10 лучших инструментов разработчика Python, которые вы должны знать

Инструменты Python, о которых должен знать каждый разработчик

Python — один из самых популярных языков программирования во всем мире. Он широко используется разработчиками и людьми в сообществе Data Science . Python широко известен по нескольким причинам и в основном используется для достижения этих двух целей:

• Простой синтаксис . Вы можете изучить Python, который почти так же прост, как математический синтаксис.
• Широкий охват — он обеспечивает всесторонний охват науки о данных и научных вычислений.

Изучите науку о данных, чтобы получить преимущество над конкурентами

Какие инструменты Python доступны?

Чтобы понять «инструменты торговли», важно знать, что библиотеки Python бывают разными и могут использоваться в соответствии со своими потребностями. Чтобы освоить наиболее распространенные доступные инструменты, необходимо хорошо изучить их потребности и услуги, которые могут предложить эти инструменты. На этой странице обсуждаются различные типы инструментов Python и то, как вы можете использовать их в своих интересах.

Если вы новичок и только начинаете работать в отрасли, вам будет интересен этот тщательно подобранный список, в котором представлены «инструменты торговли».

Инструменты Python, которые можно использовать в области науки о данных , — это Scikit-Learn, Keras, Theano и Scipy, и это лишь некоторые из них.

• Scikit-Learn
• Керас
• Сципи
• Теано

• Scikit-Learn — Sci-kit Learn — это инструмент, разработанный специально для науки о данных и машинного обучения. Это инструмент с открытым исходным кодом, широко используемый разработчиками, специалистами по данным и инженерами по машинному обучению. Любой, кто ищет интеллектуальный анализ и анализ данных, может использовать этот инструмент, чтобы увидеть наилучшие результаты.

Одно из основных преимуществ использования Scikit-Learn заключается в том, что он обеспечивает высокую производительность встроенных игрушечных наборов данных. Основные характеристики этого инструмента включают разделение данных, линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайный лес и XG Boost. Кроме того, он предоставляет удобный интерфейс с сеткой и случайным поиском.

• Keras — Keras — это библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python. Этот инструмент подходит для машинного обучения и глубокого обучения и обеспечивает высокоуровневую нейронную сеть. Использование Keras в качестве инструмента Python позволяет удобно выражать нейронные сети. Keras основан на нескольких основных принципах: удобство для пользователя, расширяемость и доступность для Python.

Keras предоставляет множество функций, включая модульность, большой набор данных, оценку и прогнозирование, а также кодирование, что обеспечивает более быстрое развертывание. Он имеет несколько бэкэндов и модульность. Он может работать поверх других нейронных сетей, таких как CNTK и Theano.

• Scipy — Scipy — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на Python. Несколько областей, включая математику, естественные науки и инженерию, используют Scipy, который широко используется в научных и технических вычислениях. Он использует другие пакеты Python, такие как Pandas и IPython, для создания библиотек. Эти библиотеки используют научно-ориентированные и стандартные математические программы.

Scipy — широко используемая библиотека для разработчиков Python. Scipy имеет множество функций и может использоваться для различных задач. Он оптимизирует производительность помимо предоставления высокоуровневых команд для визуализации данных. Он также позволяет проводить интерактивные сеансы с Python. Мало того, это проще и быстрее по сравнению с конкурентами.

• Theano — Theano — еще одна библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям выполнять математические операции с многомерными массивами. Он предлагает сверхбыстрые численные вычисления, которые выполняются на процессоре или графическом процессоре. Эта библиотека является важной перспективой для глубокого обучения, которую вы можете напрямую использовать для создания моделей глубокого обучения или библиотек-оболочек.

Theano обеспечивает оптимизацию стабильности, символьную дифференциацию и оптимизацию исполнительной скорости. Он создан для упрощения любого процесса. Недостатки Theano включают работу с одним GPA. Это также требует больше времени для компиляции более обширных и сложных моделей. Кроме того, уведомления об ошибках трудно найти, что еще больше затрудняет отладку.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

Для инструментов автоматизированного тестирования Python вы можете использовать библиотеки Python , такие как Selenium, Robot Framework и TestComplete.

• Селен
• Робот Фреймворк
• Тест завершен

• Selenium — Selenium — это веб-драйвер. Его библиотека также называется Selenium. Это одна из лучших библиотек с открытым исходным кодом для автоматизации браузера. Веб-приложения в первую очередь требуют Selenium. С помощью Selenium можно писать тестовые сценарии для других языков программирования, таких как Java, C#, Python, Ruby и .Net.

Некоторые преимущества использования Selenium включают поддержку языка и платформы, доступность с открытым исходным кодом, поддержку нескольких браузеров и гибкость. Вы также можете выполнять тесты из любого браузера во всех трех популярных операционных системах — macOS, Windows и Linux. Кроме того, вы можете интегрировать такие инструменты, как JUnit и TestNG, с Selenium для создания отчетов и запуска тестовых случаев.

• Robot Framework — Robot Framework — еще одна библиотека с открытым исходным кодом, которая реализует общую среду автоматизации тестирования. Он предназначен для разработки на основе приемочных испытаний (ATDD), роботизированной автоматизации процессов (RPA) и приемочных испытаний. Он объединяет несколько данных фреймворка в соответствии с требованиями автоматизации данных.

Robot Framework использует синтаксис табличных данных. Это бесплатный инструмент автоматизации на основе ключевых слов, который легко установить. Он позволяет бесплатно использовать Gherkin и работает как с мобильными, так и с веб-приложениями. Основы Robot Framework просты в освоении.

• TestComplete — TestComplete — это программное обеспечение для автоматизированного тестирования, которое поддерживает как мобильные, так и веб-приложения. Как и Robot Framework, он позволяет выполнять тестирование на основе ключевых слов. TestComplete требует, чтобы его пользователи имели коммерческую лицензию на его использование. Он поддерживает множество языков, включая сценарии VBScript, Python и C++.

TestComplete также обладает возможностями распознавания искусственного интеллекта, которые могут идентифицировать и обновлять объекты пользовательского интерфейса. В свою очередь, это помогает уменьшить усилия по поддержке тестовых сценариев. Он также поддерживает вас с бесплатным обучением. Помимо этих функций, это также интеллектуальное дополнение для Python.

Web Scraping — это доступная функция, которую можно выполнить с помощью инструментов Python, специально предназначенных для Web Scraping. В этом списке представлены инструменты веб-скрейпинга, которые вы, возможно, захотите рассмотреть.

• LXML
• МеханическийСуп
• Скрапи
• КрасивыйСуп

• LXML — LXML — это инструмент, разработанный с использованием Python для библиотек C, включая libxslt и libxml2. Он признан удобным инструментом с богатыми функциями и библиотеками. LXML — это широко известный инструмент Python для парсинга веб-страниц. В языке Python он используется для обработки XML и HTML. ElementTree XML API обеспечивает безопасный доступ к библиотекам libxslt и libxml2.

Преимущества использования LXML заключаются в его эффективности и динамичном дизайне. Помимо того, что он полезен для вопросов, связанных со скоростью, он также снисходителен. Кроме того, чтение и запись данных занимает непреодолимое количество времени. LXML упрощает этот процесс. Его недостатки включают зависимость от внешнего C.

• MechanicalSoup — MechanicalSoup — еще одна библиотека Python, которая используется для автоматизации запросов к веб-сайтам. Он предоставляет аналогичный API для навигации по документам, как и в случае с BeautifulSoup. MechanicalSoup автоматически сохраняет и отправляет файлы cookie. Он следует перенаправлениям и может переходить по ссылкам и отправлять формы.

В прошлом MechanicalSoup оставался неактивным в течение нескольких месяцев, поскольку раньше он не поддерживал Python 3. Как преимущество, MechanicalSoup легко и быстро использует библиотеку Python. Недостатком использования MechanicalSoup является то, что он не полностью дублирует функциональность браузера, в частности клиентский javascript.

• Scrapy — это бесплатный инструмент Python с открытым исходным кодом и платформой для совместной работы, которая помогает извлекать данные, которые могут вам понадобиться, с веб-сайтов. Первоначально он был разработан для очистки данных и может использоваться для очистки данных с помощью общего API или веб-краулера общего назначения. Он дает вам инструменты, необходимые для эффективного сбора данных с веб-сайтов.

Вы можете собирать данные с веб-сайтов с помощью Scrapy, а затем обрабатывать их по своему усмотрению, прежде чем сохранять их в предпочтительном формате. Помимо веб-скрапинга, его можно использовать для многих задач, от интеллектуального анализа данных и автоматизированного тестирования до мониторинга. Scrapy поддерживает любую версию Python 2 или Python 3.

• BeautifulSoup — BeautifulSoup — это библиотека Python, которую можно явно использовать для извлечения данных из файлов XML и HTML. Он в основном предназначен для проектов очистки экрана. Как и Scrapy, это парсер HTML. Эта библиотека Python предоставляет простые способы навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа с помощью идиом Pythonic.

BeautifulSoup — старейший инструмент для парсинга веб-страниц на Python. BeautifulSoup автоматически конвертирует входящие документы в Unicode. Для исходящих документов он конвертирует их в UTF-8. BeautifulSOup — это доступная библиотека, которая также устойчива к ошибкам HTML.

Ключевые моменты на вынос

• Python — популярный язык программирования с растущими карьерными возможностями.
• Вышеупомянутые инструменты входят в число лучших инструментов Python, востребованных в отрасли обработки данных .
• Наука о данных и библиотека Python идут рука об руку и предоставляют широкие возможности для совершенствования и обучения.

Начните свою карьеру в качестве разработчика Python

Инструменты Python были стандартными с момента разработки Python. Чтобы эти инструменты успешно использовались, вы должны сначала разобраться в своих потребностях. Независимо от того, используете ли вы библиотеки Python для анализа данных , автоматизированного тестирования или парсинга веб-страниц, вы можете использовать их в своих интересах. Кроме того, будучи популярным языком, Python предлагает множество захватывающих возможностей для карьерного роста. Предположим, вы хотите узнать больше об инструментах для разработчиков Python и карьерных возможностях. В этом случае вы можете поступить в программу последипломного образования по науке о данных, связанную с IIT, Бомбей в upGrad.

Основные моменты программы :

• • Предназначен для работающих профессионалов
  • Статус выпускника ИИТ в Бангалоре
  • 60+ отраслевых проектов
  • Бесплатный вариант EMI
  • Занятия по карьерному наставничеству
  • Высокоэффективный коучинг
  • Круглосуточная поддержка студентов
  • Эксклюзивные вакансии и портал