เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา Python 10 อันดับแรกที่คุณควรรู้

เครื่องมือ Python ที่นักพัฒนาทุกคนต้องรู้

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก มีการใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักพัฒนาและผู้คนใน ชุมชน Data Science Python เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายด้วยเหตุผลหลายประการ และส่วนใหญ่ใช้เพื่อบรรลุวัตถุประสงค์สองประการนี้:

• ไวยากรณ์อย่างง่าย – คุณสามารถเรียนรู้ Python ซึ่งเกือบจะง่ายพอๆ กับไวยากรณ์ทางคณิตศาสตร์
• ความครอบคลุมในวง กว้าง – ให้ความคุ้มครองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และคอมพิวเตอร์เชิงวิทยาศาสตร์

เรียนรู้วิทยาการข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่งของคุณ

มีเครื่องมือ Python อะไรบ้าง?

เพื่อให้เข้าใจถึง 'เครื่องมือในการค้าขาย' สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่า python library มีหลากหลายและสามารถใช้งานได้ตามความต้องการของตนเอง เพื่อให้เชี่ยวชาญในเครื่องมือทั่วไปที่มีให้ใช้งาน เราต้องค้นคว้าให้ดีเพื่อระบุความต้องการและบริการที่เครื่องมือมีให้ หน้านี้จะกล่าวถึงเครื่องมืองูหลามประเภทต่างๆ และวิธีที่คุณสามารถใช้ให้เกิดประโยชน์

หากคุณเป็นน้องใหม่และเพิ่งเริ่มต้นในอุตสาหกรรมนี้ คุณจะสนใจรายการที่คัดสรรมาอย่างดีนี้ซึ่งมี 'เครื่องมือในการค้าขาย'

เครื่องมือ Python ที่สามารถใช้ในสาขา Data Science ได้แก่ Scikit-Learn, Keras, Theano และ Scipy เป็นต้น

• Scikit-เรียนรู้
• เครส
• สคิปปี้
• ธีอาโน่

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ Data Science และ Machine Learning เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักพัฒนา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ใครก็ตามที่กำลังมองหาการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์สามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อดูผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ข้อดีอย่างหนึ่งของการใช้ Scikit-Learn คือส่งเสริมประสิทธิภาพการทำงานด้วยความเร็วที่น่าทึ่งสำหรับชุดข้อมูลของเล่นในตัว ลักษณะเฉพาะหลักของเครื่องมือนี้ ได้แก่ การแยกข้อมูล การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก ต้นไม้การตัดสินใจ ฟอเรสต์แบบสุ่ม และ XG Boost นอกจากนี้ยังมีส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่ายพร้อมตารางและการค้นหาแบบสุ่ม

• Keras – Keras เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วย Python เครื่องมือนี้เหมาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก โดยนำเสนอเครือข่ายประสาทระดับสูง การใช้ Keras เป็นเครื่องมือ Python ช่วยให้คุณแสดงโครงข่ายประสาทเทียมได้อย่างสะดวก Keras อิงตามหลักการสำคัญบางประการ: ความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ ความสามารถในการขยาย และความพร้อมใช้งานสำหรับ Python

Keras มีคุณสมบัติมากมาย รวมถึงโมดูลาร์ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การประเมินและการคาดการณ์ และการเข้ารหัส ซึ่งใช้งานได้เร็วขึ้น มีแบ็กเอนด์และโมดูลาร์หลายแบบ มันสามารถทำงานบนโครงข่ายประสาทอื่นๆ เช่น CNTK และ Theano

• Scipy – Scipy เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ใช้ Python หลายสาขา รวมทั้งคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และวิศวกรรม ใช้ Scipy ซึ่งใช้อย่างกว้างขวางในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค มันใช้แพ็คเกจ Python อื่น ๆ เช่น Pandas และ IPython เพื่อสร้างไลบรารี่ โปรแกรมที่เน้นวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์มาตรฐานใช้ห้องสมุดเหล่านี้

Scipy เป็นไลบรารีที่ใช้กันทั่วไปสำหรับนักพัฒนา Python Scipy มีฟังก์ชันมากมายและสามารถใช้กับงานต่างๆ มันปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสมนอกเหนือจากการให้คำสั่งระดับสูงสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ นอกจากนี้ยังเปิดใช้งานเซสชันโต้ตอบกับ Python ไม่เพียงแค่นั้น ยังง่ายและรวดเร็วกว่าเมื่อเทียบกับคู่แข่งอีกด้วย

• Theano - Theano เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สอีกตัวที่อนุญาตให้ผู้ใช้ดำเนินการทางคณิตศาสตร์ด้วยอาร์เรย์หลายมิติ มีการคำนวณเชิงตัวเลขที่รวดเร็วเป็นพิเศษที่ทำงานบน CPU หรือ GPU ไลบรารีนี้เป็นโอกาสที่สำคัญสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกที่คุณสามารถใช้โดยตรงเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกหรือไลบรารีของ wrapper

Theano ให้การเพิ่มประสิทธิภาพความเสถียร การสร้างความแตกต่างเชิงสัญลักษณ์ และการเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วผู้บริหาร มันถูกสร้างขึ้นเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการใด ๆ ข้อเสียของ Theano รวมถึงการทำงานใน GPA เดียว นอกจากนี้ยังต้องใช้เวลาในการรวบรวมมากขึ้นสำหรับโมเดลที่กว้างขวางและซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ การแจ้งเตือนข้อผิดพลาดยังหาได้ยาก ทำให้การดีบักยากขึ้นไปอีก

ตรวจสอบโปรแกรม US - Data Science ของเรา

สำหรับเครื่องมือ Python สำหรับการทดสอบการทำงานอัตโนมัติ คุณสามารถใช้ ไลบรารี Python เช่น Selenium, Robot Framework และ TestComplete

• ซีลีเนียม
• กรอบหุ่นยนต์
• การทดสอบเสร็จสมบูรณ์

• ซีลีเนียม – ซีลีเนียมเป็นโปรแกรมควบคุมเว็บ ห้องสมุดเรียกอีกอย่างว่าซีลีเนียม เป็นหนึ่งในไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์ เว็บแอปพลิเคชันต้องการซีลีเนียมเป็นหลัก การใช้ Selenium ทำให้สามารถเขียนสคริปต์ทดสอบสำหรับภาษาโปรแกรมอื่นๆ เช่น Java, C#, Python, Ruby และ .Net

ข้อดีบางประการของการใช้ซีลีเนียม ได้แก่ การรองรับภาษาและเฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งานของโอเพ่นซอร์ส การรองรับหลายเบราว์เซอร์ และความยืดหยุ่น คุณยังสามารถทำการทดสอบจากเบราว์เซอร์ใดก็ได้ในระบบปฏิบัติการยอดนิยมทั้งสามระบบ ได้แก่ macOS, Windows และ Linux ไม่เพียงแค่นั้น คุณยังสามารถผสานรวมเครื่องมือต่างๆ เช่น JUnit และ TestNG กับ Selenium เพื่อสร้างรายงานและเรียกใช้กรณีทดสอบ

• Robot Framework - Robot Framework เป็นอีกหนึ่งไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ใช้กรอบการทดสอบอัตโนมัติทั่วไป ได้รับการออกแบบมาสำหรับการพัฒนาการทดสอบเพื่อการยอมรับ (ATDD) ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) และการทดสอบการยอมรับ รวมข้อมูลเฟรมเวิร์กหลายรายการตามข้อกำหนดของระบบอัตโนมัติของข้อมูล

Robot Framework ใช้ไวยากรณ์ข้อมูลแบบตาราง เป็นเครื่องมืออัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยคีย์เวิร์ดและติดตั้งง่าย อนุญาตให้ใช้ Gherkin ฟรีและใช้งานได้กับทั้งแอปพลิเคชันมือถือและเว็บ พื้นฐานของ Robot Framework นั้นง่ายต่อการเรียนรู้

• TestComplete – TestComplete เป็นซอฟต์แวร์ทดสอบระบบอัตโนมัติที่รองรับทั้งมือถือและเว็บ เช่นเดียวกับ Robot Framework มันให้คุณทำการทดสอบโดยใช้คำหลัก TestComplete กำหนดให้ผู้ใช้ต้องมีใบอนุญาตเชิงพาณิชย์จึงจะใช้งานได้ รองรับหลายภาษา รวมถึงสคริปต์ VBScript, Python และ C++

TestComplete ยังมีความสามารถในการจดจำปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสามารถระบุและอัปเดตวัตถุ UI ได้ ในทางกลับกัน ช่วยลดความพยายามในการบำรุงรักษาสคริปต์ทดสอบ นอกจากนี้ยังสนับสนุนคุณด้วยการฝึกอบรมฟรี นอกเหนือจากฟีเจอร์เหล่านี้แล้ว มันยังเป็นส่วนเสริมอัจฉริยะสำหรับ Python

Web Scraping เป็นคุณสมบัติที่สามารถใช้งานได้โดยใช้เครื่องมือ Python ที่ออกแบบมาสำหรับ Web Scraping โดยเฉพาะ รายการนี้มีเครื่องมือ Web Scraping ที่คุณอาจต้องการพิจารณา

• แอลเอ็กซ์เอ็มแอล
• ซุปเครื่องกล
• กระท่อนกระแท่น
• ซุปที่สวยงาม

• LXML – LXML เป็นเครื่องมือที่ออกแบบโดยใช้ Python สำหรับไลบรารี C รวมถึง libxslt และ libxml2 ได้รับการยอมรับว่าเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ซึ่งเต็มไปด้วยฟีเจอร์และไลบรารีมากมาย LXML เป็นเครื่องมือ Python ที่รู้จักกันดีสำหรับการขูดเว็บ ในภาษา Python ใช้สำหรับประมวลผล XML และ HTML ElementTree XML API ช่วยให้คุณเข้าถึงไลบรารี libxslt และ libxml2 ได้อย่างปลอดภัย

ข้อดีของการใช้ LXML คือประสิทธิภาพและการออกแบบที่รวดเร็ว นอกจากจะมีประโยชน์ในเรื่องที่เกี่ยวกับความเร็วแล้ว ยังผ่อนปรนอีกด้วย นอกจากนี้ การอ่านและเขียนข้อมูลยังต้องใช้เวลาอีกมาก LXML ทำให้กระบวนการง่ายขึ้น ข้อเสียของมันรวมถึงการขึ้นอยู่กับ C ภายนอก

• MechanicalSoup – MechanicalSoup เป็นอีกหนึ่ง Python lib ที่ใช้สำหรับการร้องขออัตโนมัติกับเว็บไซต์ มี API ที่คล้ายกันเกี่ยวกับการนำทางเอกสาร เช่นในกรณีของ BeautifulSoup MechanicalSoup จะบันทึกและส่งคุกกี้โดยอัตโนมัติ ติดตามการเปลี่ยนเส้นทางและสามารถติดตามลิงก์และส่งแบบฟอร์ม

ในอดีต MechanicalSoup ยังคงไม่ทำงานเป็นเวลาหลายเดือนเนื่องจากไม่รองรับ Python 3 มาก่อน ข้อดี MechanicalSoup นั้นง่ายและรวดเร็วกว่าในการใช้ไลบรารี Python ข้อเสียของการใช้ MechanicalSoup คือมันไม่ได้จำลองการทำงานของเบราว์เซอร์โดยสมบูรณ์ โดยเฉพาะจาวาสคริปต์ฝั่งไคลเอนต์

• Scrapy – Scrapy เป็นเครื่องมือ Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานได้ฟรีพร้อมเฟรมเวิร์กการทำงานร่วมกันที่ช่วยดึงข้อมูลที่คุณอาจต้องการจากเว็บไซต์ ได้รับการออกแบบมาสำหรับการขูดข้อมูลและสามารถใช้ในการขูดข้อมูลโดยใช้ API ทั่วไปหรือโปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บทั่วไป มันให้เครื่องมือที่คุณต้องการในการขูดข้อมูลจากเว็บไซต์อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณสามารถขูดข้อมูลจากเว็บไซต์โดยใช้ Scrapy แล้วประมวลผลตามที่คุณต้องการก่อนที่จะจัดเก็บไว้ในรูปแบบที่คุณต้องการ นอกเหนือจากการขูดเว็บแล้ว มันยังสามารถนำไปใช้กับงานหลายอย่าง ตั้งแต่การขุดข้อมูลและการทดสอบอัตโนมัติไปจนถึงการตรวจสอบ Scrapy รองรับเวอร์ชันของ Python 2 หรือ Python 3

• BeautifulSoup – BeautifulSoup เป็นไลบรารี Python ที่สามารถใช้ดึงข้อมูลจากไฟล์ XML และ HTML ได้อย่างชัดเจน ได้รับการออกแบบมาสำหรับโครงการขูดหน้าจอเป็นหลัก เช่นเดียวกับ Scrapy นี่คือโปรแกรมแยกวิเคราะห์ HTML ไลบรารี Python นี้มีวิธีง่ายๆ สำหรับสำนวน Pythonic ในการนำทาง ค้นหา และแก้ไขแผนผังการแยกวิเคราะห์

BeautifulSoup เป็นเครื่องมือขูดเว็บ Python ที่เก่าแก่ที่สุด BeautifulSoup แปลงเอกสารขาเข้าเป็น Unicode โดยอัตโนมัติ สำหรับเอกสารขาออก จะแปลงเป็น UTF-8 BeautifulSOup เป็นไลบรารีที่สามารถเข้าถึงได้ซึ่งมีความทนทานต่อข้อผิดพลาด HTML เช่นกัน

ประเด็นสำคัญในการซื้อกลับบ้าน

• Python เป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยมพร้อมโอกาสทางอาชีพที่เพิ่มขึ้น
• เครื่องมือข้างต้นเป็นหนึ่งในเครื่องมือ Python อันดับต้น ๆ ที่ต้องการใน อุตสาหกรรม วิทยาศาสตร์ข้อมูล
• Data Science และ Python Library ทำงานร่วมกันและมอบขอบเขตที่กว้างขวางสำหรับการปรับปรุงและการเรียนรู้

เริ่มต้นอาชีพของคุณในฐานะนักพัฒนา Python

เครื่องมือ Python เป็นมาตรฐานตั้งแต่พัฒนา Python เพื่อให้ใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้สำเร็จ คุณต้องแยกแยะความต้องการของคุณก่อน ไม่ว่าจะใช้ ไลบรารี python สำหรับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล การทดสอบการทำงานอัตโนมัติ หรือการสแครปเว็บ คุณก็สามารถใช้มันให้เป็นประโยชน์ได้ นอกจากนี้ ในฐานะที่เป็นภาษายอดนิยม Python ยังมีโอกาสในการทำงานที่น่าตื่นเต้นมากมาย สมมติว่าคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา Python และโอกาสในการทำงาน ในกรณีนั้น คุณสามารถลงทะเบียนใน หลักสูตรประกาศนียบัตรหลังจบการศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลร่วมกับ IIT, Bombay ใน upGrad

ไฮไลท์สำคัญของ โปรแกรม :

• • ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพในการทำงาน
  • สถานะศิษย์เก่า IIT Bangalore
  • 60+ โครงการอุตสาหกรรม
  • ตัวเลือก EMI ที่ไม่มีค่าใช้จ่าย
  • เซสชั่นการให้คำปรึกษาด้านอาชีพ
  • การโค้ชที่มีประสิทธิภาพสูง
  • การสนับสนุนนักศึกษา 24 × 7 ว่าง
  • โอกาสในการทำงานและพอร์ทัลพิเศษ