10 najlepszych narzędzi dla programistów Pythona, które powinieneś znać

Narzędzia Pythona, o których musi wiedzieć każdy programista

Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na całym świecie. Jest szeroko stosowany przez programistów i osoby ze społeczności Data Science . Python jest powszechnie znany z kilku powodów i jest używany przede wszystkim do spełnienia tych dwóch celów:

• Prosta składnia – Możesz nauczyć się Pythona, który jest prawie tak prosty jak składnia matematyczna.
• Szeroki zakres — zapewnia kompleksowy zakres dotyczący nauki o danych i informatyki naukowej.

Naucz się analizy danych, aby zyskać przewagę nad konkurencją

Jakie narzędzia Pythona są tam dostępne?

Aby zrozumieć „narzędzia handlu”, niezbędna jest wiedza, że ​​biblioteki Pythona są różnorodne i mogą być wykorzystywane zgodnie z własnymi potrzebami. Aby opanować najpopularniejsze dostępne narzędzia, należy dokładnie zbadać ich potrzeby i określić usługi, które narzędzia mają do zaoferowania. Na tej stronie omówimy różne rodzaje narzędzi Pythona i sposoby ich wykorzystania na swoją korzyść.

Jeśli jesteś nowicjuszem i dopiero zaczynasz w branży, zainteresuje Cię ta starannie dobrana lista, która zapewnia „narzędzia handlu”.

Narzędzia Pythona, które można wykorzystać w dziedzinie Data Science , to między innymi Scikit-Learn, Keras, Theano i Scipy.

• Scikit-Learn
• Keras
• Scipy
• Teano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn to narzędzie zaprojektowane specjalnie dla Data Science i Machine Learning. Jest to narzędzie typu open source, szeroko stosowane przez programistów, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego. Każdy, kto szuka eksploracji i analizy danych, może użyć tego narzędzia, aby uzyskać najlepsze wyniki.

Jedną z głównych zalet korzystania z Scikit-Learn jest to, że zachęca do działania z niezwykłą szybkością dla wbudowanych zestawów danych zabawek. Podstawowe cechy tego narzędzia obejmują dzielenie danych, regresję liniową, regresję logistyczną, drzewa decyzyjne, las losowy i wzmocnienie XG. Ponadto zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs z siatką i losowymi wyszukiwaniami.

• Keras – Keras to biblioteka typu open source napisana w języku Python. To narzędzie, przystosowane do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, zapewnia sieć neuronową wysokiego poziomu. Używanie Keras jako narzędzia Pythona umożliwia wygodne wyrażanie sieci neuronowych. Keras opiera się na kilku podstawowych zasadach: łatwości obsługi, rozszerzalności i dostępności dla Pythona.

Keras zapewnia wiele funkcji, w tym modułowość, duży zbiór danych, ocenę i przewidywanie oraz kodowanie, co pozwala na szybsze wdrażanie. Ma wiele zaplecza i modułowości. Może działać na innych sieciach neuronowych, takich jak CNTK i Theano.

• Scipy – Scipy to biblioteka typu open source oparta na języku Python. Kilka dziedzin, w tym matematyka, nauka i inżynieria, wykorzystuje Scipy, który jest szeroko stosowany w obliczeniach naukowych i technicznych. Do tworzenia bibliotek wykorzystuje inne pakiety Pythona, takie jak Pandas i IPython. Z tych bibliotek korzystają programy zorientowane na naukę i standardowe programy matematyczne.

Scipy to powszechnie używana biblioteka dla programistów Pythona. Scipy ma wiele funkcjonalności i może być używany do różnych zadań. Optymalizuje wydajność oprócz dostarczania poleceń wysokiego poziomu do wizualizacji danych. Umożliwia także interaktywne sesje z Pythonem. Nie tylko to, jest łatwe i szybsze w porównaniu do swoich konkurentów.

• Theano – Theano to kolejna biblioteka Pythona typu open source, która umożliwia użytkownikom wykonywanie operacji matematycznych na tablicach wielowymiarowych. Oferuje superszybkie obliczenia numeryczne, które działają na CPU lub GPU. Ta biblioteka jest kluczową perspektywą dla głębokiego uczenia się, którą można bezpośrednio wykorzystać do tworzenia modeli głębokiego uczenia się lub bibliotek opakowujących.

Theano zapewnia optymalizację stabilności, różnicowanie symboliczne i optymalizację szybkości wykonawczej. Jest zbudowany, aby uprościć każdy proces. Wady Theano obejmują bieganie w jednym GPA. Wymaga to również więcej czasu na kompilację w przypadku bardziej rozbudowanych i złożonych modeli. Poza tym trudno jest znaleźć powiadomienia o błędach, co jeszcze bardziej utrudnia debugowanie.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

W przypadku narzędzi języka Python do testowania automatycznego można używać bibliotek języka Python, takich jak Selenium, Robot Framework i TestComplete.

• Selen
• Framework robota
• Test zakończony

• Selenium – Selenium to sterownik sieciowy. Jego biblioteka nazywa się także Selenium. Jest to jedna z najlepszych bibliotek open source do automatyzacji przeglądarek. Aplikacje internetowe wymagają przede wszystkim Selenium. Za pomocą Selenium możliwe jest pisanie skryptów testowych dla innych języków programowania, takich jak Java, C#, Python, Ruby i .Net.

Niektóre zalety korzystania z Selenium obejmują obsługę języków i ram, dostępność open-source, obsługę wielu przeglądarek i elastyczność. Możesz także przeprowadzać testy z dowolnej przeglądarki we wszystkich trzech popularnych systemach operacyjnych – macOS, Windows i Linux. Co więcej, możesz zintegrować narzędzia takie jak JUnit i TestNG z Selenium do generowania raportów i uruchamiania przypadków testowych.

• Robot Framework – Robot Framework to kolejna biblioteka typu open source, która implementuje ogólną strukturę automatyzacji testów. Jest przeznaczony do programowania opartego na testach akceptacyjnych (ATDD), robotycznej automatyzacji procesów (RPA) i testów akceptacyjnych. Integruje kilka danych ramowych zgodnie z wymaganiami automatyzacji danych.

Robot Framework używa składni danych tabelarycznych. Jest to oparte na słowach kluczowych, bezpłatne narzędzie do automatyzacji, które jest łatwe do zainstalowania. Umożliwia swobodne korzystanie z Gherkin i działa zarówno w aplikacjach mobilnych, jak i internetowych. Podstawy Robot Framework są łatwe do nauczenia.

• TestComplete – TestComplete to oprogramowanie do testowania automatyzacji, które obsługuje zarówno urządzenia mobilne, jak i internetowe. Podobnie jak Robot Framework, umożliwia przeprowadzanie testów opartych na słowach kluczowych. TestComplete wymaga od użytkowników posiadania licencji komercyjnej na korzystanie z niego. Obsługuje wiele języków, w tym skrypty VBScript, Python i C++.

TestComplete zawiera również funkcje rozpoznawania sztucznej inteligencji, które mogą identyfikować i aktualizować obiekty interfejsu użytkownika. To z kolei pomaga w zmniejszeniu wysiłków związanych z utrzymaniem skryptów testowych. Wspiera Cię również darmowymi szkoleniami. Oprócz tych funkcji jest to również inteligentny dodatek do Pythona.

Web Scraping to dostępna funkcja, którą można wykonać za pomocą narzędzi Pythona zaprojektowanych specjalnie do Web Scraping. Ta lista zawiera narzędzia Web Scraping, które warto rozważyć.

• LXML
• Zupa Mechaniczna
• Zeskrobać
• PięknaZupa

• LXML – LXML to narzędzie zaprojektowane przy użyciu Pythona dla bibliotek C, w tym libxslt i libxml2. Jest uznawany za poręczne narzędzie pełne bogatych funkcji i bibliotek. LXML to powszechnie znane narzędzie Pythona do skrobania stron internetowych. W języku Python służy do przetwarzania XML i HTML. ElementTree XML API zapewnia bezpieczny dostęp do bibliotek libxslt i libxml2.

Zaletami korzystania z LXML są jego wydajność i szybki projekt. Oprócz tego, że jest przydatny w sprawach związanych z szybkością, jest również łagodny. Poza tym odczytywanie i zapisywanie danych zajmuje nie do pokonania ilość czasu. LXML ułatwia ten proces. Jego wady obejmują zależność od zewnętrznego C.

• MechanicalSoup – MechanicalSoup to kolejna biblioteka Pythona, która służy do automatyzacji żądań ze stronami internetowymi. Udostępnia podobne API dotyczące nawigacji po dokumentach, jak w przypadku BeautifulSoup. MechanicalSoup automatycznie zapisuje i wysyła pliki cookie. Podąża za przekierowaniami i może podążać za linkami i przesyłać formularze.

W przeszłości MechanicalSoup pozostawał nieaktywny przez kilka miesięcy, ponieważ wcześniej nie obsługiwał Pythona 3. Zaletą MechanicalSoup jest łatwość i szybkość korzystania z biblioteki Pythona. Wadą korzystania z MechanicalSoup jest to, że nie powiela on w pełni funkcjonalności przeglądarki, a konkretnie javascript po stronie klienta.

• Scrapy – Scrapy to bezpłatne narzędzie Pythona o otwartym kodzie źródłowym z platformą współpracy, która pomaga wyodrębniać dane, których możesz potrzebować ze stron internetowych. Początkowo został zaprojektowany do zbierania danych i może być używany do zbierania danych za pomocą ogólnego interfejsu API lub robota indeksującego ogólnego przeznaczenia. Zapewnia narzędzia potrzebne do wydajnego zbierania danych ze stron internetowych.

Możesz zeskrobać dane ze stron internetowych za pomocą Scrapy, a następnie przetworzyć je tak, jak chcesz, zanim zapiszesz je w preferowanym formacie. Oprócz web scrapingu może być używany do wielu zadań, od eksploracji danych i automatycznych testów po monitorowanie. Scrapy obsługuje wersję Pythona 2 lub Pythona 3.

• BeautifulSoup – BeautifulSoup to biblioteka Pythona, której można używać jawnie do pobierania danych z plików XML i HTML. Jest przeznaczony głównie do projektów typu screen-scraping. Podobnie jak Scrapy, jest to parser HTML. Ta biblioteka Pythona zapewnia łatwe sposoby nawigowania, wyszukiwania i modyfikowania drzewa analizy dla idiomów Pythona.

BeautifulSoup to najstarsze dostępne narzędzie do skrobania sieci w języku Python. BeautifulSoup automatycznie konwertuje przychodzące dokumenty na Unicode. W przypadku dokumentów wychodzących konwertuje je na UTF-8. BeautifulSOup to dostępna biblioteka, która jest również odporna na błędy HTML.

Kluczowe punkty na wynos

• Python to popularny język programowania z rosnącymi możliwościami kariery.
• Powyższe narzędzia należą do najlepszych narzędzi Pythona poszukiwanych w branży data science .
• Nauka o danych i biblioteka Pythona idą w parze i zapewniają szerokie możliwości doskonalenia i uczenia się.

Szybko rozpocznij swoją karierę jako programista Pythona

Narzędzia Pythona są standardem od czasu, gdy Python się rozwinął. Aby te narzędzia były z powodzeniem wykorzystywane, musisz najpierw uporządkować swoje potrzeby. Niezależnie od tego, czy używasz bibliotek Pythona do nauki o danych , testowania automatyzacji czy skrobania stron internetowych, możesz wykorzystać je na swoją korzyść. Ponadto, będąc popularnym językiem, Python oferuje wiele ekscytujących możliwości kariery. Załóżmy, że chcesz dowiedzieć się więcej o narzędziach dla programistów Pythona i możliwościach kariery. W takim przypadku możesz zapisać się na program studiów podyplomowych Data Science powiązany z IIT, Bombaj w upGrad.

Najważniejsze punkty programu :

• • Przeznaczony dla pracujących profesjonalistów
  • Status absolwenta IIT Bangalore
  • Ponad 60 projektów branżowych
  • Bezpłatna opcja EMI
  • Sesje mentoringu kariery
  • Trening na wysokim poziomie
  • Wsparcie dla studentów dostępność 24×7
  • Ekskluzywne oferty pracy i portal