أفضل 10 أدوات لمطوري لغة Python يجب أن تعرفها

أدوات Python يجب أن يعرفها كل مطور

Python هي واحدة من أشهر لغات البرمجة حول العالم. يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل المطورين والأشخاص في مجتمع علوم البيانات . بايثون معروفة على نطاق واسع لعدة أسباب وتستخدم بشكل أساسي لتحقيق هذين الغرضين:

• بناء الجملة البسيط - يمكنك تعلم بايثون ، والتي تكاد تكون سهلة مثل بناء الجملة الرياضي.
• تغطية واسعة - توفر تغطية شاملة فيما يتعلق بعلوم البيانات والحوسبة العلمية.

تعلم علم البيانات لتتفوق على منافسيك

ما هي أدوات Python المتوفرة هناك؟

لفهم "أدوات التجارة" ، من الضروري معرفة أن مكتبات Python تأتي في مجموعة متنوعة ويمكن استخدامها وفقًا لاحتياجات الفرد الخاصة. لإتقان الأدوات الأكثر شيوعًا المتاحة هناك ، يجب على المرء أن يبحث جيدًا لتحديد احتياجاته والخدمات التي يجب أن تقدمها الأدوات. ستناقش هذه الصفحة الأنواع المختلفة من أدوات Python وكيف يمكنك استخدامها لصالحك.

إذا كنت حديث العهد وبدأت للتو في هذه الصناعة ، فستكون مهتمًا بهذه القائمة المنسقة بعناية والتي توفر "أدوات التجارة".

أدوات Python التي يمكن استخدامها في مجال علوم البيانات هي Scikit-Learn و Keras و Theano و Scipy ، على سبيل المثال لا الحصر.

• سكيكيت ليرن
• كيراس
• سكيبي
• ثيانو

• Scikit-Learn - Sci-kit Learn هي أداة مصممة خصيصًا لعلوم البيانات والتعلم الآلي. إنها أداة مفتوحة المصدر تستخدم على نطاق واسع من قبل المطورين وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي. يمكن لأي شخص يبحث عن استخراج البيانات وتحليلها استخدام هذه الأداة لمعرفة أفضل النتائج.

تتمثل إحدى أهم مزايا استخدام Scikit-Learn في أنه يشجع الأداء بسرعة ملحوظة لمجموعات بيانات الألعاب المدمجة. تشمل الخصائص الأساسية لهذه الأداة تقسيم البيانات والانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار والغابة العشوائية و XG Boost. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر واجهة سهلة الاستخدام مع شبكة وعمليات بحث عشوائية.

• Keras - Keras هي مكتبة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون. مناسبة للتعلم الآلي والتعلم العميق ، توفر هذه الأداة شبكة عصبية عالية المستوى. يتيح لك استخدام Keras كأداة Python التعبير عن الشبكات العصبية بسهولة. يعتمد Keras على بعض المبادئ الأساسية: سهولة الاستخدام وقابلية التوسع والتوافر لبايثون.

يوفر Keras العديد من الميزات ، بما في ذلك Modularity ، ومجموعة البيانات الكبيرة ، والتقييم والتنبؤ ، والتشفير ، باستخدام نشر أسرع. لديها خلفية متعددة ونمطية. يمكن أن يعمل فوق شبكات عصبية أخرى مثل CNTK و Theano.

• Scipy - Scipy هي مكتبة مفتوحة المصدر تعتمد على Python. العديد من المجالات ، بما في ذلك الرياضيات والعلوم والهندسة ، تستخدم Scipy ، والتي تستخدم على نطاق واسع في الحوسبة العلمية والتقنية. يستخدم حزم Python الأخرى مثل Pandas و IPython لإنشاء مكتبات. تستخدم برامج الرياضيات المعيارية والموجهة نحو العلم هذه المكتبات.

Scipy هي مكتبة شائعة الاستخدام لمطوري Python. لدى Scipy العديد من الوظائف ويمكن استخدامها في مهام مختلفة. إنه يحسن الأداء بصرف النظر عن توفير أوامر عالية المستوى لتصور البيانات. كما أنه يتيح جلسات تفاعلية مع بايثون. ليس هذا فقط ، فهو سهل وأسرع مقارنة بمنافسيه.

• Theano - Theano هي مكتبة Python أخرى مفتوحة المصدر تسمح لمستخدميها بإجراء عمليات حسابية باستخدام مصفوفات متعددة الأبعاد. يوفر حسابًا رقميًا فائق السرعة يتم تشغيله عبر وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات. تعد هذه المكتبة فرصة مهمة للتعلم العميق والتي يمكنك استخدامها مباشرة لإنشاء نماذج التعلم العميق أو مكتبات مجمعة.

يوفر Theano تحسين الاستقرار والتمايز الرمزي وتحسين السرعة التنفيذية. إنه مصمم لتبسيط أي عملية. تشمل سلبيات Theano الركض في معدل تراكمي واحد. كما يتطلب أيضًا وقتًا أكبر في التجميع لنماذج أكثر شمولاً وتعقيدًا. إلى جانب ذلك ، يصعب العثور على إشعارات الأخطاء ، مما يجعل تصحيح الأخطاء أكثر صعوبة.

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

بالنسبة لأدوات Python الخاصة باختبار الأتمتة ، يمكنك استخدام مكتبات Python مثل Selenium و Robot Framework و TestComplete.

• السيلينيوم
• إطار الروبوت
• الاختبار

• السيلينيوم - السيلينيوم هو برنامج تشغيل ويب. مكتبتها تسمى أيضا السيلينيوم. إنها واحدة من أفضل المكتبات مفتوحة المصدر لأتمتة المتصفح. تتطلب تطبيقات الويب بشكل أساسي عنصر السيلينيوم. باستخدام السيلينيوم ، من الممكن كتابة نصوص اختبار للغات البرمجة الأخرى مثل Java و C # و Python و Ruby و .Net.

تتضمن بعض مزايا استخدام السيلينيوم دعم اللغة وإطار العمل ، وتوافر المصدر المفتوح ، ودعم المتصفحات المتعددة ، والمرونة. يمكنك أيضًا إجراء اختبارات من أي متصفح في أنظمة التشغيل الثلاثة الشائعة - macOS و Windows و Linux. ليس ذلك فحسب ، يمكنك دمج أدوات مثل JUnit و TestNG مع السيلينيوم لإنشاء التقارير وتشغيل حالات الاختبار.

• Robot Framework - Robot Framework هي مكتبة أخرى مفتوحة المصدر تنفذ إطار عمل أتمتة اختبار عام. وهي مصممة للتطوير القائم على اختبار القبول (ATDD) ، وأتمتة العمليات الآلية (RPA) ، واختبار القبول. يدمج العديد من بيانات الإطار حسب متطلبات أتمتة البيانات.

يستخدم Robot Framework بناء جملة البيانات الجدولية. إنها أداة أتمتة مجانية تعتمد على الكلمات الرئيسية وسهلة التثبيت. يسمح بالاستخدام المجاني لـ Gherkin ويعمل لكل من تطبيقات الجوال والويب. من السهل تعلم أساسيات إطار عمل الروبوت.

• TestComplete - TestComplete عبارة عن برنامج اختبار أتمتة يدعم كلاً من الهاتف المحمول والويب. مثل Robot Framework ، يتيح لك إجراء اختبار يعتمد على الكلمات الرئيسية. يتطلب TestComplete من مستخدميه الحصول على ترخيص تجاري لاستخدامه. وهو يدعم العديد من اللغات ، بما في ذلك نصوص VBScript و Python و C ++.

يحمل TestComplete أيضًا قدرات التعرف على الذكاء الاصطناعي ، والتي يمكنها تحديد كائنات واجهة المستخدم وتحديثها. في المقابل ، يساعد في تقليل الجهود المبذولة في الحفاظ على نصوص الاختبار. كما أنه يدعمك بالتدريب المجاني. بصرف النظر عن هذه الميزات ، فهي أيضًا إضافة ذكية لـ Python.

Web Scraping هي ميزة متاحة يمكن إجراؤها باستخدام أدوات Python المصممة لكشط الويب على وجه التحديد. تحتوي هذه القائمة على أدوات Web Scraping التي قد ترغب في وضعها في الاعتبار.

• LXML
• شوربة ميكانيكية
• سكرابى
• شوربة جميلة

• LXML - LXML هي أداة مصممة باستخدام Python لمكتبات C ، بما في ذلك libxslt و libxml2. يتم التعرف عليه كأداة يدوية مليئة بالميزات والمكتبات الغنية. LXML هي أداة Python معروفة على نطاق واسع لكشط الويب. في لغة Python ، يتم استخدامه لمعالجة XML و HTML. يمنحك ElementTree XML API وصولاً آمنًا إلى مكتبات libxslt و libxml2.

تتمثل مزايا استخدام LXML في كفاءته وتصميمه سريع الخطى. بصرف النظر عن كونه مفيدًا في الأمور المتعلقة بالسرعة ، فهو أيضًا متساهل. إلى جانب ذلك ، تستغرق قراءة البيانات وكتابتها وقتًا لا يمكن التغلب عليه. يجعل LXML العملية أسهل. تشمل عيوبه الاعتماد على C.

• MechanicalSoup - MechanicalSoup هو برنامج Python lib آخر يتم استخدامه لأتمتة الطلبات مع مواقع الويب. يوفر واجهة برمجة تطبيقات مماثلة فيما يتعلق بالتنقل في المستندات ، كما في حالة BeautifulSoup. تقوم "شوربة ميكانيكية" بحفظ ملفات تعريف الارتباط وإرسالها تلقائيًا. إنه يتبع عمليات إعادة التوجيه ويمكنه متابعة الروابط وإرسال النماذج.

في الماضي ، ظلت MechanicalSoup غير نشطة لعدة أشهر لأنها لم تدعم Python 3 من قبل. كنقطة مفيدة ، تعتبر MechanicalSoup سهلة وأسرع في استخدام مكتبة Python. عيب استخدام MechanicalSoup هو أنه لا يكرر بشكل كامل وظائف المتصفح ، جافا سكريبت من جانب العميل ، على وجه الخصوص.

• Scrapy - Scrapy هي أداة Python مجانية الاستخدام ومفتوحة المصدر مع إطار عمل تعاوني يساعد في استخراج البيانات التي قد تحتاجها من مواقع الويب. تم تصميمه في البداية لكشط البيانات ويمكن استخدامه لكشط البيانات باستخدام واجهة برمجة تطبيقات عامة أو زاحف ويب للأغراض العامة. يمنحك الأدوات التي تحتاجها لكشط البيانات من مواقع الويب بكفاءة.

يمكنك كشط البيانات من مواقع الويب باستخدام Scrapy ثم معالجتها كما تريد قبل تخزينها بالتنسيق المفضل لديك. بصرف النظر عن تجريف الويب ، يمكن استخدامه للعديد من المهام ، من استخراج البيانات والاختبار الآلي للمراقبة. يدعم Scrapy أيًا من إصدارات Python 2 أو Python 3.

• BeautifulSoup - BeautifulSoup هي مكتبة Python يمكن استخدامها بشكل صريح لسحب البيانات من ملفات XML و HTML. إنه مصمم بشكل أساسي لمشاريع كشط الشاشة. مثل Scrapy ، هذا محلل HTML. توفر مكتبة Python طرقًا سهلة لتعابير Pythonic للتنقل والبحث وتعديل شجرة التحليل.

BeautifulSoup هي أقدم أداة تجريف ويب Python موجودة. تقوم BeautifulSoup تلقائيًا بتحويل المستندات الواردة إلى Unicode. بالنسبة للمستندات الصادرة ، يقوم بتحويلها إلى UTF-8. BeautifulSOup هي مكتبة يمكن الوصول إليها وتتميز بالقوة ضد أخطاء HTML أيضًا.

النقاط الرئيسية للوجبات الجاهزة

• Python هي لغة برمجة شائعة مع تزايد فرص العمل.
• الأدوات المذكورة أعلاه هي من بين أفضل أدوات Python المطلوبة في صناعة علوم البيانات .
• تسير علوم البيانات ومكتبة Python جنبًا إلى جنب وتوفر نطاقًا واسعًا للتحسين والتعلم.

ابدأ حياتك المهنية سريعًا كمطور Python

أصبحت أدوات Python قياسية منذ وقت تطوير Python. لكي يتم استخدام هذه الأدوات بنجاح ، يجب عليك ترتيب احتياجاتك أولاً. سواء كنت تستخدم مكتبات Python لعلوم البيانات أو اختبار التشغيل الآلي أو تجريف الويب ، يمكنك استخدامها لصالحك. بالإضافة إلى ذلك ، كونها لغة شائعة ، فإن بايثون لديها العديد من الفرص الوظيفية المثيرة. لنفترض أنك تريد معرفة المزيد عن أدوات مطور Python وفرص العمل. في هذه الحالة ، يمكنك التسجيل في برنامج دبلوم الدراسات العليا في علوم البيانات التابع لـ IIT ، بومباي في upGrad.

النقاط الرئيسية في البرنامج :

• • مصممة للمهنيين العاملين
  • حالة الخريجين IIT بنغالور
  • أكثر من 60 مشروعًا صناعيًا
  • خيار EMI بدون تكلفة
  • جلسات الإرشاد المهني
  • تدريب عالي الأداء
  • توفر دعم الطلاب على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع
  • فرص عمل حصرية وبوابة إلكترونية