As 10 principais ferramentas de desenvolvedor Python que você deve conhecer

Ferramentas Python que todo desenvolvedor deve conhecer

Python é uma das linguagens de programação mais populares em todo o mundo. É amplamente utilizado por desenvolvedores e pessoas da comunidade de Ciência de Dados . O Python é amplamente conhecido por vários motivos e é usado principalmente para atender a esses dois propósitos:

• Sintaxe simples – Você pode aprender Python, que é quase tão fácil quanto a sintaxe matemática.
• Ampla cobertura – Fornece cobertura abrangente sobre Ciência de Dados e Computação Científica.

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Quais ferramentas Python estão disponíveis por aí?

Para entender as 'ferramentas do ofício', é essencial saber que as bibliotecas python são variadas e podem ser utilizadas de acordo com as necessidades de cada um. Para dominar as ferramentas mais comuns disponíveis por aí, é preciso pesquisar bem para identificar suas necessidades e os serviços que as ferramentas oferecem. Esta página discutirá os diferentes tipos de ferramentas python e como você pode usá-las a seu favor.

Se você é um calouro e está apenas começando na indústria, você estaria interessado nesta lista cuidadosamente selecionada que fornece as 'ferramentas do comércio'.

As ferramentas Python que podem ser usadas no campo da ciência de dados são Scikit-Learn, Keras, Theano e Scipy, para citar algumas.

• Scikit-Learn
• Keras
• Scipy
• Teano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn é uma ferramenta projetada especificamente para Data Science e Machine Learning. É uma ferramenta de código aberto amplamente usada por desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Quem procura mineração e análise de dados pode usar essa ferramenta para obter os melhores resultados.

Uma das principais vantagens de usar o Scikit-Learn é que ele incentiva o desempenho em velocidade notável para conjuntos de dados de brinquedos embutidos. As principais características desta ferramenta incluem divisão de dados, Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest e XG Boost. Além disso, oferece uma interface amigável com uma grade e pesquisas aleatórias.

• Keras – Keras é uma biblioteca de código aberto escrita em Python. Adequado para Machine Learning e Deep Learning, esta ferramenta fornece uma rede neural de alto nível. Usar Keras como uma ferramenta Python permite que você expresse redes neurais de maneira conveniente. Keras é baseado em alguns princípios básicos: facilidade de uso, extensibilidade e disponibilidade para Python.

O Keras fornece muitos recursos, incluindo modularidade, conjunto de dados grande, avaliação e previsão e codificação, empregando implantação mais rápida. Possui vários back-end e modularidade. Ele pode rodar em cima de outras redes neurais como CNTK e Theano.

• Scipy – Scipy é uma biblioteca de código aberto baseada em Python. Vários campos, incluindo Matemática, Ciências e Engenharia, utilizam Scipy, que é amplamente utilizado em Computação Científica e Técnica. Ele usa outros pacotes Python, como Pandas e IPython, para criar bibliotecas. Os programas de matemática padrão e orientados para a ciência usam essas bibliotecas.

Scipy é uma biblioteca comumente usada para desenvolvedores Python. O Scipy tem muitas funcionalidades e pode ser usado para várias tarefas. Ele otimiza o desempenho além de fornecer comandos de alto nível para visualizar dados. Ele também permite sessões interativas com Python. Não apenas isso, é fácil e rápido em comparação com seus concorrentes.

• Theano – Theano é outra biblioteca Python de código aberto que permite que seus usuários executem operações matemáticas com matrizes multidimensionais. Ele oferece computação numérica super rápida que é executada em uma CPU ou GPU. Essa biblioteca é uma perspectiva crucial para Deep Learning que você pode usar diretamente para criar modelos de Deep Learning ou bibliotecas wrapper.

Theano fornece otimização de estabilidade, diferenciação simbólica e otimização de velocidade executiva. Ele é construído para simplificar qualquer processo. As desvantagens do Theano incluem a execução em um único GPA. Também requer mais tempo de compilação para modelos mais extensos e complexos. Além disso, os avisos de erro são difíceis de encontrar, dificultando ainda mais a depuração.

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Para ferramentas Python de teste de automação, você pode usar bibliotecas Python como Selenium, Robot Framework e TestComplete.

• Selênio
• Estrutura do Robô
• Teste Completo

• Selenium – Selenium é um driver da web. Sua biblioteca também é chamada de Selenium. É uma das melhores bibliotecas de código aberto para automação do navegador. Os aplicativos da Web requerem principalmente o Selenium. Usando o Selenium, é possível escrever scripts de teste para outras linguagens de programação, como Java, C#, Python, Ruby e .Net.

Algumas vantagens de usar o Selenium incluem suporte a idiomas e estruturas, disponibilidade de código aberto, suporte a vários navegadores e flexibilidade. Você também pode realizar testes de qualquer navegador em todos os três sistemas operacionais populares – macOS, Windows e Linux. Além disso, você pode integrar ferramentas como JUnit e TestNG com Selenium para gerar relatórios e executar casos de teste.

• Robot Framework – Robot Framework é mais uma biblioteca de código aberto que implementa uma estrutura genérica de automação de teste. Ele foi projetado para desenvolvimento orientado a testes de aceitação (ATDD), automação de processos robóticos (RPA) e testes de aceitação. Ele integra vários dados de estrutura de acordo com o requisito de automação de dados.

Robot Framework usa sintaxe de dados tabulares. É uma ferramenta de automação gratuita baseada em palavras-chave e fácil de instalar. Ele permite o uso gratuito do Gherkin e funciona para aplicativos móveis e da web. Os fundamentos do Robot Framework são fáceis de aprender.

• TestComplete – TestComplete é um software de teste de automação que suporta dispositivos móveis e web. Assim como o Robot Framework, ele permite realizar testes orientados por palavras-chave. TestComplete exige que seus usuários tenham uma licença comercial para usá-lo. Ele oferece suporte a vários idiomas, incluindo script VBScript, Python e C++.

TestComplete também carrega habilidades de reconhecimento de inteligência artificial, que podem identificar e atualizar objetos de interface do usuário. Por sua vez, ajuda a diminuir os esforços na manutenção dos scripts de teste. Ele também oferece suporte com treinamento gratuito. Além desses recursos, também é um complemento inteligente para Python.

Web Scraping é um recurso disponível que pode ser executado usando ferramentas Python projetadas especificamente para Web Scraping. Esta lista apresenta as ferramentas de Web Scraping que você pode considerar.

• LXML
• Sopa Mecânica
• Scrapy
• Belasopa

• LXML – LXML é uma ferramenta projetada usando Python para bibliotecas C, incluindo libxslt e libxml2. É reconhecido como uma ferramenta útil repleta de recursos e bibliotecas avançados. LXML é uma ferramenta Python amplamente conhecida para web scraping. Na linguagem Python, é usado para processar XML e HTML. A API XML do ElementTree fornece acesso seguro às bibliotecas libxslt e libxml2.

As vantagens de usar LXML são sua eficiência e design rápido. Além de ser útil para questões relacionadas à velocidade, também é indulgente. Além disso, ler e gravar dados leva um tempo intransponível. LXML torna o processo mais fácil. Suas desvantagens incluem ser dependente de C externo.

• MechanicalSoup – MechanicalSoup é mais uma biblioteca Python usada para automatizar solicitações com sites. Ele fornece uma API semelhante em relação à navegação de documentos, como no caso do BeautifulSoup. A MechanicalSoup salva e envia cookies automaticamente. Ele segue redirecionamentos e pode seguir links e enviar formulários.

No passado, a MechanicalSoup permaneceu inativa por vários meses, pois não suportava o Python 3 antes. Como ponto de benefício, MechanicalSoup é fácil e rápido de usar a biblioteca Python. A desvantagem de usar o MechanicalSoup é que ele não duplica totalmente a funcionalidade do navegador, especialmente o javascript do lado do cliente.

• Scrapy – Scrapy é uma ferramenta Python de código aberto e gratuita com uma estrutura colaborativa que ajuda a extrair dados que você pode precisar de sites. Ele foi inicialmente projetado para raspagem de dados e pode ser usado para raspar dados usando uma API geral ou um rastreador da Web de uso geral. Ele fornece as ferramentas necessárias para coletar dados de sites com eficiência.

Você pode coletar dados de sites usando o Scrapy e processá-los como quiser antes de armazená-los em seu formato preferido. Além da raspagem da web, ele pode ser usado para muitas tarefas, desde mineração de dados e testes automatizados até monitoramento. Scrapy suporta qualquer versão do Python 2 ou Python 3.

• BeautifulSoup – BeautifulSoup é uma biblioteca Python que pode ser usada explicitamente para extrair dados de arquivos XML e HTML. É projetado principalmente para projetos de captura de tela. Assim como o Scrapy, este é um analisador de HTML. Esta biblioteca Python fornece maneiras fáceis para idiomas Pythonic navegar, pesquisar e modificar uma árvore de análise.

BeautifulSoup é a ferramenta de raspagem da web Python mais antiga que existe. BeautifulSoup converte automaticamente os documentos recebidos em Unicode. Para documentos de saída, ele os converte em UTF-8. BeautifulSOup é uma biblioteca acessível que também possui robustez contra erros de HTML.

Pontos-chave para levar

• Python é uma linguagem de programação popular com crescentes oportunidades de carreira.
• As ferramentas acima estão entre as principais ferramentas Python procuradas no setor de ciência de dados .
• Data Science e Python Library andam de mãos dadas e fornecem um vasto escopo para melhoria e aprendizado.

Inicie sua carreira como desenvolvedor Python

As ferramentas do Python são padrão desde o tempo em que o Python foi desenvolvido. Para que essas ferramentas sejam utilizadas com sucesso, você deve primeiro resolver suas necessidades. Seja usando bibliotecas python para ciências de dados , testes de automação ou web scraping, você pode usá-las a seu favor. Além disso, por ser uma linguagem popular, o Python oferece muitas oportunidades interessantes de carreira. Suponha que você queira saber mais sobre ferramentas de desenvolvedor Python e oportunidades de carreira. Nesse caso, você pode se inscrever no Programa de Diploma de Pós-Graduação em Ciência de Dados afiliado ao IIT, Bombay em upGrad.

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