобы запустить flask-приложение, вначале нужно указать в переменной окружения FLASK_APP имя нашего приложения:

С помощью переменных окружения можно получать различные параметры приложение и секретные ключи:

Библиотека python-dotenv

Чтобы не задавать каждый раз вручную переменные окружения при новом запуске терминала, можно воспользоваться пакетом python-dotenv. Он позволяет загружать переменные окружения из файла .env в корневом каталоге приложения.
Устанавливаем пакет:

Теперь можно создать файл .env со всеми переменными среды, которые необходимы вашему приложению. Важно, добавьте .env -файл в .gitignore , не храните его в системе контроля версий.

Этот .env-файл можно использовать для всех переменных конфигурации, но его нельзя использовать для переменных среды FLASK_APP и FLASK_DEBUG , так как они необходимы уже в процессе начальной загрузки приложения.

Утилита direnv

Переменные среды могут быть автоматически загружены при входе в папку с проектом, это особенно удобно при работе с несколькими проектами одновременно. Сделать это позволяет утилита direnv. Direnv — это менеджер переменных среды для терминала, поддерживает bash, zsh, tcsh и др. оболочки. Позволяет автоматически загружать и выгружать переменные среды в зависимости от вашего текущего каталога. Это позволяет иметь переменные среды, специфичные для каждого проекта. Перед каждым приглашением проверяется наличие файла .envrc в текущем и родительском каталогах. Если файл существует, он загружается в подшаблон bash, и все экспортированные переменные затем захватываются direnv, а затем становятся доступными для оболочки.

Далее необходимо в нести изменения для настройки нашей оболочки, для bash необходимо в конец файла

/.bashrc добавить следующее и перезапустить консоль:

Источник

Python 3 — Урок 002. Настройка среды

Python 3 доступен для Windows, Mac OS и большинства вариантов операционной системы Linux.

Настройка локальной среды

Откройте окно терминала и введите «python», чтобы узнать, установлен ли он и какая версия установлена.

Получение Python

Платформа Windows

Бинарники последней версии Python 3 (Python 3.6.4) доступны на этой странице загрузки

Доступны следующие варианты установки.

• Windows x86-64 embeddable zip file
• Windows x86-64 executable installer
• Windows x86-64 web-based installer
• Windows x86 embeddable zip file
• Windows x86 executable installer
• Windows x86 web-based installer

Примечание. Для установки Python 3.6.4 минимальными требованиями к ОС являются Windows 7 с пакетом обновления 1 (SP1). Для версий от 3.0 до 3.4.x Windows XP является приемлемым.

Платформа Linux

Различные варианты использования Linux используют разные менеджеры пакетов для установки новых пакетов.

На Ubuntu Linux Python 3 устанавливается с помощью следующей команды из терминала.

Установка из исходников

Загрузите исходный tar-файл Gzipped с URL-адреса загрузки Python https://www.python.org/ftp/python/3.6.4/Python-3.6.4.tgz

Mac OS

Загрузите установщики Mac OS с этого URL-адреса https://www.python.org/downloads/mac-osx/

Дважды щелкните этот файл пакета и следуйте инструкциям мастера для установки.

Самый современный и текущий исходный код, двоичные файлы, документация, новости и т.д. Доступны на официальном сайте Python —

Вы можете загрузить документацию Python со следующего сайта. Документация доступна в форматах HTML, PDF и PostScript.

Настройка PATH

Программы и другие исполняемые файлы могут быть во многих каталогах. Следовательно, операционные системы предоставляют путь поиска, в котором перечислены каталоги, которые он ищет для исполняемых файлов.

Важными особенностями являются:

• Путь хранится в переменной среды, которая является именованной строкой, поддерживаемой операционной системой. Эта переменная содержит информацию, доступную для командной оболочки и других программ.
• Переменная пути называется PATH в Unix или Path в Windows (Unix чувствительна к регистру, Windows — нет).
• В Mac OS установщик обрабатывает детали пути. Чтобы вызвать интерпретатор Python из любого конкретного каталога, вы должны добавить каталог Python на свой путь.

Настройка PATH в Unix / Linux

Чтобы добавить каталог Python в путь для определенного сеанса в Unix —

• В csh shell — введите setenv PATH «$ PATH:/usr/local/bin/python3» и нажмите Enter.
• В оболочке bash (Linux) — введите PYTHONPATH=/usr/local/bin/python3.4 и нажмите Enter.
• В оболочке sh или ksh — введите PATH = «$PATH:/usr/local/bin/python3» и нажмите Enter.

Примечание. /usr/local/bin/python3 — это путь к каталогу Python.

Настройка PATH в Windows

Чтобы добавить каталог Python в путь для определенного сеанса в Windows —

• В командной строке введите путь %path%;C:\Python и нажмите Enter.

Примечание. C:\Python — это путь к каталогу Python.

Переменные среды Python

Он играет роль, подобную PATH. Эта переменная сообщает интерпретатору Python, где можно найти файлы модулей, импортированные в программу. Он должен включать каталог исходной библиотеки Python и каталоги, содержащие исходный код Python. PYTHONPATH иногда задается установщиком Python.

Он содержит путь к файлу инициализации, содержащему исходный код Python. Он выполняется каждый раз, когда вы запускаете интерпретатор. Он называется как .pythonrc.py в Unix и содержит команды, которые загружают утилиты или изменяют PYTHONPATH.

Он используется в Windows, чтобы проинструктировать Python о поиске первого нечувствительного к регистру совпадения в инструкции импорта. Установите эту переменную на любое значение, чтобы ее активировать.

Это альтернативный путь поиска модуля. Он обычно встроен в каталоги PYTHONSTARTUP или PYTHONPATH, чтобы упростить библиотеку модулей коммутации.

Запуск Python

Существует три разных способа запуска Python —

Интерактивный интерпретатор

Вы можете запустить Python из Unix, DOS или любой другой системы, которая предоставляет вам интерпретатор командной строки или окно оболочки.

Введите python в командной строке.

Начните кодирование сразу в интерактивном интерпретаторе.

Вот список всех доступных параметров командной строки —

предоставлять отладочную информацию

генерировать оптимизированный байт-код (приводящий к .pyo-файлам)

не запускайте сайт импорта, чтобы искать пути Python при запуске

подробный вывод (подробная трассировка по операциям импорта)

отключить встроенные исключения на основе классов (просто используйте строки); устаревший, начиная с версии 1.6

запустить скрипт Python, отправленный в виде строки cmd

запустить скрипт Python из заданного файла

Скрипт из командной строки

Сценарий Python можно запустить в командной строке, вызвав интерпретатор в вашем приложении, как показано в следующем примере.

Примечание. Убедитесь, что права файлов разрешают выполнение.

Интегрированная среда разработки

Вы можете запустить Python из среды графического интерфейса пользователя (GUI), если у вас есть приложение GUI в вашей системе, которое поддерживает Python.

Для разработки Python приложений рекомендую PyCharm от компании JetBrains, как наиболее развитую и удобную IDE.

Рекомендуем хостинг TIMEWEB

Рекомендуемые статьи по этой тематике

Источник

Использование Python и Excel для обработки и анализа данных. Часть 1: импорт данных и настройка среды

Если Вы только начинаете свой путь знакомства с возможностями Python, ваши познания еще имеют начальный уровень — этот материал для Вас. В статье мы опишем, как можно извлекать информацию из данных, представленных в Excel файлах, работать с ними используя базовый функционал библиотек. В первой части статьи мы расскажем про установку необходимых библиотек и настройку среды. Во второй части — предоставим обзор библиотек, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы с помощью Python и расскажем как работать с такими библиотеками как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils, pyexcel.

В какой-то момент вы неизбежно столкнетесь с необходимостью работы с данными Excel, и нет гарантии, что работа с таким форматами хранения данных доставит вам удовольствие. Поэтому разработчики Python реализовали удобный способ читать, редактировать и производить иные манипуляции не только с файлами Excel, но и с файлами других типов.

Отправная точка — наличие данных

Когда вы начинаете проект по анализу данных, вы часто сталкиваетесь со статистикой собранной, возможно, при помощи счетчиков, возможно, при помощи выгрузок данных из систем типа Kaggle, Quandl и т. д. Но большая часть данных все-таки находится в Google или репозиториях, которыми поделились другие пользователи. Эти данные могут быть в формате Excel или в файле с .csv расширением.

Данные есть, данных много. Анализируй — не хочу. С чего начать? Первый шаг в анализе данных — их верификация. Иными словами — необходимо убедиться в качестве входящих данных.
В случае, если данные хранятся в таблице, необходимо не только подтвердить качество данных (нужно быть уверенным, что данные таблицы ответят на поставленный для исследования вопрос), но и оценить, можно ли доверять этим данным.

Проверка качества таблицы

Чтобы проверить качество таблицы, обычно используют простой чек-лист. Отвечают ли данные в таблице следующим условиям:

• данные являются статистикой;
• различные типы данных: время, вычисления, результат;
• данные полные и консистентные: структура данных в таблице — систематическая, а присутствующие формулы — работающие.

Ответы на эти простые вопросы позволят понять, не противоречит ли ваша таблица стандарту. Конечно, приведенный чек-лист не является исчерпывающим: существует много правил, на соответствие которым вы можете проверять данные в таблице, чтобы убедиться, что таблица не является “гадким утенком”. Однако, приведенный выше чек-лист наиболее актуален, если вы хотите убедиться, что таблица содержит качественные данные.

Бест-практикс табличных данных

Читать данные таблицы при помощи Python — это хорошо. Но данные хочется еще и редактировать. Причем редактирование данных в таблице, должно соответствовать следующим условиям:

• первая строка таблицы зарезервирована для заголовка, а первый столбец используется для идентификации единицы выборки;
• избегайте имен, значений или полей с пробелами. В противном случае, каждое слово будет интерпретироваться как отдельная переменная, что приведет к ошибкам, связанным с количеством элементов в строке в наборе данных. Лучше использовать подчеркивания, регистр (первая буква каждого раздела текста — заглавная) или соединительные слова;
• отдавайте предпочтение коротким названиям;
• старайтесь избегать использования названий, которые содержат символы ?, $,%, ^, &, *, (,),-,#, . , /, |, \, [ ,] ,<, и >;
• удаляйте любые комментарии, которые вы сделали в файле, чтобы избежать дополнительных столбцов или полей со значением NA;
• убедитесь, что любые недостающие значения в наборе данных отображаются как NA.

После внесения необходимых изменений (или когда вы внимательно просмотрите свои данные), убедитесь, что внесенные изменения сохранены. Это важно, потому что позволит еще раз взглянуть на данные, при необходимости отредактировать, дополнить или внести изменения, сохраняя формулы, которые, возможно, использовались для расчета.

Если вы работаете с Microsoft Excel, вы наверняка знаете, что есть большое количество вариантов сохранения файла помимо используемых по умолчанию расширения: .xls или .xlsx (переходим на вкладку “файл”, “сохранить как” и выбираем другое расширение (наиболее часто используемые расширения для сохранения данных с целью анализа — .CSV и.ТХТ)). В зависимости от варианта сохранения поля данных будут разделены знаками табуляции или запятыми, которые составляют поле “разделитель”. Итак, данные проверены и сохранены. Начинаем готовить рабочее пространство.

Подготовка рабочего пространства

Подготовка рабочего пространства — одна из первых вещей, которую надо сделать, чтобы быть уверенным в качественном результате анализа.

Первый шаг — проверка рабочей директории.

Когда вы работаете в терминале, вы можете сначала перейти к директории, в которой находится ваш файл, а затем запустить Python. В таком случае необходимо убедиться, что файл находится в директории, из которой вы хотите работать.

Для проверки дайте следующие команды:

Эти команды важны не только для загрузки данных, но и для дальнейшего анализа. Итак, вы прошли все проверки, вы сохранили данные и подготовили рабочее пространство. Уже можно начать чтение данных в Python? 🙂 К сожалению пока нет. Нужно сделать еще одну последнюю вещь.

Установка пакетов для чтения и записи Excel файлов

Несмотря на то, что вы еще не знаете, какие библиотеки будут нужны для импорта данных, нужно убедиться, что у все готово для установки этих библиотек. Если у вас установлен Python 2> = 2.7.9 или Python 3> = 3.4, нет повода для беспокойства — обычно, в этих версиях уже все подготовлено. Поэтому просто убедитесь, что вы обновились до последней версии 🙂

Для этого запустите в своем компьютере следующую команду:

В случае, если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти здесь (там же есть инструкции по установке и help).

Установка дистрибутива Anaconda Python — альтернативный вариант, если вы используете Python для анализа данных. Это простой и быстрый способ начать работу с анализом данных — ведь отдельно устанавливать пакеты, необходимые для data science не придется.

Это особенно удобно для новичков, однако даже опытные разработчики часто идут этим путем, ведь Anakonda — удобный способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждый пакет отдельно.

Anaconda включает в себя 100 наиболее популярных библиотек Python, R и Scala для анализа данных в нескольких средах разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder. Если вы хотите начать работу с Jupyter Notebook, то вам сюда.

Чтобы установить Anaconda — вам сюда.

Загрузка файлов Excel как Pandas DataFrame

Ну что ж, мы сделали все, чтобы настроить среду! Теперь самое время начать импорт файлов.

Один из способов, которым вы будете часто пользоваться для импорта файлов с целью анализа данных — импорт с помощью библиотеки Pandas (Pandas — программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных). Работа Pandas с данными происходит поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. Pandas — мощная и гибкая библиотека и она очень часто используется для структуризации данных в целях облегчения анализа.

Если у вас уже есть Pandas в Anaconda, вы можете просто загрузить файлы в Pandas DataFrames с помощью pd.Excelfile ():

Если вы не установили Anaconda, просто запустите pip install pandas, чтобы установить пакет Pandas в вашей среде, а затем выполните команды, приведенные выше.

Для чтения .csv-файлов есть аналогичная функция загрузки данных в DataFrame: read_csv (). Вот пример того, как вы можете использовать эту функцию:

Разделителем, который эта функция будет учитывать, является по умолчанию запятая, но вы можете, если хотите, указать альтернативный разделитель. Перейдите к документации, если хотите узнать, какие другие аргументы можно указать, чтобы произвести импорт.

Как записывать Pandas DataFrame в Excel файл

Предположим, после анализа данных вы хотите записать данные в новый файл. Существует способ записать данные Pandas DataFrames (с помощью функции to_excel ). Но, прежде чем использовать эту функцию, убедитесь, что у вас установлен XlsxWriter, если вы хотите записать свои данные на несколько листов в файле .xlsx:

Обратите внимание, что в фрагменте кода используется объект ExcelWriter для вывода DataFrame. Иными словами, вы передаете переменную writer в функцию to_excel (), и указываете имя листа. Таким образом, вы добавляете лист с данными в существующую книгу. Также можно использовать ExcelWriter для сохранения нескольких разных DataFrames в одной книге.

То есть если вы просто хотите сохранить один файл DataFrame в файл, вы можете обойтись без установки библиотеки XlsxWriter. Просто не указываете аргумент, который передается функции pd.ExcelWriter (), остальные шаги остаются неизменными.

Подобно функциям, которые используются для чтения в .csv-файлах, есть также функция to_csv () для записи результатов обратно в файл с разделителями-запятыми. Он работает так же, как когда мы использовали ее для чтения в файле:

Если вы хотите иметь отдельный файл с вкладкой, вы можете передать a \ t аргументу sep. Обратите внимание, что существуют различные другие функции, которые можно использовать для вывода файлов. Их можно найти здесь.

Использование виртуальной среды

Общий совет по установке библиотек — делать установку в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать virtualenv для создания изолированных сред Python: он создает папку, содержащую все необходимое для использования библиотек, которые потребуются для Python.

Чтобы начать работу с virtualenv, сначала нужно его установить. Потом перейти в директорию, где будет находится проект. Создать virtualenv в этой папке и загрузить, если нужно, в определенную версию Python. После этого активируете виртуальную среду. Теперь можно начинать загрузку других библиотек и начинать работать с ними.

Не забудьте отключить среду, когда вы закончите!

Обратите внимание, что виртуальная среда может показаться сначала проблематичной, если вы делаете первые шаги в области анализа данных с помощью Python. И особенно, если у вас только один проект, вы можете не понимать, зачем вообще нужна виртуальная среда.

Но что делать, если у вас несколько проектов, работающих одновременно, и вы не хотите, чтобы они использовали одну и ту же установку Python? Или если у ваших проектов есть противоречивые требования. В таких случаях виртуальная среда — идеальное решение.

Во второй части статьи мы расскажем об основных библиотеках для анализа данных.
Продолжение следует…

Источник

S.No.	Вариант и описание
1