10 Alat Pengembang Python Teratas yang Harus Anda Ketahui

Alat Python yang harus diketahui oleh setiap pengembang

Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di seluruh dunia. Ini banyak digunakan oleh pengembang dan orang-orang di komunitas Ilmu Data . Python dikenal luas karena beberapa alasan dan terutama digunakan untuk memenuhi dua tujuan ini:

• Sintaks sederhana – Anda dapat mempelajari Python, yang hampir semudah sintaks matematika.
• Cakupan luas – Ini memberikan cakupan komprehensif tentang Ilmu Data dan Komputasi Ilmiah.

Pelajari ilmu data untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing Anda

Alat Python apa yang tersedia di luar sana?

Untuk memahami 'alat perdagangan', penting untuk mengetahui bahwa perpustakaan python tersedia dalam berbagai variasi dan dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Untuk menguasai alat paling umum yang tersedia di luar sana, seseorang harus meneliti dengan baik untuk mengidentifikasi kebutuhan mereka dan layanan yang ditawarkan alat tersebut. Halaman ini akan membahas berbagai jenis alat python dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk keuntungan Anda.

Jika Anda lebih baru dan baru memulai di industri ini, Anda akan tertarik dengan daftar yang dikuratori dengan cermat ini yang menyediakan 'alat perdagangan.'

Alat Python yang dapat digunakan di bidang Ilmu Data adalah Scikit-Learn, Keras, Theano, dan Scipy, untuk beberapa nama.

• Scikit-Pelajari
• Keras
• Pedas
• Theano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn adalah alat yang dirancang khusus untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin. Ini adalah alat sumber terbuka yang digunakan secara luas oleh pengembang, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran mesin. Siapa pun yang mencari penambangan dan analisis data dapat menggunakan alat ini untuk melihat hasil terbaik.

Salah satu keuntungan utama menggunakan Scikit-Learn adalah mendorong kinerja dengan kecepatan luar biasa untuk kumpulan data mainan bawaan. Karakteristik utama alat ini meliputi pemisahan data, Regresi Linier, Regresi Logistik, Pohon Keputusan, Hutan Acak, dan Peningkatan XG. Selain itu, ini menyediakan antarmuka yang ramah pengguna dengan kisi dan pencarian acak.

• Keras – Keras adalah pustaka sumber terbuka yang ditulis dengan Python. Cocok untuk Machine Learning dan Deep Learning, alat ini menyediakan jaringan saraf tingkat tinggi. Menggunakan Keras sebagai alat Python memungkinkan Anda mengekspresikan jaringan saraf dengan nyaman. Keras didasarkan pada beberapa prinsip inti: keramahan pengguna, ekstensibilitas, dan ketersediaan untuk Python.

Keras menyediakan banyak fitur, termasuk Modularity, Large Dataset, Evaluation and Prediction, dan Encoding, menggunakan penerapan yang lebih cepat. Ini memiliki beberapa backend dan modularitas. Itu dapat berjalan di atas jaringan saraf lain seperti CNTK dan Theano.

• Scipy – Scipy adalah pustaka sumber terbuka yang berbasis Python. Beberapa bidang, termasuk Matematika, Sains, dan Teknik, memanfaatkan Scipy, yang banyak digunakan dalam Komputasi Ilmiah dan Teknis. Itu menggunakan paket Python lain seperti Pandas dan IPython untuk membuat perpustakaan. Program matematika standar dan berorientasi sains menggunakan perpustakaan ini.

Scipy adalah perpustakaan yang umum digunakan untuk pengembang Python. Scipy memiliki banyak fungsi dan dapat digunakan untuk berbagai tugas. Ini mengoptimalkan kinerja selain menyediakan perintah tingkat tinggi untuk memvisualisasikan data. Itu juga memungkinkan sesi interaktif dengan Python. Tidak hanya itu, mudah dan lebih cepat dibandingkan dengan pesaingnya.

• Theano – Theano adalah pustaka Python open-source lain yang memungkinkan penggunanya untuk melakukan operasi matematika dengan array multidimensi. Ini menawarkan perhitungan numerik super cepat yang berjalan di atas CPU atau GPU. Pustaka ini adalah prospek penting untuk Deep Learning yang dapat langsung Anda gunakan untuk membuat model Deep Learning atau pustaka pembungkus.

Theano memberikan optimalisasi stabilitas, diferensiasi simbolik, dan optimalisasi kecepatan eksekutif. Itu dibangun untuk menyederhanakan proses apa pun. Kelemahan dari Theano termasuk berjalan dalam satu IPK. Ini juga membutuhkan lebih banyak waktu kompilasi untuk model yang lebih luas dan kompleks. Selain itu, pemberitahuan kesalahan sulit ditemukan, membuat proses debug menjadi lebih sulit.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

Untuk alat Python Pengujian Otomasi, Anda dapat menggunakan pustaka Python seperti Selenium, Robot Framework, dan TestComplete.

• Selenium
• Kerangka Robot
• Uji Selesai

• Selenium – Selenium adalah driver web. Perpustakaannya juga disebut Selenium. Ini adalah salah satu pustaka sumber terbuka terbaik untuk otomatisasi peramban. Aplikasi web terutama membutuhkan Selenium. Menggunakan Selenium, dimungkinkan untuk menulis skrip pengujian untuk bahasa pemrograman lain seperti Java, C#, Python, Ruby, dan .Net.

Beberapa keuntungan menggunakan Selenium termasuk dukungan Bahasa dan Kerangka Kerja, ketersediaan sumber terbuka, dukungan multi-browser, dan fleksibilitas. Anda juga dapat melakukan pengujian dari browser apa pun di ketiga sistem operasi populer – macOS, Windows, dan Linux. Tidak hanya itu, Anda dapat mengintegrasikan alat seperti JUnit dan TestNG dengan Selenium untuk membuat laporan dan menjalankan kasus uji.

• Robot Framework – Robot Framework adalah pustaka sumber terbuka lainnya yang mengimplementasikan kerangka otomatisasi pengujian umum. Ini dirancang untuk pengembangan berbasis tes penerimaan (ATDD), otomatisasi proses robot (RPA), dan pengujian penerimaan. Ini mengintegrasikan beberapa data kerangka kerja per persyaratan otomatisasi data.

Robot Framework menggunakan sintaks data tabular. Ini adalah alat otomasi gratis berbasis kata kunci yang mudah dipasang. Ini memungkinkan penggunaan Gherkin secara gratis dan berfungsi untuk aplikasi seluler dan web. Dasar-dasar Robot Framework mudah dipelajari.

• TestComplete – TestComplete adalah perangkat lunak pengujian otomasi yang mendukung seluler dan web. Seperti Robot Framework, ini memungkinkan Anda melakukan pengujian berbasis kata kunci. TestComplete mengharuskan penggunanya memiliki lisensi komersial untuk menggunakannya. Ini mendukung banyak bahasa, termasuk skrip VBScript, Python, dan C++.

TestComplete juga membawa kemampuan pengenalan kecerdasan buatan, yang dapat mengidentifikasi dan memperbarui objek UI. Pada gilirannya, ini membantu mengurangi upaya pemeliharaan skrip pengujian. Ini juga mendukung Anda dengan pelatihan gratis. Terlepas dari fitur-fitur ini, ini juga merupakan add-on cerdas untuk Python.

Pengikisan Web adalah fitur yang tersedia yang dapat dilakukan dengan menggunakan alat Python yang dirancang khusus untuk Pengikisan Web. Daftar ini menampilkan alat Pengikisan Web yang mungkin ingin Anda pertimbangkan.

• LXML
• Sup Mekanik
• Scrapy
• Sup Cantik

• LXML – LXML adalah alat yang dirancang menggunakan Python untuk pustaka C, termasuk libxslt dan libxml2. Itu diakui sebagai alat praktis yang diisi dengan fitur dan perpustakaan yang kaya. LXML adalah alat Python yang dikenal luas untuk pengikisan web. Dalam bahasa Python, ini digunakan untuk memproses XML dan HTML. ElementTree XML API memberi Anda akses aman ke pustaka libxslt dan libxml2.

Keuntungan menggunakan LXML adalah efisiensi dan desainnya yang serba cepat. Selain berguna untuk hal-hal yang berkaitan dengan kecepatan, juga ringan. Selain itu, membaca dan menulis data membutuhkan waktu yang tidak dapat diatasi. LXML membuat proses lebih mudah. Kerugiannya termasuk ketergantungan pada C eksternal.

• MechanicalSoup – MechanicalSoup adalah lib Python lain yang digunakan untuk mengotomatiskan permintaan dengan situs web. Ini menyediakan API serupa terkait navigasi dokumen, seperti dalam kasus BeautifulSoup. MechanicalSoup secara otomatis menyimpan dan mengirim cookie. Itu mengikuti pengalihan dan dapat mengikuti tautan dan mengirimkan formulir.

Di masa lalu, MechanicalSoup tetap tidak aktif selama beberapa bulan karena sebelumnya tidak mendukung Python 3. Sebagai keuntungan, MechanicalSoup mudah dan lebih cepat untuk menggunakan pustaka Python. Kerugian menggunakan MechanicalSoup adalah tidak sepenuhnya menduplikasi fungsionalitas browser, khususnya javascript sisi klien.

• Scrapy – Scrapy adalah alat Python sumber terbuka yang bebas digunakan dengan kerangka kerja kolaboratif yang membantu mengekstrak data yang mungkin Anda perlukan dari situs web. Ini awalnya dirancang untuk mengikis data dan dapat digunakan untuk mengikis data menggunakan API umum atau perayap web tujuan umum. Ini memberi Anda alat yang Anda butuhkan untuk mengikis data dari situs web secara efisien.

Anda dapat mengikis data dari situs web menggunakan Scrapy lalu memprosesnya sesuai keinginan sebelum menyimpannya dalam format pilihan Anda. Terlepas dari pengikisan web, ini dapat digunakan untuk banyak tugas, mulai dari penambangan data dan pengujian otomatis hingga pemantauan. Scrapy mendukung versi Python 2 atau Python 3.

• BeautifulSoup – BeautifulSoup adalah pustaka Python yang dapat digunakan secara eksplisit untuk menarik data dari file XML dan HTML. Ini terutama dirancang untuk proyek pengikisan layar. Sama seperti Scrapy, ini adalah parser HTML. Pustaka Python ini menyediakan cara mudah bagi idiom Pythonic untuk bernavigasi, mencari, dan memodifikasi pohon parse.

BeautifulSoup adalah alat pengikis web Python tertua di luar sana. BeautifulSoup secara otomatis mengubah dokumen yang masuk menjadi Unicode. Untuk dokumen keluar, itu mengubahnya menjadi UTF-8. BeautifulSOup adalah perpustakaan yang dapat diakses yang juga memiliki ketahanan terhadap kesalahan HTML.

Poin kunci untuk dibawa pulang

• Python adalah bahasa pemrograman populer dengan peluang karir yang meningkat.
• Alat di atas adalah salah satu alat Python teratas yang dicari di industri ilmu data .
• Ilmu Data dan Perpustakaan Python berjalan seiring dan memberikan ruang lingkup yang luas untuk peningkatan dan pembelajaran.

Mulailah karir Anda sebagai Pengembang Python

Alat Python telah menjadi standar sejak Python dikembangkan. Agar alat ini dapat digunakan dengan sukses, Anda harus memilah kebutuhan Anda terlebih dahulu. Baik menggunakan pustaka python untuk ilmu data , pengujian otomasi, atau pengikisan web, Anda dapat menggunakannya untuk keuntungan Anda. Selain itu, sebagai bahasa yang populer, Python memiliki banyak peluang karir yang menarik. Misalkan Anda ingin tahu lebih banyak tentang alat pengembang python dan peluang karier. Dalam hal ini, Anda dapat mendaftar di Program Diploma Pascasarjana Ilmu Data yang berafiliasi dengan IIT, Bombay di upGrad.

Sorotan utama dari program ini :

• • Dirancang untuk profesional yang bekerja
  • Status Alumni IIT Bangalore
  • 60+ Proyek Industri
  • Opsi EMI tanpa biaya
  • Sesi bimbingan karir
  • Pembinaan berkinerja tinggi
  • Dukungan siswa ketersediaan 24×7
  • Peluang dan portal kerja eksklusif