懶人python操作，代碼中永遠(yuǎn)只需要導(dǎo)入一個(gè)庫

Pyforest是一個(gè)開源的Python庫，可以自動(dòng)導(dǎo)入代碼中使用到的Python庫。

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實(shí)話說，作為一個(gè)程序員還是得不停的學(xué)習(xí)呀。昨天晚上睡覺之前就在論壇上面溜達(dá)了一會(huì)兒，發(fā)現(xiàn)了有個(gè)叫pyforest的python非標(biāo)準(zhǔn)庫可以自動(dòng)導(dǎo)入代碼中使用到的Python庫，我竟然還不知道。

于是，迫不及待的測試了一下還真行，真是拯救了我們這些懶人。事情的來龍去脈說清楚了，接下來直接步入正題。

將Pyforest安裝一下，粉絲朋友都知道我一直用的都是pip的安裝方式。

pip install pyforest -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我們使用pandas這個(gè)python庫來驗(yàn)證一下。將pyforest導(dǎo)入到我們的代碼塊中。

import pyforest

然后，拿出我以前做數(shù)據(jù)測試的一個(gè)excel文件，文件的內(nèi)容如下：

看一下在不直接導(dǎo)入pandas庫的情況下，能不能準(zhǔn)確的將數(shù)據(jù)讀取出來。

data_frame = pd.read_excel('C:/data.xlsx')

print(data_frame)  # 打印讀取效果

#    姓名  年齡    班級(jí)  成績
# 0  王城  19  1701  89
# 1  劉峰  20  1702  92
# 2  吳磊  19  1701  90
# 3  溫濤  20  1702  76

OK，結(jié)果正常讀取出來了。

原理就是，在使用pandas讀取excel數(shù)據(jù)的時(shí)候，這個(gè)pandas庫已經(jīng)被導(dǎo)入進(jìn)來了。

import pandas as pd

但是在開發(fā)工具中pd這個(gè)對(duì)象是沒有被定義的，所以在開發(fā)工具中會(huì)認(rèn)為這是個(gè)錯(cuò)誤。但是不影響，在程序運(yùn)行的時(shí)候會(huì)根據(jù)pyforest自動(dòng)import的。

在上面的程序運(yùn)行沒有問題的情況下，可以使用pyforest庫中的函數(shù)查看一下被導(dǎo)入的非標(biāo)準(zhǔn)庫有哪些。

print(pyforest.active_imports())  # 打印一下導(dǎo)入的非標(biāo)準(zhǔn)庫

# ['import pandas as pd']

同樣的，還可以查看一下pyforest導(dǎo)入了哪些python標(biāo)準(zhǔn)庫（也就是python中的內(nèi)置庫）

list_ = [n for n in dir(pyforest)]

print(f'python內(nèi)置庫的總數(shù)是：{str(len(list_))}')
# python內(nèi)置庫的總數(shù)是：105

print(list_)

# ['ARIMA', 'CountVectorizer', 'ElasticNet', 'ElasticNetCV', 'GradientBoostingClassifier',
# 'GradientBoostingRegressor', 'GridSearchCV', 'Image', 'KFold', 'KMeans', 'LabelEncoder',
# 'Lasso', 'LassoCV', 'LazyImport', 'LinearRegression', 'LogisticRegression', 'MinMaxScaler',
# 'OneHotEncoder', 'PCA', 'Path', 'PolynomialFeatures', 'Prophet', 'RandomForestClassifier',
# 'RandomForestRegressor', 'RandomizedSearchCV', 'Ridge', 'RidgeCV', 'RobustScaler', 'SimpleImputer',
# 'SparkContext', 'StandardScaler', 'StratifiedKFold', 'TSNE', 'TfidfVectorizer', '__builtins__',
# '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__',
# '__spec__', '__version__', '_importable', '_imports', '_jupyter_labextension_paths',
# '_jupyter_nbextension_paths', 'active_imports', 'alt', 'bokeh', 'cross_val_score', 'cv2', '
# dash', 'dd', 'dt', 'fastai', 'fbprophet', 'gensim', 'get_user_symbols', 'glob', 'go',
# 'import_symbol', 'imutils', 'install_extensions', 'install_labextension', 'install_nbextension',
# 'keras', 'lazy_imports', 'lgb', 'load_workbook', 'metrics', 'mpl', 'nltk', 'np', 'open_workbook',
# 'os', 'pd', 'pickle', 'plt', 'px', 'py', 'pydot', 'pyforest_imports', 're', 'sg', 'skimage',
# 'sklearn', 'sm', 'sns', 'spacy', 'statistics', 'stats', 'svm', 'sys', 'textblob', 'tf', 'torch',
# 'tqdm', 'train_test_split', 'user_specific_imports', 'user_symbols', 'utils', 'wr', 'xgb']

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