I 10 migliori strumenti per sviluppatori Python che dovresti conoscere

Strumenti Python che ogni sviluppatore deve conoscere

Python è uno dei linguaggi di programmazione più diffusi al mondo. È ampiamente utilizzato da sviluppatori e persone nella comunità di Data Science . Python è ampiamente conosciuto per diversi motivi ed è utilizzato principalmente per soddisfare questi due scopi:

• Sintassi semplice : puoi imparare Python, che è facile quasi quanto la sintassi matematica.
• Ampia copertura : fornisce una copertura completa per quanto riguarda Data Science e Scientific Computing.

Impara la scienza dei dati per ottenere un vantaggio sui tuoi concorrenti

Quali strumenti Python sono disponibili là fuori?

Per comprendere gli "strumenti del mestiere", è essenziale sapere che le librerie Python sono disponibili in una varietà e possono essere utilizzate in base alle proprie esigenze. Per padroneggiare gli strumenti più comuni disponibili là fuori, è necessario effettuare ricerche approfondite per identificare le proprie esigenze e i servizi che gli strumenti hanno da offrire. Questa pagina discuterà i diversi tipi di strumenti Python e come puoi usarli a tuo vantaggio.

Se sei più fresco e hai appena iniziato nel settore, ti interesserebbe questo elenco attentamente curato che fornisce gli "strumenti del mestiere".

Gli strumenti Python che possono essere utilizzati nel campo della scienza dei dati sono Scikit-Learn, Keras, Theano e Scipy, solo per citarne alcuni.

• Scikit-Impara
• Keras
• Scipy
• Teano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn è uno strumento progettato specificamente per Data Science e Machine Learning. È uno strumento open source ampiamente utilizzato da sviluppatori, data scientist e ingegneri di machine learning. Chiunque cerchi data mining e analisi può utilizzare questo strumento per vedere i migliori risultati.

Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo di Scikit-Learn è che incoraggia le prestazioni a una velocità notevole per i set di dati giocattolo integrati. Le caratteristiche principali di questo strumento includono la suddivisione dei dati, la regressione lineare, la regressione logistica, gli alberi decisionali, la foresta casuale e XG Boost. Inoltre, fornisce un'interfaccia user-friendly con una griglia e ricerche casuali.

• Keras – Keras è una libreria open source scritta in Python. Adatto per Machine Learning e Deep Learning, questo strumento fornisce una rete neurale di alto livello. L'uso di Keras come strumento Python consente di esprimere comodamente le reti neurali. Keras si basa su alcuni principi fondamentali: facilità d'uso, estensibilità e disponibilità per Python.

Keras fornisce molte funzionalità, tra cui modularità, set di dati di grandi dimensioni, valutazione e previsione e codifica, impiegando una distribuzione più rapida. Ha più backend e modularità. Può funzionare su altre reti neurali come CNTK e Theano.

• Scipy – Scipy è una libreria open source basata su Python. Diversi campi, tra cui matematica, scienze e ingegneria, utilizzano Scipy, che è ampiamente utilizzato nell'informatica scientifica e tecnica. Utilizza altri pacchetti Python come Pandas e IPython per creare librerie. I programmi di matematica orientati alla scienza e standard utilizzano queste librerie.

Scipy è una libreria comunemente usata dagli sviluppatori Python. Scipy ha molte funzionalità e può essere utilizzato per vari compiti. Ottimizza le prestazioni oltre a fornire comandi di alto livello per la visualizzazione dei dati. Consente inoltre sessioni interattive con Python. Non solo, è facile e veloce rispetto ai suoi concorrenti.

• Theano - Theano è un'altra libreria Python open source che consente ai suoi utenti di eseguire operazioni matematiche con array multidimensionali. Offre un calcolo numerico super veloce che viene eseguito su una CPU o una GPU. Questa libreria è una prospettiva cruciale per il Deep Learning che puoi utilizzare direttamente per creare modelli di Deep Learning o librerie wrapper.

Theano fornisce ottimizzazione della stabilità, differenziazione simbolica e ottimizzazione della velocità esecutiva. È costruito per semplificare qualsiasi processo. Gli svantaggi di Theano includono l'esecuzione in un singolo GPA. Richiede anche più tempo di compilazione per modelli più estesi e complessi. Inoltre, gli avvisi di errore sono difficili da trovare, rendendo il debugging ancora più difficile.

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Per gli strumenti Python di test di automazione, puoi utilizzare le librerie Python come Selenium, Robot Framework e TestComplete.

• Selenio
• quadro robot
• TestCompleto

• Selenio – Il selenio è un driver web. La sua libreria è anche chiamata Selenium. È una delle migliori librerie open source per l'automazione del browser. Le applicazioni Web richiedono principalmente il selenio. Utilizzando Selenium, è possibile scrivere script di test per altri linguaggi di programmazione come Java, C#, Python, Ruby e .Net.

Alcuni vantaggi dell'utilizzo di Selenium includono il supporto di lingua e framework, disponibilità open source, supporto multi-browser e flessibilità. Puoi anche eseguire test da qualsiasi browser in tutti e tre i sistemi operativi più diffusi: macOS, Windows e Linux. Non solo, puoi integrare strumenti come JUnit e TestNG con Selenium per generare report ed eseguire casi di test.

• Robot Framework: Robot Framework è un'altra libreria open source che implementa un framework di automazione dei test generico. È progettato per lo sviluppo guidato dai test di accettazione (ATDD), l'automazione dei processi robotici (RPA) e i test di accettazione. Integra diversi dati framework per i requisiti di automazione dei dati.

Robot Framework utilizza la sintassi dei dati tabulari. È uno strumento di automazione gratuito basato su parole chiave facile da installare. Consente l'uso gratuito di Gherkin e funziona sia per applicazioni mobili che web. Le basi di Robot Framework sono facili da imparare.

• TestComplete – TestComplete è un software di test di automazione che supporta sia dispositivi mobili che Web. Come Robot Framework, ti ​​consente di eseguire test basati su parole chiave. TestComplete richiede ai suoi utenti di avere una licenza commerciale per usarlo. Supporta numerosi linguaggi, tra cui script VBScript, Python e C++.

TestComplete offre anche capacità di riconoscimento dell'intelligenza artificiale, che possono identificare e aggiornare gli oggetti dell'interfaccia utente. A sua volta, aiuta a ridurre gli sforzi nel mantenere gli script di test. Ti supporta anche con la formazione gratuita. Oltre a queste funzionalità, è anche un componente aggiuntivo intelligente per Python.

Il Web Scraping è una funzionalità disponibile che può essere eseguita utilizzando gli strumenti Python progettati specificamente per il Web Scraping. Questo elenco presenta gli strumenti di Web Scraping che potresti prendere in considerazione.

• LXML
• Zuppa Meccanica
• Raschiante
• Zuppa Bella

• LXML – LXML è uno strumento progettato utilizzando Python per le librerie C, incluse libxslt e libxml2. È riconosciuto come uno strumento utile pieno di ricche funzionalità e librerie. LXML è uno strumento Python ampiamente conosciuto per il web scraping. Nel linguaggio Python, viene utilizzato per l'elaborazione di XML e HTML. L'API ElementTree XML ti offre un accesso sicuro alle librerie libxslt e libxml2.

I vantaggi dell'utilizzo di LXML sono la sua efficienza e il design veloce. Oltre ad essere utile per questioni relative alla velocità, è anche indulgente. Inoltre, la lettura e la scrittura dei dati richiede una quantità di tempo insormontabile. LXML semplifica il processo. I suoi svantaggi includono la dipendenza dall'esterno C.

• MechanicalSoup – MechanicalSoup è un'altra libreria Python utilizzata per automatizzare le richieste con i siti web. Fornisce un'API simile per quanto riguarda la navigazione dei documenti, come nel caso di BeautifulSoup. MechanicalSoup salva e invia automaticamente i cookie. Segue i reindirizzamenti e può seguire collegamenti e inviare moduli.

In passato, MechanicalSoup è rimasto inattivo per diversi mesi poiché prima non supportava Python 3. Come punto vantaggioso, MechanicalSoup è facile e veloce da usare con la libreria Python. Lo svantaggio dell'utilizzo di MechanicalSoup è che non duplica completamente la funzionalità del browser, in particolare javascript lato client.

• Scrapy - Scrapy è uno strumento Python open source gratuito con un framework collaborativo che aiuta a estrarre i dati di cui potresti aver bisogno dai siti web. Inizialmente è stato progettato per lo scraping dei dati e può essere utilizzato per lo scraping dei dati utilizzando un'API generale o un crawler Web generico. Ti offre gli strumenti necessari per raschiare i dati dai siti Web in modo efficiente.

Puoi raccogliere i dati dai siti Web utilizzando Scrapy e quindi elaborarli come desideri prima di archiviarli nel formato preferito. Oltre al web scraping, può essere utilizzato per molte attività, dal data mining e dai test automatizzati al monitoraggio. Scrapy supporta entrambe le versioni di Python 2 o Python 3.

• BeautifulSoup – BeautifulSoup è una libreria Python che può essere utilizzata in modo esplicito per estrarre dati da file XML e HTML. È progettato principalmente per progetti di screen-scraping. Proprio come Scrapy, questo è un parser HTML. Questa libreria Python fornisce modi semplici per gli idiomi Pythonic di navigare, cercare e modificare un albero di analisi.

BeautifulSoup è il più antico strumento di web scraping Python in circolazione. BeautifulSoup converte automaticamente i documenti in arrivo in Unicode. Per i documenti in uscita, li converte in UTF-8. BeautifulSOup è una libreria accessibile che ha robustezza anche contro gli errori HTML.

Punti chiave da asporto

• Python è un linguaggio di programmazione popolare con crescenti opportunità di carriera.
• Gli strumenti di cui sopra sono tra i migliori strumenti Python ricercati nel settore della scienza dei dati .
• Data Science e Python Library vanno di pari passo e offrono un vasto spazio per il miglioramento e l'apprendimento.

Avvia la tua carriera come sviluppatore Python

Gli strumenti Python sono stati standard sin dal tempo in cui Python si è sviluppato. Affinché questi strumenti vengano utilizzati con successo, devi prima risolvere le tue esigenze. Sia che utilizzi librerie Python per data science , test di automazione o web scraping, puoi utilizzarle a tuo vantaggio. Inoltre, essendo un linguaggio popolare, Python ha molte entusiasmanti opportunità di carriera. Supponiamo che tu voglia saperne di più sugli strumenti per sviluppatori Python e sulle opportunità di carriera. In tal caso, puoi iscriverti al Data Science Post-graduate Diploma Program affiliato con IIT, Bombay in upGrad.

Punti salienti del programma :

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