Dopo l’installazione arriva il momento di utilizzare la libreria
Nella lezione precedente abbiamo visto come scaricare e installare una libreria Python utilizzando pip. Ora è il momento di imparare come importarla nel proprio progetto e sfruttarne tutte le funzionalità.
Installare una libreria non significa che Python la utilizzi automaticamente: è necessario importarla all’interno del file sorgente.
Il comando import
Il modo più semplice consiste nell’utilizzare il comando import.
import requests
Da questo momento tutte le funzioni della libreria saranno disponibili nel programma.
Importare solo ciò che serve
In molti casi è preferibile importare esclusivamente le funzioni necessarie.
from datetime import datetime
Così facendo sarà possibile utilizzare direttamente:
oggi = datetime.now()
senza dover scrivere ogni volta datetime.datetime.now().
Utilizzare un alias
Alcune librerie hanno nomi molto lunghi. Python permette di assegnare un alias utilizzando la parola chiave as.
import pandas as pd
import numpy as np
Questa è una convenzione utilizzata praticamente in tutti i progetti Python.
Primo esempio pratico
Supponiamo di aver installato la libreria requests.
import requests
response = requests.get('https://api.github.com')
print(response.status_code)
Il programma effettuerà una richiesta HTTP e mostrerà il codice di risposta del server.
Come verificare che l’import sia corretto
Se la libreria è stata installata correttamente il programma verrà eseguito senza errori. In caso contrario Python mostrerà un messaggio simile a:
ModuleNotFoundError: No module named 'requests'
Questo significa che la libreria non è installata nell’ambiente Python attualmente in uso oppure che si sta utilizzando un interprete diverso.
Consigli pratici
- Importa solo le librerie realmente necessarie.
- Evita l’uso di
from modulo import *perché rende il codice meno leggibile. - Inserisci tutti gli import all’inizio del file.
- Utilizza gli alias standard come
pdper Pandas enpper NumPy.
Conclusione
Ora che sai come importare una libreria puoi iniziare a sfruttare migliaia di pacchetti disponibili per Python. Nella prossima lezione vedremo come creare e gestire un ambiente virtuale (Virtual Environment) per mantenere separati i progetti ed evitare conflitti tra le dipendenze.
