Top 10 der Python-Entwicklertools, die Sie kennen sollten

Python-Tools, die jeder Entwickler kennen muss

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen weltweit. Es wird häufig von Entwicklern und Personen in der Data Science- Community verwendet. Python ist aus mehreren Gründen weithin bekannt und wird hauptsächlich verwendet, um diese beiden Zwecke zu erfüllen:

• Einfache Syntax – Sie können Python lernen, was fast so einfach ist wie die mathematische Syntax.
• Breite Abdeckung – Es bietet eine umfassende Abdeckung in Bezug auf Data Science und Scientific Computing.

Lernen Sie Data Science, um sich einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern zu verschaffen

Welche Python-Tools sind da draußen verfügbar?

Um die „Werkzeuge des Handels“ zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, dass Python-Bibliotheken in einer Vielzahl vorhanden sind und entsprechend den eigenen Bedürfnissen verwendet werden können. Um die gängigsten verfügbaren Tools zu beherrschen, muss man gut recherchieren, um ihre Bedürfnisse und die Dienste, die die Tools zu bieten haben, zu identifizieren. Auf dieser Seite werden die verschiedenen Arten von Python-Tools besprochen und wie Sie sie zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Wenn Sie ein Neuling sind und gerade erst in der Branche anfangen, wären Sie an dieser sorgfältig kuratierten Liste interessiert, die die „Handelswerkzeuge“ enthält.

Die Python-Tools, die im Bereich Data Science verwendet werden können, sind Scikit-Learn, Keras, Theano und Scipy, um nur einige zu nennen.

• Scikit-Lernen
• Keras
• Scharf
• Theano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn ist ein Tool, das speziell für Data Science und maschinelles Lernen entwickelt wurde. Es ist ein Open-Source-Tool, das von Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen ausgiebig genutzt wird. Jeder, der nach Data Mining und Analyse sucht, kann dieses Tool verwenden, um die besten Ergebnisse zu sehen.

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Scikit-Learn besteht darin, dass es die Leistung mit bemerkenswerter Geschwindigkeit für integrierte Spielzeugdatensätze fördert. Zu den Hauptmerkmalen dieses Tools gehören Datenaufteilung, lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest und XG Boost. Darüber hinaus bietet es eine benutzerfreundliche Oberfläche mit einem Raster und zufälligen Suchen.

• Keras – Keras ist eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek. Dieses Tool ist für maschinelles Lernen und Deep Learning geeignet und bietet ein hochrangiges neuronales Netzwerk. Die Verwendung von Keras als Python-Tool ermöglicht es Ihnen, neuronale Netze bequem auszudrücken. Keras basiert auf einigen Grundprinzipien: Benutzerfreundlichkeit, Erweiterbarkeit und Verfügbarkeit für Python.

Keras bietet viele Funktionen, darunter Modularität, große Datensätze, Auswertung und Vorhersage sowie Codierung, die eine schnellere Bereitstellung ermöglichen. Es verfügt über mehrere Backends und Modularität. Es kann auf anderen neuronalen Netzwerken wie CNTK und Theano ausgeführt werden.

• Scipy – Scipy ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf Python basiert. Mehrere Bereiche, darunter Mathematik, Naturwissenschaften und Ingenieurwesen, verwenden Scipy, das in großem Umfang im wissenschaftlichen und technischen Rechnen verwendet wird. Es verwendet andere Python-Pakete wie Pandas und IPython, um Bibliotheken zu erstellen. Wissenschaftsorientierte und standardmäßige Mathematikprogramme verwenden diese Bibliotheken.

Scipy ist eine häufig verwendete Bibliothek für Python-Entwickler. Scipy hat viele Funktionalitäten und kann für verschiedene Aufgaben verwendet werden. Neben der Bereitstellung von High-Level-Befehlen zur Visualisierung von Daten optimiert es die Leistung. Es ermöglicht auch interaktive Sitzungen mit Python. Nicht nur das, es ist im Vergleich zu seinen Konkurrenten einfach und schneller.

• Theano – Theano ist eine weitere Open-Source-Python-Bibliothek, die es ihren Benutzern ermöglicht, mathematische Operationen mit mehrdimensionalen Arrays durchzuführen. Es bietet superschnelle numerische Berechnungen, die über eine CPU oder eine GPU laufen. Diese Bibliothek ist eine entscheidende Perspektive für Deep Learning, die Sie direkt verwenden können, um Deep-Learning-Modelle oder Wrapper-Bibliotheken zu erstellen.

Theano bietet Stabilitätsoptimierung, symbolische Differenzierung und Optimierung der Ausführungsgeschwindigkeit. Es wurde entwickelt, um jeden Prozess zu vereinfachen. Zu den Nachteilen von Theano gehört das Laufen in einem einzigen GPA. Es erfordert auch mehr Kompilierzeit für umfangreichere und komplexere Modelle. Außerdem sind Fehlermeldungen schwer zu finden, was das Debuggen noch schwieriger macht.

Sehen Sie sich unsere US - Data Science-Programme an

Für Automatisierungstest-Python-Tools können Sie Python-Bibliotheken wie Selenium, Robot Framework und TestComplete verwenden.

• Selen
• Roboter-Framework
• Testabgeschlossen

• Selenium – Selenium ist ein Webtreiber. Seine Bibliothek wird auch Selenium genannt. Es ist eine der besten Open-Source-Bibliotheken für die Browserautomatisierung. Webanwendungen benötigen in erster Linie Selenium. Mit Selenium ist es möglich, Testskripte für andere Programmiersprachen wie Java, C#, Python, Ruby und .Net zu schreiben.

Einige Vorteile der Verwendung von Selenium sind Sprach- und Framework-Unterstützung, Open-Source-Verfügbarkeit, Multi-Browser-Unterstützung und Flexibilität. Sie können Tests auch von jedem Browser in allen drei gängigen Betriebssystemen – macOS, Windows und Linux – durchführen. Darüber hinaus können Sie Tools wie JUnit und TestNG in Selenium integrieren, um Berichte zu erstellen und Testfälle auszuführen.

• Robot Framework – Robot Framework ist eine weitere Open-Source-Bibliothek, die ein generisches Testautomatisierungs-Framework implementiert. Es ist für abnahmetestgetriebene Entwicklung (ATDD), robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und Abnahmetests konzipiert. Es integriert mehrere Rahmendaten gemäß der Datenautomatisierungsanforderung.

Robot Framework verwendet tabellarische Datensyntax. Es ist ein schlüsselwortgesteuertes, kostenloses Automatisierungstool, das einfach zu installieren ist. Es ermöglicht die kostenlose Nutzung von Gherkin und funktioniert sowohl für mobile als auch für Webanwendungen. Die Grundlagen des Robot Framework sind leicht zu erlernen.

• TestComplete – TestComplete ist eine Automatisierungstestsoftware, die sowohl Mobilgeräte als auch das Web unterstützt. Wie Robot Framework können Sie damit schlüsselwortgesteuerte Tests durchführen. TestComplete verlangt von seinen Benutzern eine kommerzielle Lizenz, um es zu verwenden. Es unterstützt zahlreiche Sprachen, einschließlich VBScript, Python und C++-Skript.

TestComplete enthält auch Erkennungsfähigkeiten für künstliche Intelligenz, die UI-Objekte identifizieren und aktualisieren können. Im Gegenzug hilft es, den Aufwand für die Wartung von Testskripten zu verringern. Es unterstützt Sie auch mit kostenlosem Training. Abgesehen von diesen Funktionen ist es auch ein intelligentes Add-on für Python.

Web Scraping ist eine verfügbare Funktion, die mit speziell für Web Scraping entwickelten Python-Tools ausgeführt werden kann. Diese Liste enthält die Web-Scraping-Tools, die Sie vielleicht in Betracht ziehen möchten.

• LXML
• Mechanische Suppe
• Schroff
• Schöne Suppe

• LXML – LXML ist ein Tool, das mit Python für C-Bibliotheken entwickelt wurde, einschließlich libxslt und libxml2. Es wird als praktisches Tool mit zahlreichen Funktionen und Bibliotheken anerkannt. LXML ist ein weithin bekanntes Python-Tool für Web Scraping. In der Python-Sprache wird es zur Verarbeitung von XML und HTML verwendet. Die XML-API von ElementTree bietet Ihnen sicheren Zugriff auf die Bibliotheken libxslt und libxml2.

Die Vorteile der Verwendung von LXML sind seine Effizienz und sein schnelles Design. Abgesehen davon, dass es in Sachen Geschwindigkeit nützlich ist, ist es auch nachsichtig. Außerdem nimmt das Lesen und Schreiben von Daten eine unüberwindbare Zeit in Anspruch. LXML vereinfacht den Prozess. Zu den Nachteilen gehört die Abhängigkeit von externem C.

• MechanicalSoup – MechanicalSoup ist eine weitere Python-Bibliothek, die zum Automatisieren von Anfragen mit Websites verwendet wird. Es bietet eine ähnliche API bezüglich der Dokumentennavigation wie im Fall von BeautifulSoup. MechanicalSoup speichert und sendet automatisch Cookies. Es folgt Weiterleitungen und kann Links folgen und Formulare senden.

In der Vergangenheit blieb MechanicalSoup mehrere Monate inaktiv, da es zuvor Python 3 nicht unterstützte. Als Vorteil ist, dass MechanicalSoup die Python-Bibliothek einfach und schneller zu verwenden ist. Der Nachteil der Verwendung von MechanicalSoup besteht darin, dass die Browserfunktionalität, insbesondere clientseitiges Javascript, nicht vollständig dupliziert wird.

• Scrapy – Scrapy ist ein kostenlos nutzbares Open-Source-Python-Tool mit einem kollaborativen Framework, mit dem Sie Daten extrahieren können, die Sie möglicherweise von Websites benötigen. Es wurde ursprünglich für das Daten-Scraping entwickelt und kann zum Scrapen von Daten mit einer allgemeinen API oder einem Allzweck-Webcrawler verwendet werden. Es gibt Ihnen die Tools, die Sie benötigen, um Daten effizient von Websites zu kratzen.

Sie können mit Scrapy Daten von Websites kratzen und sie dann nach Belieben verarbeiten, bevor Sie sie in Ihrem bevorzugten Format speichern. Abgesehen von Web Scraping kann es für viele Aufgaben verwendet werden, von Data Mining und automatisierten Tests bis hin zur Überwachung. Scrapy unterstützt beide Versionen von Python 2 oder Python 3.

• BeautifulSoup – BeautifulSoup ist eine Python-Bibliothek, die explizit zum Abrufen von Daten aus XML- und HTML-Dateien verwendet werden kann. Es ist hauptsächlich für Screen-Scraping-Projekte konzipiert. Ähnlich wie Scrapy ist dies ein HTML-Parser. Diese Python-Bibliothek bietet einfache Möglichkeiten für pythonische Idiome zum Navigieren, Suchen und Ändern eines Analysebaums.

BeautifulSoup ist das älteste Python-Web-Scraping-Tool da draußen. BeautifulSoup wandelt eingehende Dokumente automatisch in Unicode um. Ausgehende Dokumente werden in UTF-8 konvertiert. BeautifulSOup ist eine barrierefreie Bibliothek, die auch robust gegenüber HTML-Fehlern ist.

Wichtige Punkte zum Mitnehmen

• Python ist eine beliebte Programmiersprache mit wachsenden Karrieremöglichkeiten.
• Die oben genannten Tools gehören zu den Top-Python-Tools, die in der Data-Science- Branche gesucht werden.
• Data Science und Python Library gehen Hand in Hand und bieten einen großen Spielraum für Verbesserungen und Lernmöglichkeiten.

Starten Sie Ihre Karriere als Python-Entwickler

Python-Tools sind seit der Entwicklung von Python Standard. Damit diese Tools erfolgreich eingesetzt werden können, müssen Sie zuerst Ihre Bedürfnisse klären. Ob Sie Python-Bibliotheken für Datenwissenschaften , Automatisierungstests oder Web Scraping verwenden, Sie können sie zu Ihrem Vorteil nutzen. Darüber hinaus bietet Python als beliebte Sprache viele spannende Karrieremöglichkeiten. Angenommen, Sie möchten mehr über Python- Entwicklertools und Karrieremöglichkeiten erfahren. In diesem Fall können Sie sich in upGrad für das Data Science Postgraduierten-Diplomprogramm anmelden, das dem IIT, Bombay, angegliedert ist.

Wichtige Highlights des Programms :

• • Entwickelt für Berufstätige
  • IIT Bangalore Alumni-Status
  • Über 60 Industrieprojekte
  • Kostenlose EMI-Option
  • Karriere-Mentoring-Sitzungen
  • Hochleistungscoaching
  • Studentischer Support 24×7-Verfügbarkeit
  • Exklusive Stellenangebote und Portal