Top 10 instrumente pentru dezvoltatori Python pe care ar trebui să le cunoașteți

Instrumentele Python despre care fiecare dezvoltator trebuie să le cunoască

Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare din întreaga lume. Este utilizat pe scară largă de dezvoltatori și de oamenii din comunitatea Data Science . Python este cunoscut pe scară largă din mai multe motive și este folosit în principal pentru a îndeplini aceste două scopuri:

• Sintaxă simplă – Puteți învăța Python, care este aproape la fel de ușor ca sintaxa matematică.
• Acoperire largă – Oferă o acoperire cuprinzătoare în ceea ce privește știința datelor și calculul științific.

Învață știința datelor pentru a câștiga avantaj în fața concurenților tăi

Ce instrumente Python sunt disponibile acolo?

Pentru a înțelege „instrumentele meseriei”, este esențial să știți că bibliotecile Python vin într-o varietate și pot fi utilizate în funcție de propriile nevoi. Pentru a stăpâni cele mai comune instrumente disponibile acolo, trebuie să cercetăm bine pentru a le identifica nevoile și serviciile pe care instrumentele le au de oferit. Această pagină va discuta despre diferitele tipuri de instrumente Python și despre cum le puteți folosi în avantajul dvs.

Dacă sunteți mai proaspăt și abia începeți în industrie, ați fi interesat de această listă atent pregătită, care oferă „instrumentele meseriei”.

Instrumentele Python care pot fi utilizate în domeniul științei datelor sunt Scikit-Learn, Keras, Theano și Scipy, pentru a numi câteva.

• Scikit-Learn
• Keras
• Scipy
• Theano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn este un instrument conceput special pentru Data Science și Machine Learning. Este un instrument open-source utilizat pe scară largă de dezvoltatori, cercetători de date și ingineri de învățare automată. Oricine caută extragerea și analiza datelor poate folosi acest instrument pentru a vedea cele mai bune rezultate.

Unul dintre avantajele de top ale utilizării Scikit-Learn este că încurajează performanța la viteză remarcabilă pentru seturile de date de jucării încorporate. Caracteristicile principale ale acestui instrument includ împărțirea datelor, regresia liniară, regresia logistică, arbori de decizie, pădure aleatoare și XG Boost. În plus, oferă o interfață ușor de utilizat, cu o grilă și căutări aleatorii.

• Keras – Keras este o bibliotecă open-source scrisă în Python. Potrivit pentru învățarea automată și învățarea profundă, acest instrument oferă o rețea neuronală de nivel înalt. Utilizarea Keras ca instrument Python vă permite să exprimați convenabil rețelele neuronale. Keras se bazează pe câteva principii de bază: ușurință în utilizare, extensibilitate și disponibilitate pentru Python.

Keras oferă multe caracteristici, inclusiv modularitate, set mare de date, evaluare și predicție și codificare, utilizând o implementare mai rapidă. Are backend multiple și modularitate. Poate rula pe alte rețele neuronale precum CNTK și Theano.

• Scipy – Scipy este o bibliotecă open-source care se bazează pe Python. Mai multe domenii, inclusiv matematica, știința și inginerie, utilizează Scipy, care este utilizat pe scară largă în calculul științific și tehnic. Folosește alte pachete Python, cum ar fi Pandas și IPython, pentru a crea biblioteci. Programele de matematică standard și orientate spre știință folosesc aceste biblioteci.

Scipy este o bibliotecă folosită în mod obișnuit pentru dezvoltatorii Python. Scipy are multe funcționalități și poate fi folosit pentru diverse sarcini. Optimizează performanța în afară de furnizarea de comenzi de nivel înalt pentru vizualizarea datelor. De asemenea, permite sesiuni interactive cu Python. Nu doar atât, este ușor și mai rapid în comparație cu concurenții săi.

• Theano – Theano este o altă bibliotecă Python open-source care permite utilizatorilor săi să efectueze operații matematice cu matrice multidimensionale. Oferă calcul numeric super-rapid care rulează pe un procesor sau un GPU. Această bibliotecă este o perspectivă crucială pentru Deep Learning, pe care o puteți folosi direct pentru a crea modele Deep Learning sau biblioteci wrapper.

Theano oferă optimizarea stabilității, diferențierea simbolică și optimizarea vitezei executive. Este construit pentru a simplifica orice proces. Dezavantajele Theano includ rularea într-un singur GPA. De asemenea, necesită mai mult timp de compilare pentru modele mai extinse și mai complexe. În plus, notificările de eroare sunt greu de găsit, ceea ce face depanarea și mai dificilă.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

Pentru instrumentele Python de testare automată, puteți utiliza biblioteci Python, cum ar fi Selenium, Robot Framework și TestComplete.

• Seleniu
• Cadrul de robot
• TestComplete

• Selenium – Selenium este un driver web. Biblioteca sa se mai numește și seleniu. Este una dintre cele mai bune biblioteci open-source pentru automatizarea browserului. Aplicațiile web necesită în primul rând seleniu. Folosind Selenium, este posibil să scrieți scripturi de testare pentru alte limbaje de programare, cum ar fi Java, C#, Python, Ruby și .Net.

Unele avantaje ale utilizării Selenium includ suport pentru limbaj și cadru, disponibilitatea open-source, suport pentru mai multe browsere și flexibilitate. De asemenea, puteți efectua teste din orice browser în toate cele trei sisteme de operare populare - macOS, Windows și Linux. Nu doar atât, puteți integra instrumente precum JUnit și TestNG cu Selenium pentru generarea de rapoarte și rularea cazurilor de testare.

• Robot Framework - Robot Framework este încă o altă bibliotecă open-source care implementează un cadru generic de automatizare a testelor. Este proiectat pentru dezvoltarea bazată pe teste de acceptare (ATDD), automatizarea proceselor robotizate (RPA) și testarea de acceptare. Acesta integrează mai multe date cadru conform cerințelor de automatizare a datelor.

Robot Framework utilizează sintaxa datelor tabelare. Este un instrument de automatizare gratuit, bazat pe cuvinte cheie, care este ușor de instalat. Permite utilizarea gratuită a Gherkin și funcționează atât pentru aplicații mobile, cât și pentru web. Noțiunile de bază ale Robot Framework sunt ușor de învățat.

• TestComplete – TestComplete este un software de testare de automatizare care acceptă atât mobil, cât și web. La fel ca Robot Framework, vă permite să efectuați testarea bazată pe cuvinte cheie. TestComplete cere utilizatorilor săi să aibă o licență comercială pentru a-l folosi. Acceptă numeroase limbaje, inclusiv VBScript, Python și script C++.

TestComplete are, de asemenea, abilități de recunoaștere a inteligenței artificiale, care pot identifica și actualiza obiectele UI. La rândul său, ajută la scăderea eforturilor de întreținere a scripturilor de testare. De asemenea, vă sprijină cu antrenament gratuit. Pe lângă aceste caracteristici, este și un supliment inteligent pentru Python.

Web Scraping este o caracteristică disponibilă care poate fi efectuată folosind instrumente Python concepute pentru Web Scraping, în special. Această listă conține instrumentele Web Scraping pe care ați dori să le luați în considerare.

• LXML
• Supa mecanică
• Scrapy
• Frumoasa Supa

• LXML – LXML este un instrument proiectat folosind Python pentru bibliotecile C, inclusiv libxslt și libxml2. Este recunoscut ca un instrument la îndemână, plin de funcții și biblioteci bogate. LXML este un instrument Python foarte cunoscut pentru web scraping. În limbajul Python, este folosit pentru procesarea XML și HTML. ElementTree XML API vă oferă acces securizat la bibliotecile libxslt și libxml2.

Avantajele utilizării LXML sunt eficiența și designul rapid. Pe lângă faptul că este util pentru probleme legate de viteză, este și indulgent. În plus, citirea și scrierea datelor necesită un timp insurmontabil. LXML facilitează procesul. Dezavantajele sale includ dependența de C extern.

• MechanicalSoup - MechanicalSoup este încă un alt lib Python care este folosit pentru automatizarea solicitărilor cu site-uri web. Oferă un API similar în ceea ce privește navigarea documentelor, ca și în cazul BeautifulSoup. MechanicalSoup salvează și trimite automat cookie-uri. Urmează redirecționări și poate urmări link-uri și trimite formulare.

În trecut, MechanicalSoup a rămas inactiv timp de câteva luni, deoarece nu a acceptat Python 3 înainte. Ca punct benefic, MechanicalSoup este ușor și mai rapid de utilizat biblioteca Python. Dezavantajul utilizării MechanicalSoup este că nu dublează pe deplin funcționalitatea browserului, pentru a fi mai precis javascript la nivelul clientului.

• Scrapy – Scrapy este un instrument Python cu sursă deschisă, gratuit, cu un cadru de colaborare care ajută la extragerea datelor de care ați putea avea nevoie de pe site-uri web. A fost proiectat inițial pentru scraping-ul de date și poate fi folosit pentru a scrape date folosind un API general sau un crawler web de uz general. Vă oferă instrumentele de care aveți nevoie pentru a răzui datele de pe site-uri web în mod eficient.

Puteți să răzuiți datele de pe site-uri web folosind Scrapy și apoi să le procesați după cum doriți înainte de a le stoca în formatul preferat. În afară de web scraping, poate fi folosit pentru multe sarcini, de la data mining și testare automată până la monitorizare. Scrapy acceptă fie versiunea Python 2, fie versiunea Python 3.

• BeautifulSoup – BeautifulSoup este o bibliotecă Python care poate fi utilizată în mod explicit pentru extragerea datelor din fișiere XML și HTML. Este conceput în principal pentru proiecte de screen-scraping. La fel ca Scrapy, acesta este un parser HTML. Această bibliotecă Python oferă modalități ușoare pentru expresiile Pythonic de a naviga, căuta și modifica un arbore de analiză.

BeautifulSoup este cel mai vechi instrument Python de răzuire web de acolo. BeautifulSoup convertește automat documentele primite în Unicode. Pentru documentele trimise, le convertește în UTF-8. BeautifulSOup este o bibliotecă accesibilă care are rezistență și împotriva erorilor HTML.

Puncte cheie de luat la pachet

• Python este un limbaj de programare popular cu oportunități de carieră în creștere.
• Instrumentele de mai sus se numără printre cele mai importante instrumente Python căutate în industria științei datelor .
• Data Science și Python Library merg mână în mână și oferă un domeniu vast de îmbunătățire și învățare.

Începeți-vă cariera ca dezvoltator Python

Instrumentele Python au fost standard de când s-a dezvoltat Python. Pentru ca aceste instrumente să fie utilizate cu succes, trebuie mai întâi să vă rezolvați nevoile. Indiferent dacă utilizați biblioteci Python pentru știința datelor , testarea automatizării sau web scraping, le puteți folosi în avantajul dvs. În plus, fiind un limbaj popular, Python are multe oportunități de carieră interesante. Să presupunem că doriți să aflați mai multe despre instrumentele pentru dezvoltatori Python și despre oportunitățile de carieră. În acest caz, vă puteți înscrie în Programul de diplomă postuniversitară de știință a datelor afiliat la IIT, Bombay în upGrad.

Principalele aspecte ale programului :

• • Conceput pentru profesioniștii care lucrează
  • Statutul IIT Bangalore Alumni
  • Peste 60 de proiecte industriale
  • Opțiune EMI fără costuri
  • Sesiuni de mentorat în carieră
  • Coaching de înaltă performanță
  • Asistență pentru studenți disponibil 24×7
  • Oportunități de angajare exclusive și portal