Meine_Python_Modulsammlung.md

Meine Python Modulsammlung

Einführung

Diese Sammlung enthält eine Übersicht von Python-Skripten, die verschiedene Pakete entsprechend ihrer Funktionalität nutzen, um effiziente und praxisorientierte Lösungen zu entwickeln. Die Pakete sind nach ihren Anwendungsbereichen gruppiert, um eine klare Struktur und schnellen Zugriff zu ermöglichen. Die Kategorien umfassen: Allgemeine Pakete, Visualisierung, Maschinelles Lernen & NLP, Web-Frameworks, Hilfsbibliotheken, Dateiverarbeitung, Weitere Pakete, Interaktives Computing und Datenbank.

Kategorienübersicht

• Caching: Tools zur Zwischenspeicherung von Daten.- Allgemeine Pakete: Grundlegende Bibliotheken für verschiedene Aufgaben.
• Visualisierung: Tools zur Darstellung und Analyse von Daten.
• Maschinelles Lernen & NLP: Bibliotheken für maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung.
• Web-Frameworks: Frameworks zur Erstellung von Webanwendungen.
• Hilfsbibliotheken: Nützliche Bibliotheken zur Unterstützung allgemeiner Aufgaben.
• Dateiverarbeitung: Tools zur Verarbeitung und Verwaltung von Dateien.
• Weitere Pakete: Verschiedene Bibliotheken für spezifische Anwendungsfälle.
• Interaktives Computing: Werkzeuge für interaktive Programmierung und Datenanalyse.
• Datenbank: Bibliotheken für die Arbeit mit Datenbanken.

Genutzte Pakete und ihre Funktionen

Caching

• requests-cache: Erweiterung für requests zum Caching von HTTP-Anfragen.
• redis: In-Memory-Datenbank, die oft als Caching-Lösung verwendet wird. Unterstützt schnelle Datenzugriffe.
• pymemcache: Python-Client für Memcached, nützlich für verteiltes Caching.
• DiskCache: Caching-Tool, das das Dateisystem zur Speicherung verwendet und einfach in Python integriert werden kann.

Allgemeine Pakete

• ollama: Lokales Language Model (LLM) basierend auf dem Llama3.1-Modell.
• pandas: Flexible und leistungsstarke Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation. Häufig verwendet zur Bereinigung, Analyse und Visualisierung von Daten.
• numpy: Basispaket für numerische Berechnungen und wissenschaftliche Anwendungen.
• scipy: Bibliothek für fortgeschrittene wissenschaftliche Berechnungen und Algorithmen.
• pandas-ta: Sammlung technischer Analyseindikatoren für Finanzdaten.
• PyPortfolioOpt: Optimierung von Finanzportfolios.
• scikit-learn: Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, nützlich für Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Aufgaben.
• statsmodels: Werkzeuge zur statistischen Modellierung und Ökonometrie.

Visualisierung

• matplotlib: Bibliothek zur Visualisierung von Daten in Python, oft genutzt für Diagramme und Grafiken.
• seaborn: Erweiterung von matplotlib für statistische Datenvisualisierungen.
• plotly: Bibliothek zur Erstellung interaktiver Diagramme und Visualisierungen.
• Altair: Deklarative Bibliothek für statistische Visualisierung.

Maschinelles Lernen & NLP

• tensorflow: Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, unterstützt Deep Learning.
• pytorch: Flexibles Framework für neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen.
• transformers: Bibliothek für fortschrittliche Modelle im maschinellen Lernen, insbesondere im Bereich der Sprachverarbeitung.
• spaCy: Leistungsstarke Bibliothek für natürliche Sprachverarbeitung (NLP).
• TextBlob und textblob-de: Einfache Bibliothek für die Textverarbeitung, mit Unterstützung der deutschen Sprache.

Web-Frameworks

• Flask: Leichtgewichtiges Framework zur Entwicklung von Webanwendungen.
• FastAPI: Modernes und schnelles Webframework für APIs mit automatischer Generierung von OpenAPI-Dokumentation.

Hilfsbibliotheken

• requests: Bibliothek für einfache HTTP-Anfragen.
• requests-cache: Erweiterung für requests zum Caching von HTTP-Anfragen.
• dateutil: Erweiterungen für die Arbeit mit Datums- und Zeitangaben.
• PyYAML: YAML-Parser und -Emitter zur Verarbeitung von YAML-Dateien.
• tqdm: Fortschrittsbalken für Iterationen in Python.
• tenacity: Bibliothek zur Implementierung von wiederholten Versuchen mit Fehlerbehandlung.
• loguru: Vereinfachte und flexible Logging-Bibliothek.
• Click: Werkzeug zum Erstellen von Befehlszeilenanwendungen.
• humanfriendly: Bibliothek zur Erzeugung benutzerfreundlicher Textausgaben für die Befehlszeile.
• rich: Werkzeug zur Erstellung von formatiertem Text und schönen Terminalausgaben.

Dateiverarbeitung

• XlsxWriter: Bibliothek zur Erstellung von Excel XLSX-Dateien.
• xlwings: Interaktion mit Excel aus Python, ermöglicht Automatisierung von Excel-Aufgaben.
• PyPDF: Bearbeitung und Manipulation von PDF-Dateien.
• fonttools: Werkzeuge zur Bearbeitung von Schriftdateien.

Weitere Pakete

• pytube: Herunterladen von Videos von YouTube.
• youtube-transcript-api: Abrufen von Transkripten zu YouTube-Videos.
• yfinance: Herunterladen von Finanz- und Marktdaten von Yahoo! Finance.
• cinemagoer: Abfragen und Verwalten von Filmdaten von IMDb.

Interaktives Computing

• Jupyter Notebook: Interaktive Notebook-Umgebung, die häufig für Datenexploration und Prototyping verwendet wird.
• prompt-toolkit: Bibliothek zur Erstellung interaktiver Befehlszeilenanwendungen.
• postgresql: Relationale Datenbank, häufig für interaktive Computing-Aufgaben verwendet.
• crawl4ai: Python-Bibliothek zur Vereinfachung des Web-Crawlings und zur Extraktion von Informationen aus Webseiten.

Datenbank

• SQLAlchemy: Leistungsstarkes Toolkit für den Umgang mit Datenbanken in Python, unterstützt objekt-relationales Mapping (ORM).
• postgresql: Relationale Datenbank für interaktive Computing-Aufgaben.
• sqlite: Eingebettete SQL-Datenbank, ideal für kleinere Anwendungen und schnelles Prototyping.

requirements.txt

Die folgende requirements.txt listet alle genannten Pakete auf. Es wird jedoch nicht empfohlen, alle Pakete gleichzeitig zu installieren, da sie möglicherweise nicht alle für Ihr spezifisches Projekt benötigt werden und zu Konflikten führen könnten.

ollama
pandas
numpy
scipy
pandas-ta
PyPortfolioOpt
scikit-learn
statsmodels
matplotlib
seaborn
plotly
altair
tensorflow
pytorch
torchvision
transformers
spacy
textblob
flask
fastapi
requests
requests-cache
dateutil
PyYAML
tqdm
tenacity
loguru
Click
humanfriendly
rich
XlsxWriter
xlwings
PyPDF2
fonttools
pytube
youtube-transcript-api
yfinance
cinemagoer
jupyter
prompt-toolkit
crawl4ai
SQLAlchemy
redis
pymemcache
DiskCache
psycopg2-binary
sqlite3

Wichtiger Hinweis

Achtung: Dieser Code wurde teilweise mithilfe einer KI erstellt. Der Ersteller ist kein professioneller Programmierer, daher kann der Code unfertig oder fehlerhaft sein und logische Lücken aufweisen. Bitte verwenden Sie diesen Code mit Vorsicht und testen Sie ihn gründlich, bevor Sie ihn in produktiven Umgebungen einsetzen.