10 najlepszych narzędzi Pythona, o których powinien wiedzieć każdy programista Pythona [2022]

Nic dziwnego, że Python jest jednym z najpopularniejszych języków wśród programistów i społeczności Data Science. Chociaż istnieje wiele powodów popularności Pythona, wynika to przede wszystkim z dwóch głównych powodów.

• Python ma bardzo prostą składnię – prawie równoważną składni matematycznej – dzięki czemu można ją łatwo zrozumieć i nauczyć się.
• Po drugie, oferuje szeroki zakres (biblioteki, narzędzia itp.) dla obliczeń naukowych i Data Science.

Istnieje wiele powodów, dla których warto używać Pythona do nauki o danych. Dzisiaj porozmawiamy o niektórych z najczęściej używanych narzędzi Pythona przez programistów, programistów i naukowców zajmujących się danymi na całym świecie. Jeśli jesteś początkującym i chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, zapoznaj się z naszą certyfikacją w zakresie nauki o danych wydawaną przez najlepsze uniwersytety.

Te narzędzia Pythona mogą być wygodne do wielu różnych celów, jeśli wiesz, jak ich używać. Więc bez dalszej zwłoki przyjrzyjmy się najlepszym dostępnym narzędziom Pythona!

Narzędzia Pythona do nauki o danych

1) Nauka Scikit

Scikit-Learn to narzędzie typu open source przeznaczone do nauki o danych i uczenia maszynowego. Jest szeroko stosowany przez programistów, inżynierów ML i Data Scientists do eksploracji danych i analizy danych. Jedną z największych cech Scikit-Learn jest niezwykła szybkość wykonywania różnych testów porównawczych na zestawach danych zabawek.

Podstawowe cechy tego narzędzia to klasyfikacja, regresja, grupowanie, redukcja wymiarowości, wybór modelu i przetwarzanie wstępne. Oferuje spójne i przyjazne dla użytkownika API wraz z wyszukiwaniem siatkowym i losowym.

2) Keras

Keras to open-source, wysokopoziomowa biblioteka sieci neuronowych napisana w Pythonie. Doskonale nadaje się do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia . Keras opiera się na czterech podstawowych zasadach – przyjazności dla użytkownika, modułowości, łatwej rozszerzalności i pracy z Pythonem. Pozwala w najprostszy możliwy sposób wyrazić sieci neuronowe. Ponieważ Keras jest napisany w Pythonie, może działać na popularnych platformach sieci neuronowych, takich jak TensorFlow, CNTK i Theano.

3) Teano

Theano to biblioteka Pythona zaprojektowana wprost do wyrażania tablic wielowymiarowych. Pozwala definiować, optymalizować i oceniać obliczenia matematyczne składające się z tablic wielowymiarowych. Niektóre z jego najbardziej unikalnych funkcji to ścisła integracja z NumPy, przejrzyste wykorzystanie GPU, wydajne różnicowanie symboliczne, optymalizacja szybkości i stabilności, dynamiczne generowanie kodu C i rozbudowane testy jednostkowe, żeby wymienić tylko kilka.

4) SciPy

SciPy to ekosystem biblioteczny oparty na otwartym kodzie źródłowym Python, używany do obliczeń naukowych i technicznych. Jest szeroko stosowany w dziedzinie matematyki, nauk ścisłych i inżynierii . SciPy wykorzystuje inne pakiety Pythona, w tym NumPy, IPython lub Pandas, do tworzenia bibliotek do typowych zadań programistycznych zorientowanych na matematykę i naukę. Jest to doskonałe narzędzie do manipulowania liczbami na komputerze, a także generowania wizualizowanych wyników.

Narzędzia do testowania automatyzacji w Pythonie

5) Selen

Selenium to bez wątpienia jedno z najlepszych narzędzi programistycznych w Pythonie. Jest to platforma automatyzacji typu open source dla aplikacji internetowych. Z Selenium możesz pisać skrypty testowe w wielu innych językach programowania, w tym Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby i .Net.

Ponadto możesz przeprowadzać testy z dowolnej przeglądarki (Chrome, Firefox, Safari, Opera i Internet Explorer) we wszystkich trzech głównych systemach operacyjnych – Windows, macOS i Linux. Możesz także zintegrować Selenium z narzędziami takimi jak JUnit i TestNG do zarządzania przypadkami testowymi i generowania raportów.

6) Ramy robota

Robot Framework to kolejna ogólna platforma automatyzacji testów typu open source przeznaczona do testów akceptacyjnych i programowania opartego na testach akceptacyjnych (ATTD). Wykorzystuje składnię danych testowych tabelarycznych i jest oparty na słowach kluczowych. Robot Framework integruje wiele frameworków dla różnych wymagań automatyzacji testów.

Możesz rozszerzyć możliwości frameworka poprzez dalszą integrację z bibliotekami Pythona lub Java . Robot Framework może być używany nie tylko do testowania aplikacji internetowych, ale także do automatyzacji testów na Androida i iOS.

7) Test ukończony

TestComplete to oprogramowanie do testowania automatyzacji, które obsługuje testy automatyzacji sieci, urządzeń mobilnych i komputerów stacjonarnych. Musisz jednak nabyć licencję komercyjną, aby móc z niej korzystać. TestComplete umożliwia również wykonywanie testów opartych na słowach kluczowych, podobnie jak Robot Framework. Jest wyposażony w łatwą w użyciu funkcję nagrywania i odtwarzania.

Obsługuje wiele języków skryptowych, w tym Python, VBScript i C++ script. Podobnie jak Robot Framework, testerzy oprogramowania mogą przeprowadzać testy oparte na słowach kluczowych. Godną uwagi cechą tego narzędzia Pythona jest to, że jego zdolności rozpoznawania obiektów GUI mogą zarówno wykrywać, jak i aktualizować obiekty interfejsu użytkownika. Pomaga to zmniejszyć nakład pracy wymagany do utrzymania skryptów testowych.

Narzędzia Python do skrobania sieci

8) Piękna zupa

Beautiful Soup to biblioteka Pythona do wyodrębniania danych z plików HTML i XML. Możesz zintegrować go z preferowanym parserem, aby wykorzystać różne idiomy Pythona do nawigacji, wyszukiwania i modyfikowania drzewa analizy. Narzędzie może automatycznie konwertować dokumenty przychodzące na Unicode i dokumenty wychodzące do UTF-8 i jest używane w projektach takich jak screen-scraping. To świetne narzędzie, które pozwala zaoszczędzić wiele godzin pracy.

9) LXML

LXML to oparte na Pythonie narzędzie przeznaczone dla bibliotek C – libxml2 i libxslt. Jest bardzo bogata w funkcje i jedna z najłatwiejszych w użyciu bibliotek do przetwarzania XML i HTML w Pythonie. Ułatwia bezpieczny i wygodny dostęp do bibliotek libxml2 i libxslt przy użyciu API ElementTree.

Wyjątkowe jest to, że łączy szybkość i funkcje XML tych bibliotek z prostotą natywnego API Pythona. Ponadto rozszerza interfejs API ElementTree o obsługę XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT i C14N.

10) Złośliwy

Scrapy to open-source i oparty na współpracy framework napisany w Pythonie. Zasadniczo jest to struktura aplikacji używana do tworzenia pająków internetowych (klas definiowanych przez użytkownika), które przemierzają witryny internetowe i wydobywają z nich dane. Służy głównie do wydobywania danych ze stron internetowych.

Scrapy to szybka, wysokopoziomowa platforma do indeksowania i skrobania stron internetowych, która może być również używana do wielu innych zadań, takich jak eksploracja danych, automatyczne testowanie itp. Może wydajnie działać we wszystkich trzech głównych systemach operacyjnych, tj. Windows, macOS i Linuksa.

Bonus: 11) Urllib

Urllib to pakiet Pythona przeznaczony do zbierania i otwierania adresów URL. Posiada różne moduły i funkcje do pracy z adresami URL. Na przykład używa „urllib.request” do otwierania i odczytywania adresów URL, które w większości są HTTP; „urllib.error”, aby zdefiniować klasy wyjątków dla wyjątków zgłaszanych przez urllib.request; „urllib.parse”, aby zdefiniować standardowy interfejs do fragmentacji łańcuchów Uniform Resource Locator (URL) na komponenty, oraz funkcję „urllib.robotparser”, aby utworzyć pojedynczą klasę.

Zawijanie

Te narzędzia Pythona mogą zaspokoić szeroki zakres potrzeb i funkcji, niezależnie od tego, kto ich używa. Niezależnie od tego, czy jesteś analitykiem danych, programistą czy inżynierem oprogramowania, są to jedne z najlepszych narzędzi Pythona , z których korzystają profesjonaliści technologiczni na całym świecie.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką Pythona i chcesz pobrudzić sobie ręce różnymi narzędziami i językami, sprawdź Executive PG Program in Data Science .