10 Alat Python Teratas Yang Harus Diketahui Setiap Pengembang Python [2022]

Tidak mengherankan lagi mendengar bahwa Python adalah salah satu bahasa paling populer di kalangan Pengembang dan di komunitas Ilmu Data. Meskipun ada banyak alasan di balik popularitas Python, itu terutama karena dua alasan inti.

• Python memiliki sintaks yang sangat sederhana – hampir setara dengan sintaks matematika – dan karenanya, dapat dengan mudah dipahami dan dipelajari.
• Kedua, ia menawarkan cakupan yang luas (perpustakaan, alat, dll.) untuk komputasi ilmiah dan Ilmu Data.

Ada banyak alasan untuk menggunakan Python untuk ilmu data. Hari ini, kita akan berbicara tentang beberapa alat Python yang paling banyak digunakan oleh pengembang, pembuat kode, dan Ilmuwan Data di seluruh dunia. Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat sertifikasi ilmu data kami dari universitas terkemuka.

Alat Python ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan yang berbeda jika Anda tahu cara menggunakannya dengan benar. Jadi, tanpa penundaan lebih lanjut, mari kita lihat alat Python terbaik di luar sana!

Alat Python Ilmu Data

1) Scikit-Belajar

Scikit-Learn adalah alat sumber terbuka yang dirancang untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin. Ini banyak digunakan oleh Pengembang, Insinyur ML, dan Ilmuwan Data untuk penambangan data dan analisis data. Salah satu fitur terbaik dari Scikit-Learn adalah kecepatannya yang luar biasa dalam melakukan berbagai tolok ukur pada kumpulan data mainan.

Karakteristik utama dari alat ini adalah klasifikasi, regresi, clustering, pengurangan dimensi, pemilihan model, dan preprocessing. Ini menawarkan API yang konsisten dan ramah pengguna bersama dengan pencarian grid dan acak.

2) Keras

Keras adalah open-source, perpustakaan jaringan saraf tingkat tinggi yang ditulis dengan Python. Ini sangat cocok untuk ML dan Deep Learning . Keras didasarkan pada empat prinsip inti – ramah pengguna, modularitas, mudah diperpanjang, dan bekerja dengan Python. Ini memungkinkan Anda untuk mengekspresikan jaringan saraf dengan cara termudah. Karena Keras ditulis dengan Python, ia dapat berjalan di atas kerangka kerja jaringan saraf populer seperti TensorFlow, CNTK, dan Theano.

3) Theano

Theano adalah pustaka Python yang dirancang secara eksplisit untuk mengekspresikan array multidimensi. Ini memungkinkan Anda untuk mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi perhitungan matematis yang terdiri dari array multi-dimensi. Beberapa fiturnya yang paling unik termasuk integrasi yang erat dengan NumPy, penggunaan GPU yang transparan, diferensiasi simbolis yang efisien, pengoptimalan kecepatan dan stabilitas, pembuatan kode C dinamis, dan pengujian unit yang ekstensif, untuk beberapa nama.

4) SciPy

SciPy adalah ekosistem perpustakaan berbasis Python open-source yang digunakan untuk komputasi ilmiah dan teknis. Ini banyak digunakan di bidang Matematika, Sains, dan Teknik . SciPy memanfaatkan paket Python lainnya, termasuk NumPy, IPython, atau Pandas, untuk membuat perpustakaan untuk tugas pemrograman berorientasi matematika dan sains umum. Ini adalah alat yang sangat baik untuk memanipulasi angka di komputer dan menghasilkan hasil yang divisualisasikan juga.

Alat Python Pengujian Otomatisasi

5) Selenium

Selenium tidak diragukan lagi salah satu alat pengembangan Python terbaik. Ini adalah kerangka kerja otomatisasi sumber terbuka untuk aplikasi web. Dengan Selenium, Anda dapat menulis skrip pengujian dalam banyak bahasa pemrograman lain, termasuk Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby, dan .Net.

Selanjutnya, Anda dapat melakukan tes dari browser apa pun (Chrome, Firefox, Safari, Opera, dan Internet Explorer) di ketiga sistem operasi utama – Windows, macOS, dan Linux. Anda juga dapat mengintegrasikan Selenium dengan alat seperti JUnit dan TestNG untuk mengelola kasus uji dan membuat laporan.

6) Kerangka Robot

Kerangka Robot adalah kerangka kerja otomatisasi uji generik open-source lain yang dirancang untuk pengujian penerimaan dan pengembangan yang didorong oleh uji penerimaan (ATTD). Ini menggunakan sintaks data uji tabular dan didorong oleh kata kunci. Kerangka Robot mengintegrasikan banyak kerangka kerja untuk persyaratan otomatisasi pengujian yang berbeda.

Anda dapat memperluas kemampuan kerangka kerja dengan mengintegrasikannya lebih lanjut dengan pustaka Python atau Java . Kerangka Robot dapat digunakan tidak hanya untuk pengujian aplikasi web tetapi juga untuk otomatisasi pengujian Android dan iOS.

7) Tes Selesai

TestComplete adalah perangkat lunak pengujian otomatisasi yang mendukung pengujian otomatisasi web, seluler, dan desktop. Namun, Anda harus memperoleh lisensi komersial untuk dapat menggunakannya. TestComplete juga memungkinkan Anda untuk melakukan pengujian berdasarkan kata kunci, seperti Kerangka Robot. Muncul dengan fitur perekaman dan pemutaran yang mudah digunakan.

Ini mendukung banyak bahasa skrip, termasuk skrip Python, VBScript, dan C++. Sama seperti Kerangka Robot, penguji perangkat lunak dapat melakukan pengujian berdasarkan kata kunci. Fitur penting dari alat Python ini adalah kemampuan pengenalan objek GUI-nya dapat mendeteksi dan memperbarui objek UI. Ini membantu mengurangi upaya yang diperlukan untuk memelihara skrip pengujian.

Alat Python Scraping Web

8) Sup Cantik

Beautiful Soup adalah library Python untuk mengekstrak data dari file HTML dan XML. Anda dapat mengintegrasikannya dengan parser pilihan Anda untuk memanfaatkan berbagai idiom Pythonic untuk menavigasi, mencari, dan memodifikasi pohon parse. Alat ini dapat secara otomatis mengonversi dokumen masuk ke Unicode dan dokumen keluar ke UTF-8 dan digunakan untuk proyek seperti pengikisan layar. Ini adalah alat hebat yang dapat menghemat jam kerja Anda.

9) LXML

LXML adalah alat berbasis Python yang dirancang untuk pustaka C – libxml2 dan libxslt. Ini sangat kaya fitur dan salah satu perpustakaan yang paling mudah digunakan untuk memproses XML dan HTML dengan Python. Ini memfasilitasi akses yang aman dan nyaman ke perpustakaan libxml2 dan libxslt dengan menggunakan ElementTree API.

Yang unik adalah ia menggabungkan fitur kecepatan dan XML pustaka ini dengan kesederhanaan API Python asli. Selain itu, ia memperluas ElementTree API untuk menyediakan dukungan bagi XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT, dan C14N.

10) Tergores

Scrapy adalah kerangka kerja sumber terbuka dan kolaboratif yang ditulis dengan Python. Pada dasarnya, ini adalah kerangka kerja aplikasi yang digunakan untuk mengembangkan spider web (kelas yang ditentukan pengguna) yang merayapi situs web dan mengekstrak data darinya. Ini terutama digunakan untuk mengekstraksi data dari situs web.

Scrapy adalah kerangka kerja perayapan dan pengikisan web tingkat tinggi yang cepat yang juga dapat digunakan untuk banyak tugas lain seperti penambangan data, pengujian otomatis, dll. Scrapy dapat berjalan secara efisien di ketiga sistem operasi utama, yaitu Windows, macOS, dan Linux.

Bonus: 11) Urllib

Urllib adalah paket Python yang dirancang untuk mengumpulkan dan membuka URL. Ini memiliki berbagai modul dan fungsi untuk bekerja dengan URL. Misalnya, ia menggunakan "urllib.request" untuk membuka dan membaca URL yang sebagian besar berupa HTTP; "urllib.error" untuk mendefinisikan kelas pengecualian untuk pengecualian yang diajukan oleh urllib.request; "urllib.parse" untuk mendefinisikan antarmuka standar untuk memecah string Uniform Resource Locator (URL) dalam komponen, dan "urllib.robotparser" berfungsi untuk membuat satu kelas.

Membungkus

Alat Python ini dapat mencakup berbagai kebutuhan dan fungsi, terlepas dari siapa yang menggunakannya. Baik Ilmuwan Data, atau Pengembang, atau Insinyur Perangkat Lunak, ini adalah beberapa alat Python terbaik yang digunakan oleh para profesional teknologi di seluruh dunia.

Jika Anda tertarik untuk belajar python & ingin mempelajari berbagai alat dan bahasa, lihat Program PG Eksekutif di Ilmu Data .