ソフトウェア開発では、多くのプロジェクトに同一のコードとロジックを使用した反復的なタスクが含まれます。 プログラマはこのコードを常に書き換えるので、非効率が生じます。 例には、電子メールの検証やランダムな文字列の生成が含まれます。
解決策は、このコードを再利用可能なライブラリにパッケージ化することです。これらのライブラリはプロジェクト全体にインストールされて使用されるため、冗長なコーディングが排除されます。 ほとんどはオープンソースであり、無料で利用できます。
これは、Python や JavaScript などの言語では標準的な方法です。 このチュートリアルでは、Python ライブラリを構築して、公式 Python パッケージ リポジトリである PyPI にデプロイする方法について詳しく説明します。
プロジェクト概要
このチュートリアルでは、REST API と対話するオープンソース Python ライブラリの作成とデプロイについて説明します。
Python ライブラリ
ライブラリは、Abstract API の為替レート REST API をラップします。 この API は 3 つのエンドポイントを提供します:
-
/live
: 現在の為替レートを取得します。 -
/convert
: 通貨間で金額を変換します (例: 5 USD から GBP)。 -
/historical
: 指定された期間の過去の為替レートを取得します。
このライブラリは、開発者向けの API 対話を簡素化します。
プロジェクト要件
このチュートリアルは、オブジェクト指向プログラミング (OOP) や関数の使用法など、Python コーディングの熟練度を前提としています。 Git、GitHub リポジトリ、プロジェクトのプッシュに関する知識も必要です。
ツールとパッケージ
必要なもの:
- Python: インタプリタ (>=3.9)。
- リクエスト: HTTP リクエストを行うため。
- 抽象 API アカウント: API キーを取得します (手順が提供されます)。
- Dotenv: 環境変数の管理用。
- 詩: Python の依存関係管理およびパッケージ化ツール。
プロジェクトの作成
-
プロジェクト ディレクトリを作成します:
mkdir exchangeLibrary
-
virtualenv をインストールします (まだインストールされていない場合):
pip install virtualenv
-
プロジェクト ディレクトリに移動します:
cd exchangeLibrary
-
仮想環境を作成してアクティブ化します:
virtualenv env
アクティブ化 (Windows):
.envScriptsactivate
アクティブ化 (Linux/macOS):source env/bin/activate
-
必要なパッケージをインストールします:
pip install requests poetry dotenv
-
コード エディター (PyCharm/VS Code) でプロジェクトを開きます。
プロジェクト リソースのセットアップ
-
src
ディレクトリを作成します。 中に、exchange_python
と__init__.py
を含むexchange.py
を作成します。 構造は以下の画像のようになるはずです: -
単体テスト用の
test.py
を作成します。 -
抽象 API キーを取得します: a.抽象 API にサインアップします。
b.ログイン。 c.為替レート API に移動します。
d.主キーを取得します。
-
.env
ファイルを作成します: API キーを追加します:mkdir exchangeLibrary
構造は次のようになります:
API ラッパーのビルド (exchange.py
)
pip install virtualenv
(live
、historical
、および convert
メソッドは元の入力での説明のままです。)
API ラッパーのテスト (test.py
)
-
__init__.py
:cd exchangeLibrary
-
test.py
:virtualenv env
-
テストを実行します: 成功したテスト結果が表示されるはずです。
プロジェクトのデプロイ
-
.gitignore
ファイルを作成します:env
、.env
を追加します。 -
README.md
ファイルを作成します。 -
を作成しますpyproject.toml
:pip install requests poetry dotenv
-
GitHub リポジトリを作成します。
-
Git の初期化:
git init
-
リモートを追加:
git remote add origin <your github repo></your>
-
pyproject.toml
を GitHub リポジトリ URL で更新します。 -
GitHub にプッシュします。
PyPI へのデプロイ
- PyPI アカウントを作成し、メールアドレスを確認します。
-
2FA を設定します。
-
リカバリー コードを生成します。
-
認証アプリを使用して QR コードをスキャンします。
-
API トークンを取得します。
-
パッケージをビルドします:
poetry build
-
PyPI トークンを設定します:
poetry config pypi-token.pypi <your-api-token></your-api-token>
-
公開:
poetry publish
プロジェクトのメンテナンス
更新後、変更を GitHub にプッシュし、ビルド (poetry build
) して再公開 (poetry publish
) し、必要に応じて pyproject.toml
のバージョンを更新します。
インストールと使用法
mkdir exchangeLibrary
pip install virtualenv
結論
このチュートリアルでは、Python ライブラリの構築と PyPI へのデプロイ (更新と再公開を含む) について説明しました。 オープンソース コミュニティへの貢献は、Python 開発の改善に役立ちます。
以上がPython ライブラリを構築してデプロイする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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