As 10 principais ferramentas Python que todo desenvolvedor Python deve conhecer [2022]

Não é mais surpreendente ouvir que o Python é uma das linguagens mais populares entre os desenvolvedores e na comunidade de Data Science. Embora existam inúmeras razões por trás da popularidade do Python, é principalmente por causa de duas razões principais.

• Python tem uma sintaxe muito simples – quase equivalente à sintaxe matemática – e, portanto, pode ser facilmente compreendida e aprendida.
• Em segundo lugar, oferece ampla cobertura (bibliotecas, ferramentas, etc.) para computação científica e ciência de dados.

Existem inúmeras razões para usar o Python para ciência de dados. Hoje, falaremos sobre algumas das ferramentas Python mais usadas por desenvolvedores, codificadores e cientistas de dados em todo o mundo. Se você é iniciante e está interessado em aprender mais sobre ciência de dados, confira nossa certificação em ciência de dados das melhores universidades.

Essas ferramentas Python podem ser convenientes para muitos propósitos diferentes se você souber como usá-las corretamente. Então, sem mais delongas, vamos dar uma olhada nas melhores ferramentas Python disponíveis!

Ferramentas Python de ciência de dados

1) Scikit-Learn

O Scikit-Learn é uma ferramenta de código aberto projetada para Data Science e Machine Learning. É amplamente usado por desenvolvedores, engenheiros de ML e cientistas de dados para mineração de dados e análise de dados. Uma das maiores características do Scikit-Learn é sua notável velocidade em realizar diferentes benchmarks em conjuntos de dados de brinquedos.

As principais características desta ferramenta são classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade, seleção de modelo e pré-processamento. Ele oferece uma API consistente e fácil de usar, juntamente com pesquisas em grade e aleatórias.

2) Keras

Keras é uma biblioteca de rede neural de alto nível e código aberto escrita em Python. É altamente adequado para ML e Deep Learning . Keras é baseado em quatro princípios básicos – facilidade de uso, modularidade, fácil extensibilidade e trabalho com Python. Ele permite que você expresse redes neurais da maneira mais fácil possível. Como o Keras é escrito em Python, ele pode ser executado em estruturas de rede neural populares, como TensorFlow, CNTK e Theano.

3) Theano

Theano é uma biblioteca Python projetada explicitamente para expressar arrays multidimensionais. Ele permite que você defina, otimize e avalie cálculos matemáticos que compreendem arrays multidimensionais. Alguns de seus recursos mais exclusivos incluem sua forte integração com o NumPy, uso transparente de GPU, diferenciação simbólica eficiente, otimizações de velocidade e estabilidade, geração dinâmica de código C e testes de unidade extensivos, para citar alguns.

4) Ciência

SciPy é um ecossistema de biblioteca baseado em Python de código aberto usado para computação científica e técnica. É amplamente utilizado no campo da Matemática, Ciências e Engenharia . O SciPy aproveita outros pacotes Python, incluindo NumPy, IPython ou Pandas, para criar bibliotecas para tarefas comuns de programação orientadas para matemática e ciências. É uma excelente ferramenta para manipular números em um computador e gerar resultados visualizados também.

Ferramentas Python de teste de automação

5) Selênio

Selenium é sem dúvida uma das melhores ferramentas de desenvolvimento Python. É uma estrutura de automação de código aberto para aplicativos da web. Com o Selenium, você pode escrever scripts de teste em muitas outras linguagens de programação, incluindo Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby e .Net.

Além disso, você pode realizar testes de qualquer navegador (Chrome, Firefox, Safari, Opera e Internet Explorer) em todos os três principais sistemas operacionais – Windows, macOS e Linux. Você também pode integrar o Selenium com ferramentas como JUnit e TestNG para gerenciar casos de teste e gerar relatórios.

6) Estrutura do Robô

Robot Framework é outra estrutura de automação de teste genérica de código aberto projetada para testes de aceitação e desenvolvimento orientado a testes de aceitação (ATTD). Ele usa a sintaxe de dados de teste tabular e é orientado por palavras-chave. O Robot Framework integra muitos frameworks para diferentes requisitos de automação de teste.

Você pode expandir as habilidades do framework integrando-o ainda mais com bibliotecas Python ou Java . O Robot Framework pode ser usado não apenas para testes de aplicativos da Web, mas também para automação de testes de Android e iOS.

7) Teste concluído

TestComplete é um software de teste de automação que oferece suporte a testes de automação da Web, dispositivos móveis e desktop. No entanto, você deve adquirir uma licença comercial para poder usá-lo. TestComplete também permite que você execute testes orientados por palavras-chave, assim como o Robot Framework. Ele vem com um recurso de gravação e reprodução fácil de usar.

Ele suporta muitas linguagens de script, incluindo Python, VBScript e script C++. Assim como o Robot Framework, os testadores de software podem realizar testes orientados por palavras-chave. Um recurso digno de nota dessa ferramenta Python é que suas habilidades de reconhecimento de objetos da GUI podem detectar e atualizar objetos da interface do usuário. Isso ajuda a reduzir os esforços necessários para manter os scripts de teste.

Ferramentas de Web Scraping Python

8) Bela Sopa

Beautiful Soup é uma biblioteca Python para extrair dados de arquivos HTML e XML. Você pode integrá-lo com seu analisador preferido para aproveitar vários idiomas Pythonic para navegar, pesquisar e modificar uma árvore de análise. A ferramenta pode converter automaticamente documentos de entrada para Unicode e documentos de saída para UTF-8 e é usada para projetos como screen-scraping. É uma ótima ferramenta que pode economizar horas de trabalho.

9) LXML

LXML é uma ferramenta baseada em Python projetada para bibliotecas C – libxml2 e libxslt. É altamente rico em recursos e uma das bibliotecas mais fáceis de usar para processar XML e HTML em Python. Ele facilita o acesso seguro e conveniente às bibliotecas libxml2 e libxslt usando a API ElementTree.

O que é único é que ele combina a velocidade e os recursos XML dessas bibliotecas com a simplicidade de uma API nativa do Python. Além disso, ele estende a API ElementTree para fornecer suporte para XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT e C14N.

10) Raspado

Scrapy é um framework de código aberto e colaborativo escrito em Python. Essencialmente, é uma estrutura de aplicativo usada para desenvolver web spiders (as classes que um usuário define) que rastreiam sites e extraem dados deles. É usado principalmente para extrair os dados de sites.

Scrapy é uma estrutura de rastreamento e raspagem da Web rápida e de alto nível que também pode ser usada para muitas outras tarefas, como mineração de dados, testes automatizados, etc. Ele pode ser executado com eficiência em todos os três principais sistemas operacionais, ou seja, Windows, macOS e Linux.

Bônus: 11) Urllib

Urllib é um pacote Python projetado para coletar e abrir URLs. Possui vários módulos e funções para trabalhar com URLs. Por exemplo, ele usa “urllib.request” para abrir e ler URLs que são principalmente HTTP; “urllib.error” para definir as classes de exceção para exceções levantadas por urllib.request; “urllib.parse” para definir uma interface padrão para fragmentar strings do Uniform Resource Locator (URL) em componentes e a função “urllib.robotparser” para criar uma única classe.

Empacotando

Essas ferramentas Python podem cobrir uma ampla gama de necessidades e funcionalidades, independentemente de quem as está usando. Seja um Cientista de Dados, um Desenvolvedor ou um Engenheiro de Software, essas são algumas das melhores ferramentas Python usadas por profissionais de tecnologia em todo o mundo.

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