すべてのPython開発者が知っておくべきトップ10のPythonツール[2022]

Pythonが開発者やデータサイエンスコミュニティで最も人気のある言語の1つであると聞いても、もはや驚くことではありません。 Pythonの人気の背後には多くの理由がありますが、それは主に2つの主要な理由によるものです。

• Pythonの構文は非常に単純で、数学的な構文とほぼ同じであるため、簡単に理解して学習できます。
• 第二に、それは科学計算とデータサイエンスのための広範なカバレッジ（ライブラリ、ツールなど）を提供します。

データサイエンスにPythonを使用する理由はたくさんあります。 今日は、世界中の開発者、コーダー、データサイエンティストによって最も広く使用されているPythonツールのいくつかについて説明します。 初心者でデータサイエンスの詳細に興味がある場合は、一流大学のデータサイエンス認定を確認してください。

これらのPythonツールは、正しく使用する方法を知っていれば、さまざまな目的に便利です。 それで、さらに遅れることなく、そこにある最高のPythonツールを見てみましょう！

データサイエンスPythonツール

1）Scikit-Learn

Scikit-Learnは、データサイエンスと機械学習向けに設計されたオープンソースツールです。 これは、開発者、MLエンジニア、およびデータサイエンティストによって、データマイニングとデータ分析に広く使用されています。 Scikit-Learnの最大の特徴の1つは、おもちゃのデータセットでさまざまなベンチマークを実行する際の驚くべき速度です。

このツールの主な特徴は、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、および前処理です。 グリッド検索とランダム検索とともに、一貫性のあるユーザーフレンドリーなAPIを提供します。

2）ケラス

Kerasは、Pythonで記述されたオープンソースの高レベルニューラルネットワークライブラリです。 MLとディープラーニングに非常に適しています。 Kerasは、使いやすさ、モジュール性、拡張のしやすさ、Pythonの操作という4つの基本原則に基づいています。 これにより、ニューラルネットワークを可能な限り最も簡単な方法で表現できます。 KerasはPythonで記述されているため、TensorFlow、CNTK、Theanoなどの一般的なニューラルネットワークフレームワーク上で実行できます。

3）テアノ

Theanoは、多次元配列を表現するために明示的に設計されたPythonライブラリです。 これにより、多次元配列を構成する数学的計算を定義、最適化、および評価できます。 その最もユニークな機能には、NumPyとの緊密な統合、GPUの透過的な使用、効率的なシンボリック微分、速度と安定性の最適化、動的Cコード生成、広範な単体テストなどがあります。

4）SciPy

SciPyは、科学技術コンピューティングに使用されるオープンソースのPythonベースのライブラリエコシステムです。 数学、科学、工学の分野で広く使用されています。 SciPyは、 NumPy、IPython、Pandasなどの他のPythonパッケージを利用して、一般的な数学および科学指向のプログラミングタスク用のライブラリを作成します。 これは、コンピューターで数値を操作し、視覚化された結果を生成するための優れたツールです。

Pythonツールの自動化テスト

5）セレン

Seleniumは間違いなく最高のPython開発ツールの1つです。 これは、Webアプリケーション用のオープンソースの自動化フレームワークです。 Seleniumを使用すると、Java、C＃、Python、PHP、Perl、Ruby、.Netなど、他の多くのプログラミング言語でテストスクリプトを記述できます。

さらに、Windows、macOS、Linuxの3つの主要なオペレーティングシステムすべてで、任意のブラウザ（Chrome、Firefox、Safari、Opera、Internet Explorer）からテストを実行できます。 SeleniumをJUnitやTestNGなどのツールと統合して、テストケースを管理し、レポートを生成することもできます。

6）ロボットフレームワーク

Robot Frameworkは、受け入れテストおよび受け入れテスト駆動開発（ATTD）用に設計されたもう1つのオープンソースの汎用テスト自動化フレームワークです。 表形式のテストデータ構文を使用し、キーワード駆動型です。 Robot Frameworkは、さまざまなテスト自動化要件に対応する多くのフレームワークを統合しています。

フレームワークをPythonまたはJavaライブラリとさらに統合することにより、フレームワークの機能を拡張できます。 Robot Frameworkは、Webアプリのテストだけでなく、AndroidおよびiOSのテスト自動化にも使用できます。

7）TestComplete

TestCompleteは、Web、モバイル、およびデスクトップの自動化テストをサポートする自動化テストソフトウェアです。 ただし、使用するには商用ライセンスを取得する必要があります。 TestCompleteを使用すると、Robot Frameworkと同様に、キーワード駆動型のテストを実行することもできます。 使いやすい録音・再生機能が付いています。

Python、VBScript、C++スクリプトなどの多くのスクリプト言語をサポートしています。 Robot Frameworkと同様に、ソフトウェアテスターはキーワード駆動型のテストを実行できます。 このPythonツールの注目すべき機能は、そのGUIオブジェクト認識機能がUIオブジェクトの検出と更新の両方を実行できることです。 これにより、テストスクリプトの保守に必要な労力を減らすことができます。

WebスクレイピングPythonツール

8）美しいスープ

Beautiful Soupは、HTMLおよびXMLファイルからデータを抽出するためのPythonライブラリです。 これを好みのパーサーと統合して、解析ツリーのナビゲート、検索、および変更にさまざまなPythonイディオムを活用できます。 このツールは、受信ドキュメントをUnicodeに、送信ドキュメントをUTF-8に自動的に変換でき、スクリーンスクレイピングなどのプロジェクトに使用されます。 それはあなたに仕事の時間を節約することができる素晴らしいツールです。

9）LXML

LXMLは、Cライブラリ（libxml2およびlibxslt）用に設計されたPythonベースのツールです。 これは非常に機能が豊富で、PythonでXMLおよびHTMLを処理するための最も使いやすいライブラリの1つです。 ElementTree APIを使用して、libxml2およびlibxsltライブラリへの安全で便利なアクセスを容易にします。

ユニークなのは、これらのライブラリの速度とXML機能を、ネイティブPythonAPIのシンプルさと組み合わせていることです。 さらに、ElementTree APIを拡張して、XPath、RelaxNG、XMLスキーマ、XSLT、およびC14Nのサポートを提供します。

10）Scrapy

Scrapyは、Pythonで記述されたオープンソースのコラボレーションフレームワークです。 基本的に、これはWebサイトをクロールしてそこからデータを抽出するWebスパイダー（ユーザーが定義するクラス）の開発に使用されるアプリケーションフレームワークです。 主にウェブサイトからデータを抽出するために使用されます。

Scrapyは、高速で高レベルのWebクロールおよびスクレイピングフレームワークであり、データマイニング、自動テストなどの他の多くのタスクにも使用できます。Windows、macOS、および3つの主要なオペレーティングシステムすべてで効率的に実行できます。 Linux。

ボーナス：11） Urllib

Urllibは、URLを収集して開くために設計されたPythonパッケージです。 URLを操作するためのさまざまなモジュールと機能があります。 たとえば、ほとんどがHTTPであるURLを開いたり読み取ったりするために「urllib.request」を使用します。 「urllib.error」は、urllib.requestによって発生した例外の例外クラスを定義します。 「urllib.parse」は、コンポーネント内のURL（Uniform Resource Locator）文字列をフラグメント化するための標準インターフェースを定義し、「urllib.robotparser」関数は、単一のクラスを作成します。

まとめ

これらのPythonツールは、誰が使用しているかに関係なく、幅広いニーズと機能をカバーできます。 データサイエンティスト、開発者、ソフトウェアエンジニアのいずれであっても、これらは世界中の技術専門家が使用する最高のPythonツールの一部です。

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