알아야 할 10가지 Python 개발자 도구

모든 개발자가 알아야 할 Python 도구

Python은 전 세계적으로 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 데이터 과학 커뮤니티 의 개발자와 사람들이 널리 사용합니다 . Python은 여러 가지 이유로 널리 알려져 있으며 주로 다음 두 가지 목적을 수행하는 데 사용됩니다.

• 간단한 구문 – 수학 구문만큼 쉬운 Python을 배울 수 있습니다.
• 광범위한 적용 범위 – 데이터 과학 및 과학 컴퓨팅 에 대한 포괄적인 적용 범위를 제공합니다 .

경쟁자보다 우위를 점하기 위해 데이터 과학을 배우십시오.

어떤 Python 도구를 사용할 수 있습니까?

'거래 도구'를 이해하려면 파이썬 라이브러리 가 다양하고 자신의 필요에 따라 활용할 수 있다는 것을 아는 것이 필수적입니다. 사용 가능한 가장 일반적인 도구를 숙달하려면 필요와 도구가 제공해야 하는 서비스를 파악하기 위해 잘 조사해야 합니다. 이 페이지에서는 다양한 유형의 Python 도구와 이를 활용하는 방법에 대해 설명합니다.

귀하가 신참이고 이제 막 업계에 입문한 경우 '무역 도구'를 제공하는 이 신중하게 선별된 목록에 관심을 가질 것입니다.

데이터 과학 분야에서 사용할 수 있는 Python 도구 는 몇 가지 예를 들면 Scikit-Learn, Keras, Theano 및 Scipy입니다.

• 사이킷런
• 케라스
• 사이피
• 테아노

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn은 데이터 과학 및 기계 학습 을 위해 특별히 설계된 도구입니다 . 개발자, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어가 광범위하게 사용하는 오픈 소스 도구입니다. 데이터 마이닝 및 분석을 원하는 사람은 누구나 이 도구를 사용하여 최상의 결과를 볼 수 있습니다.

Scikit-Learn 사용의 가장 큰 이점 중 하나는 내장된 장난감 데이터 세트의 성능을 놀라운 속도로 장려한다는 것입니다. 이 도구의 주요 특성에는 데이터 분할, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 XG 부스트가 포함됩니다. 또한 그리드 및 임의 검색을 통해 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공합니다.

• Keras – Keras는 Python으로 작성된 오픈 소스 라이브러리입니다. 기계 학습 및 딥 러닝에 적합한 이 도구는 높은 수준의 신경망을 제공합니다. Keras를 Python 도구로 사용하면 신경망을 편리하게 표현할 수 있습니다. Keras는 Python의 사용자 친화성, 확장성 및 가용성과 같은 몇 가지 핵심 원칙을 기반으로 합니다.

Keras는 모듈성, 대규모 데이터 세트, 평가 및 예측, 인코딩을 비롯한 많은 기능을 제공하여 더 빠른 배포를 사용합니다. 그것은 여러 백엔드와 모듈성을 가지고 있습니다. CNTK 및 Theano와 같은 다른 신경망 위에서 실행할 수 있습니다.

• Scipy – Scipy는 Python 기반의 오픈 소스 라이브러리입니다. 수학, 과학 및 공학을 포함한 여러 분야는 과학 및 기술 컴퓨팅에서 광범위하게 사용되는 Scipy를 활용합니다. Pandas 및 IPython과 같은 다른 Python 패키지를 사용하여 라이브러리를 만듭니다. 과학 지향 및 표준 수학 프로그램은 이러한 라이브러리를 사용합니다.

Scipy는 Python 개발자가 일반적으로 사용하는 라이브러리입니다. Scipy에는 많은 기능이 있으며 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화를 위한 높은 수준의 명령을 제공하는 것 외에 성능을 최적화합니다. 또한 Python과의 대화형 세션을 활성화합니다. 뿐만 아니라 경쟁사에 비해 쉽고 빠릅니다.

• Theano – Theano는 사용자가 다차원 배열로 수학 연산을 수행할 수 있도록 하는 또 다른 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. CPU 또는 GPU에서 실행되는 초고속 수치 계산을 제공합니다. 이 라이브러리는 딥 러닝 모델 또는 래퍼 라이브러리를 만드는 데 직접 사용할 수 있는 딥 러닝의 중요한 전망입니다.

Theano는 안정성 최적화, 기호 차별화 및 실행 속도 최적화를 제공합니다. 모든 프로세스를 단순화하도록 제작되었습니다. Theano의 단점은 단일 GPA에서 실행하는 것입니다. 또한 더 광범위하고 복잡한 모델을 위해 더 많은 컴파일 시간이 필요합니다. 게다가 오류 알림을 찾기가 어려워 디버깅이 더욱 어렵습니다.

US 확인 - 데이터 과학 프로그램

자동화 테스트 Python 도구의 경우 Selenium, Robot Framework 및 TestComplete와 같은 Python 라이브러리 를 사용할 수 있습니다 .

• 셀렌
• 로봇 프레임워크
• 테스트 완료

• Selenium – Selenium은 웹 드라이버입니다. 라이브러리는 Selenium이라고도 합니다. 브라우저 자동화를 위한 최고의 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다. 웹 애플리케이션에는 주로 Selenium이 필요합니다. Selenium을 사용하면 Java, C#, Python, Ruby 및 .Net과 같은 다른 프로그래밍 언어에 대한 테스트 스크립트를 작성할 수 있습니다.

Selenium 사용의 이점에는 언어 및 프레임워크 지원, 오픈 소스 가용성, 다중 브라우저 지원 및 유연성이 포함됩니다. 세 가지 널리 사용되는 운영 체제(macOS, Windows 및 Linux)의 모든 브라우저에서 테스트를 수행할 수도 있습니다. 뿐만 아니라 JUnit 및 TestNG와 같은 도구를 Selenium과 통합하여 보고서를 생성하고 테스트 사례를 실행할 수 있습니다.

• Robot Framework – Robot Framework는 일반 테스트 자동화 프레임워크를 구현하는 또 다른 오픈 소스 라이브러리입니다. ATDD(Acceptance Test-Driven Development), RPA(Robotic Process Automation) 및 승인 테스트용으로 설계되었습니다. 데이터 자동화 요구 사항에 따라 여러 프레임워크 데이터를 통합합니다.

로봇 프레임워크는 테이블 형식 데이터 구문을 사용합니다. 설치하기 쉬운 키워드 중심의 무료 자동화 도구입니다. Gherkin을 무료로 사용할 수 있으며 모바일 및 웹 애플리케이션 모두에서 작동합니다. 로봇 프레임워크의 기초는 배우기 쉽습니다.

• TestComplete – TestComplete는 모바일과 웹을 모두 지원하는 자동화 테스트 소프트웨어입니다. Robot Framework와 마찬가지로 키워드 기반 테스트를 수행할 수 있습니다. TestComplete를 사용하려면 사용자가 상용 라이센스를 가지고 있어야 합니다. VBScript, Python 및 C++ 스크립트를 비롯한 다양한 언어를 지원합니다.

TestComplete는 또한 UI 개체를 식별하고 업데이트할 수 있는 인공 지능 인식 기능을 제공합니다. 결과적으로 테스트 스크립트를 유지 관리하는 노력을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 무료 교육을 지원합니다. 이러한 기능 외에도 Python용 스마트 애드온이기도 합니다.

웹 스크래핑은 특히 웹 스크래핑용으로 설계된 Python 도구를 사용하여 수행할 수 있는 사용 가능한 기능입니다. 이 목록에는 고려하고 싶은 웹 스크래핑 도구가 있습니다.

• LXML
• MechanicalSoup
• 스크래피
• 아름다운 수프

• LXML – LXML은 libxslt 및 libxml2를 포함한 C 라이브러리용 Python을 사용하여 설계된 도구입니다. 풍부한 기능과 라이브러리로 채워진 편리한 도구로 인식됩니다. LXML은 널리 알려진 웹 스크래핑용 Python 도구입니다. Python 언어에서는 XML 및 HTML을 처리하는 데 사용됩니다. ElementTree XML API는 libxslt 및 libxml2 라이브러리에 대한 보안 액세스를 제공합니다.

LXML 사용의 이점은 효율성과 빠르게 진행되는 디자인입니다. 속도와 관련된 문제에 유용한 것 외에도 관대합니다. 게다가 데이터를 읽고 쓰는 데 엄청난 시간이 걸립니다. LXML을 사용하면 프로세스가 더 쉬워집니다. 단점은 외부 C에 의존한다는 점입니다.

• MechanicalSoup – MechanicalSoup은 웹 사이트 요청을 자동화하는 데 사용되는 또 다른 Python 라이브러리입니다. BeautifulSoup의 경우와 같이 문서 탐색에 관한 유사한 API를 제공합니다. MechanicalSoup은 자동으로 쿠키를 저장하고 보냅니다. 리디렉션을 따르고 링크를 따라가서 양식을 제출할 수 있습니다.

과거에 MechanicalSoup은 이전에 Python 3를 지원하지 않았기 때문에 몇 달 동안 비활성 상태로 유지되었습니다. 이점으로 MechanicalSoup은 Python 라이브러리를 사용하기 쉽고 빠릅니다. MechanicalSoup 사용의 단점은 브라우저 기능, 특히 클라이언트측 자바스크립트를 완전히 복제하지 않는다는 것입니다.

• Scrapy – Scrapy는 웹 사이트에서 필요할 수 있는 데이터를 추출하는 데 도움이 되는 협업 프레임워크가 포함된 무료 오픈 소스 Python 도구입니다. 처음에는 데이터 스크래핑용으로 설계되었으며 일반 API 또는 범용 웹 크롤러를 사용하여 데이터를 스크래핑하는 데 사용할 수 있습니다. 웹 사이트에서 데이터를 효율적으로 스크랩하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

Scrapy를 사용하여 웹사이트에서 데이터를 스크랩한 다음 원하는 형식으로 저장하기 전에 원하는 대로 처리할 수 있습니다. 웹 스크래핑 외에도 데이터 마이닝 및 자동 테스트에서 모니터링에 이르기까지 많은 작업에 사용할 수 있습니다. Scrapy는 Python 2 또는 Python 3 버전을 지원합니다.

• BeautifulSoup - BeautifulSoup은 XML 및 HTML 파일에서 데이터를 가져오는 데 명시적으로 사용할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 주로 스크린 스크래핑 프로젝트를 위해 설계되었습니다. Scrapy와 마찬가지로 이것은 HTML 파서입니다. 이 Python 라이브러리는 Python 관용구가 구문 분석 트리를 탐색, 검색 및 수정할 수 있는 쉬운 방법을 제공합니다.

BeautifulSoup은 가장 오래된 Python 웹 스크래핑 도구입니다. BeautifulSoup은 들어오는 문서를 유니코드로 자동 변환합니다. 나가는 문서의 경우 UTF-8로 변환합니다. BeautifulSOup은 HTML 오류에도 강인한 액세스 가능한 라이브러리입니다.

테이크 아웃의 핵심 포인트

• Python은 취업 기회가 많은 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.
• 위의 도구는 데이터 과학 산업에서 찾는 최고의 Python 도구 중 하나입니다.
• 데이터 과학과 Python 라이브러리는 서로 협력하여 개선 및 학습을 위한 광범위한 범위를 제공합니다.

Python 개발자로서의 경력 시작

Python 도구는 Python이 개발될 때부터 표준이었습니다. 이러한 도구를 성공적으로 활용하려면 먼저 요구 사항을 분류해야 합니다. 데이터 과학 , 자동화 테스트 또는 웹 스크래핑을 위해 Python 라이브러리를 사용하든 이를 유리하게 사용할 수 있습니다. 또한 인기 있는 언어인 Python에는 흥미로운 취업 기회가 많이 있습니다. Python 개발자 도구 및 경력 기회 에 대해 더 알고 싶다고 가정합니다 . 이 경우 upGrad에서 봄베이 IIT와 연계된 데이터 과학 대학원 디플로마 프로그램에 등록할 수 있습니다.

프로그램 의 주요 하이라이트 :

• • 일하는 전문가를 위한 설계
  • IIT 방갈로르 졸업생 상태
  • 60개 이상의 산업 프로젝트
  • 무료 EMI 옵션
  • 커리어 멘토십 세션
  • 고성능 코칭
  • 학생 지원 24×7 가용성
  • 독점 채용 기회 및 포털