Top 10 instrumente Python despre care fiecare dezvoltator Python ar trebui să știe [2022]

Nu mai este surprinzător să auzi că Python este unul dintre cele mai populare limbi în rândul dezvoltatorilor și în comunitatea Data Science. Deși există numeroase motive în spatele popularității lui Python, aceasta se datorează în primul rând două motive principale.

• Python are o sintaxă foarte simplă – aproape echivalentă cu sintaxa matematică – și, prin urmare, poate fi ușor de înțeles și învățat.
• În al doilea rând, oferă o acoperire extinsă (biblioteci, instrumente etc.) pentru calculul științific și știința datelor.

Există numeroase motive pentru a utiliza Python pentru știința datelor. Astăzi, vom vorbi despre unele dintre cele mai utilizate instrumente Python de către dezvoltatori, programatori și cercetători din întreaga lume. Dacă sunteți începător și doriți să aflați mai multe despre știința datelor, consultați certificarea noastră în știința datelor de la universități de top.

Aceste instrumente Python pot fi convenabile pentru multe scopuri diferite, dacă știți cum să le folosiți corect. Deci, fără întârziere, să ne uităm la cele mai bune instrumente Python de acolo!

Instrumente Python pentru știința datelor

1) Scikit-Learn

Scikit-Learn este un instrument open-source conceput pentru Data Science și Machine Learning. Este utilizat pe scară largă de către dezvoltatori, inginerii ML și oamenii de știință de date pentru extragerea datelor și analiza datelor. Una dintre cele mai mari caracteristici ale Scikit-Learn este viteza sa remarcabilă în realizarea diferitelor benchmark-uri pe seturi de date de jucării.

Caracteristicile primare ale acestui instrument sunt clasificarea, regresia, gruparea, reducerea dimensionalității, selecția modelului și preprocesarea. Oferă un API consecvent și ușor de utilizat, împreună cu căutări aleatorii și grilă.

2) Keras

Keras este o bibliotecă de rețele neuronale de nivel înalt, open-source, scrisă în Python. Este foarte potrivit pentru ML și Deep Learning . Keras se bazează pe patru principii de bază – ușurință în utilizare, modularitate, extensibilitate ușoară și lucrul cu Python. Vă permite să exprimați rețelele neuronale în cel mai ușor mod posibil. Deoarece Keras este scris în Python, poate rula peste cadrele populare de rețele neuronale precum TensorFlow, CNTK și Theano.

3) Theano

Theano este o bibliotecă Python concepută în mod explicit pentru a exprima matrice multidimensionale. Vă permite să definiți, să optimizați și să evaluați calcule matematice care cuprind tablouri multidimensionale. Unele dintre cele mai unice caracteristici ale sale includ integrarea strânsă cu NumPy, utilizarea transparentă a GPU-ului, diferențierea simbolică eficientă, optimizările vitezei și stabilității, generarea dinamică a codului C și testarea unitară extinsă, pentru a numi câteva.

4) SciPy

SciPy este un ecosistem de bibliotecă bazat pe Python, cu sursă deschisă, utilizat pentru calculul științific și tehnic. Este utilizat pe scară largă în domeniul matematicii, științei și ingineriei . SciPy folosește alte pachete Python, inclusiv NumPy, IPython sau Pandas, pentru a crea biblioteci pentru sarcini comune de programare orientate spre matematică și știință. Este un instrument excelent pentru manipularea numerelor pe un computer și pentru a genera și rezultate vizualizate.

Instrumente Python de testare a automatizării

5) Seleniu

Selenium este, fără îndoială, unul dintre cele mai bune instrumente de dezvoltare Python. Este un cadru de automatizare open-source pentru aplicații web. Cu Selenium, puteți scrie scripturi de testare în multe alte limbaje de programare, inclusiv Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby și .Net.

În plus, puteți efectua teste din orice browser (Chrome, Firefox, Safari, Opera și Internet Explorer) în toate cele trei sisteme de operare majore - Windows, macOS și Linux. De asemenea, puteți integra Selenium cu instrumente precum JUnit și TestNG pentru gestionarea cazurilor de testare și generarea de rapoarte.

6) Cadrul robotului

Robot Framework este un alt cadru de automatizare a testelor generice open-source, conceput pentru testarea de acceptare și dezvoltarea bazată pe teste de acceptare (ATTD). Utilizează sintaxa tabelară a datelor de testare și este bazată pe cuvinte cheie. Robot Framework integrează multe cadre pentru diferite cerințe de automatizare a testelor.

Puteți extinde abilitățile cadrului integrându-l în continuare cu bibliotecile Python sau Java . Robot Framework poate fi folosit nu numai pentru testarea aplicațiilor web, ci și pentru automatizarea testelor Android și iOS.

7) TestComplete

TestComplete este un software de testare de automatizare care acceptă testarea de automatizare web, mobilă și desktop. Cu toate acestea, trebuie să obțineți o licență comercială pentru a o putea folosi. TestComplete vă permite, de asemenea, să efectuați teste bazate pe cuvinte cheie, la fel ca Robot Framework. Vine cu o funcție de înregistrare și redare ușor de utilizat.

Acceptă multe limbaje de scripting, inclusiv script-ul Python, VBScript și C++. La fel ca Robot Framework, testerii de software pot efectua teste bazate pe cuvinte cheie. O caracteristică remarcabilă a acestui instrument Python este că abilitățile sale de recunoaștere a obiectelor GUI pot detecta și actualiza obiectele UI. Acest lucru ajută la reducerea eforturilor necesare pentru menținerea scripturilor de testare.

Instrumente Python pentru Web Scraping

8) Supa frumoasa

Beautiful Soup este o bibliotecă Python pentru extragerea datelor din fișierele HTML și XML. Puteți să-l integrați cu analizatorul preferat pentru a utiliza diverse expresii Pythonic pentru navigarea, căutarea și modificarea unui arbore de analiză. Instrumentul poate converti automat documentele primite în Unicode și documentele trimise în UTF-8 și este utilizat pentru proiecte precum screen-scraping. Este un instrument excelent care vă poate economisi ore de muncă.

9) LXML

LXML este un instrument bazat pe Python conceput pentru bibliotecile C – libxml2 și libxslt. Este foarte bogat în funcții și una dintre cele mai ușor de utilizat biblioteci pentru procesarea XML și HTML în Python. Facilitează accesul sigur și convenabil la bibliotecile libxml2 și libxslt prin utilizarea API-ului ElementTree.

Ceea ce este unic este că combină viteza și caracteristicile XML ale acestor biblioteci cu simplitatea unui API Python nativ. În plus, extinde API-ul ElementTree pentru a oferi suport pentru XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT și C14N.

10) Scrapy

Scrapy este un cadru open-source și colaborativ scris în Python. În esență, este un cadru de aplicație utilizat pentru dezvoltarea web spider (clasele pe care le definește un utilizator) care accesează cu crawlere site-urile web și extrag date din acestea. Este folosit în principal pentru extragerea datelor de pe site-uri web.

Scrapy este un cadru rapid, la nivel înalt de crawling și scraping pe web, care poate fi folosit și pentru multe alte sarcini, cum ar fi data mining, testare automată etc. Poate rula eficient pe toate cele trei sisteme de operare majore, adică Windows, macOS și Linux.

Bonus: 11) Urllib

Urllib este un pachet Python care este conceput pentru colectarea și deschiderea URL-urilor. Are diverse module și funcții pentru a lucra cu URL-uri. De exemplu, folosește „urllib.request” pentru deschiderea și citirea adreselor URL care sunt în mare parte HTTP; „urllib.error” pentru a defini clasele de excepții pentru excepțiile generate de urllib.request; „urllib.parse” pentru a defini o interfață standard pentru a fragmenta șirurile Uniform Resource Locator (URL) în componente și funcția „urllib.robotparser” pentru a crea o singură clasă.

Încheierea

Aceste instrumente Python pot acoperi o gamă largă de nevoi și funcționalități, indiferent de cine le folosește. Indiferent dacă este un Data Scientist, sau un dezvoltator sau un inginer software, acestea sunt unele dintre cele mai bune instrumente Python care sunt folosite de profesioniștii în tehnologie din întreaga lume.

Dacă sunteți interesat să învățați python și doriți să vă murdăriți mâinile cu diverse instrumente și limbi, consultați Programul Executive PG în Știința datelor .