Les 10 meilleurs outils de développement Python à connaître

Outils Python que tout développeur doit connaître

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Il est largement utilisé par les développeurs et les membres de la communauté Data Science . Python est largement connu pour plusieurs raisons et est principalement utilisé pour remplir ces deux objectifs :

• Syntaxe simple - Vous pouvez apprendre Python, qui est presque aussi simple que la syntaxe mathématique.
• Large couverture - Il fournit une couverture complète en matière de science des données et de calcul scientifique.

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Quels outils Python sont disponibles ?

Pour comprendre les "outils du métier", il est essentiel de savoir que les bibliothèques Python sont variées et peuvent être utilisées en fonction de ses propres besoins. Pour maîtriser les outils les plus courants disponibles, il faut bien faire des recherches pour identifier leurs besoins et les services que les outils ont à offrir. Cette page discutera des différents types d'outils Python et comment vous pouvez les utiliser à votre avantage.

Si vous êtes un débutant et que vous débutez dans l'industrie, vous seriez intéressé par cette liste soigneusement organisée qui fournit les "outils du métier".

Les outils Python pouvant être utilisés dans le domaine de la Data Science sont Scikit-Learn, Keras, Theano et Scipy, pour n'en citer que quelques-uns.

• Scikit-Learn
• Keras
• Scipy
• Théano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn est un outil conçu spécifiquement pour la science des données et l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un outil open source largement utilisé par les développeurs, les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique. Toute personne à la recherche d'exploration et d'analyse de données peut utiliser cet outil pour obtenir les meilleurs résultats.

L'un des principaux avantages de l'utilisation de Scikit-Learn est qu'il encourage les performances à une vitesse remarquable pour les ensembles de données de jouets intégrés. Les principales caractéristiques de cet outil incluent le fractionnement des données, la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, la forêt aléatoire et XG Boost. De plus, il fournit une interface conviviale avec une grille et des recherches aléatoires.

• Keras – Keras est une bibliothèque open source écrite en Python. Adapté au Machine Learning et au Deep Learning, cet outil fournit un réseau de neurones de haut niveau. L'utilisation de Keras en tant qu'outil Python vous permet d'exprimer facilement des réseaux de neurones. Keras est basé sur quelques principes fondamentaux : convivialité, extensibilité et disponibilité pour Python.

Keras fournit de nombreuses fonctionnalités, notamment la modularité, le grand ensemble de données, l'évaluation et la prédiction et l'encodage, en utilisant un déploiement plus rapide. Il a plusieurs backend et modularité. Il peut fonctionner sur d'autres réseaux de neurones comme CNTK et Theano.

• Scipy - Scipy est une bibliothèque open source basée sur Python. Plusieurs domaines, dont les mathématiques, les sciences et l'ingénierie, utilisent Scipy, qui est largement utilisé dans le calcul scientifique et technique. Il utilise d'autres packages Python tels que Pandas et IPython pour créer des bibliothèques. Les programmes de mathématiques à orientation scientifique et standard utilisent ces bibliothèques.

Scipy est une bibliothèque couramment utilisée par les développeurs Python. Scipy a de nombreuses fonctionnalités et peut être utilisé pour diverses tâches. Il optimise les performances en plus de fournir des commandes de haut niveau pour visualiser les données. Il permet également des sessions interactives avec Python. Non seulement cela, il est facile et plus rapide par rapport à ses concurrents.

• Theano - Theano est une autre bibliothèque Python open source qui permet à ses utilisateurs d'effectuer des opérations mathématiques avec des tableaux multidimensionnels. Il offre un calcul numérique ultra-rapide qui s'exécute sur un CPU ou un GPU. Cette bibliothèque est une perspective cruciale pour le Deep Learning que vous pouvez directement utiliser pour créer des modèles de Deep Learning ou des bibliothèques wrapper.

Theano fournit une optimisation de la stabilité, une différenciation symbolique et une optimisation de la vitesse de l'exécutif. Il est conçu pour simplifier tout processus. Les inconvénients de Theano incluent l'exécution dans un seul GPA. Cela nécessite également plus de temps de compilation pour les modèles plus étendus et complexes. De plus, les avis d'erreur sont difficiles à trouver, ce qui rend le débogage encore plus difficile.

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Pour les outils Python de test d'automatisation, vous pouvez utiliser des bibliothèques Python telles que Selenium, Robot Framework et TestComplete.

• Sélénium
• Cadre robotique
• Test terminé

• Selenium – Selenium est un pilote Web. Sa bibliothèque est aussi appelée Selenium. C'est l'une des meilleures bibliothèques open source pour l'automatisation du navigateur. Les applications Web nécessitent principalement Selenium. En utilisant Selenium, il est possible d'écrire des scripts de test pour d'autres langages de programmation tels que Java, C#, Python, Ruby et .Net.

Certains avantages de l'utilisation de Selenium incluent la prise en charge de la langue et du cadre, la disponibilité de l'open source, la prise en charge de plusieurs navigateurs et la flexibilité. Vous pouvez également effectuer des tests à partir de n'importe quel navigateur dans les trois systèmes d'exploitation populaires - macOS, Windows et Linux. De plus, vous pouvez intégrer des outils tels que JUnit et TestNG avec Selenium pour générer des rapports et exécuter des cas de test.

• Robot Framework - Robot Framework est une autre bibliothèque open source qui implémente un framework générique d'automatisation des tests. Il est conçu pour le développement piloté par les tests d'acceptation (ATDD), l'automatisation des processus robotiques (RPA) et les tests d'acceptation. Il intègre plusieurs données de cadre selon les exigences d'automatisation des données.

Robot Framework utilise une syntaxe de données tabulaire. Il s'agit d'un outil d'automatisation gratuit, basé sur des mots clés, facile à installer. Il permet une utilisation gratuite de Gherkin et fonctionne à la fois pour les applications mobiles et Web. Les bases de Robot Framework sont faciles à apprendre.

• TestComplete - TestComplete est un logiciel de test d'automatisation qui prend en charge à la fois le mobile et le Web. Comme Robot Framework, il vous permet d'effectuer des tests basés sur des mots clés. TestComplete exige que ses utilisateurs aient une licence commerciale pour l'utiliser. Il prend en charge de nombreux langages, notamment les scripts VBScript, Python et C++.

TestComplete comporte également des capacités de reconnaissance de l'intelligence artificielle, qui peuvent identifier et mettre à jour les objets de l'interface utilisateur. À son tour, cela aide à réduire les efforts de maintenance des scripts de test. Il vous soutient également avec une formation gratuite. Outre ces fonctionnalités, il s'agit également d'un module complémentaire intelligent pour Python.

Web Scraping est une fonctionnalité disponible qui peut être effectuée à l'aide d'outils Python conçus spécifiquement pour Web Scraping. Cette liste présente les outils Web Scraping que vous pourriez envisager.

• LXML
• Soupe Mécanique
• Scrapy
• BelleSoupe

• LXML – LXML est un outil conçu à l'aide des bibliothèques Python pour C, notamment libxslt et libxml2. Il est reconnu comme un outil pratique rempli de fonctionnalités et de bibliothèques riches. LXML est un outil Python largement connu pour le web scraping. Dans le langage Python, il est utilisé pour le traitement XML et HTML. L'API XML ElementTree vous donne un accès sécurisé aux bibliothèques libxslt et libxml2.

Les avantages de l'utilisation de LXML sont son efficacité et sa conception rapide. En plus d'être utile pour les questions relatives à la vitesse, il est également indulgent. De plus, lire et écrire des données prend un temps insurmontable. LXML facilite le processus. Ses inconvénients incluent la dépendance au C externe.

• MechanicalSoup - MechanicalSoup est une autre bibliothèque Python utilisée pour automatiser les requêtes avec des sites Web. Il fournit une API similaire concernant la navigation dans les documents, comme dans le cas de BeautifulSoup. MechanicalSoup enregistre et envoie automatiquement des cookies. Il suit les redirections et peut suivre les liens et soumettre des formulaires.

Dans le passé, MechanicalSoup est resté inactif pendant plusieurs mois car il ne supportait pas Python 3 auparavant. En tant que point positif, MechanicalSoup est facile et plus rapide à utiliser la bibliothèque Python. L'inconvénient d'utiliser MechanicalSoup est qu'il ne duplique pas entièrement la fonctionnalité du navigateur, javascript côté client, pour être particulier.

• Scrapy - Scrapy est un outil Python open source gratuit avec un cadre collaboratif qui permet d'extraire les données dont vous pourriez avoir besoin à partir de sites Web. Il a été initialement conçu pour le scraping de données et peut être utilisé pour scraper des données à l'aide d'une API générale ou d'un robot d'exploration Web à usage général. Il vous donne les outils dont vous avez besoin pour récupérer efficacement les données des sites Web.

Vous pouvez récupérer les données des sites Web à l'aide de Scrapy, puis les traiter comme vous le souhaitez avant de les stocker dans votre format préféré. Outre le grattage Web, il peut être utilisé pour de nombreuses tâches, de l'exploration de données et des tests automatisés à la surveillance. Scrapy prend en charge les versions de Python 2 ou Python 3.

• BeautifulSoup - BeautifulSoup est une bibliothèque Python qui peut être utilisée explicitement pour extraire des données de fichiers XML et HTML. Il est principalement conçu pour les projets de grattage d'écran. Tout comme Scrapy, il s'agit d'un analyseur HTML. Cette bibliothèque Python fournit des moyens simples pour les idiomes Pythonic de naviguer, de rechercher et de modifier un arbre d'analyse.

BeautifulSoup est le plus ancien outil de grattage Web Python. BeautifulSoup convertit automatiquement les documents entrants en Unicode. Pour les documents sortants, il les convertit en UTF-8. BeautifulSOup est une bibliothèque accessible qui est également robuste contre les erreurs HTML.

Points clés à emporter

• Python est un langage de programmation populaire avec de nombreuses opportunités de carrière.
• Les outils ci-dessus font partie des meilleurs outils Python recherchés dans l' industrie de la science des données .
• La science des données et la bibliothèque Python vont de pair et offrent un vaste champ d'amélioration et d'apprentissage.

Lancez votre carrière en tant que développeur Python

Les outils Python sont standard depuis le développement de Python. Pour que ces outils soient utilisés avec succès, vous devez d'abord trier vos besoins. Que vous utilisiez des bibliothèques Python pour les sciences des données , les tests d'automatisation ou le scraping Web, vous pouvez les utiliser à votre avantage. De plus, étant un langage populaire, Python offre de nombreuses opportunités de carrière passionnantes. Supposons que vous souhaitiez en savoir plus sur les outils de développement Python et les opportunités de carrière. Dans ce cas, vous pouvez vous inscrire au programme de diplôme d'études supérieures en science des données affilié à l'IIT, Bombay in upGrad.

Temps forts du programme :

• • Conçu pour les professionnels en activité
  • Statut des anciens élèves de l'IIT Bangalore
  • Plus de 60 projets industriels
  • Option EMI gratuite
  • Séances de mentorat de carrière
  • Coaching performant
  • Assistance aux étudiants Disponibilité 24 × 7
  • Offres d'emploi exclusives et portail