10 лучших инструментов Python, о которых должен знать каждый разработчик Python [2022]

Уже не удивительно слышать, что Python является одним из самых популярных языков среди разработчиков и в сообществе Data Science. Несмотря на множество причин популярности Python, в первую очередь это связано с двумя основными причинами.

• Python имеет очень простой синтаксис — почти эквивалентный математическому синтаксису — и, следовательно, его легко понять и изучить.
• Во-вторых, он предлагает обширный охват (библиотеки, инструменты и т. д.) для научных вычислений и науки о данных.

Есть множество причин использовать Python для науки о данных. Сегодня мы поговорим о некоторых наиболее широко используемых инструментах Python разработчиками, кодировщиками и специалистами по данным во всем мире. Если вы новичок и хотите узнать больше о науке о данных, ознакомьтесь с нашими сертификатами по науке о данных от ведущих университетов.

Эти инструменты Python могут быть удобны для самых разных целей, если вы знаете, как правильно их использовать. Итак, без дальнейших промедлений, давайте посмотрим на лучшие инструменты Python!

Инструменты Python для обработки и анализа данных

1) Scikit-Learn

Scikit-Learn — это инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для науки о данных и машинного обучения. Он широко используется разработчиками, инженерами машинного обучения и специалистами по данным для интеллектуального анализа и анализа данных. Одной из замечательных особенностей Scikit-Learn является его замечательная скорость выполнения различных тестов на игрушечных наборах данных.

Основными характеристиками этого инструмента являются классификация, регрессия, кластеризация, уменьшение размерности, выбор модели и предварительная обработка. Он предлагает последовательный и удобный API, а также сетку и случайный поиск.

2) Керас

Keras — это высокоуровневая библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python. Он отлично подходит для машинного обучения и глубокого обучения . Keras основан на четырех основных принципах: удобство для пользователя, модульность, простота расширения и работа с Python. Это позволяет вам выражать нейронные сети самым простым способом. Поскольку Keras написан на Python, он может работать поверх популярных фреймворков нейронных сетей, таких как TensorFlow, CNTK и Theano.

3) Теано

Theano — это библиотека Python, разработанная специально для выражения многомерных массивов. Он позволяет определять, оптимизировать и оценивать математические вычисления, включающие многомерные массивы. Некоторые из его самых уникальных функций включают тесную интеграцию с NumPy, прозрачное использование графического процессора, эффективное символьное дифференцирование, оптимизацию скорости и стабильности, динамическую генерацию кода C и обширное модульное тестирование, и это лишь некоторые из них.

4) наука

SciPy — это экосистема библиотек на основе Python с открытым исходным кодом, используемая для научных и технических вычислений. Он широко используется в области математики, науки и техники . SciPy использует другие пакеты Python, включая NumPy, IPython или Pandas, для создания библиотек для общих математических и научно-ориентированных задач программирования. Это отличный инструмент для манипулирования числами на компьютере, а также для получения визуализированных результатов.

Инструменты Python для автоматизированного тестирования

5) Селен

Selenium, несомненно, является одним из лучших инструментов разработки Python. Это платформа автоматизации с открытым исходным кодом для веб-приложений. С помощью Selenium вы можете писать тестовые сценарии на многих других языках программирования, включая Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby и .Net.

Кроме того, вы можете выполнять тесты из любого браузера (Chrome, Firefox, Safari, Opera и Internet Explorer) во всех трех основных операционных системах — Windows, macOS и Linux. Вы также можете интегрировать Selenium с такими инструментами, как JUnit и TestNG, для управления тестовыми примерами и создания отчетов.

6) Каркас робота

Robot Framework — еще одна общая среда автоматизации тестирования с открытым исходным кодом, предназначенная для приемочного тестирования и разработки на основе приемочного тестирования (ATTD). Он использует табличный синтаксис тестовых данных и управляется ключевыми словами. Robot Framework объединяет множество фреймворков для различных требований к автоматизации тестирования.

Вы можете расширить возможности фреймворка, дополнительно интегрировав его с библиотеками Python или Java . Robot Framework можно использовать не только для тестирования веб-приложений, но и для автоматизации тестирования Android и iOS.

7) Тест завершен

TestComplete — это программное обеспечение для автоматизированного тестирования, которое поддерживает автоматизированное тестирование веб-сайтов, мобильных устройств и настольных компьютеров. Тем не менее, вы должны приобрести коммерческую лицензию, чтобы иметь возможность использовать его. TestComplete также позволяет выполнять тестирование на основе ключевых слов, как и Robot Framework. Он поставляется с простой в использовании функцией записи и воспроизведения.

Он поддерживает множество языков сценариев, включая сценарии Python, VBScript и C++. Как и Robot Framework, тестировщики программного обеспечения могут выполнять тестирование на основе ключевых слов. Примечательной особенностью этого инструмента Python является то, что его возможности распознавания объектов графического интерфейса могут как обнаруживать, так и обновлять объекты пользовательского интерфейса. Это помогает уменьшить усилия, необходимые для поддержки тестовых сценариев.

Инструменты Python для парсинга веб-страниц

8) Красивый суп

Beautiful Soup — это библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML. Вы можете интегрировать его с вашим предпочтительным синтаксическим анализатором, чтобы использовать различные идиомы Pythonic для навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа. Инструмент может автоматически преобразовывать входящие документы в Unicode и исходящие документы в UTF-8 и используется для таких проектов, как очистка экрана. Это отличный инструмент, который может сэкономить вам часы работы.

9) LXML

LXML — это инструмент на основе Python, предназначенный для библиотек C — libxml2 и libxslt. Это очень многофункциональная и одна из самых простых в использовании библиотек для обработки XML и HTML в Python. Он обеспечивает безопасный и удобный доступ к библиотекам libxml2 и libxslt с помощью ElementTree API.

Что уникально, так это то, что он сочетает в себе скорость и функции XML этих библиотек с простотой собственного API Python. Кроме того, он расширяет API ElementTree, обеспечивая поддержку XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT и C14N.

10) Скрепи

Scrapy — это платформа для совместной работы с открытым исходным кодом, написанная на Python. По сути, это платформа приложений, используемая для разработки веб-пауков (классов, определяемых пользователем), которые сканируют веб-сайты и извлекают из них данные. Он в основном используется для извлечения данных с веб-сайтов.

Scrapy — это быстрая высокоуровневая платформа для сканирования и парсинга веб-страниц, которую также можно использовать для многих других задач, таких как интеллектуальный анализ данных, автоматическое тестирование и т. д. Она может эффективно работать во всех трех основных операционных системах, то есть в Windows, macOS и Линукс.

Бонус: 11) Урллиб

Urllib — это пакет Python, предназначенный для сбора и открытия URL-адресов. Он имеет различные модули и функции для работы с URL-адресами. Например, он использует «urllib.request» для открытия и чтения URL-адресов, которые в основном являются HTTP; «urllib.error» для определения классов исключений для исключений, вызванных urllib.request; «urllib.parse» для определения стандартного интерфейса для фрагментации строк универсального указателя ресурсов (URL) в компонентах и ​​функции «urllib.robotparser» для создания единого класса.

Подведение итогов

Эти инструменты Python могут охватывать широкий спектр потребностей и функций, независимо от того, кто их использует. Будь то специалист по данным, разработчик или инженер-программист, это одни из лучших инструментов Python , которыми пользуются технические специалисты по всему миру.

Если вы заинтересованы в изучении python и хотите запачкать руки различными инструментами и языками, ознакомьтесь с программой Executive PG in Data Science .