أهم 10 أدوات في Python يجب على كل مطور Python معرفتها [2022]

لم يعد من المستغرب أن نسمع أن بايثون هي واحدة من أكثر اللغات شيوعًا بين المطورين وفي مجتمع علوم البيانات. في حين أن هناك العديد من الأسباب وراء شعبية بايثون ، إلا أن ذلك يرجع أساسًا إلى سببين أساسيين.

• تمتلك لغة بايثون تركيبًا بسيطًا للغاية - يكاد يكون مكافئًا للصيغة الرياضية - وبالتالي ، يمكن فهمها وتعلمها بسهولة.
• ثانيًا ، يقدم تغطية شاملة (مكتبات ، أدوات ، إلخ) للحوسبة العلمية وعلوم البيانات.

هناك العديد من الأسباب لاستخدام بايثون في علم البيانات. اليوم ، سنتحدث عن بعض أدوات Python الأكثر استخدامًا من قبل المطورين والمبرمجين وعلماء البيانات في جميع أنحاء العالم. إذا كنت مبتدئًا ومهتمًا بمعرفة المزيد عن علم البيانات ، فراجع شهادة علوم البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

يمكن أن تكون أدوات Python هذه ملائمة للعديد من الأغراض المختلفة إذا كنت تعرف كيفية استخدامها بشكل صحيح. لذلك ، دون مزيد من التأخير ، دعنا نلقي نظرة على أفضل أدوات Python المتوفرة!

أدوات بايثون لعلوم البيانات

1) سكيكيت ليرن

Scikit-Learn هي أداة مفتوحة المصدر مصممة لعلوم البيانات والتعلم الآلي. يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل المطورين ومهندسي ML وعلماء البيانات لاستخراج البيانات وتحليل البيانات. واحدة من أعظم ميزات Scikit-Learn هي سرعتها الرائعة في أداء معايير مختلفة على مجموعات بيانات الألعاب.

الخصائص الأساسية لهذه الأداة هي التصنيف ، والانحدار ، والتكتل ، وتقليل الأبعاد ، واختيار النموذج ، والمعالجة المسبقة. إنه يوفر واجهة برمجة تطبيقات متسقة وسهلة الاستخدام جنبًا إلى جنب مع عمليات البحث الشبكية والعشوائية.

2) كراس

Keras هي مكتبة شبكة عصبية عالية المستوى ومفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Python. إنه مناسب للغاية لـ ML والتعلم العميق . يعتمد Keras على أربعة مبادئ أساسية - سهولة الاستخدام ، والنمطية ، وسهولة التوسع ، والعمل مع Python. يسمح لك بالتعبير عن الشبكات العصبية بأسهل طريقة ممكنة. نظرًا لأن Keras مكتوبة بلغة Python ، فيمكن تشغيلها فوق أطر الشبكات العصبية الشائعة مثل TensorFlow و CNTK و Theano.

3) ثيانو

Theano هي مكتبة Python مصممة بشكل صريح للتعبير عن المصفوفات متعددة الأبعاد. يسمح لك بتعريف وتحسين وتقييم الحسابات الرياضية التي تشتمل على مصفوفات متعددة الأبعاد. تتضمن بعض ميزاته الفريدة تكامله الوثيق مع NumPy ، والاستخدام الشفاف لوحدة معالجة الرسومات ، والتمايز الرمزي الفعال ، وتحسينات السرعة والاستقرار ، وإنشاء كود C الديناميكي ، واختبار الوحدة الشامل ، على سبيل المثال لا الحصر.

4) SciPy

SciPy هو نظام إيكولوجي للمكتبة مفتوح المصدر قائم على لغة Python ويستخدم في الحوسبة العلمية والتقنية. يتم استخدامه على نطاق واسع في مجال الرياضيات والعلوم والهندسة . تستفيد SciPy من حزم Python الأخرى ، بما في ذلك NumPy أو IPython أو Pandas ، لإنشاء مكتبات لمهام البرمجة الشائعة والرياضية. إنها أداة ممتازة لمعالجة الأرقام على الكمبيوتر وتوليد نتائج مرئية أيضًا.

أدوات أتمتة اختبار بايثون

5) السيلينيوم

السيلينيوم هو بلا شك أحد أفضل أدوات تطوير Python. إنه إطار أتمتة مفتوح المصدر لتطبيقات الويب. باستخدام السيلينيوم ، يمكنك كتابة نصوص اختبار في العديد من لغات البرمجة الأخرى ، بما في ذلك Java و C # و Python و PHP و Perl و Ruby و .Net.

علاوة على ذلك ، يمكنك إجراء الاختبارات من أي متصفح (Chrome و Firefox و Safari و Opera و Internet Explorer) في جميع أنظمة التشغيل الثلاثة الرئيسية - Windows و macOS و Linux. يمكنك أيضًا دمج السيلينيوم مع أدوات مثل JUnit و TestNG لإدارة حالات الاختبار وإنشاء التقارير.

6) إطار الروبوت

إطار عمل الروبوت هو إطار عمل آلي آخر للاختبار العام مفتوح المصدر مصمم لاختبار القبول والتطوير القائم على اختبار القبول (ATTD). يستخدم بناء جملة بيانات الاختبار الجدولية وهو يعتمد على الكلمات الرئيسية. يدمج إطار عمل الروبوت العديد من الأطر لمتطلبات أتمتة الاختبار المختلفة.

يمكنك توسيع قدرات إطار العمل من خلال تكامله مع مكتبات Python أو Java . يمكن استخدام Robot Framework ليس فقط لاختبار تطبيقات الويب ولكن أيضًا لأتمتة اختبار Android و iOS.

7) TestComplete

TestComplete هو برنامج اختبار أتمتة يدعم اختبار أتمتة الويب والجوال وسطح المكتب. ومع ذلك ، يجب أن تحصل على ترخيص تجاري لتتمكن من استخدامه. يتيح لك TestComplete أيضًا إجراء اختبار يعتمد على الكلمات الرئيسية ، تمامًا مثل Robot Framework. يأتي مع ميزة التسجيل والتشغيل سهلة الاستخدام.

يدعم العديد من لغات البرمجة النصية ، بما في ذلك Python و VBScript و C ++ script. تمامًا مثل Robot Framework ، يمكن لمختبري البرامج إجراء اختبار يعتمد على الكلمات الرئيسية. من الميزات الجديرة بالملاحظة في أداة Python هذه أن قدرات التعرف على كائن واجهة المستخدم الرسومية الخاصة بها يمكنها اكتشاف كائنات واجهة المستخدم وتحديثها. يساعد هذا في تقليل الجهود المطلوبة للحفاظ على نصوص الاختبار.

أدوات بيثون كشط الويب

8) شوربة جميلة

Beautiful Soup هي مكتبة Python لاستخراج البيانات من ملفات HTML و XML. يمكنك دمجها مع المحلل اللغوي المفضل لديك للاستفادة من مصطلحات Pythonic المختلفة للتنقل والبحث وتعديل شجرة التحليل. يمكن للأداة تحويل المستندات الواردة تلقائيًا إلى Unicode والمستندات الصادرة إلى UTF-8 وتستخدم لمشاريع مثل كشط الشاشة. إنها أداة رائعة يمكن أن توفر لك ساعات من العمل.

9) LXML

LXML هي أداة قائمة على Python مصممة لمكتبات C - libxml2 و libxslt. إنها غنية بالميزات وواحدة من أكثر المكتبات سهولة في الاستخدام لمعالجة XML و HTML في Python. يسهل الوصول الآمن والمريح إلى مكتبات libxml2 و libxslt باستخدام واجهة برمجة تطبيقات ElementTree.

ما هو فريد من نوعه هو أنه يجمع بين ميزات السرعة و XML لهذه المكتبات مع بساطة واجهة برمجة تطبيقات Python الأصلية. علاوة على ذلك ، فإنه يوسع واجهة ElementTree API لتوفير الدعم لـ XPath و RelaxNG و XML Schema و XSLT و C14N.

10) سكرابى

Scrapy هو إطار عمل تعاوني ومفتوح المصدر مكتوب بلغة Python. بشكل أساسي ، هو إطار تطبيق يستخدم لتطوير عناكب الويب (الفئات التي يحددها المستخدم) التي تزحف إلى مواقع الويب وتستخرج البيانات منها. يتم استخدامه بشكل أساسي لاستخراج البيانات من مواقع الويب.

Scrapy هو إطار عمل سريع وعالي المستوى للزحف والكشط على الويب يمكن استخدامه أيضًا في العديد من المهام الأخرى مثل استخراج البيانات والاختبار الآلي وما إلى ذلك. ويمكن تشغيله بكفاءة على جميع أنظمة التشغيل الرئيسية الثلاثة ، أي Windows و macOS و لينكس.

المكافأة: 11) Urllib

Urllib عبارة عن حزمة Python مصممة لتجميع عناوين URL وفتحها. لديها العديد من الوحدات والوظائف للعمل مع عناوين المواقع. على سبيل المثال ، يستخدم "urllib.request" لفتح وقراءة عناوين URL التي تكون في الغالب HTTP ؛ "urllib.error" لتحديد فئات الاستثناءات للاستثناءات التي أثارها urllib.request ؛ "urllib.parse" لتعريف واجهة قياسية لتجزئة سلاسل محدد موقع المعلومات (URL) في المكونات ، ووظيفة "urllib.robotparser" لإنشاء فئة واحدة.

تغليف

يمكن أن تغطي أدوات Python هذه مجموعة واسعة من الاحتياجات والوظائف ، بغض النظر عمن يستخدمها. سواء أكان عالم بيانات أو مطورًا أو مهندس برمجيات ، فهذه بعض من أفضل أدوات Python التي يستخدمها متخصصو التكنولوجيا في جميع أنحاء العالم.

إذا كنت مهتمًا بتعلم Python وترغب في جعل يديك متسخًا في الأدوات واللغات المختلفة ، فراجع برنامج Executive PG في علوم البيانات .