모든 Python 개발자가 알아야 할 상위 10가지 Python 도구 [2022]

Python이 개발자와 데이터 과학 커뮤니티에서 가장 인기 있는 언어 중 하나라는 사실은 더 이상 놀라운 일이 아닙니다. Python의 인기 뒤에는 여러 가지 이유가 있지만 주로 두 가지 핵심 이유 때문입니다.

• Python은 수학적 구문과 거의 동일한 매우 간단한 구문을 가지고 있으므로 쉽게 이해하고 배울 수 있습니다.
• 둘째, 과학 컴퓨팅 및 데이터 과학에 대한 광범위한 적용 범위(라이브러리, 도구 등)를 제공합니다.

데이터 과학에 Python을 사용하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 오늘은 전 세계의 개발자, 코더 및 데이터 과학자가 가장 널리 사용하는 Python 도구에 대해 이야기하겠습니다. 초보자이고 데이터 과학에 대해 자세히 알고 싶다면 상위 대학의 데이터 과학 인증을 확인하십시오.

이러한 Python 도구는 올바르게 사용하는 방법을 안다면 다양한 목적에 편리할 수 있습니다. 자, 더 이상 지체하지 않고 최고의 Python 도구를 살펴보겠습니다!

데이터 과학 Python 도구

1) 사이킷런

Scikit-Learn은 데이터 과학 및 기계 학습을 위해 설계된 오픈 소스 도구입니다. 개발자, ML 엔지니어 및 데이터 과학자가 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위해 광범위하게 사용합니다. Scikit-Learn의 가장 큰 특징 중 하나는 장난감 데이터 세트에서 다양한 벤치마크를 수행하는 놀라운 속도입니다.

이 도구의 주요 특징은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소, 모델 선택 및 전처리입니다. 그리드 및 임의 검색과 함께 일관되고 사용자 친화적인 API를 제공합니다.

2) 케라스

Keras는 Python으로 작성된 오픈 소스, 고수준 신경망 라이브러리입니다. ML 및 딥 러닝에 매우 적합합니다 . Keras는 사용자 친화성, 모듈성, 쉬운 확장성, Python 작업의 네 가지 핵심 원칙을 기반으로 합니다. 가능한 가장 쉬운 방법으로 신경망을 표현할 수 있습니다. Keras는 Python으로 작성되었으므로 TensorFlow, CNTK 및 Theano와 같은 인기 있는 신경망 프레임워크 위에서 실행할 수 있습니다.

3) 테아노

Theano는 다차원 배열을 표현하기 위해 명시적으로 설계된 Python 라이브러리입니다. 다차원 배열로 구성된 수학적 계산을 정의, 최적화 및 평가할 수 있습니다. 가장 독특한 기능에는 NumPy와의 긴밀한 통합, GPU의 투명한 사용, 효율적인 기호 차별화, 속도 및 안정성 최적화, 동적 C 코드 생성, 광범위한 단위 테스트 등이 있습니다.

4) 사이파이

SciPy는 과학 및 기술 컴퓨팅에 사용되는 오픈 소스 Python 기반 라이브러리 생태계입니다. 수학, 과학 및 공학 분야에서 광범위하게 사용됩니다. SciPy는 NumPy, IPython 또는 Pandas를 포함한 다른 Python 패키지를 활용하여 일반적인 수학 및 과학 지향 프로그래밍 작업을 위한 라이브러리를 만듭니다. 컴퓨터에서 숫자를 조작하고 시각화된 결과를 생성하기 위한 훌륭한 도구입니다.

자동화 테스트 Python 도구

5) 셀레늄

Selenium은 의심할 여지 없이 최고의 Python 개발 도구 중 하나입니다. 웹 애플리케이션을 위한 오픈 소스 자동화 프레임워크입니다. Selenium을 사용하면 Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby 및 .Net을 비롯한 많은 다른 프로그래밍 언어로 테스트 스크립트를 작성할 수 있습니다.

또한 Windows, macOS 및 Linux의 세 가지 주요 운영 체제에서 모든 브라우저(Chrome, Firefox, Safari, Opera 및 Internet Explorer)에서 테스트를 수행할 수 있습니다. 테스트 케이스를 관리하고 보고서를 생성하기 위해 Selenium을 JUnit 및 TestNG와 같은 도구와 통합할 수도 있습니다.

6) 로봇 프레임워크

Robot Framework는 수락 테스트 및 수락 테스트 주도 개발(ATTD)을 위해 설계된 또 다른 오픈 소스 일반 테스트 자동화 프레임워크입니다. 테이블 형식 테스트 데이터 구문을 사용하며 키워드 기반입니다. Robot Framework는 다양한 테스트 자동화 요구 사항을 위한 많은 프레임워크를 통합합니다.

Python 또는 Java 라이브러리와 추가로 통합하여 프레임워크의 기능을 확장할 수 있습니다. Robot Framework는 웹 앱 테스트뿐만 아니라 Android 및 iOS 테스트 자동화에도 사용할 수 있습니다.

7) 테스트 완료

TestComplete는 웹, 모바일 및 데스크탑 자동화 테스트를 지원하는 자동화 테스트 소프트웨어입니다. 단, 상용 라이선스를 취득해야 사용할 수 있습니다. 또한 TestComplete를 사용하면 Robot Framework와 마찬가지로 키워드 기반 테스트를 수행할 수 있습니다. 사용하기 쉬운 녹음 및 재생 기능이 제공됩니다.

Python, VBScript 및 C++ 스크립트를 포함한 많은 스크립팅 언어를 지원합니다. Robot Framework와 마찬가지로 소프트웨어 테스터는 키워드 기반 테스트를 수행할 수 있습니다. 이 Python 도구의 주목할만한 기능은 GUI 개체 인식 기능이 UI 개체를 감지하고 업데이트할 수 있다는 것입니다. 이는 테스트 스크립트를 유지 관리하는 데 필요한 노력을 줄이는 데 도움이 됩니다.

웹 스크래핑 Python 도구

8) 아름다운 수프

Beautiful Soup 은 HTML 및 XML 파일에서 데이터를 추출하기 위한 Python 라이브러리입니다. 원하는 파서와 통합하여 파스 트리 탐색, 검색 및 수정을 위한 다양한 Pythonic 관용구를 활용할 수 있습니다. 이 도구는 들어오는 문서를 유니코드로, 나가는 문서를 UTF-8로 자동 변환할 수 있으며 화면 스크래핑과 같은 프로젝트에 사용됩니다. 작업 시간을 절약할 수 있는 훌륭한 도구입니다.

9) LXML

LXML은 C 라이브러리(libxml2 및 libxslt)용으로 설계된 Python 기반 도구입니다. Python에서 XML 및 HTML을 처리하기 위해 매우 기능이 풍부하고 가장 사용하기 쉬운 라이브러리 중 하나입니다. ElementTree API를 사용하여 libxml2 및 libxslt 라이브러리에 안전하고 편리하게 액세스할 수 있습니다.

독특한 점은 이러한 라이브러리의 속도 및 XML 기능을 기본 Python API의 단순성과 결합한다는 것입니다. 또한 ElementTree API를 확장하여 XPath, RelaxNG, XML 스키마, XSLT 및 C14N에 대한 지원을 제공합니다.

10) 스크랩

Scrapy는 Python으로 작성된 오픈 소스 및 협업 프레임워크입니다. 기본적으로 웹 사이트를 크롤링하고 데이터를 추출하는 웹 스파이더(사용자가 정의하는 클래스)를 개발하는 데 사용되는 애플리케이션 프레임워크입니다. 주로 웹 사이트에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다.

Scrapy는 데이터 마이닝, 자동화된 테스트 등과 같은 다른 많은 작업에도 사용할 수 있는 빠르고 높은 수준의 웹 크롤링 및 스크래핑 프레임워크입니다. Windows, macOS 및 리눅스.

보너스: 11) Urllib

Urllib는 URL을 수집하고 열도록 설계된 Python 패키지입니다. URL과 함께 작동하는 다양한 모듈과 기능이 있습니다. 예를 들어, 대부분 HTTP인 URL을 열고 읽기 위해 "urllib.request"를 사용합니다. "urllib.error"는 urllib.request에 의해 발생한 예외에 대한 예외 클래스를 정의합니다. "urllib.parse"는 구성 요소에서 URL(Uniform Resource Locator) 문자열을 조각화하기 위한 표준 인터페이스를 정의하고 "urllib.robotparser"는 단일 클래스를 생성하는 기능입니다.

마무리

이 Python 도구는 누가 사용하는지에 관계없이 광범위한 요구 사항과 기능을 다룰 수 있습니다. 데이터 과학자든, 개발자든, 소프트웨어 엔지니어든, 이들은 전 세계의 기술 전문가들이 사용하는 최고의 Python 도구 입니다.

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