Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos
Introducción
Hoy en día, el lenguaje de programación Python se convierte en uno de los lenguajes más populares. Cuando escribimos los códigos para proyectos de ciencia de datos a nivel de producción, lo que sucede es que nuestro código Python aumenta de tamaño y, como resultado, lo más probable es que se desorganice con el tiempo. Por lo tanto, mantener su código en el mismo archivo a medida que crece hace que su código sea difícil de mantener y depurar.
Entonces, para resolver este tipo de problemas, Python módulos ayúdanos a organizar y agrupar el contenido mediante el uso de archivos y carpetas. Este enfoque de programación modular en el que hemos dividido el código en partes separadas es donde los módulos de Python entran en escena. Entonces, en este artículo, lo ayudaré a comprender la intuición completa detrás de los módulos en Python de manera detallada.
Nota: Si está más interesado en aprender conceptos en un formato audiovisual, para aprender los conceptos básicos de los módulos de Python y algunas otras cosas relacionadas, puede ver este video.
Los temas que vamos a discutir en este artículo son los siguientes:
- ¿Qué son los módulos de Python?
- ¿Cómo crear módulos de Python?
- ¿Cómo utilizar los módulos de Python?
- ¿Cómo podemos introducir variables en los módulos de Python?
- ¿Cómo cambiar el nombre de un módulo de Python?
- ¿Cómo funciona la importación desde módulos?
- ¿Cuáles son las ventajas de usar módulos en Python?
- Trabajar con módulos integrados en Python: módulo de matemáticas y estadísticas.
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Entonces empecemos,
¿Qué son los módulos de Python?
En Python, Módulos son simplemente archivos con la extensión «.py» que contienen código Python que se pueden importar dentro de otro programa Python.
En términos simples, podemos considerar que un módulo es lo mismo que una biblioteca de código o un archivo que contiene un conjunto de funciones que desea incluir en su aplicación.
Con la ayuda de módulos, podemos organizar funciones relacionadas, clases o cualquier bloque de código en el mismo archivo. Por lo tanto, se considera una mejor práctica al escribir códigos más grandes para proyectos de nivel de producción en Data Science es dividir los grandes bloques de código de Python en módulos que contiene hasta 300–400 líneas de código.
El módulo contiene los siguientes componentes:
- Definiciones e implementación de clases,
- Variables y
- Funciones que se pueden utilizar dentro de otro programa.
Intentemos comprender mejor el concepto con la ayuda de un ejemplo:
Supongamos que queremos hacer una aplicación para una calculadora. Queremos incluir pocas operaciones en nuestra aplicación como suma, resta, multiplicación, división, etc.
Ahora, aquí lo que haremos es dividir el código completo en partes separadas y simplemente crear un módulo para todas estas operaciones o módulos separados para cada una de las operaciones. Y luego podemos llamar a estos módulos en la lógica de nuestro programa principal.
Aquí la idea central es minimizar el código, y si creamos módulos, no significa que solo podamos usarlo para este programa, sino que incluso podemos llamar a estos módulos para otros programas.
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Ahora que hemos entendido el concepto de módulos, intentemos comprender cómo podemos crear y usar un módulo en python y también ver algunas otras funcionalidades relacionadas con los módulos.
¿Cómo crear módulos de Python?
Para crear un módulo, tenemos que guardar el código que deseamos en un archivo con la extensión de archivo «.Py». Luego, el nombre del archivo Python se convierte en el nombre del módulo.
Por ejemplo,
En este programa, se crea una función con el nombre «Bienvenido» y guarde este archivo con el nombre mymodule.py es decir, el nombre del archivo y con la extensión «.Py».
Guardamos el siguiente código en un archivo llamado mymodule.py
def welcome(name):
print("Hello, " + name +" to DataPeaker")¿Cómo utilizar los módulos de Python?
Para incorporar el módulo a nuestro programa, wusaremos el importar palabra clave, y para obtener solo algunos métodos o funciones específicos de un módulo, usamos el de palabra clave.
NOTA: Cuando usamos una función de un módulo, usamos la siguiente sintaxis:
module_name.function_name
Ahora, para usar el módulo que acabamos de crear, estamos usando la declaración de importación:
Por ejemplo,
En este ejemplo, importaremos el módulo llamado mymodule y luego llamaremos a la función de bienvenida con un argumento dado:
import mymodule
mymodule.welcome("Chirag Goyal")Producción:
Hello, Chirag Goyal to DataPeaker
Variables en módulos de Python
El módulo puede contener funciones, como ya se describió, pero también puede contener variables de todo tipo como matrices, diccionarios, objetos, etc.
Por ejemplo,
Guarde este código en el archivo mymodule.py
person1 = {
"name": "Chirag Goyal",
"age": 19,
"country": "India"
"education”: “IIT Jodhpur"
}Por ejemplo,
En este ejemplo, importaremos el módulo llamado mymodule y luego intentaremos acceder a los componentes del diccionario person1:
import mymodule a = mymodule.person1["age"] b = mymodule.person1["education"] c = mymodule.person1["country"] print(a)
Producción:
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¿Cómo cambiar el nombre de un módulo de Python?
Podemos nombrar el archivo del módulo como quieras, pero tenemos que tener en cuenta que debe tener la extensión del archivo. «.Py».
Para cambiar el nombre del módulo, podemos crear un alias cuando importa un módulo, con la ayuda del como palabra clave:
Por ejemplo,
Crea un alias para mymodule con el nombre new_module:
import mymodule as new_module a = new_module.person1["age"] b = new_module.person1["education"] c = new_module.person1["country"] print(a)
Producción:
19
¿Cómo funciona la importación desde módulos?
Si queremos optar por importar solo algunas partes de un módulo, podemos hacerlo con la ayuda del de palabra clave.
Por ejemplo,
Ahora, tenemos un módulo llamado mymodule que tiene una función y un diccionario:
def welcome(name):
print("Hello, " + name +" to DataPeaker")person1 = {
"name": "Chirag Goyal",
"age": 19,
"country": "India"
"education”: “IIT Jodhpur"
}Ahora, intentemos importar solo el diccionario person1 del módulo llamado mymodule:
from mymodule import person1 print (person1["age"])
Producción:
19
NOTA: Aquí tenemos que tener en cuenta que cuando intentamos importar utilizando el de palabra clave, entonces no use el nombre del módulo cuando se refiera a elementos en el módulo.
Por ejemplo,
Usar persona1[“age”], no mymodule.person1[“age”]
Ventajas de los módulos
Algunas de las ventajas al trabajar con módulos en Python son las siguientes:
Reutilización
Trabajar con módulos hace que el código sea reutilizable.
Sencillez
El módulo se enfoca en una pequeña proporción del problema, en lugar de enfocarse en el problema completo.
Alcance
Un espacio de nombres separado está definido por un módulo que ayuda a evitar colisiones entre identificadores.
Módulos integrados de Python
Como sabemos, el shell interactivo de Python tiene una serie de funciones integradas. Como inicio de shell, estas funciones se cargan automáticamente y siempre están disponibles, como,
- print () y input () para E / S,
- Funciones de conversión numérica como int (), float (), complex (),
- Conversiones de tipos de datos como list (), tuple (), set (), etc.
Además de estas muchas funciones integradas, también hay una gran cantidad de funciones predefinidas disponibles como parte de las bibliotecas incluidas con las distribuciones de Python. Estas funciones se definen en módulos que se conocen como módulos incorporados.
Estos módulos incorporados están escritos en lenguaje C e integrados con el shell de Python.
Para mostrar una lista de todos los módulos disponibles en el lenguaje de programación Python, podemos usar el siguiente comando en la consola de Python:
help('modules') El resultado del código anterior se muestra a continuación:
Ahora, analicemos algunos de los módulos incorporados útiles y de uso frecuente de Python.
- Módulo de matemáticas
- Módulo de estadísticas
Trabajar con el módulo matemático de Python
Algunas de las funciones matemáticas más populares que se definen en el módulo de matemáticas incluyen,
- Funciones trigonométricas,
- Funciones de representación,
- Funciones logarítmicas,
- Funciones de conversión de ángulos, etc.
Además, dos constantes matemáticas: Pi y mi también se definen en este módulo.
En matemáticas, Pi es una constante matemática conocida. Su valor es 3.141592653589793.
>>> import math >>> math.pi 3.141592653589793
Otra constante matemática conocida es mi, que se conoce como Número de Euler. Su valor es igual 2.718281828459045.
>>> import math
>>> math.e
2.718281828459045Relaciones trigonométricas
Para calcular varias razones trigonométricas para un ángulo dado, el módulo de matemáticas contiene varias funciones. Las funciones trigonométricas como pecado, cos, bronceado, etc., tome el argumento del ángulo en radianes. Mientras que estamos acostumbrados a expresar el ángulo en grados. En el módulo de matemáticas, tenemos dos funciones de conversión de ángulos que nos ayudan a convertir el ángulo de grados a radianes y viceversa:
Por ejemplo,
En este ejemplo, convertiremos el ángulo de 30 grados a radianes y luego de nuevo al grado.
NOTA: π radianes equivale a 180 grados.
>>> import math
>>> math.radians(30)
0.5235987755982988
>>> math.degrees(math.pi/6)
29.999999999999996Por ejemplo,
En este ejemplo, encontraremos el valor de relaciones sin, cos y tan para el ángulo de 30 grados que en radianes es igual a 0,5235987755982988 radianes.
>>> import math
>>> math.sin(0.5235987755982988)
0.49999999999999994
>>> math.cos(0.5235987755982988)
0.8660254037844387
>>> math.tan(0.5235987755982988)
0.5773502691896257También puede probar algunas funciones más del módulo matemático, como math.log (), math.log10 (), math.pow (). math.sqrt (), math.exp (), math.ceil (), math.floor (), etc.
Para obtener más información sobre el módulo de matemáticas, consulte el Enlace.
Trabajar con el módulo de estadísticas de Python
El módulo de estadísticas proporciona funciones a las estadísticas matemáticas de datos numéricos. Algunas de las funciones estadísticas populares que se definen en este módulo son las siguientes:
- Significar
- MedianaLa mediana es una medida estadística que representa el valor central de un conjunto de datos ordenados. Para calcularla, se organizan los datos de menor a mayor y se identifica el número que se encuentra en el medio. Si hay un número par de observaciones, se promedia los dos valores centrales. Este indicador es especialmente útil en distribuciones asimétricas, ya que no se ve afectado por valores extremos....
- Modo
- Desviación Estándar
Significar
El método mean () devuelve la media aritmética de los números presentes en una lista.
Por ejemplo,
>>> import statistics >>> statistics.mean([2,5,6,9]) 5.5
Mediana
El método median () devuelve el valor medio de los datos numéricos presentes en una lista.
Por ejemplo,
>>> import statistics >>> statistics.median([1,2,3,7,8,9]) 5.0 >>> statistics.median([1,2,3,8,9]) 3.0
Modo
El método mode () devuelve el punto de datos más común presente en la lista.
Por ejemplo,
>>> import statistics
>>> statistics.mode([2,5,3,2,8,3,9,4,2,5,6])
2Desviación Estándar
El método stdev () devuelve la desviación estándar de una muestra determinada en forma de lista.
Por ejemplo,
>>> import statistics
>>> statistics.stdev([1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5])
1.3693063937629153Para obtener más información sobre el módulo de estadísticas, consulte el Enlace.
NOTA: También hay otros módulos en Python, pero aquí discutimos solo dos módulos para comprender cómo funciona el concepto de módulos en Python y también puede usar los otros módulos integrados de Python de manera similar.
Para obtener más información sobre los módulos en Python, puede consultar el Enlace.
Otras publicaciones de blog mías
También puede consultar mis publicaciones de blog anteriores.
Publicaciones anteriores del blog de ciencia de datos.
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Notas finales
¡Gracias por leer!
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