I 10 migliori strumenti Python che ogni sviluppatore Python dovrebbe conoscere [2022]

Non sorprende più sapere che Python è uno dei linguaggi più popolari tra gli sviluppatori e nella comunità di Data Science. Sebbene ci siano numerose ragioni dietro la popolarità di Python, è principalmente a causa di due ragioni principali.

• Python ha una sintassi molto semplice, quasi equivalente alla sintassi matematica, e quindi può essere facilmente compreso e appreso.
• In secondo luogo, offre un'ampia copertura (biblioteche, strumenti, ecc.) per il calcolo scientifico e la scienza dei dati.

Esistono numerosi motivi per utilizzare Python per la scienza dei dati. Oggi parleremo di alcuni degli strumenti Python più utilizzati da sviluppatori, programmatori e data scientist in tutto il mondo. Se sei un principiante e sei interessato a saperne di più sulla scienza dei dati, dai un'occhiata alla nostra certificazione sulla scienza dei dati delle migliori università.

Questi strumenti Python possono essere utili per molti scopi diversi se sai come usarli correttamente. Quindi, senza ulteriori indugi, diamo un'occhiata ai migliori strumenti Python disponibili!

Strumenti Python per la scienza dei dati

1) Scikit-Impara

Scikit-Learn è uno strumento open source progettato per Data Science e Machine Learning. È ampiamente utilizzato da sviluppatori, ingegneri ML e scienziati di dati per il data mining e l'analisi dei dati. Una delle maggiori caratteristiche di Scikit-Learn è la sua notevole velocità nell'esecuzione di diversi benchmark su set di dati di giocattoli.

Le caratteristiche principali di questo strumento sono classificazione, regressione, raggruppamento, riduzione della dimensionalità, selezione del modello e preelaborazione. Offre un'API coerente e intuitiva insieme a griglia e ricerche casuali.

2) Keras

Keras è una libreria di rete neurale open source di alto livello scritta in Python. È particolarmente adatto per ML e Deep Learning . Keras si basa su quattro principi fondamentali: facilità d'uso, modularità, facile estensibilità e utilizzo di Python. Ti permette di esprimere le reti neurali nel modo più semplice possibile. Poiché Keras è scritto in Python, può essere eseguito su framework di reti neurali popolari come TensorFlow, CNTK e Theano.

3) Teano

Theano è una libreria Python progettata esplicitamente per esprimere array multidimensionali. Consente di definire, ottimizzare e valutare calcoli matematici comprendenti array multidimensionali. Alcune delle sue caratteristiche più uniche includono la sua stretta integrazione con NumPy, l'uso trasparente della GPU, l'efficiente differenziazione simbolica, l'ottimizzazione della velocità e della stabilità, la generazione dinamica del codice C e l'esteso unit test, solo per citarne alcuni.

4) Scipy

SciPy è un ecosistema di librerie open source basato su Python utilizzato per l'informatica scientifica e tecnica. È ampiamente utilizzato nel campo della matematica, della scienza e dell'ingegneria . SciPy sfrutta altri pacchetti Python, inclusi NumPy, IPython o Pandas, per creare librerie per attività di programmazione matematiche e scientifiche comuni. È uno strumento eccellente per manipolare i numeri su un computer e generare anche risultati visualizzati.

Automazione Test degli strumenti Python

5) Selenio

Selenium è senza dubbio uno dei migliori strumenti di sviluppo Python. È un framework di automazione open source per applicazioni web. Con Selenium puoi scrivere script di test in molti altri linguaggi di programmazione, inclusi Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby e .Net.

Inoltre, puoi eseguire test da qualsiasi browser (Chrome, Firefox, Safari, Opera e Internet Explorer) in tutti e tre i principali sistemi operativi: Windows, macOS e Linux. Puoi anche integrare Selenium con strumenti come JUnit e TestNG per gestire casi di test e generare report.

6) Struttura del robot

Robot Framework è un altro framework di automazione dei test generico open source progettato per i test di accettazione e lo sviluppo guidato dai test di accettazione (ATTD). Utilizza la sintassi dei dati di test tabulari ed è guidato da parole chiave. Robot Framework integra molti framework per diversi requisiti di automazione dei test.

Puoi espandere le capacità del framework integrandolo ulteriormente con librerie Python o Java . Robot Framework può essere utilizzato non solo per i test delle app Web, ma anche per l'automazione dei test Android e iOS.

7) Test completato

TestComplete è un software di test di automazione che supporta test di automazione web, mobile e desktop. Tuttavia, è necessario acquisire una licenza commerciale per poterlo utilizzare. TestComplete ti consente anche di eseguire test basati su parole chiave, proprio come Robot Framework. Viene fornito con una funzione di registrazione e riproduzione facile da usare.

Supporta molti linguaggi di scripting, inclusi Python, VBScript e C++. Proprio come Robot Framework, i tester software possono eseguire test basati su parole chiave. Una caratteristica degna di nota di questo strumento Python è che le sue capacità di riconoscimento degli oggetti della GUI possono rilevare e aggiornare gli oggetti dell'interfaccia utente. Questo aiuta a ridurre gli sforzi necessari per mantenere gli script di test.

Strumenti Python per il web scraping

8) Bella zuppa

Beautiful Soup è una libreria Python per estrarre dati da file HTML e XML. Puoi integrarlo con il tuo parser preferito per sfruttare vari idiomi Pythonic per navigare, cercare e modificare un albero di analisi. Lo strumento può convertire automaticamente i documenti in entrata in Unicode e i documenti in uscita in UTF-8 e viene utilizzato per progetti come lo screen-scraping. È un ottimo strumento che può farti risparmiare ore di lavoro.

9) LXML

LXML è uno strumento basato su Python progettato per le librerie C: libxml2 e libxslt. È altamente ricco di funzionalità e una delle librerie più facili da usare per l'elaborazione di XML e HTML in Python. Facilita l'accesso sicuro e conveniente alle librerie libxml2 e libxslt utilizzando l'API ElementTree.

La particolarità è che combina la velocità e le caratteristiche XML di queste librerie con la semplicità di un'API Python nativa. Inoltre, estende l'API ElementTree per fornire supporto per XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT e C14N.

10) Graffiato

Scrapy è un framework open source e collaborativo scritto in Python. In sostanza, è un framework applicativo utilizzato per lo sviluppo di web spider (le classi definite da un utente) che eseguono la scansione di siti Web ed estraggono dati da essi. Viene utilizzato principalmente per estrarre i dati dai siti Web.

Scrapy è un framework di scansione e scraping del Web veloce e di alto livello che può essere utilizzato anche per molte altre attività come data mining, test automatizzati, ecc. Può essere eseguito in modo efficiente su tutti e tre i principali sistemi operativi, ovvero Windows, macOS e Linux.

Bonus: 11) Urllib

Urllib è un pacchetto Python progettato per la raccolta e l'apertura di URL. Ha vari moduli e funzioni per lavorare con gli URL. Ad esempio, utilizza "urllib.request" per aprire e leggere URL che sono principalmente HTTP; “urllib.error” per definire le classi di eccezione per le eccezioni sollevate da urllib.request; "urllib.parse" per definire un'interfaccia standard per frammentare le stringhe URL (Uniform Resource Locator) nei componenti e la funzione "urllib.robotparser" per creare una singola classe.

Avvolgendo

Questi strumenti Python possono coprire un'ampia gamma di esigenze e funzionalità, indipendentemente da chi li sta utilizzando. Che si tratti di un Data Scientist, di uno sviluppatore o di un ingegnere del software, questi sono alcuni dei migliori strumenti Python utilizzati dai professionisti della tecnologia in tutto il mondo.

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