pip и сторонние пакеты

Миллионы готовых библиотек из PyPI.

~1 чСредний 4 урока

Бытовая аналогия

PyPI — это как огромный магазин приложений (App Store), только для Python-кода. Нужна навигация — ставите одно «приложение», нужна работа с таблицами — другое. pip — это кнопка «Установить»: одна команда, и чужая готовая библиотека уже в вашем проекте. А виртуальное окружение — отдельный «телефон» под каждый проект, чтобы приложения одного не мешали другому.

Что такое pip и PyPI

Кроме стандартной библиотеки есть PyPI (pypi.org) — хранилище сотен тысяч пакетов, написанных сообществом. Устанавливают их менеджером pip.

Команды pip пишут в терминале (не в Python-файле). В этом браузерном тренажёре установить пакеты нельзя — поэтому примеры ниже помечены как «локально». Скопируйте их в свой PyCharm/VS Code из модуля про установку.

📘терминал — установка пакетов

# установить пакет
pip install requests

# установить конкретную версию
pip install requests==2.31.0

# список установленных пакетов
pip list

# зафиксировать зависимости проекта в файл
pip freeze > requirements.txt

# установить всё из файла (на другом компьютере)
pip install -r requirements.txt

📝Заметка

Хорошая практика — для каждого проекта создавать виртуальное окружение (python -m venv venv), чтобы пакеты разных проектов не конфликтовали. PyCharm создаёт его автоматически при создании проекта.

requests — HTTP-запросы

requests — самый популярный пакет для обращения к сайтам и API. Браузер не даёт запускать его в тренажёре (нужен прямой доступ к сети), но локально это выглядит так:

📘requests_example.py (запускать локально)

import requests

# GET-запрос к публичному API
response = requests.get("https://api.github.com/users/torvalds")

print(response.status_code)        # 200 — успех
data = response.json()             # ответ в JSON → Python-словарь
print(data["name"])                # Linus Torvalds
print(data["public_repos"])        # число публичных репозиториев

# POST-запрос с данными
payload = {"title": "Привет", "body": "Текст"}
r = requests.post("https://httpbin.org/post", json=payload)
print(r.json()["json"])            # сервер вернёт то, что мы послали

Куда расти дальше

Когда освоитесь, посмотрите в сторону популярных пакетов под ваши задачи:

requests — запросы к API и сайтам.
pandas — таблицы и анализ данных (Excel/CSV на стероидах).
numpy — быстрые вычисления с массивами чисел.
matplotlib — графики и визуализация.
FastAPI / Flask — свои веб-сервисы и API (следующий модуль!).
BeautifulSoup — разбор HTML, парсинг сайтов.

📘pandas_example.py (запускать локально)

import pandas as pd

# таблица из словаря
df = pd.DataFrame({
    "имя": ["Аня", "Боря", "Вера"],
    "возраст": [25, 30, 28],
    "город": ["Москва", "Питер", "Казань"]
})

print(df)
print(df["возраст"].mean())        # средний возраст
print(df[df["возраст"] > 26])      # фильтр: старше 26

# чтение из CSV-файла одной строкой
# df = pd.read_csv("data.csv")

💡Совет

Не пытайтесь выучить все пакеты сразу. Появилась задача — найдите пакет под неё, прочитайте пример из документации, примените. Навык «быстро разобраться в новой библиотеке» ценнее, чем знание конкретной.

Шаг 1 из 6

pip и сторонние пакеты

Бытовая аналогия

Что такое pip и PyPI

requests — HTTP-запросы

Куда расти дальше

✅ Что вы узнали

Комментарии