Top 10 Python-Tools, die jeder Python-Entwickler kennen sollte [2022]

Es überrascht nicht mehr, dass Python eine der beliebtesten Sprachen unter Entwicklern und in der Data-Science-Community ist. Obwohl es zahlreiche Gründe für die Popularität von Python gibt, liegt dies hauptsächlich an zwei Hauptgründen.

• Python hat eine sehr einfache Syntax – fast äquivalent zur mathematischen Syntax – und kann daher leicht verstanden und erlernt werden.
• Zweitens bietet es eine umfassende Abdeckung (Bibliotheken, Tools usw.) für wissenschaftliches Rechnen und Data Science.

Es gibt zahlreiche Gründe, Python für Data Science zu verwenden. Heute sprechen wir über einige der am häufigsten verwendeten Python-Tools von Entwicklern, Programmierern und Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt. Wenn Sie Anfänger sind und mehr über Data Science erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Data Science-Zertifizierung von Top-Universitäten an.

Diese Python-Tools können für viele verschiedene Zwecke nützlich sein, wenn Sie wissen, wie man sie richtig einsetzt. Schauen wir uns also ohne weitere Verzögerung die besten Python-Tools an!

Data-Science-Python-Tools

1) Scikit-Lernen

Scikit-Learn ist ein Open-Source-Tool, das für Data Science und maschinelles Lernen entwickelt wurde. Es wird ausgiebig von Entwicklern, ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern für Data Mining und Datenanalyse verwendet. Eines der größten Merkmale von Scikit-Learn ist seine bemerkenswerte Geschwindigkeit bei der Durchführung verschiedener Benchmarks an Spielzeugdatensätzen.

Die Hauptmerkmale dieses Werkzeugs sind Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Modellauswahl und Vorverarbeitung. Es bietet eine konsistente und benutzerfreundliche API sowie Raster- und Zufallssuchen.

2) Keras

Keras ist eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für neuronale Netze auf hoher Ebene. Es eignet sich hervorragend für ML und Deep Learning . Keras basiert auf vier Kernprinzipien – Benutzerfreundlichkeit, Modularität, einfache Erweiterbarkeit und Arbeit mit Python. Es ermöglicht Ihnen, neuronale Netze auf einfachste Weise auszudrücken. Da Keras in Python geschrieben ist, kann es auf gängigen Frameworks für neuronale Netzwerke wie TensorFlow, CNTK und Theano ausgeführt werden.

3) Theano

Theano ist eine Python-Bibliothek, die explizit zum Ausdrücken mehrdimensionaler Arrays entwickelt wurde. Es ermöglicht Ihnen, mathematische Berechnungen mit mehrdimensionalen Arrays zu definieren, zu optimieren und auszuwerten. Zu den einzigartigsten Merkmalen gehören die enge Integration mit NumPy, die transparente Nutzung der GPU, die effiziente symbolische Differenzierung, Geschwindigkeits- und Stabilitätsoptimierungen, die dynamische C-Code-Generierung und umfangreiche Unit-Tests, um nur einige zu nennen.

4) SciPy

SciPy ist ein Python-basiertes Open-Source-Bibliotheksökosystem, das für wissenschaftliches und technisches Rechnen verwendet wird. Es wird ausgiebig in den Bereichen Mathematik, Naturwissenschaften und Ingenieurwesen eingesetzt. SciPy nutzt andere Python-Pakete, einschließlich NumPy, IPython oder Pandas, um Bibliotheken für allgemeine mathematische und naturwissenschaftliche Programmieraufgaben zu erstellen. Es ist ein hervorragendes Werkzeug, um Zahlen auf einem Computer zu manipulieren und auch visualisierte Ergebnisse zu generieren.

Automatisierungstests für Python-Tools

5) Selen

Selenium ist zweifellos eines der besten Python-Entwicklungstools. Es ist ein Open-Source-Automatisierungsframework für Webanwendungen. Mit Selenium können Sie Testskripte in vielen anderen Programmiersprachen schreiben, darunter Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby und .Net.

Darüber hinaus können Sie Tests von jedem Browser (Chrome, Firefox, Safari, Opera und Internet Explorer) in allen drei wichtigen Betriebssystemen – Windows, macOS und Linux – durchführen. Sie können Selenium auch mit Tools wie JUnit und TestNG integrieren, um Testfälle zu verwalten und Berichte zu erstellen.

6) Roboter-Framework

Robot Framework ist ein weiteres generisches Open-Source-Testautomatisierungsframework, das für Akzeptanztests und akzeptanztestgetriebene Entwicklung (ATTD) entwickelt wurde. Es verwendet eine tabellarische Testdatensyntax und ist schlüsselwortgesteuert. Robot Framework integriert viele Frameworks für unterschiedliche Anforderungen an die Testautomatisierung.

Sie können die Fähigkeiten des Frameworks erweitern, indem Sie es weiter in Python- oder Java -Bibliotheken integrieren. Robot Framework kann nicht nur für das Testen von Web-Apps, sondern auch für die Automatisierung von Android- und iOS-Tests verwendet werden.

7) Test abgeschlossen

TestComplete ist eine Automatisierungstestsoftware, die Web-, Mobil- und Desktop-Automatisierungstests unterstützt. Sie müssen jedoch eine kommerzielle Lizenz erwerben, um es verwenden zu können. Mit TestComplete können Sie auch schlüsselwortgesteuerte Tests durchführen, genau wie Robot Framework. Es verfügt über eine einfach zu bedienende Aufnahme- und Wiedergabefunktion.

Es unterstützt viele Skriptsprachen, einschließlich Python, VBScript und C++-Skript. Genau wie Robot Framework können Softwaretester schlüsselwortgetriebene Tests durchführen. Ein bemerkenswertes Merkmal dieses Python-Tools ist, dass seine GUI-Objekterkennungsfähigkeiten UI-Objekte sowohl erkennen als auch aktualisieren können. Dies trägt dazu bei, den Aufwand für die Wartung von Testskripten zu reduzieren.

Web-Scraping-Python-Tools

8) Schöne Suppe

Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek zum Extrahieren von Daten aus HTML- und XML-Dateien. Sie können es in Ihren bevorzugten Parser integrieren, um verschiedene pythonische Idiome zum Navigieren, Suchen und Ändern eines Parse-Baums zu nutzen. Das Tool kann eingehende Dokumente automatisch in Unicode und ausgehende Dokumente in UTF-8 konvertieren und wird für Projekte wie Screen-Scraping verwendet. Es ist ein großartiges Tool, das Ihnen Stunden Arbeit ersparen kann.

9) LXML

LXML ist ein Python-basiertes Tool, das für C-Bibliotheken entwickelt wurde – libxml2 und libxslt. Es ist sehr funktionsreich und eine der am einfachsten zu verwendenden Bibliotheken für die Verarbeitung von XML und HTML in Python. Es erleichtert den sicheren und bequemen Zugriff auf libxml2- und libxslt-Bibliotheken mithilfe der ElementTree-API.

Einzigartig ist, dass es die Geschwindigkeit und die XML-Funktionen dieser Bibliotheken mit der Einfachheit einer nativen Python-API kombiniert. Darüber hinaus erweitert es die ElementTree-API, um Unterstützung für XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT und C14N bereitzustellen.

10) Schroff

Scrapy ist ein in Python geschriebenes Open-Source- und kollaboratives Framework. Im Wesentlichen handelt es sich um ein Anwendungsframework, das zum Entwickeln von Webspidern (den Klassen, die ein Benutzer definiert) verwendet wird, die Websites durchsuchen und Daten daraus extrahieren. Es wird hauptsächlich zum Extrahieren der Daten von Websites verwendet.

Scrapy ist ein schnelles Web-Crawling- und Scraping-Framework auf hohem Niveau, das auch für viele andere Aufgaben wie Data Mining, automatisierte Tests usw. verwendet werden kann. Es kann effizient auf allen drei wichtigen Betriebssystemen ausgeführt werden, d. h. Windows, macOS und Linux.

Bonus: 11) Urllib

Urllib ist ein Python-Paket, das zum Sammeln und Öffnen von URLs entwickelt wurde. Es verfügt über verschiedene Module und Funktionen, um mit URLs zu arbeiten. Zum Beispiel verwendet es „urllib.request“ zum Öffnen und Lesen von URLs, die hauptsächlich HTTP sind; „urllib.error“, um die Ausnahmeklassen für Ausnahmen zu definieren, die von urllib.request ausgelöst werden; „urllib.parse“, um eine Standardschnittstelle zum Fragmentieren von URL-Strings (Uniform Resource Locator) in Komponenten zu definieren, und die Funktion „urllib.robotparser“, um eine einzelne Klasse zu erstellen.

Einpacken

Diese Python-Tools können eine Vielzahl von Anforderungen und Funktionen abdecken, unabhängig davon, wer sie verwendet. Ob Data Scientist, Entwickler oder Software Engineer, dies sind einige der besten Python-Tools , die von Tech-Profis auf der ganzen Welt verwendet werden.

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