在學(xué)習(xí)和開發(fā)Python的時候,第一步的工作就是先準備好開發(fā)環(huán)境,包括相關(guān)常用的插件,以及一些輔助工具,這樣我們在后續(xù)的開發(fā)工作中,才能做到事半功倍。下面介紹一些Python 開發(fā)環(huán)境的準備以及一些常用類庫模塊的安裝和使用的經(jīng)驗總結(jié),供大家參考了解。
在學(xué)習(xí)和開發(fā)Python的時候,第一步的工作就是先準備好開發(fā)環(huán)境,包括相關(guān)常用的插件,以及一些輔助工具,這樣我們在后續(xù)的開發(fā)工作中,才能做到事半功倍。下面介紹一些Python 開發(fā)環(huán)境的準備以及一些常用類庫模塊的安裝和使用的經(jīng)驗總結(jié),供大家參考了解。
在 Python 開發(fā)環(huán)境的準備中,有幾個步驟是關(guān)鍵的。以下是一個詳細的指南,涵蓋了開發(fā)環(huán)境的準備以及一些常用插件的安裝:
1)安裝 VS Code
VS Code:
這是一個輕量級但功能強大的代碼編輯器,支持豐富的擴展。你可以從
Visual Studio Code 官方網(wǎng)站
下載。打開官網(wǎng) https://code.visualstudio.com/,下載軟件包;蛘吣阋部梢允褂闷渌娜
PyCharm,
可以從
JetBrains 官方網(wǎng)站
下載。
Python AI 編程助手:Fitten Code:
它是由非十大模型驅(qū)動的 AI 編程助手,它可以自動生成代碼,提升開發(fā)效率,幫您調(diào)試 Bug,節(jié)省您的時間,另外還可以對話聊天,解決您編程碰到的問題。
Fitten Code是由非十大模型驅(qū)動的AI編程助手,它可以自動生成代碼,提升開發(fā)效率,幫您調(diào)試Bug,節(jié)省您的時間。還可以對話聊天,解決您編程碰到的問題。免費且支持80多種語言:Python、C++、Javascript、Typescript、Java等。
強烈推薦使用 ,自動補齊代碼功能,可以節(jié)省很多手工鍵入代碼的時間,減少錯誤。
2)安裝 VS Code Python 擴展
在VSCode中安裝 Python 擴展,在擴展市場搜索 Python 并安裝。
3)安裝 Python
首先,確保你已經(jīng)安裝了 Python。你可以從
Python 官方網(wǎng)站
下載最新版本安裝包并安裝。
Window 平臺安裝 Python: https://www.python.org/downloads/windows/
Mac 平臺安裝 Python: https://www.python.org/downloads/mac-osx/
4)配置 Python 環(huán)境變量
打開系統(tǒng)環(huán)境變量,在 PATH 變量中添加 Python 目錄,這樣可以在命令行中直接使用 Python。
5)測試 Python 環(huán)境
在命令行中輸入 python,如果出現(xiàn) Python 解釋器版本信息,則表示 Python 環(huán)境配置成功。
6)安裝 pip
打開命令行,輸入 pip install --upgrade pip,升級 pip 到最新版本。
7)安裝 virtualenv
打開命令行,輸入 pip install virtualenv,安裝 virtualenv。
Python開發(fā)常用類庫模塊非常多,看你側(cè)重于那個方面,基本上都時列出來一大串,我以常規(guī)后端Web API開發(fā)為側(cè)重點進行一些重點的推介,供參考學(xué)習(xí)。
1) requests
requests
是一個簡單易用的 Python 庫,地址:https://github.com/psf/requests,用于發(fā)送 HTTP 請求。它的設(shè)計目標是使得與 Web 服務(wù)的交互更加方便和人性化。
requests
是基于 urllib3 之上的一個封裝層,提供了簡潔的 API 來處理常見的 HTTP 請求操作,如 GET、POST、PUT、DELETE 等。
requests
的主要特性
urllib
,
requests
提供了更直觀、更容易理解的接口。
requests
自動處理響應(yīng)的內(nèi)容編碼,并自動解碼
gzip
和
deflate
壓縮。
Session
對象,
requests
可以在多個請求之間保持會話,處理 cookies。
requests
會根據(jù) HTTP 響應(yīng)狀態(tài)碼拋出相應(yīng)的異常,從而簡化錯誤處理流程。
如果需要考慮異步處理,可以使用
aiohttp :
aiohttp
是一個異步 HTTP 客戶端和服務(wù)器框架,它使用 Python 的
asyncio
庫來處理大量并發(fā)的請求。
aiohttp
適合那些需要高性能網(wǎng)絡(luò)通信的應(yīng)用,如 Web 服務(wù)、WebSocket 和實時數(shù)據(jù)處理。
Uvicorn
通常用于運行 FastAPI 或 Starlette 應(yīng)用。以下是一個簡單的 FastAPI 應(yīng)用并使用
Uvicorn
運行:
FastAPI
是一個現(xiàn)代、快速(高性能)的 Web 框架,用于構(gòu)建 API。它基于 Python 3.7+ 的類型提示,并且依賴于
Starlette
(用于 web 服務(wù)器和路由)和
Pydantic
(用于數(shù)據(jù)驗證和序列化)。
FastAPI
的設(shè)計目標是提供與 Flask 和 Django 類似的開發(fā)體驗,但在性能、類型安全和開發(fā)者友好性方面做出更大的提升。GitHub地址:https://github.com/fastapi/fastapi
FastAPI 的主要特性
FastAPI
在性能上接近 Node.js 和 Go 的水平,適合處理高并發(fā)。
Pydantic
,自動進行數(shù)據(jù)驗證和解析。
async
和
await
,能夠處理異步任務(wù),適合與數(shù)據(jù)庫、第三方 API、WebSocket 等交互。
以下是一個簡單的
FastAPI
應(yīng)用:
當你運行 FastAPI 應(yīng)用時,它會自動生成交互式文檔:
http://127.0.0.1:8000/docs
http://127.0.0.1:8000/redoc
這兩個文檔界面可以讓你查看 API 的結(jié)構(gòu),甚至可以直接在界面中進行 API 調(diào)用。如我在上篇隨筆進行介紹的《 Python中FastAPI項目使用 Annotated的參數(shù)設(shè)計 》。
FastAPI 是一個非常現(xiàn)代化和高效的框架,非常適合用于構(gòu)建高性能的 API。其自動文檔生成、數(shù)據(jù)驗證和依賴注入等特性,使得開發(fā)者能夠更快、更安全地編寫代碼,并提供出色的用戶體驗。
FastAPI項目的參數(shù)設(shè)計,這些您可以在
路徑操作函數(shù)
參數(shù)或使用
Annotated
的依賴函數(shù)中使用的特殊函數(shù),用于從請求中獲取數(shù)據(jù)。
我們引入配置文件,可以對FastAPI 中服務(wù)啟動的參數(shù)進行統(tǒng)一的管理,如下main.py 代碼所示。
涉及后端的處理,肯定繞不過數(shù)據(jù)庫的處理操作,如對于MySQL、MS SqlServer等數(shù)據(jù)庫的處理和封裝。
PyMySQL
是一個純 Python 實現(xiàn)的 MySQL 客戶端庫,用于連接 MySQL 數(shù)據(jù)庫并執(zhí)行 SQL 查詢。它是 Python 的
MySQLdb
庫的替代品,尤其適合那些在使用 Python 3 并且不希望依賴 C 語言擴展的項目。
PyMySQL
支持 MySQL 數(shù)據(jù)庫的所有主要功能,包括事務(wù)、存儲過程、連接池等。
PyMySQL
的主要特性
MySQLdb
的接口非常相似,便于從
MySQLdb
遷移到
PyMySQL
。
安裝
PyMySQL
你可以通過
pip
來安裝
PyMySQL
:
使用
PyMySQL
連接到 MySQL 數(shù)據(jù)庫:
如下是我實際表的一些操作例子代碼。
輸出的顯示如下所示。
pymssql
是一個用于連接 Microsoft SQL Server 數(shù)據(jù)庫的 Python 庫,它是基于
FreeTDS
實現(xiàn)的輕量級數(shù)據(jù)庫接口,旨在簡化 Python 與 SQL Server 之間的交互。
pymssql
提供了對 T-SQL 語句的支持,并且可以執(zhí)行存儲過程和處理大批量數(shù)據(jù)插入等任務(wù)。
pymssql
的主要特性
commit
和
rollback
方法進行事務(wù)管理。
executemany
方法高效地插入大量數(shù)據(jù)。
安裝
pymssql
你可以通過
pip
安裝
pymssql
:
使用
pymssql
連接到 SQL Server 數(shù)據(jù)庫,
pymssql
支持事務(wù),可以在執(zhí)行多個操作時使用事務(wù)控制,以確保數(shù)據(jù)一致性:
SQLAlchemy 的主要特性
安裝 SQLAlchemy
你可以通過
pip
安裝
SQLAlchemy
:
如果你要連接到特定的數(shù)據(jù)庫,還需要安裝相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序。例如,要連接到 MySQL 數(shù)據(jù)庫,你還需要安裝
pymysql
或
mysqlclient
:
使用
SQLAlchemy 操作數(shù)據(jù)庫,
可以統(tǒng)一多種數(shù)據(jù)庫的操作處理,如SQLITE、SqlServer、MySQL、PostgreSQL等。
使用
SQLAlchemy
創(chuàng)建與數(shù)據(jù)庫的連接:
由于對應(yīng)的是ORM處理方式,因此和數(shù)據(jù)庫表關(guān)聯(lián)需要定義一個類對象,如下所示。
CRUD的操作例子代碼如下所示。
由于篇幅限制,我們暫時介紹一些,其實就算是做后端WebAPI的處理,我們也需要了解很多不同的類庫,Python類庫非常豐富,而且同步、異步又有不同的類庫差異,因此我們可以根據(jù)實際需要選用不同的類庫來實現(xiàn)我們的框架目的。
如對于FastAPI的數(shù)據(jù)驗證,我們一般引入?pydantic,可以對數(shù)據(jù)進行各種豐富的校驗處理,類似于強類型和各種規(guī)則的校驗。
如對于配置信息的處理,我們還可以引入?python-dotenv 和??pydantic_settings 來統(tǒng)一管理配置參數(shù)。
還有對于一些常規(guī)的文件格式,如json格式,txt格式的文件處理,以及PDF文件、Excel文件、圖片操作、聲音處理、二維碼處理等,都有不同的類庫提供輔助處理,我們可以從中擇優(yōu)選擇即可。
Python的世界豐富多彩,讓我們一起探索并應(yīng)用在實踐當中。
使用VSCode搭建UniApp + TS + Vue3 + Vite項目
閱讀在MDK開發(fā)環(huán)境下自定義安裝與切換不同編譯器版本的方法
閱讀一步一步將PlantUML類圖導(dǎo)出為自定義格式的XMI文件
閱讀musl libc 與 glibc 在 .NET 應(yīng)用程序中的兼容性
閱讀受 LabelImg 啟發(fā)的基于 web 的圖像標注工具,基于 Vue 框架
閱讀光影精靈10 Win1+Ubuntu18.04 雙系統(tǒng) 踩坑記錄
閱讀LoRA模型:小型Stable Diffusion模型的微調(diào)技術(shù)
閱讀肉夾饃(Rougamo)編譯時AOP組件介紹及IoC/DI擴展
閱讀LOTO示波器統(tǒng)計曲線和故障分析pass/fail測試
閱讀本站所有軟件,都由網(wǎng)友上傳,如有侵犯你的版權(quán),請發(fā)郵件[email protected]
湘ICP備2022002427號-10 湘公網(wǎng)安備:43070202000427號© 2013~2024 haote.com 好特網(wǎng)