Bilmeniz Gereken En İyi 10 Python Geliştirici Aracı

Her geliştiricinin bilmesi gereken Python araçları

Python, dünyadaki en popüler programlama dillerinden biridir. Veri Bilimi topluluğundaki geliştiriciler ve kişiler tarafından yaygın olarak kullanılır . Python, çeşitli nedenlerle yaygın olarak bilinir ve öncelikle şu iki amacı yerine getirmek için kullanılır:

• Basit sözdizimi – Neredeyse matematiksel sözdizimi kadar kolay olan Python'u öğrenebilirsiniz.
• Geniş kapsam – Veri Bilimi ve Bilimsel Hesaplama ile ilgili kapsamlı kapsam sağlar .

Rakiplerinize üstünlük sağlamak için veri bilimini öğrenin

Orada hangi Python araçları var?

'Ticaret araçlarını' anlamak için, python kitaplıklarının çeşitli olduğunu ve kişinin kendi ihtiyaçlarına göre kullanılabileceğini bilmek önemlidir. Piyasada bulunan en yaygın araçlarda uzmanlaşmak için, ihtiyaçlarını ve araçların sunduğu hizmetleri belirlemek üzere iyi araştırma yapılmalıdır. Bu sayfa, farklı türde python araçlarını ve bunları kendi avantajınıza nasıl kullanabileceğinizi tartışacaktır.

Sektörde daha yeniyseniz ve sektöre yeni başlıyorsanız, 'ticaretin araçlarını' sağlayan bu özenle derlenmiş liste ilginizi çeker.

Veri Bilimi alanında kullanılabilecek Python araçları, birkaç isim vermek gerekirse Scikit-Learn, Keras, Theano ve Scipy'dir.

• Scikit-Öğren
• keras
• Scipy
• Theano

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi için özel olarak tasarlanmış bir araçtır . Geliştiriciler, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri tarafından yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir araçtır. Veri madenciliği ve analizi arayan herkes, en iyi sonuçları görmek için bu aracı kullanabilir.

Scikit-Learn'ü kullanmanın en önemli avantajlarından biri, yerleşik oyuncak veri kümeleri için olağanüstü bir hızda performansı teşvik etmesidir. Bu aracın birincil özellikleri arasında veri bölme, Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Rastgele Orman ve XG Boost yer alır. Ayrıca ızgara ve rastgele aramalar ile kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.

• Keras – Keras, Python'da yazılmış açık kaynaklı bir kitaplıktır. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için uygun olan bu araç, üst düzey bir sinir ağı sağlar. Keras'ı bir Python aracı olarak kullanmak, sinir ağlarını rahatça ifade etmenizi sağlar. Keras birkaç temel ilkeye dayanmaktadır: kullanıcı dostu olma, genişletilebilirlik ve Python için kullanılabilirlik.

Keras, Modülerlik, Büyük Veri Kümesi, Değerlendirme ve Tahmin ve Kodlama dahil olmak üzere daha hızlı dağıtım kullanan birçok özellik sunar. Çoklu arka uca ve modülerliğe sahiptir. CNTK ve Theano gibi diğer sinir ağlarının üzerinde çalışabilir.

• Scipy – Scipy, Python tabanlı açık kaynaklı bir kitaplıktır. Matematik, Bilim ve Mühendislik dahil olmak üzere birçok alan, Bilimsel ve Teknik Hesaplamada yaygın olarak kullanılan Scipy'yi kullanır. Kitaplıklar oluşturmak için Pandalar ve IPython gibi diğer Python paketlerini kullanır. Bilim odaklı ve standart matematik programları bu kütüphaneleri kullanır.

Scipy, Python geliştiricileri için yaygın olarak kullanılan bir kitaplıktır. Scipy'nin birçok işlevi vardır ve çeşitli görevler için kullanılabilir. Verileri görselleştirmek için üst düzey komutlar sağlamanın yanı sıra performansı optimize eder. Ayrıca Python ile etkileşimli oturumlar sağlar. Sadece bu da değil, rakiplerine göre kolay ve hızlı.

• Theano – Theano, kullanıcılarının çok boyutlu dizilerle matematiksel işlemler gerçekleştirmesine izin veren başka bir açık kaynaklı Python kitaplığıdır. Bir CPU veya GPU üzerinde çalışan süper hızlı sayısal hesaplama sunar. Bu kitaplık, Derin Öğrenme modelleri veya sarmalayıcı kitaplıkları oluşturmak için doğrudan kullanabileceğiniz, Derin Öğrenme için çok önemli bir olasılıktır.

Theano kararlılık optimizasyonu, sembolik farklılaşma ve yürütme hızı optimizasyonu sağlar. Herhangi bir işlemi basitleştirmek için inşa edilmiştir. Theano'nun dezavantajları, tek bir GPA'da koşmayı içerir. Ayrıca daha kapsamlı ve karmaşık modeller için daha fazla derleme süresi gerektirir. Ayrıca, hata bildirimlerini bulmak zordur, bu da hata ayıklamayı daha da zorlaştırır.

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

Otomasyon Testi Python araçları için Selenium, Robot Framework ve TestComplete gibi Python kitaplıklarını kullanabilirsiniz .

• Selenyum
• Robot Çerçevesi
• Test Tamamlandı

• Selenyum – Selenyum bir web sürücüsüdür. Kütüphanesine Selenyum da denir. Tarayıcı otomasyonu için en iyi açık kaynaklı kitaplıklardan biridir. Web uygulamaları öncelikle Selenyum gerektirir. Selenium kullanarak Java, C#, Python, Ruby ve .Net gibi diğer programlama dilleri için test komut dosyaları yazmak mümkündür.

Selenium kullanmanın bazı avantajları arasında Dil ve Çerçeve desteği, Açık kaynak kullanılabilirliği, çoklu tarayıcı desteği ve esneklik yer alır. Ayrıca, üç popüler işletim sisteminin tümünde (macOS, Windows ve Linux) herhangi bir tarayıcıdan testler gerçekleştirebilirsiniz. Sadece bu değil, raporlar oluşturmak ve test senaryolarını çalıştırmak için JUnit ve TestNG gibi araçları Selenium ile entegre edebilirsiniz.

• Robot Çerçevesi - Robot Çerçevesi, genel bir test otomasyon çerçevesini uygulayan başka bir açık kaynaklı kitaplıktır. Kabul testi odaklı geliştirme (ATDD), robotik süreç otomasyonu (RPA) ve kabul testi için tasarlanmıştır. Veri otomasyonu gereksinimi başına birkaç çerçeve verisini entegre eder.

Robot Framework, tablo veri sözdizimini kullanır. Kurulumu kolay, anahtar kelime odaklı, ücretsiz bir otomasyon aracıdır. Gherkin'in ücretsiz kullanımına izin verir ve hem mobil hem de web uygulamaları için çalışır. Robot Framework temellerini öğrenmesi kolaydır.

• TestComplete – TestComplete, hem mobil hem de web'i destekleyen bir otomasyon test yazılımıdır. Robot Çerçevesi gibi, anahtar kelimeye dayalı testler gerçekleştirmenize olanak tanır. TestComplete, kullanıcılarının onu kullanmak için ticari bir lisansa sahip olmasını gerektirir. VBScript, Python ve C++ betiği dahil olmak üzere çok sayıda dili destekler.

TestComplete ayrıca, UI nesnelerini tanımlayabilen ve güncelleyebilen yapay zeka tanıma yeteneklerine de sahiptir. Buna karşılık, test komut dosyalarını sürdürme çabalarını azaltmaya yardımcı olur. Ücretsiz eğitimlerle de size destek olur. Bu özelliklerin dışında Python için de akıllı bir eklentidir.

Web Scraping, özellikle Web Scraping için tasarlanmış Python araçları kullanılarak gerçekleştirilebilen mevcut bir özelliktir. Bu liste, dikkate almak isteyebileceğiniz Web Kazıma araçlarını içerir.

• LXML
• mekanik çorba
• hurda
• güzel çorba

• LXML – LXML, libxslt ve libxml2 dahil C kitaplıkları için Python kullanılarak tasarlanmış bir araçtır. Zengin özellikler ve kitaplıklarla dolu kullanışlı bir araç olarak tanınır. LXML, web kazıma için yaygın olarak bilinen bir Python aracıdır. Python dilinde, XML ve HTML'yi işlemek için kullanılır. ElementTree XML API, libxslt ve libxml2 kitaplıklarına güvenli erişim sağlar.

LXML kullanmanın avantajları, verimliliği ve hızlı tempolu tasarımıdır. Hızla ilgili konularda yararlı olmasının yanı sıra, aynı zamanda hoşgörülüdür. Ayrıca, verileri okumak ve yazmak aşılmaz bir zaman alır. LXML işlemi kolaylaştırır. Dezavantajları, harici C'ye bağımlı olmayı içerir.

• MechanicalSoup – MechanicalSoup, web siteleriyle istekleri otomatikleştirmek için kullanılan başka bir Python lib'idir. BeautifulSoup örneğinde olduğu gibi, belgede gezinme konusunda benzer bir API sağlar. MechanicalSoup çerezleri otomatik olarak kaydeder ve gönderir. Yönlendirmeleri takip eder ve bağlantıları takip edebilir ve form gönderebilir.

Geçmişte MechanicalSoup, Python 3'ü desteklemediği için birkaç ay boyunca etkin değildi. Bir fayda noktası olarak, MechanicalSoup'un Python kütüphanesini kullanması kolay ve hızlıdır. MechanicalSoup kullanmanın dezavantajı, tarayıcı işlevselliğini, özellikle istemci tarafı javascript'i tam olarak kopyalamamasıdır.

• Scrapy – Scrapy, web sitelerinden ihtiyaç duyabileceğiniz verileri ayıklamanıza yardımcı olan, işbirliğine dayalı bir çerçeveye sahip, kullanımı ücretsiz, açık kaynaklı bir Python aracıdır. Başlangıçta veri kazıma için tasarlandı ve genel bir API veya genel amaçlı bir web gezgini kullanarak verileri kazımak için kullanılabilir. Web sitelerinden verileri verimli bir şekilde sıyırmak için ihtiyacınız olan araçları sağlar.

Scrapy kullanarak web sitelerinden veri sıyırabilir ve ardından tercih ettiğiniz biçimde saklamadan önce istediğiniz gibi işleyebilirsiniz. Web kazıma dışında, veri madenciliği ve otomatik testlerden izlemeye kadar birçok görev için kullanılabilir. Scrapy, Python 2 veya Python 3 sürümünü destekler.

• BeautifulSoup – BeautifulSoup, açıkça XML ve HTML dosyalarından veri çekmek için kullanılabilen bir Python kitaplığıdır. Esas olarak ekran kazıma projeleri için tasarlanmıştır. Scrapy gibi, bu bir HTML ayrıştırıcıdır. Bu Python kitaplığı, Pythonic deyimlerin bir ayrıştırma ağacında gezinmesi, araması ve değiştirmesi için kolay yollar sağlar.

BeautifulSoup, piyasadaki en eski Python web kazıma aracıdır. BeautifulSoup, gelen belgeleri otomatik olarak Unicode'a dönüştürür. Giden belgeler için onları UTF-8'e dönüştürür. BeautifulSOup, HTML hatalarına karşı da sağlamlığı olan erişilebilir bir kitaplıktır.

Paket servis için önemli noktalar

• Python, kariyer fırsatları artan popüler bir programlama dilidir.
• Yukarıdaki araçlar, veri bilimi endüstrisinde aranan en iyi Python araçları arasındadır.
• Veri Bilimi ve Python Kitaplığı el ele gider ve iyileştirme ve öğrenme için geniş bir kapsam sağlar.

Bir Python Geliştiricisi olarak kariyerinize hızlı bir başlangıç ​​yapın

Python araçları, Python geliştirildiğinden beri standart olmuştur. Bu araçların başarılı bir şekilde kullanılabilmesi için öncelikle ihtiyaçlarınızı belirlemeniz gerekir. Python kitaplıklarını veri bilimleri , otomasyon testi veya web kazıma için kullanıyor olun, bunları kendi avantajınıza kullanabilirsiniz. Ayrıca popüler bir dil olan Python'un birçok heyecan verici kariyer fırsatı vardır. Python geliştirici araçları ve kariyer fırsatları hakkında daha fazla bilgi edinmek istediğinizi varsayalım . Bu durumda, upGrad'da IIT, Bombay'a bağlı Veri Bilimi Yüksek Lisans Diploma Programına kayıt olabilirsiniz.

Programın önemli noktaları :

• • Çalışan profesyoneller için tasarlandı
  • HTE Bangalore Mezunları durumu
  • 60+ Sanayi Projesi
  • Maliyetsiz EMI seçeneği
  • Kariyer danışmanlığı seansları
  • Yüksek performanslı koçluk
  • 7/24 öğrenci desteği
  • Özel iş fırsatları ve portal