知っておくべき Python 開発者ツール トップ 10

すべての開発者が知っておくべき Python ツール

Python は、世界中で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。 これは、開発者やデータ サイエンスコミュニティの人々によって広く使用されています。 Python はいくつかの理由で広く知られており、主に次の 2 つの目的を満たすために使用されます。

• シンプルな構文– Python を学ぶことができます。これは、数学的な構文とほぼ同じくらい簡単です。
• 幅広い範囲–データ サイエンスと科学計算に関する包括的な範囲を提供します。

データ サイエンスを学び、競合他社より優位に立つ

そこにはどのような Python ツールがありますか?

「取引ツール」を理解するには、 python ライブラリにはさまざまな種類があり、自分のニーズに応じて利用できることを知ることが不可欠です。 利用可能な最も一般的なツールを使いこなすには、よく調べてニーズとツールが提供するサービスを特定する必要があります。 このページでは、さまざまな種類の python ツールと、それらを有利に使用する方法について説明します。

あなたが新人で、この業界に参入したばかりの場合は、「取引のツール」を提供するこの慎重に精選されたリストに興味を持つでしょう。

データ サイエンスの分野で使用できる Python ツールには、 Scikit-Learn、Keras、Theano、Scipy などがあります。

• Scikit-Learn
• ケラス
• スキピー
• テアノ

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn は、データ サイエンスと機械学習専用に設計されたツールです。 これは、開発者、データ サイエンティスト、機械学習エンジニアによって広く使用されているオープン ソース ツールです。 データ マイニングと分析を探している人は誰でも、このツールを使用して最良の結果を得ることができます。

Scikit-Learn を使用する最大の利点の 1 つは、組み込みのおもちゃのデータセットのパフォーマンスが驚くほど高速になることです。 このツールの主な特徴には、データ分割、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダム フォレスト、および XG ブーストが含まれます。 さらに、グリッドとランダム検索を備えた使いやすいインターフェースを提供します。

• Keras – Keras は Python で書かれたオープンソース ライブラリです。 機械学習と深層学習に適したこのツールは、高度なニューラル ネットワークを提供します。 Keras を Python ツールとして使用すると、ニューラル ネットワークを便利に表現できます。 Keras は、使いやすさ、拡張性、および Python の可用性といういくつかのコア原則に基づいています。

Keras は、モジュール性、大規模なデータセット、評価と予測、エンコーディングなどの多くの機能を提供し、より迅速な展開を採用しています。 複数のバックエンドとモジュール性があります。 CNTK や Theano などの他のニューラル ネットワーク上で実行できます。

• Scipy – Scipy は、Python ベースのオープンソース ライブラリです。 数学、科学、工学などのいくつかの分野では、科学技術計算で広く使用されている Scipy が利用されています。 Pandas や IPython などの他の Python パッケージを使用してライブラリを作成します。 科学指向の標準的な数学プログラムは、これらのライブラリを使用します。

Scipy は、Python 開発者がよく使用するライブラリです。 Scipy には多くの機能があり、さまざまなタスクに使用できます。 データを視覚化するための高レベルのコマンドを提供することとは別に、パフォーマンスを最適化します。 また、Python との対話型セッションも有効にします。 それだけでなく、競合他社に比べて簡単で高速です。

• Theano – Theano は、ユーザーが多次元配列で数学演算を実行できるようにするもう 1 つのオープンソース Python ライブラリです。 CPU または GPU 上で実行される超高速の数値計算を提供します。 このライブラリは、ディープ ラーニング モデルまたはラッパー ライブラリを作成するために直接使用できる、ディープ ラーニングの重要な見通しです。

Theano は、安定性の最適化、記号微分、実行速度の最適化を提供します。 あらゆるプロセスを簡素化するように構築されています。 Theano の欠点には、単一の GPA で実行されることが含まれます。 また、より大規模で複雑なモデルの場合は、より多くのコンパイル時間が必要になります。 さらに、エラー通知が見つけにくく、デバッグがさらに難しくなります。

米国をチェック - データサイエンスプログラム

Automation Testing Python ツールの場合、Selenium、Robot Framework、TestComplete などのPython ライブラリを使用できます。

• セレン
• ロボットフレームワーク
• テスト完了

• Selenium – Selenium は Web ドライバーです。 そのライブラリは Selenium とも呼ばれます。 これは、ブラウザーの自動化に最適なオープンソース ライブラリの 1 つです。 Web アプリケーションには主に Selenium が必要です。 Selenium を使用すると、Java、C#、Python、Ruby、.Net などの他のプログラミング言語のテスト スクリプトを作成できます。

Selenium を使用する利点には、言語とフレームワークのサポート、オープンソースの可用性、マルチブラウザーのサポート、および柔軟性が含まれます。 macOS、Windows、Linux の 3 つの一般的なオペレーティング システムすべてで、任意のブラウザーからテストを実行することもできます。 それだけでなく、JUnit や TestNG などのツールを Selenium と統合して、レポートを生成し、テスト ケースを実行することもできます。

• Robot Framework – Robot Framework は、一般的なテスト自動化フレームワークを実装するもう 1 つのオープンソース ライブラリです。 これは、受け入れテスト駆動開発 (ATDD)、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、および受け入れテスト用に設計されています。 データ自動化要件ごとに複数のフレームワーク データを統合します。

Robot Framework は、表形式のデータ構文を使用します。 インストールが簡単な、キーワード駆動型の無料の自動化ツールです。 Gherkin を無料で使用でき、モバイル アプリケーションと Web アプリケーションの両方で機能します。 Robot Framework の基本は簡単に習得できます。

• TestComplete – TestComplete は、モバイルと Web の両方をサポートする自動テスト ソフトウェアです。 Robot Framework と同様に、キーワード駆動型のテストを実行できます。 TestComplete を使用するには、ユーザーが商用ライセンスを取得する必要があります。 VBScript、Python、C++ スクリプトなど、多数の言語をサポートしています。

TestComplete は、UI オブジェクトを識別および更新できる人工知能認識機能も備えています。 ひいては、テスト スクリプトを維持する労力を減らすのに役立ちます。 また、無料のトレーニングであなたをサポートします。 これらの機能とは別に、Python のスマートなアドオンでもあります。

Web スクレイピングは、特に Web スクレイピング用に設計された Python ツールを使用して実行できる利用可能な機能です。 このリストには、検討したい Web スクレイピング ツールが含まれています。

• LXML
• メカニカルスープ
• スクレイピー
• 美しいスープ

• LXML – LXML は、libxslt や libxml2 などの C ライブラリ用に Python を使用して設計されたツールです。 豊富な機能とライブラリを備えた便利なツールとして認識されています。 LXML は、Web スクレイピング用の Python ツールとして広く知られています。 Python 言語では、XML および HTML の処理に使用されます。 ElementTree XML API を使用すると、libxslt および libxml2 ライブラリに安全にアクセスできます。

LXML を使用する利点は、その効率性とペースの速い設計です。 速度に関連する問題に役立つだけでなく、寛大でもあります。 また、データの読み取りと書き込みには、計り知れないほどの時間がかかります。 LXML を使用すると、プロセスが簡単になります。 その欠点には、外部 C に依存することが含まれます。

• MechanicalSoup – MechanicalSoup は、Web サイトでのリクエストの自動化に使用されるもう 1 つの Python ライブラリです。 BeautifulSoup の場合と同様に、ドキュメント ナビゲーションに関する同様の API を提供します。 MechanicalSoup は、Cookie を自動的に保存して送信します。 リダイレクトに従い、リンクをたどってフォームを送信できます。

以前は Python 3 をサポートしていなかったため、MechanicalSoup は数か月間活動を休止していました。 メリットとして、MechanicalSoup は Python ライブラリを使用する方が簡単で高速です。 MechanicalSoup を使用することの欠点は、ブラウザの機能、特にクライアント側の JavaScript を完全に複製しないことです。

• Scrapy – Scrapy は、Web サイトから必要なデータを抽出するのに役立つ共同フレームワークを備えた、無料で使用できるオープンソースの Python ツールです。 当初はデータのスクレイピング用に設計されており、一般的な API または汎用の Web クローラーを使用してデータをスクレイピングするために使用できます。 Web サイトからデータを効率的にスクレイピングするために必要なツールを提供します。

Scrapy を使用して Web サイトからデータをスクレイピングし、好みの形式で保存する前に必要に応じて処理できます。 ウェブスクレイピングとは別に、データマイニングや自動テストから監視まで、多くのタスクに使用できます。 Scrapy は、Python 2 または Python 3 のいずれかのバージョンをサポートしています。

• BeautifulSoup – BeautifulSoup は、XML および HTML ファイルからデータを取得するために明示的に使用できる Python ライブラリです。 主にスクリーン スクレイピング プロジェクト用に設計されています。 Scrapy と同じように、これは HTML パーサーです。 この Python ライブラリは、Pythonic イディオムが解析ツリーをナビゲート、検索、および変更するための簡単な方法を提供します。

BeautifulSoup は、最も古い Python Web スクレイピング ツールです。 BeautifulSoup は受信ドキュメントを自動的に Unicode に変換します。 送信ドキュメントの場合、UTF-8 に変換します。 BeautifulSOup は、HTML エラーに対しても堅牢なアクセス可能なライブラリです。

お持ち帰りのポイント

• Python は人気のあるプログラミング言語であり、キャリアの機会が増えています。
• 上記のツールは、データ サイエンス業界で求められている上位の Python ツールの 1 つです。
• データ サイエンスと Python ライブラリは密接に連携しており、改善と学習のための広大な範囲を提供します。

Python 開発者としてのキャリアを飛躍的にスタート

Python ツールは、Python が開発されたときから標準的なものでした。 これらのツールをうまく利用するには、まずニーズを整理する必要があります。 データ サイエンス、自動化テスト、または Web スクレイピングにPython ライブラリを使用するかどうかにかかわらず、それらを有利に使用できます。 さらに、人気のある言語である Python には、多くのエキサイティングなキャリアの機会があります。 Python開発者ツールとキャリアの機会についてもっと知りたいとします。 その場合、 upGrad の IIT、ボンベイに所属するデータ サイエンス大学院ディプロマ プログラムに登録できます。

プログラムの主なハイライト:

• • 働く専門家向けに設計
  • IITバンガロール卒業生のステータス
  • 60以上の産業プロジェクト
  • 無料の EMI オプション
  • キャリアメンターシップセッション
  • ハイパフォーマンスコーチング
  • 24時間年中無休の学生サポート
  • 独占的な雇用機会とポータル