делают что-то старое лучше. Python поставляется сразу «с батарейками», но иногда
вам нужна батарейка другого вида.
Так где же, помимо стандартной библиотеки, следует искать хороший код Python?
Первое место, на которое вы должны обратить внимание, — это Python Package
Index (PyPI) (https://pypi.python.org/pypi). Ранее носивший имя Cheese Shop в честь
скетча Monty Python, этот сайт постоянно обновляется — на момент написания
этой книги он содержит более 39 000 пакетов. Когда вы используете pip (смотрите
следующий раздел), он ищет пакет на сайте PyPI. Основная страница PyPI пока-
зывает самые свежие пакеты. Вы также можете выполнить прямой поиск. Напри-
мер, в табл. 12.1 показаны результаты поиска по слову genealogy.
Таблица 12.1. Пакеты для работы с генеалогическим древом,
которые вы можете найти на сайте PyPI
Пакет
Вес
Описание
Gramps 3.4.2
5
Исследуйте, организуйте и делитесь своей семейной генеалогией
python-fs-stack 0.2
2
Оболочка, написанная на Python, для всех API FamilySearch
human-names 0.1.1 1
Человеческие имена
nameparser 0.2.8
1
Простой модуль Python, предназначенный для разбиения челове-
ческих имен на отдельные компоненты
Лучшие совпадения имеют больший вес, поэтому пакет Gramps, скорее всего,
подойдет вам лучше всего. Посетите сайт Python (https://pypi.python.org/pypi/
Gramps/3.4.2), чтобы увидеть документацию и ссылки на загрузку пакета.
Еще одним популярным репозиторием является GitHub. Взгляните, какие па-
кеты Python популярны в данный момент.
Сайт Popular Python recipes (http://bit.ly/popular-recipes) содержит более 4000 ко-
ротких программ Python на любую тему.
348
Глава 12. Быть питонщиком
Установка пакетов
Существует три способа установить пакет Python.
Использовать pip, если есть такая возможность. С помощью pip вы можете
установить большинство пакетов.
Иногда вы можете использовать менеджер пакетов своей операционной си-
стемы.
С помощью исходного кода.
Если вам нужно установить несколько пакетов из одной области, вы можете
обнаружить дистрибутив, который уже содержит их. Например, в приложении В
вы можете попробовать поработать с несколькими числовыми и научными про-
граммами, которые было бы трудно устанавливать вручную, но все они включены
в дистрибутивы вроде Anaconda.
Используем pip