手把手教你构建自己的第一个Python包

手把手教你使用 Python 做 LDA 主题提取和可视化 前言 信息时代的高速发展让我们得以使用手机、电脑等设备轻松从网络上获取信息。但是,这似乎也是一把双刃剑,我们在获取到众多信息的同时,又可能没有太多时间去一一阅读它们,以至于“收藏从未停止,学习从未开始”的现象屡见不鲜。 这篇文章估计以后也会在收藏夹里面吃灰吧! 为了能够高效地处理巨大的文档信息,我在学习的过程中,接触到了 LDA 主题提取这个方法。经过学习,发现它特别有意思,它的主要功能是 能将众多文档进行主题分类,同时展示出主题词 当我发现这个功能之后,我便开始奇思妙想了,譬如我可以根据它的这个 阅读详情

1. 使用Github创建项目存储库

在这里插入图片描述
请记住选择.gitignore和liensce文件,.gitignore文件可以帮助您避免将一些中间文件提交到git存储库。

2. 下载git存储库

找到存储库的git地址,并通过执行以下操作将代码下载到本地目录。

git clone https://github.com/xxxx/mydates.git

3. 设计包结构

现在是时候设计你的包结构了。
我们将编写一个名为在这里插入代码片的简单包,它包含两个模块 - Dates和core。Dates有一个类Important_Dates()。这个类用两个变量初始化:birth_day和wedding_day,然后使用两个函数get_days_passed_in_my_life()和get_days_passed_in_marriage()来计算相应的天数。·core有一个测试函数print_test(),它只输出一个测试句子。

我们将两个模块放在文件夹mydates下。这里mydates是我们Python包的名称。在mydates文件夹下我们创建一个初始文件__initi__.py来告诉Python自动包含所有模块文件。__init__.py文件的内容如下:

from .core import *
<
Python学习之-Pydantic详解 Pydantic 是一个 Python 库,用于数据解析和验证。它主要基于 Python 类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。在 Pydantic 中,BaseModel 是一个核心基类,用于创建数据模型。Pydantic 的主要优势在于其结合了灵活性和强大的数据处理能力,同时简化了常规的数据校验任务,让开发人员更专注于业务逻辑的实现。它通常用于快速开发中,特别是在构建API、数据交互和设置管理场景中发挥重要作用。 阅读详情

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克金森沐沐
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