Las 10 mejores herramientas para desarrolladores de Python que debe conocer

Herramientas de Python que todo desarrollador debe conocer

Python es uno de los lenguajes de programación más populares en todo el mundo. Es ampliamente utilizado por desarrolladores y personas en la comunidad de ciencia de datos . Python es ampliamente conocido por varias razones y se usa principalmente para cumplir con estos dos propósitos:

• Sintaxis simple : puede aprender Python, que es casi tan fácil como la sintaxis matemática.
• Cobertura amplia : proporciona una cobertura completa sobre ciencia de datos y computación científica.

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¿Qué herramientas de Python están disponibles?

Para comprender las "herramientas del oficio", es esencial saber que las bibliotecas de Python vienen en una variedad y se pueden utilizar de acuerdo con las necesidades de cada uno. Para dominar las herramientas más comunes disponibles, se debe investigar bien para identificar sus necesidades y los servicios que ofrecen las herramientas. Esta página discutirá los diferentes tipos de herramientas de Python y cómo puede usarlas para su ventaja.

Si es nuevo y recién está comenzando en la industria, le interesaría esta lista cuidadosamente seleccionada que proporciona las 'herramientas del oficio'.

Las herramientas de Python que se pueden utilizar en el campo de la ciencia de datos son Scikit-Learn, Keras, Theano y Scipy, por nombrar algunas.

• Scikit-Aprender
• Keras
• Scipy
• Teano

• Scikit-Learn : Sci-kit Learn es una herramienta diseñada específicamente para Data Science y Machine Learning. Es una herramienta de código abierto utilizada ampliamente por desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Cualquiera que busque minería y análisis de datos puede usar esta herramienta para ver los mejores resultados.

Una de las principales ventajas de usar Scikit-Learn es que fomenta el rendimiento a una velocidad notable para conjuntos de datos de juguetes incorporados. Las características principales de esta herramienta incluyen división de datos, regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosque aleatorio y XG Boost. Además, proporciona una interfaz fácil de usar con una cuadrícula y búsquedas aleatorias.

• Keras : Keras es una biblioteca de código abierto escrita en Python. Adecuada para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, esta herramienta proporciona una red neuronal de alto nivel. El uso de Keras como una herramienta de Python le permite expresar redes neuronales convenientemente. Keras se basa en algunos principios básicos: facilidad de uso, extensibilidad y disponibilidad para Python.

Keras proporciona muchas funciones, que incluyen Modularidad, Gran conjunto de datos, Evaluación y predicción, y Codificación, empleando una implementación más rápida. Tiene múltiples backend y modularidad. Puede ejecutarse sobre otras redes neuronales como CNTK y Theano.

• Scipy : Scipy es una biblioteca de código abierto basada en Python. Varios campos, incluidos Matemáticas, Ciencias e Ingeniería, utilizan Scipy, que se usa ampliamente en Computación científica y técnica. Utiliza otros paquetes de Python como Pandas e IPython para crear bibliotecas. Los programas de matemáticas estándar y orientados a la ciencia utilizan estas bibliotecas.

Scipy es una biblioteca de uso común para los desarrolladores de Python. Scipy tiene muchas funcionalidades y puede usarse para varias tareas. Optimiza el rendimiento además de proporcionar comandos de alto nivel para visualizar datos. También permite sesiones interactivas con Python. No solo eso, es fácil y rápido en comparación con sus competidores.

• Theano : Theano es otra biblioteca Python de código abierto que permite a sus usuarios realizar operaciones matemáticas con matrices multidimensionales. Ofrece computación numérica súper rápida que se ejecuta en una CPU o una GPU. Esta biblioteca es una perspectiva crucial para el aprendizaje profundo que puede usar directamente para crear modelos de aprendizaje profundo o bibliotecas contenedoras.

Theano proporciona optimización de la estabilidad, diferenciación simbólica y optimización de la velocidad ejecutiva. Está construido para simplificar cualquier proceso. Las desventajas de Theano incluyen correr en un solo GPA. También requiere más tiempo de compilación para modelos más extensos y complejos. Además, los avisos de error son difíciles de encontrar, lo que dificulta aún más la depuración.

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Para las herramientas de Python de pruebas de automatización, puede usar bibliotecas de Python como Selenium, Robot Framework y TestComplete.

• Selenio
• Marco de trabajo de robots
• Prueba completa

• Selenium : Selenium es un controlador web. Su biblioteca también se llama Selenium. Es una de las mejores bibliotecas de código abierto para la automatización del navegador. Las aplicaciones web requieren principalmente Selenium. Con Selenium, es posible escribir scripts de prueba para otros lenguajes de programación como Java, C#, Python, Ruby y .Net.

Algunas ventajas de usar Selenium incluyen compatibilidad con el lenguaje y el marco, disponibilidad de código abierto, compatibilidad con varios navegadores y flexibilidad. También puede realizar pruebas desde cualquier navegador en los tres sistemas operativos populares: macOS, Windows y Linux. No solo eso, puede integrar herramientas como JUnit y TestNG con Selenium para generar informes y ejecutar casos de prueba.

• Robot Framework: Robot Framework es otra biblioteca de código abierto que implementa un marco genérico de automatización de pruebas. Está diseñado para el desarrollo basado en pruebas de aceptación (ATDD), la automatización de procesos robóticos (RPA) y las pruebas de aceptación. Integra varios datos de marco según el requisito de automatización de datos.

Robot Framework utiliza sintaxis de datos tabulares. Es una herramienta de automatización gratuita basada en palabras clave que es fácil de instalar. Permite el uso gratuito de Gherkin y funciona tanto para aplicaciones móviles como web. Los conceptos básicos de Robot Framework son fáciles de aprender.

• TestComplete : TestComplete es un software de prueba de automatización compatible con dispositivos móviles y web. Al igual que Robot Framework, le permite realizar pruebas basadas en palabras clave. TestComplete requiere que sus usuarios tengan una licencia comercial para usarlo. Admite numerosos lenguajes, incluidos VBScript, Python y C++ script.

TestComplete también tiene capacidades de reconocimiento de inteligencia artificial, que pueden identificar y actualizar objetos de la interfaz de usuario. A su vez, ayuda a disminuir los esfuerzos para mantener los scripts de prueba. También lo apoya con capacitación gratuita. Aparte de estas características, también es un complemento inteligente para Python.

Web Scraping es una función disponible que se puede realizar utilizando herramientas de Python diseñadas específicamente para Web Scraping. Esta lista presenta las herramientas de Web Scraping que le gustaría considerar.

• LXML
• Sopa Mecánica
• raspado
• HermosaSopa

• LXML: LXML es una herramienta diseñada con Python para bibliotecas C, incluidas libxslt y libxml2. Se reconoce como una herramienta útil llena de funciones y bibliotecas ricas. LXML es una herramienta de Python ampliamente conocida para el web scraping. En el lenguaje Python, se utiliza para procesar XML y HTML. La API XML de ElementTree le brinda acceso seguro a las bibliotecas libxslt y libxml2.

Las ventajas de usar LXML son su eficiencia y su diseño acelerado. Además de ser útil para cuestiones relacionadas con la velocidad, también es indulgente. Además, leer y escribir datos requiere una cantidad de tiempo insuperable. LXML facilita el proceso. Sus desventajas incluyen ser dependiente de C externo.

• MechanicalSoup : MechanicalSoup es otra biblioteca de Python que se utiliza para automatizar solicitudes con sitios web. Proporciona una API similar con respecto a la navegación de documentos, como en el caso de BeautifulSoup. MechanicalSoup guarda y envía cookies automáticamente. Sigue redirecciones y puede seguir enlaces y enviar formularios.

En el pasado, MechanicalSoup permaneció inactivo durante varios meses porque antes no era compatible con Python 3. Como punto de beneficio, MechanicalSoup es fácil y rápido de usar con la biblioteca de Python. La desventaja de usar MechanicalSoup es que no duplica por completo la funcionalidad del navegador, en particular, javascript del lado del cliente.

• Scrapy : Scrapy es una herramienta Python de código abierto y de uso gratuito con un marco colaborativo que ayuda a extraer los datos que puede necesitar de los sitios web. Inicialmente se diseñó para el raspado de datos y se puede usar para raspar datos usando una API general o un rastreador web de propósito general. Le brinda las herramientas que necesita para extraer datos de sitios web de manera eficiente.

Puede extraer datos de sitios web usando Scrapy y luego procesarlos como desee antes de almacenarlos en su formato preferido. Además del raspado web, se puede utilizar para muchas tareas, desde extracción de datos y pruebas automatizadas hasta monitoreo. Scrapy es compatible con cualquiera de las versiones de Python 2 o Python 3.

• BeautifulSoup: BeautifulSoup es una biblioteca de Python que se puede usar explícitamente para extraer datos de archivos XML y HTML. Está diseñado principalmente para proyectos de raspado de pantalla. Al igual que Scrapy, este es un analizador HTML. Esta biblioteca de Python proporciona formas sencillas para que los modismos Pythonic naveguen, busquen y modifiquen un árbol de análisis.

BeautifulSoup es la herramienta de web scraping de Python más antigua que existe. BeautifulSoup convierte automáticamente los documentos entrantes en Unicode. Para documentos salientes, los convierte a UTF-8. BeautifulSOup es una biblioteca accesible que también es robusta contra los errores de HTML.

Puntos clave para llevar

• Python es un lenguaje de programación popular con crecientes oportunidades profesionales.
• Las herramientas anteriores se encuentran entre las principales herramientas de Python buscadas en la industria de la ciencia de datos .
• Data Science y Python Library van de la mano y brindan un amplio margen para la mejora y el aprendizaje.

Impulse su carrera como desarrollador de Python

Las herramientas de Python han sido estándar desde el momento en que se desarrolló Python. Para que estas herramientas se utilicen con éxito, primero debe resolver sus necesidades. Ya sea que use bibliotecas de python para ciencias de datos , pruebas de automatización o raspado web, puede usarlas para su beneficio. Además, al ser un lenguaje popular, Python tiene muchas oportunidades profesionales interesantes. Suponga que desea saber más sobre las herramientas para desarrolladores de Python y las oportunidades profesionales. En ese caso, puede inscribirse en el Programa de diploma de posgrado en ciencia de datos afiliado a IIT, Bombay en upGrad.

Puntos destacados del programa :

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