Как сделать свою библиотеку python

Добавил пользователь Cypher
Обновлено: 04.10.2024

Возможно ли написать библиотеку dll, которая будет открывать окно браузера во время игры?
Возможно ли написать на Delphi библиотеку dll, которая будет открывать окно браузера во время игры?

Создать DLL-библиотеку, которая содержит математические методы
Создать DLL-библиотеку, которая содержит математические методы для вычисления целой части числа.

Возможно ли сделать из программы библиотеку dll?
Собственно, возможно ли какими-то способами сделать уже из готового приложения библиотеку dll?

Создать библиотеку dll
Здравствуйте. Java-разработчик, не сишник, но нужно немного поработать с оборудованием. У этого.

Не знаю, что такое mql.
Для С++ можно, но на сишной стороне надо будет использовать Python.h, т. е. специально адаптировать сишную часть. Но вообще неправильный подход, питон не для длл-ок. Для длл-ок следует использовать С++ и прочий натив.

Есть нужда в обработке имён функций и создании массивов, С++ не обладает такими гибкими возможностями, спасибо за советы.

Nexi99, не понял, что за обработка имён функций имеется в виду, но всё равно это не отменяет моего замечания.

Если у вас большое приложение на плюсах и надо небольшой кусочек вынести в питон, то используется Python embedding. Вот это уже да, штатная операция.

Для С++ можно, но на сишной стороне надо будет использовать Python.h, т. е. специально адаптировать сишную часть.

Если адаптировать Python.h на сишной стороне, то этот код откомпилируется и будет работать напрямую с процессором как стандартный сишный код или он так и останется текстом и будет происходить постоянная трансляция между Python и с++?

Адаптировать Python.h не надо, он поставляется разработчиками питона. Адаптировать надо вашу сишную часть, чтобы она использовала Python.h.
Внутри ваш сишный код, конечно, будет работать как стандартный сишный код - он же сишный код. Насчёт трансляции не понял.

Адаптировать надо вашу сишную часть, чтобы она использовала Python.h.
Внутри ваш сишный код, конечно, будет работать как стандартный сишный код - он же сишный код.

Всё понятно спасибо.
Насчёт трансляции - я имел ввиду что будет происходить постоянное чтение скрипта/текста преобразование его в с++, а если вы пишите что этот код становится одним единым с сишным когда подключаешь Python.h к с++ то это в корне меняет дело.

Nexi99, питоновский код "транслируется" в штатном порядке, как питоновский. (На самом деле он не транслируется, но для простоты скажем так.)
Насчет "становится единым" - не совсем. Просто питоновский код сможет вызывать ваш сишный. Точно также, как он вызывает другой, "свой" сишный - например, внутренности списков.

Человеку наоборот надо из С++ вызывать питон.

ТС, там по факту вшивается интерпретатор питона. Пример: На сколько сложно перевести код Python на Си?

Не а. Это трейдерский язык программирования a-la Си, только проще.

Вот только ТС этого не понимает. Он думает что можно написать на Python скрипт, превратить его в обычную dll (не Python pyd) и потом пользоваться в С++.

Я уже разобрался благодаря вам конечно, что скомпилировать Пион не получиться.

Скажите а как читаются dll библиотеки(например сишные), подключенные к основной программе как бинарные файлы или как скрипты (происходит постоянный поиск указанной функции), ведь по сути динамическая dll подключенная к основной программе не компилируется а ошибки вылетают только тогда когда сама программа запущена а не в момент компиляции, возникает много вопросов как это всё работает.

Библиотека - она есть библиотека. Есть заголовки функций, в dll - сама скомпилированная функция. И при вызове функции можно уронить программу.

Скажите а как читаются dll библиотеки(например сишные), подключенные к основной программе как бинарные файлы или как скрипты

Nexi99, У меня к вам пара вопросов.
На этот форум регулярно приходят люди с вопросами, типа, как что-то прикрутить к mql, как что-то в этом mql-е сделать итд. Вот, соответственно, первый вопрос: Вы можете написать компилятор, или хотя бы транслятор своего языка по типу этого mql?
То есть люди написали этот mql. Написали кучу гайдов, как создать своего торгового бота и получать стопицот милиардов баксов в день ничего не делая, сами написание этого бота ниасилили? Если асилили, то почему они не молчат об этом, тупо гребя свое бабло? Почему они с вами решили поделиться? Почему вы считаете что они намного тупее вас, учитывая, что они таки написали этот mql?
И самый главный вопрос: как вы, блжад, на это ведетесь?

Вы можете написать компилятор, или хотя бы транслятор своего языка по типу этого mql?
То есть люди написали этот mql. Написали кучу гайдов, как создать своего торгового бота и получать стопицот милиардов баксов в день ничего не делая, сами написание этого бота ниасилили? Если асилили, то почему они не молчат об этом, тупо гребя свое бабло? Почему они с вами решили поделиться? Почему вы считаете что они намного тупее вас, учитывая, что они таки написали этот mql?
И самый главный вопрос: как вы, блжад, на это ведетесь?

Могу писать но у меня жизни не хватит на это эти оболочки и весь функционал долго строится. Но почему-то исходного кода от mql4 нет, как же мне модифицировать его, только писать свой компилятор или библиотеки. Кто неасилил написание бота я? Это дело большого времени, печи да и всё в чём проблема. Об этом умалчивают и очень хорошо. Кто со мной чем поделился, если бы поделился меня бы здесь не было. Я писал что они тупее, может и писал может и тупее что изменилось. Я пишу своего робота влаживая(очень большую) частицу себя. Возникает вопрос а языки программирования тоже ведь для маркетинга придумали правильно.

Dash — библиотека для языка Python с открытым исходным кодом, предназначенная для создания реактивных веб-приложений. Она была загружена на GitHub два года назад в тестовом режиме. Команда разработчиков Dash решила оставить этот прототип в сети, однако продолжила вести работу над проектом уже вне платформы GitHub. Благодаря обратной связи от банков и лабораторий, а также от команд, работающих с анализом данных, разработчики определили курс развития библиотеки. Сегодня уже представлена первая публичная версия Dash, которая подходит как для корпоративных клиентов, так для клиентов премиум-класса продукции Plotly. Библиотека может быть использована как с Plotly, так и самостоятельно.

Создание веб-приложений на Python с помощью Dash

В настоящее время Dash можно загрузить, используя диспетчер пакетов Python, с помощью команды pip install dash . Dash распространяется с открытым исходным кодом и под лицензией MIT. На официальном сайте вы сможете ознакомиться с руководством по библиотеке, и на GitHub вы найдёте исходный код.

Dash — библиотека пользовательского интерфейса для создания аналитических веб-приложений. Она будет полезна для тех, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.

Dash значительно упрощает создание GUI (графических пользовательских интерфейсов) для анализа данных. Вот пример приложения на Dash из 43 строк кода, который связывает выпадающее меню с графиком D3.js. Когда пользователь выбирает значение в выпадающем списке, код динамически экспортирует данные из Google Finance в Pandas DataFrame:

Код Dash является декларативным и реактивным, что упрощает создание сложных приложений, содержащих множество интерактивных элементов. Вот пример с 5 входными данными, 3 — выходными и с перекрёстной фильтрацией. Это приложение было написано на Python, и в нём всего лишь 160 строк кода:

Приложение на Dash с несколькими входными и выходными данным.

Для каждого элемента приложения можно задать собственные параметры размера, расположения, цвета и шрифта. Приложения на Dash создаются и публикуются в Сети, поэтому к ним можно применить всё, на что способен CSS. Ниже иллюстрируется пример тонко настраиваемого интерактивного приложения отчётности на Dash, выполненного в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

Тонко настраиваемое приложение Dash, созданное в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

Вам не нужно писать какой-либо код на JavaScript или HTML, когда ваше приложение на Dash запущено в веб-браузере. Dash предоставляет богатый набор интерактивных веб-компонентов.

Пример простого ползунка на Dash

Dash предоставляет простой реактивный декоратор для привязки вашего кода анализа данных к пользовательскому интерфейсу Dash.

Когда изменяется входной элемент (например, при выборе элемента в выпадающем списке или при передвижении ползунка), декоратор Dash предоставляет вашему коду Python новое входное значение.

31 января – 2 февраля, Онлайн, Беcплатно

Ваша функция Python может выполнять различные действия с новым входным значением: может фильтровать объект DataFrame библиотеки Pandas, выполнять SQL-запрос, запускать симуляцию, выполнять вычисления или запускать тестирование. Dash рассчитывает, что ваша функция вернёт новое свойство для какого-нибудь элемента пользовательского интерфейса, будь то новый график, новая таблица или новый текст.

В качестве примера ниже представлено приложение на Dash, которое обновляет текстовый элемент при взаимодействии с графиком. Код приложения фильтрует данные в Pandas DataFrame на основе выбранной точки:

Приложение ниже отображает метаинформацию о лекарственных веществах при наведении курсора на точки в графике. Код приложения также добавляет строки в таблицу, когда появляются новые компоненты в выпадающем списке.

Благодаря этим двум разделениям между компонентами Python и реактивными функциональными декораторами, Dash разграничивает все технологии и протоколы, необходимые для создания интерактивного веб-приложения. Dash достаточно прост, чтобы привязать пользовательский интерфейс к коду Python за один вечер.

Архитектура

Flask и React.js

Flask — великолепный фреймворк, который широко используется сообществом разработчиков Python во многих проектах. Основной экземпляр Flask и все его настраиваемые свойства доступны разработчикам приложений на Dash. Продвинутые разработчики могут расширить возможности приложений с помощью богатой коллекции плагинов Flask.

React.js также великолепен, например, мы переписали всю нашу веб-платформу и наш онлайн-редактор диаграмм с помощью React. Но есть кое-что, что действительно радует насчёт React — активный и талантливый состав сообщества разработчиков, который опубликовал тысячи высококачественных компонентов, начиная с выпадающих списков и слайдеров, заканчивая календарями и интерактивными таблицами. И всё это публикуется с открытым исходным кодом!

Dash использует мощь Flask и React, подстраивая их под работу с Python для специалистов по анализу и обработке данных, которые могут не быть экспертами в области веб-разработки.

От React.js к компонентам Python

Компоненты Dash — это классы Python, которые кодируют свойства и значения конкретного компонента React и упорядочиваются как JSON. Dash предоставляет набор инструментов для лёгкой упаковки компонентов React в вид компонентов, которые могут быть использованы в Dash. Этот набор инструментов использует динамическое программирования для автоматического создания классов Python из аннотированного свойства React — propTypes . На выходе классы Python, которые представляют компоненты Dash, являются удобными для пользователя, так как они имеют автоматическую проверку аргументов, строк документации и прочее.

Вот пример динамически сгенерированной проверки ошибочного аргумента:

Пример динамически создаваемых строк документации:

Полный набор HTML-тегов (наподобие div , img , table ) также обрабатывается с помощью React, а их классы Python доступны через библиотеку dash_html_component . Основной набор интерактивных компонентов, таких как Dropdown , Graph , Slider , будет поддерживаться командой Dash через dash_core_components . Обе библиотеки используют стандартный набор инструментальных средств React-to-Dash с открытым исходным кодом, который вы могли бы использовать при необходимости написания своей собственной библиотеки компонентов.

Ваше приложение автоматически не привязывается к библиотеке компонентов Dash. Библиотека компонентов импортируется отдельно от основной библиотеки Dash. С помощью набора инструментальных средств React-to-Dash можно легко записать или перенести компонент React.js в класс Python, который можно использовать в приложении Dash. На официальном сайте вы найдёте руководство по созданию собственных компонентов или можете попросить команду разработчиков Dash написать их для вас.

Многопользовательские приложения

Свойства приложения на Dash хранятся в интерфейсе (в браузере). Это позволяет использовать приложения, написанные с использованием Dash, в многопользовательском режиме: может быть открыто несколько независимых друг от друга сессий, в которых действия одних пользователей не будут влиять на данные других пользователей. Код приложения на Dash является функциональным: он может считывать значения из глобальных свойств Python, но не может вносить в них изменения. Этот функциональный подход можно легко обосновать и протестировать — это просто входные и выходные данные без каких-либо побочных эффектов или свойств.

CSS и стили

CSS и стили по умолчанию хранятся вне базовой библиотеки, чтобы сохранить принцип модульности и независимого управления версиями и чтобы подтолкнуть разработчиков Dash-приложений настраивать вид своих приложений. Команда Dash разместила руководство по основным стилям.

Визуализация данных

Библиотека Dash поставляется с компонентом Graph, который отвечает за отображение диаграмм с помощью Plotly.js. Библиотека Plotly.js отлично подходит к Dash (отличное дополнение), так как она декларативна и имеет открытый исходный код. Кроме того, она поддерживает полный спектр научных, финансовых и деловых диаграмм. Она создана на основе D3.js (для диаграмм типографического качества и экспорта векторных изображений) и WebGL (для высокопроизводительной визуализации).

В библиотеке Dash элемент Graph использует тот же синтаксис, что и библиотека Plotly.py с открытым исходным кодом, что даёт вам возможность легко переключаться между ними. Компонент Graph подключается к системе событий Plotly.js, позволяя авторам писать приложения, которые реагируют на наведение курсора, щелчки и выбор определённых точек на графиках Plotly.

Репозитории с открытым исходным кодом

; ; ; ; ; и руководство по Dash; —JavaScript- библиотека, используемая Dash.

Прототипирование

Dash — это новая библиотека в среде Python, однако концепции и идеи, на которых строится Dash, существуют в течение десятилетий на разных языках и в разных приложениях.

Можно провести аналогию для Dash. Вместо ячеек у нас есть богатый спектр веб-компонентов, таких как ползунки, поля ввода, выпадающие списки и графики. Вместо написания сценария Excel или VBA мы пишем код Python. Ниже представлено то же самое приложение, но в этот раз оно написано на Dash:

Некоторым разработчикам нравится этот пример, потому что Excel по-прежнему занимает доминирующее положение даже в технических вычислениях и в финансовой математике. Я не думаю, что доминирующее положение Excel — это технический вопрос. В конце концов, есть легионы программистов, которые изучили нюансы Excel, VBA и даже SQL.

Более того, таблицы Excel легче распространять, чем программы на Python, а ячейки Excel легче редактировать, чем аргументы командной строки.

Тем не менее, моделирование в Excel имеет известные ограничения: эти таблицы часто становятся слишком большими или уязвимыми, чтобы переводить их на производственный уровень, проводить экспертную оценку или тестировать и поддерживать. Вам ведь знаком случай со знаменитой опечаткой в 2013 году?

Надеемся, что Dash сделает использование Python в проектах по обработке данных проще. Благодаря одним и тем же функциональным и реактивным принципам, можно так же легко написать приложение на Dash, как написать аналитическую таблицу. Это, безусловно, более мощный и презентабельный инструмент.

Фреймворк Shiny

Если вы программируете на R, вам повезло. Shiny — это реактивный фреймворк для создания веб-приложений на чистом R, и это отлично! Вы даже можете создавать интерактивные графики с библиотекой Shiny или Plotly для R. Dash и Shiny похожи, но Dash не стремится быть копией Shiny, так как философии Python и R достаточно различаются, что приводит к необходимости использования разного синтаксиса.

Интерактивное веб-приложение, созданное с помощью Shiny на языке R.

Структурирование данных с MATLAB

Если вы программируете на MATLAB, то вам, возможно, знакома GUIDE — библиотека пользовательского интерфейса для MATLAB. Компания Mathworks была одной из новаторов в области технических вычислений. GUIDE была написана в далёком 2004 году.

Приложение, созданное с помощью библиотеки GUIDE на MATLAB.

Если ваши данные структурированы в базе данных, вы могли бы использовать Tableau или любой другой BI-инструмент. Tableau — восхитительный инструмент. Компания установила новый вектор развития в своей отрасли, согласно которому, у конечного пользователя должна быть автономия, чтобы он мог иметь возможность исследовать данные внутри своей организации. Компания также помогла сделать популярнее концепции детализации данных и перекрёстной фильтрации.

Перекрёстная фильтрация в Tableau.

Dash также служит дополнением к BI-инструментам, наподобие вышеупомянутых. Они отлично подходят для структурирования данных. Но когда дело доходит до преобразования данных и аналитики, превзойти размах и гибкость языков программирования и сообществ, вроде Python, становится труднее. Dash абстрагируется от множества сложностей в создании пользовательских интерфейсов, позволяя вам сделать это красиво для вашей аналитической базы данных.

Виджеты Jupyter

Наконец, пришло время рассказать о виджетах Jupyter. Они обеспечивают действительно приятный фреймворк внутри интерфейса Notebook. Вы можете добавлять ползунки к вашим графикам в Jupyter Notebook.

Виджеты в Dash похожи на виджеты Jupyter. В Jupyter Notebooks есть возможность добавлять виджеты непосредственно рядом с кодом. В Dash элементы управления хранятся отдельно от вашего кода. Dash больше нацелена на приложения для распространения, чем на распространяемый код и документацию. Вы всегда можете смешивать и сопоставлять инструменты, создавая свои приложения на Dash в среде Jupyter Notebook.

Команде разработчиков Dash также очень нравится проект nteract, который действительно снижает порог вхождения в Python и Jupyter Notebook, позволяя упаковать Jupyter Notebook в виде настольного приложения.

Лицензирование и бизнес-модель с открытым исходным кодом

Стартап поддерживает библиотеки с открытым исходным кодом для Python, R и MATLAB, которые взаимодействуют с plotly.js. Компания также поддерживает веб-приложение для создания диаграмм и подключения их к базам данных (стыковочные библиотеки также распространяются с открытым исходным кодом).

Если вы используете локальную версию с открытым исходным кодом, в таком случае ограничений нет. Вы можете управлять развёртыванием Dash-приложений самостоятельно через платформы вроде Heroku или Digital Ocean.

Если вы ищите вдохновение для создания своих пользовательских интерфейсов в области технических вычислений, рекомендуем прочитать статью Брета Виктора

Вам также может понравиться проект Explorable Explanations, который специализируется на интерактивном обучении.

Модулем в Python называется любой файл с программой. В этой статье мы поговорим о том, как создать модуль, и как подключить модуль, из стандартной библиотеки или написанный вами. Каждая программа может импортировать модуль и получить доступ к его классам, функциям и объектам.

Подключение модуля из стандартной библиотеки

Подключить модуль можно с помощью инструкции import. К примеру, подключим модуль os для получения текущей директории:

После ключевого слова import указывается название модуля. Одной инструкцией можно подключить несколько модулей, хотя этого не рекомендуется делать, так как это снижает читаемость кода.

После импортирования модуля его название становится переменной, через которую можно получить доступ к атрибутам модуля. Например, можно обратиться к константе расположенной в модуле math:

Использование псевдонимов

Если название модуля слишком длинное, то для него можно создать псевдоним, с помощью ключевого слова as.

Теперь доступ ко всем атрибутам модуля math осуществляется только с помощью переменной m, а переменной math в этой программе уже не будет.

Инструкция from

Подключить определенные атрибуты модуля можно с помощью инструкции from. Она имеет несколько форматов:

Первый формат позволяет подключить из модуля только указанные вами атрибуты. Для длинных имен также можно назначить псевдоним, указав его после ключевого слова as. Второй формат инструкции from позволяет подключить все переменные из модуля.

Создание своего модуля

Теперь попробуем создать свой модуль. Создадим файл mymodule.py, в которой определим какие-нибудь функции:

В этой же папке создадим другой файл, например, module.py:

Вот так просто создаются и подключаются модули в Python. На этом наша небольшая статья закончилась. Для понимания языка рекомендую читать данный самоучитель с первой статьи.

Доброго денечка или вечерочка всем, кто забрел на эту страничку. Знаете, я недавно исполнил свою давнюю мечту. Дело в том, что с тех пор, как количество папок в моей электронной библиотеке перевалило за десяточку, я начал задумываться о структурированном каталоге, в котором будут красиво перечислены все собранные мной сочинения. Чтобы можно было одним легким взглядом окинуть простор прочитанных или заброшенных книг.

Модуль os в Python

Как видно из названия, в модуле содержатся функции для работы с операционной системой. В том числе — получение имени ОС, переменных окружения, функция создания(удаления, переименования) директории, работа с правами доступа и многое другое. Удивительно, но они не зависят от самой ОС и имеют прекрасную переносимость. Пока что мне понадобилась одна единственная функция.

Функция walk из модуля os

Прототип:

Аргументы:

top — абсолютный адрес начальной директорий, из которой будет строится дерево;

topdown=True — флаг отвечает за направление построения дерева. По умолчанию True — строим вглубь, False — строим по направлению к корню файловой системы;

Возвращаемое значение:

Функция возвращает кортеж из трех элементов — абсолютный путь директории, вложенные директории и список файлов. И такой кортеж для каждой директории из списка вложенных. Невероятно удобный инструмент для обхода.

Понять, как это работает проще всего на примере.

Исходный код скрипта

Заключение

Эта замечательная функция самое сложное сделала за нас, обошла в глубину все директории от корня и вернула список файлов. Благодаря этой затее с каталогом я познакомился с замечательным модулем os, с удовольствием продолжу над ним экспериментировать. На этом все, спасибо за внимание!

Читайте также: