Las 10 principales herramientas de Python que todo desarrollador de Python debería conocer [2022]

Ya no sorprende escuchar que Python es uno de los lenguajes más populares entre los desarrolladores y en la comunidad de ciencia de datos. Si bien existen numerosas razones detrás de la popularidad de Python, se debe principalmente a dos razones principales.

• Python tiene una sintaxis muy simple, casi equivalente a la sintaxis matemática, y por lo tanto, puede entenderse y aprenderse fácilmente.
• En segundo lugar, ofrece una amplia cobertura (bibliotecas, herramientas, etc.) para la informática científica y la ciencia de datos.

Existen numerosas razones para usar Python para la ciencia de datos. Hoy hablaremos sobre algunas de las herramientas de Python más utilizadas por desarrolladores, programadores y científicos de datos de todo el mundo. Si es un principiante y está interesado en obtener más información sobre la ciencia de datos, consulte nuestra certificación de ciencia de datos de las mejores universidades.

Estas herramientas de Python pueden ser convenientes para muchos propósitos diferentes si sabe cómo usarlas correctamente. Entonces, sin más demora, ¡echemos un vistazo a las mejores herramientas de Python que existen!

Herramientas Python de ciencia de datos

1) Scikit-Learn

Scikit-Learn es una herramienta de código abierto diseñada para Data Science y Machine Learning. Es ampliamente utilizado por desarrolladores, ingenieros de ML y científicos de datos para la extracción y el análisis de datos. Una de las mejores características de Scikit-Learn es su notable velocidad para realizar diferentes puntos de referencia en conjuntos de datos de juguetes.

Las características principales de esta herramienta son clasificación, regresión, agrupación, reducción de dimensionalidad, selección de modelos y preprocesamiento. Ofrece una API consistente y fácil de usar junto con búsquedas en cuadrícula y aleatorias.

2) Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales de alto nivel de código abierto escrita en Python. Es muy adecuado para ML y Deep Learning . Keras se basa en cuatro principios básicos: facilidad de uso, modularidad, fácil extensibilidad y trabajo con Python. Le permite expresar redes neuronales de la manera más fácil posible. Dado que Keras está escrito en Python, puede ejecutarse sobre marcos de redes neuronales populares como TensorFlow, CNTK y Theano.

3) Teano

Theano es una biblioteca de Python diseñada explícitamente para expresar matrices multidimensionales. Le permite definir, optimizar y evaluar cálculos matemáticos que comprenden matrices multidimensionales. Algunas de sus características más exclusivas incluyen su estrecha integración con NumPy, uso transparente de GPU, diferenciación simbólica eficiente, optimizaciones de velocidad y estabilidad, generación dinámica de código C y pruebas unitarias exhaustivas, por nombrar algunas.

4) SciPy

SciPy es un ecosistema de biblioteca basado en Python de código abierto que se utiliza para la computación científica y técnica. Se utiliza ampliamente en el campo de las matemáticas, la ciencia y la ingeniería . SciPy aprovecha otros paquetes de Python, incluidos NumPy, IPython o Pandas, para crear bibliotecas para tareas comunes de programación orientadas a la ciencia y las matemáticas. Es una excelente herramienta para manipular números en una computadora y generar resultados visualizados también.

Pruebas de automatización Herramientas de Python

5) selenio

Selenium es sin duda una de las mejores herramientas de desarrollo de Python. Es un marco de automatización de código abierto para aplicaciones web. Con Selenium, puede escribir scripts de prueba en muchos otros lenguajes de programación, incluidos Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby y .Net.

Además, puede realizar pruebas desde cualquier navegador (Chrome, Firefox, Safari, Opera e Internet Explorer) en los tres sistemas operativos principales: Windows, macOS y Linux. También puede integrar Selenium con herramientas como JUnit y TestNG para administrar casos de prueba y generar informes.

6) Marco de robots

Robot Framework es otro marco de automatización de pruebas genérico de código abierto diseñado para pruebas de aceptación y desarrollo basado en pruebas de aceptación (ATTD). Utiliza sintaxis de datos de prueba tabulares y se basa en palabras clave. Robot Framework integra muchos marcos para diferentes requisitos de automatización de pruebas.

Puede expandir las capacidades del marco integrándolo aún más con las bibliotecas de Python o Java . Robot Framework se puede utilizar no solo para pruebas de aplicaciones web, sino también para la automatización de pruebas de Android e iOS.

7) Prueba completa

TestComplete es un software de prueba de automatización que admite pruebas de automatización web, móvil y de escritorio. Sin embargo, debe adquirir una licencia comercial para poder utilizarlo. TestComplete también le permite realizar pruebas basadas en palabras clave, al igual que Robot Framework. Viene con una función de grabación y reproducción fácil de usar.

Admite muchos lenguajes de secuencias de comandos, incluidos Python, VBScript y secuencias de comandos C++. Al igual que Robot Framework, los evaluadores de software pueden realizar pruebas basadas en palabras clave. Una característica notable de esta herramienta de Python es que sus capacidades de reconocimiento de objetos de GUI pueden detectar y actualizar objetos de UI. Esto ayuda a reducir los esfuerzos necesarios para mantener los scripts de prueba.

Herramientas de Python para raspado web

8) sopa hermosa

Beautiful Soup es una biblioteca de Python para extraer datos de archivos HTML y XML. Puede integrarlo con su analizador preferido para aprovechar varios modismos Pythonic para navegar, buscar y modificar un árbol de análisis. La herramienta puede convertir automáticamente los documentos entrantes a Unicode y los documentos salientes a UTF-8 y se utiliza para proyectos como el raspado de pantalla. Es una gran herramienta que puede ahorrarle horas de trabajo.

9) LXML

LXML es una herramienta basada en Python diseñada para bibliotecas C: libxml2 y libxslt. Tiene muchas funciones y es una de las bibliotecas más fáciles de usar para procesar XML y HTML en Python. Facilita el acceso seguro y conveniente a las bibliotecas libxml2 y libxslt mediante el uso de la API de ElementTree.

Lo que es único es que combina la velocidad y las funciones XML de estas bibliotecas con la simplicidad de una API nativa de Python. Además, amplía la API de ElementTree para proporcionar compatibilidad con XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT y C14N.

10) Raspado

Scrapy es un marco colaborativo y de código abierto escrito en Python. Esencialmente, es un marco de aplicación utilizado para desarrollar arañas web (las clases que define un usuario) que rastrean sitios web y extraen datos de ellos. Se utiliza principalmente para extraer los datos de los sitios web.

Scrapy es un marco de raspado y rastreo web rápido y de alto nivel que también se puede usar para muchas otras tareas, como extracción de datos, pruebas automatizadas, etc. Puede ejecutarse de manera eficiente en los tres sistemas operativos principales, es decir, Windows, macOS y linux

Bonificación: 11) Urllib

Urllib es un paquete de Python que está diseñado para recopilar y abrir URL. Dispone de varios módulos y funciones para trabajar con URLs. Por ejemplo, utiliza "urllib.request" para abrir y leer URL que son en su mayoría HTTP; “urllib.error” para definir las clases de excepción para las excepciones provocadas por urllib.request; “urllib.parse” para definir una interfaz estándar para fragmentar las cadenas del Localizador Uniforme de Recursos (URL) en componentes, y la función “urllib.robotparser” para crear una sola clase.

Terminando

Estas herramientas de Python pueden cubrir una amplia gama de necesidades y funcionalidades, independientemente de quién las esté utilizando. Ya sea un científico de datos, un desarrollador o un ingeniero de software, estas son algunas de las mejores herramientas de Python que utilizan los profesionales de la tecnología de todo el mundo.

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