Курс Python → Основные функции и модули Python

Python предоставляет широкий спектр встроенных функций и модулей, которые значительно упрощают разработку приложений. Например, функция open() позволяет открывать файлы для чтения или записи, read() считывает содержимое файла, а write() записывает данные в файл. Эти функции позволяют легко работать с файлами без необходимости писать большой объем кода.

Для работы с базами данных в Python можно использовать модуль sqlite3, который позволяет создавать и управлять базами данных SQLite. Этот модуль позволяет выполнять запросы к базе данных, получать результаты и манипулировать данными. Использование sqlite3 значительно упрощает взаимодействие с базами данных и делает код более читаемым и понятным.

Для работы с сетевыми протоколами в Python также есть множество встроенных модулей, таких как urllib, requests, socket и другие. Например, модуль urllib позволяет делать HTTP-запросы к веб-серверам, получать данные и обрабатывать ответы. Эти модули помогают упростить разработку сетевых приложений и сделать код более эффективным.

import sqlite3

# Создание подключения к базе данных
conn = sqlite3.connect('example.db')

# Создание курсора для выполнения запросов
cursor = conn.cursor()

# Выполнение SQL-запроса
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)')

# Закрытие соединения с базой данных
conn.close()

Использование встроенных функций и модулей в Python помогает ускорить разработку приложений, так как не нужно писать много кода с нуля. Благодаря этим функциям и модулям программист может сосредоточиться на решении бизнес-задач, а не на реализации базовых операций. Поэтому рекомендуется использовать встроенные средства Python для упрощения и оптимизации кода.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Повторение элементов списков
  2. Виртуальное окружение Python
  3. Работа с контекстным менеджером Pool
  4. Асинхронный код в Python
  5. Замена подстроки
  6. Фильтрация списков с itertools
  7. Атрибуты массивов в Numpy
  8. Мощь вложенных функций в Python
  9. Получение ID текущего процесса
  10. Создание вкладок с TKinter
  11. Операции с числами в Python
  12. Философия Python
  13. Цикл for в Python
  14. Работа с OpenCV
  15. Работа с аргументами командной строки
  16. Numpy: использование Ellipsis
  17. Измерение времени выполнения кода
  18. Работа с IP-адресами в Python
  19. Добавление элемента в список.
  20. Работа с NumPy.linalg
  21. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  22. Удаление символа из строки
  23. Капитализация строк
  24. Управление импортом в Python
  25. Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
  26. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  27. Глубокое копирование объектов
  28. Оператор «or» в Python
  29. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  30. Основы работы с базами данных в Python
  31. Работа со слайсами
  32. Вложенные генераторы в Python
  33. Использование функции enumerate()
  34. Списковое включение в Python
  35. Python и Монти Пайтон
  36. Поиск индекса элемента в списке
  37. Просмотр файла в Jupyter Noteboo
  38. Перевод двоичного кода в целое число
  39. Работа с массивами в Numpy
  40. Работа с timedelta в Python
  41. Метод Self в Python
  42. Загрузка постов Instagram
  43. Декораторы в Python
  44. Операции с массивами в NumPy
  45. Непрерывная проверка в Python
  46. Удаление ссылок в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний