Já existiam calculadoras que aceitavam módulos, cartões de memória ROM, comprados separadamente para áreas específicas, como química e geologia, que eram inseridos num compartimento próprio na calculadora; da mesma forma como inserimos um módulo USB ao nosso PC hoje. A TI-59 da Texas Instruments era uma dessas calculadoras. Era como trocar cartucho no videogame Atari 2600.
Esses cartuchos, ou melhor, módulos, eram bibliotecas que agregavam novas funções à calculadora. Essas bibliotecas eram conjuntos de pequenos programas já prontos voltados para áreas, como dissemos, específicas, e que só podiam ser executados naquele modelo de calculadora.
A linguagem Python aplica esse conceito de bibliotecas. O núcleo do Python já vem com todas as funções básicas como qualquer outra moderna linguagem de programação, mas, no Python, é possível acrescentar novas funções à linguagem através da importação de bibliotecas para dentro do núcleo.
Lá na segunda parte dessa nossa série de artigos já fizemos uso de uma biblioteca Python. Foi a biblioteca random, da qual usamos a função randint() para gerar os números inteiros das faces de um dado virtual.
A tabela com os componentes eletrônicos da página anterior foi criada com um módulo de uma biblioteca importada chamada pandas. Tudo o que fizemos, depois de importar a biblioteca, foi chamar o módulo DataFrame() dessa biblioteca e passar para ele a lista lst_1 com os dicionários que contêm as informações sobre os componentes da fonte chaveada. Fica mais claro vendo a tela Colab abaixo.
Na primeira linha importamos toda a biblioteca pandas e a chamamos de pd, para simplificar o código. Depois, numa única linha chamamos o módulo DataFrame() dentro da biblioteca pandas e lhe passamos como parâmetro toda a lista lst_1. O resultado guardamos na variável df_1, para depois exibi-la na tela.
