Top 10 des outils Python que tout développeur Python devrait connaître [2022]

Il n'est plus surprenant d'entendre que Python est l'un des langages les plus populaires parmi les développeurs et dans la communauté Data Science. Bien qu'il existe de nombreuses raisons derrière la popularité de Python, c'est principalement à cause de deux raisons principales.

• Python a une syntaxe très simple - presque équivalente à la syntaxe mathématique - et par conséquent, il peut être facilement compris et appris.
• Deuxièmement, il offre une couverture étendue (bibliothèques, outils, etc.) pour le calcul scientifique et la science des données.

Il existe de nombreuses raisons d'utiliser Python pour la science des données. Aujourd'hui, nous allons parler de certains des outils Python les plus utilisés par les développeurs, les codeurs et les scientifiques des données du monde entier. Si vous êtes débutant et souhaitez en savoir plus sur la science des données, consultez notre certification en science des données des meilleures universités.

Ces outils Python peuvent être pratiques à de nombreuses fins différentes si vous savez comment les utiliser correctement. Alors, sans plus tarder, regardons les meilleurs outils Python qui existent !

Outils Python pour la science des données

1) Scikit-Learn

Scikit-Learn est un outil open source conçu pour la science des données et l'apprentissage automatique. Il est largement utilisé par les développeurs, les ingénieurs ML et les scientifiques des données pour l'exploration et l'analyse des données. L'une des plus grandes caractéristiques de Scikit-Learn est sa vitesse remarquable dans l'exécution de différents benchmarks sur des ensembles de données de jouets.

Les principales caractéristiques de cet outil sont la classification, la régression, le regroupement, la réduction de dimensionnalité, la sélection de modèles et le prétraitement. Il offre une API cohérente et conviviale ainsi que des recherches par grille et aléatoires.

2) Kéras

Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones open source de haut niveau écrite en Python. Il est parfaitement adapté au ML et au Deep Learning . Keras repose sur quatre principes fondamentaux : convivialité, modularité, extensibilité facile et utilisation de Python. Il vous permet d'exprimer les réseaux de neurones de la manière la plus simple possible. Étant donné que Keras est écrit en Python, il peut s'exécuter sur des frameworks de réseaux neuronaux populaires tels que TensorFlow, CNTK et Theano.

3) Théano

Theano est une bibliothèque Python conçue explicitement pour exprimer des tableaux multidimensionnels. Il vous permet de définir, d'optimiser et d'évaluer des calculs mathématiques comprenant des tableaux multidimensionnels. Certaines de ses caractéristiques les plus uniques incluent son intégration étroite avec NumPy, l'utilisation transparente du GPU, une différenciation symbolique efficace, des optimisations de vitesse et de stabilité, la génération de code C dynamique et des tests unitaires approfondis, pour n'en nommer que quelques-unes.

4) SciPy

SciPy est un écosystème de bibliothèque open source basé sur Python utilisé pour le calcul scientifique et technique. Il est largement utilisé dans le domaine des mathématiques, des sciences et de l'ingénierie . SciPy exploite d'autres packages Python, notamment NumPy, IPython ou Pandas, pour créer des bibliothèques pour les tâches de programmation mathématiques et scientifiques courantes. C'est un excellent outil pour manipuler des nombres sur un ordinateur et générer également des résultats visualisés.

Automatisation Tester les outils Python

5) Sélénium

Selenium est sans aucun doute l'un des meilleurs outils de développement Python. Il s'agit d'un framework d'automatisation open source pour les applications Web. Avec Selenium, vous pouvez écrire des scripts de test dans de nombreux autres langages de programmation, notamment Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby et .Net.

De plus, vous pouvez effectuer des tests à partir de n'importe quel navigateur (Chrome, Firefox, Safari, Opera et Internet Explorer) dans les trois principaux systèmes d'exploitation - Windows, macOS et Linux. Vous pouvez également intégrer Selenium à des outils tels que JUnit et TestNG pour gérer les cas de test et générer des rapports.

6) Cadre robotique

Robot Framework est un autre framework d'automatisation de test générique open source conçu pour les tests d'acceptation et le développement piloté par les tests d'acceptation (ATTD). Il utilise une syntaxe de données de test tabulaire et est basé sur des mots clés. Robot Framework intègre de nombreux frameworks pour différentes exigences d'automatisation des tests.

Vous pouvez étendre les capacités du framework en l'intégrant davantage aux bibliothèques Python ou Java . Robot Framework peut être utilisé non seulement pour les tests d'applications Web, mais également pour l'automatisation des tests Android et iOS.

7) Test terminé

TestComplete est un logiciel de test d'automatisation qui prend en charge les tests d'automatisation Web, mobiles et de bureau. Cependant, vous devez acquérir une licence commerciale pour pouvoir l'utiliser. TestComplete vous permet également d'effectuer des tests basés sur des mots clés, tout comme Robot Framework. Il est livré avec une fonction d'enregistrement et de lecture facile à utiliser.

Il prend en charge de nombreux langages de script, notamment Python, VBScript et C++. Tout comme Robot Framework, les testeurs de logiciels peuvent effectuer des tests basés sur des mots clés. Une caractéristique remarquable de cet outil Python est que ses capacités de reconnaissance d'objets GUI peuvent à la fois détecter et mettre à jour les objets UI. Cela permet de réduire les efforts requis pour maintenir les scripts de test.

Outils Python de scraping Web

8) Belle soupe

Beautiful Soup est une bibliothèque Python pour extraire des données à partir de fichiers HTML et XML. Vous pouvez l'intégrer à votre analyseur préféré pour tirer parti de divers idiomes Pythonic pour naviguer, rechercher et modifier un arbre d'analyse. L'outil peut convertir automatiquement les documents entrants en Unicode et les documents sortants en UTF-8 et est utilisé pour des projets tels que le grattage d'écran. C'est un excellent outil qui peut vous faire économiser des heures de travail.

9) LXML

LXML est un outil basé sur Python conçu pour les bibliothèques C - libxml2 et libxslt. Il est très riche en fonctionnalités et l'une des bibliothèques les plus faciles à utiliser pour le traitement XML et HTML en Python. Il facilite un accès sûr et pratique aux bibliothèques libxml2 et libxslt en utilisant l'API ElementTree.

Ce qui est unique, c'est qu'il combine la vitesse et les fonctionnalités XML de ces bibliothèques avec la simplicité d'une API Python native. De plus, il étend l'API ElementTree pour prendre en charge XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT et C14N.

10) Scrapy

Scrapy est un framework open-source et collaboratif écrit en Python. Il s'agit essentiellement d'un cadre d'application utilisé pour développer des araignées Web (les classes définies par un utilisateur) qui explorent des sites Web et en extraient des données. Il est principalement utilisé pour extraire les données des sites Web.

Scrapy est un cadre d'exploration et de grattage Web rapide et de haut niveau qui peut également être utilisé pour de nombreuses autres tâches telles que l'exploration de données, les tests automatisés, etc. Il peut fonctionner efficacement sur les trois principaux systèmes d'exploitation, à savoir Windows, macOS et Linux.

Bonus : 11) Urllib

Urllib est un package Python conçu pour collecter et ouvrir des URL. Il a divers modules et fonctions pour travailler avec les URL. Par exemple, il utilise « urllib.request » pour ouvrir et lire des URL qui sont principalement HTTP ; "urllib.error" pour définir les classes d'exception pour les exceptions levées par urllib.request ; "urllib.parse" pour définir une interface standard pour fragmenter les chaînes d'URL (Uniform Resource Locator) dans les composants, et la fonction "urllib.robotparser" pour créer une classe unique.

Emballer

Ces outils Python peuvent couvrir un large éventail de besoins et de fonctionnalités, quel que soit leur utilisateur. Qu'il s'agisse d'un scientifique des données, d'un développeur ou d'un ingénieur logiciel, ce sont quelques-uns des meilleurs outils Python utilisés par les professionnels de la technologie du monde entier.

Si vous êtes intéressé à apprendre python et que vous voulez vous salir les mains sur divers outils et langages, consultez le programme Executive PG in Data Science .