เครื่องมือ Python 10 อันดับแรกที่นักพัฒนา Python ทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ [2022]

ไม่น่าแปลกใจอีกต่อไปที่ได้ยินว่า Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในหมู่นักพัฒนาและในชุมชน Data Science แม้ว่าจะมีสาเหตุหลายประการที่อยู่เบื้องหลังความนิยมของ Python สาเหตุหลักมาจากสาเหตุหลักสองประการ

• Python มีไวยากรณ์ที่ง่ายมาก – เกือบจะเทียบเท่ากับไวยากรณ์ทางคณิตศาสตร์ – และด้วยเหตุนี้จึงสามารถเข้าใจและเรียนรู้ได้ง่าย
• ประการที่สอง มีเนื้อหาครอบคลุม (ห้องสมุด เครื่องมือ ฯลฯ) สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มีเหตุผลมากมายที่จะใช้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล วันนี้ เราจะมาพูดถึงเครื่องมือ Python ที่นักพัฒนา นักเขียนโค้ด และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลกใช้กันอย่างแพร่หลาย หากคุณเป็นมือใหม่และสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

เครื่องมือ Python เหล่านี้สามารถอำนวยความสะดวกสำหรับวัตถุประสงค์ต่างๆ มากมาย หากคุณรู้วิธีใช้งานอย่างถูกต้อง มาดูเครื่องมือ Python ที่ดีที่สุดกัน!

เครื่องมือ Python วิทยาศาสตร์ข้อมูล

1) Scikit-เรียนรู้

Scikit-Learn เป็นเครื่องมือโอเพนซอร์ซที่ออกแบบมาสำหรับ Data Science และ Machine Learning มีการใช้อย่างกว้างขวางโดยนักพัฒนา วิศวกร ML และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล หนึ่งในคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมที่สุดของ Scikit-Learn คือความเร็วที่โดดเด่นในการทำเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ ในชุดข้อมูลของเล่น

ลักษณะสำคัญของเครื่องมือนี้คือการจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การลดขนาด การเลือกแบบจำลอง และการประมวลผลล่วงหน้า มันมี API ที่สม่ำเสมอและเป็นมิตรกับผู้ใช้พร้อมกับกริดและการค้นหาแบบสุ่ม

2) Keras

Keras เป็นไลบรารีเครือข่ายนิวรัลระดับโอเพนซอร์สที่เขียนด้วยภาษา Python เหมาะ อย่าง ยิ่งสำหรับ ML และ Deep Learning Keras ยึดตามหลักการหลักสี่ประการ – ใช้งานง่าย, แยกส่วนได้, ขยายได้ง่าย และทำงานกับ Python ช่วยให้คุณสามารถแสดงโครงข่ายประสาทเทียมด้วยวิธีที่ง่ายที่สุด เนื่องจาก Keras เขียนด้วย Python จึงสามารถทำงานบนเฟรมเวิร์กโครงข่ายประสาทเทียมยอดนิยม เช่น TensorFlow, CNTK และ Theano

3) ธีอาโน

Theano เป็นไลบรารี Python ที่ออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการแสดงอาร์เรย์หลายมิติ ช่วยให้คุณกำหนด เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ประกอบด้วยอาร์เรย์หลายมิติ คุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์ที่สุดบางส่วน ได้แก่ การผสานรวมกับ NumPy อย่างแน่นหนา การใช้ GPU อย่างโปร่งใส การแยกสัญลักษณ์ที่มีประสิทธิภาพ การเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วและความเสถียร การสร้างโค้ด C แบบไดนามิก และการทดสอบหน่วยที่ครอบคลุม เป็นต้น

4) SciPy

SciPy เป็นระบบนิเวศของห้องสมุดที่ใช้ Python แบบโอเพนซอร์สที่ใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้าน คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และ วิศวกรรมศาสตร์ SciPy ใช้ประโยชน์จากแพ็คเกจ Python อื่นๆ รวมถึง NumPy, IPython หรือ Pandas เพื่อสร้างไลบรารีสำหรับงานเขียนโปรแกรมเชิงคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ทั่วไป เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการตัวเลขบนคอมพิวเตอร์และสร้างผลลัพธ์ที่เป็นภาพเช่นกัน

เครื่องมือ Python ทดสอบอัตโนมัติ

5) ซีลีเนียม

ซีลีเนียมเป็นหนึ่งในเครื่องมือพัฒนา Python ที่ดีที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย เป็นเฟรมเวิร์กการทำงานอัตโนมัติแบบโอเพนซอร์สสำหรับเว็บแอปพลิเคชัน ด้วย Selenium คุณสามารถเขียนสคริปต์ทดสอบในภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ ได้มากมาย รวมถึง Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby และ .Net

นอกจากนี้ คุณยังสามารถทำการทดสอบจากเบราว์เซอร์ใดก็ได้ (Chrome, Firefox, Safari, Opera และ Internet Explorer) ในระบบปฏิบัติการหลักทั้งสาม – Windows, macOS และ Linux คุณยังสามารถรวม Selenium เข้ากับเครื่องมือต่างๆ เช่น JUnit และ TestNG เพื่อจัดการกรณีทดสอบและสร้างรายงาน

6) Robot Framework

Robot Framework เป็นเฟรมเวิร์กการทดสอบอัตโนมัติทั่วไปแบบโอเพนซอร์สอีกรูปแบบหนึ่งที่ออกแบบมาสำหรับการทดสอบการยอมรับและการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยการทดสอบเพื่อการยอมรับ (ATTD) ใช้รูปแบบข้อมูลการทดสอบแบบตารางและเป็นแบบขับเคลื่อนด้วยคำหลัก Robot Framework รวมกรอบงานจำนวนมากสำหรับข้อกำหนดการทดสอบระบบอัตโนมัติที่แตกต่างกัน

คุณสามารถขยายความสามารถของเฟรมเวิร์กได้โดยการรวมเข้ากับไลบรารี Python หรือ Java Robot Framework สามารถใช้ได้ไม่เฉพาะสำหรับการทดสอบเว็บแอปเท่านั้น แต่ยังใช้สำหรับการทดสอบอัตโนมัติของ Android และ iOS

7) การทดสอบเสร็จสมบูรณ์

TestComplete เป็นซอฟต์แวร์ทดสอบระบบอัตโนมัติที่รองรับการทดสอบอัตโนมัติบนเว็บ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และเดสก์ท็อป อย่างไรก็ตาม คุณต้องได้รับใบอนุญาตเชิงพาณิชย์จึงจะสามารถใช้งานได้ TestComplete ยังอนุญาตให้คุณทำการทดสอบโดยใช้คำหลัก เช่นเดียวกับ Robot Framework มาพร้อมกับคุณสมบัติบันทึกและเล่นที่ใช้งานง่าย

รองรับภาษาสคริปต์หลายภาษา รวมถึงสคริปต์ Python, VBScript และ C++ เช่นเดียวกับ Robot Framework ผู้ทดสอบซอฟต์แวร์สามารถทำการทดสอบโดยใช้คำหลักได้ คุณลักษณะเด่นของเครื่องมือ Python นี้คือความสามารถในการจดจำวัตถุ GUI สามารถตรวจจับและอัปเดตวัตถุ UI ได้ ซึ่งช่วยลดความพยายามในการรักษาสคริปต์ทดสอบ

เครื่องมือ Python ขูดเว็บ

8) ซุปที่สวยงาม

Beautiful Soup เป็นไลบรารี Python สำหรับดึงข้อมูลจากไฟล์ HTML และ XML คุณสามารถรวมเข้ากับ parser ที่คุณต้องการเพื่อใช้ประโยชน์จากสำนวน Pythonic ที่หลากหลายสำหรับการนำทาง ค้นหา และแก้ไขแผนผังการแยกวิเคราะห์ เครื่องมือนี้สามารถแปลงเอกสารขาเข้าเป็น Unicode และเอกสารขาออกเป็น UTF-8 ได้โดยอัตโนมัติ และใช้สำหรับโครงการต่างๆ เช่น การขูดหน้าจอ เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่ช่วยให้คุณประหยัดเวลาในการทำงานได้

9) LXML

LXML เป็นเครื่องมือที่ใช้ Python ที่ออกแบบมาสำหรับไลบรารี C - libxml2 และ libxslt เป็นไลบรารี่ที่มีคุณลักษณะหลากหลายและเป็นหนึ่งในไลบรารี่ที่ใช้งานง่ายที่สุดสำหรับการประมวลผล XML และ HTML ใน Python ช่วยให้เข้าถึงไลบรารี libxml2 และ libxslt ได้อย่างปลอดภัยและสะดวกโดยใช้ ElementTree API

ที่ไม่เหมือนใครคือมันรวมความเร็วและคุณสมบัติ XML ของไลบรารีเหล่านี้เข้ากับความเรียบง่ายของ Python API ดั้งเดิม นอกจากนี้ยังขยาย ElementTree API เพื่อให้รองรับ XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT และ C14N

10) Scrapy

Scrapy เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สและการทำงานร่วมกันที่เขียนด้วย Python โดยพื้นฐานแล้ว มันคือเฟรมเวิร์กของแอปพลิเคชันที่ใช้สำหรับการพัฒนาเว็บสไปเดอร์ (คลาสที่ผู้ใช้กำหนด) ที่รวบรวมข้อมูลเว็บไซต์และดึงข้อมูลจากพวกเขา ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์

Scrapy เป็นเฟรมเวิร์กการรวบรวมข้อมูลเว็บระดับสูงและการขูดข้อมูลที่รวดเร็ว ซึ่งสามารถใช้กับงานอื่นๆ ได้มากมาย เช่น การทำเหมืองข้อมูล การทดสอบอัตโนมัติ ฯลฯ มันสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนระบบปฏิบัติการหลักทั้งสาม นั่นคือ Windows, macOS และ ลินุกซ์.

โบนัส: 11) Urllib

Urllib เป็นแพ็คเกจ Python ที่ออกแบบมาสำหรับการรวบรวมและเปิด URL มีโมดูลและฟังก์ชันต่างๆ ในการทำงานกับ URL ตัวอย่างเช่น ใช้ “urllib.request” เพื่อเปิดและอ่าน URL ที่ส่วนใหญ่เป็น HTTP “urllib.error” เพื่อกำหนดคลาสข้อยกเว้นสำหรับข้อยกเว้นที่เกิดจาก urllib.request; “urllib.parse” เพื่อกำหนดอินเทอร์เฟซมาตรฐานเพื่อแยกสตริง Uniform Resource Locator (URL) ในส่วนประกอบ และฟังก์ชัน “urllib.robotparser” เพื่อสร้างคลาสเดียว

ห่อ

เครื่องมือ Python เหล่านี้สามารถครอบคลุมความต้องการและฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย โดยไม่คำนึงว่าใครกำลังใช้งานอยู่ ไม่ว่าจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา หรือวิศวกรซอฟต์แวร์ สิ่งเหล่านี้คือ เครื่องมือ Python ที่ดีที่สุด ที่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีทั่วโลกใช้

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ python และต้องการใช้เครื่องมือและภาษาต่างๆ ให้สกปรก ให้ลองดู Executive PG Program ใน Data Science