每个 Python 开发人员都应该知道的 10 大 Python 工具 [2022]

听到 Python 是开发人员和数据科学社区中最流行的语言之一，这并不奇怪。 虽然 Python 受欢迎的原因有很多，但主要是因为两个核心原因。

• Python 的语法非常简单——几乎等同于数学语法——因此，它很容易理解和学习。
• 其次，它为科学计算和数据科学提供了广泛的覆盖范围（库、工具等）。

使用 Python 进行数据科学的原因有很多。 今天，我们将讨论一些世界各地的开发人员、编码人员和数据科学家使用最广泛的 Python 工具。 如果您是初学者并且有兴趣了解有关数据科学的更多信息，请查看我们来自顶尖大学的数据科学认证。

如果您知道如何正确使用这些 Python 工具，它们可以方便地用于许多不同的目的。 所以，事不宜迟，让我们看看最好的 Python 工具吧！

数据科学 Python 工具

1) Scikit-Learn

Scikit-Learn 是专为数据科学和机器学习设计的开源工具。 它被开发人员、ML 工程师和数据科学家广泛用于数据挖掘和数据分析。 Scikit-Learn 最大的特点之一是它在玩具数据集上执行不同基准测试的速度惊人。

该工具的主要特征是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。 它提供了一致且用户友好的 API 以及网格和随机搜索。

2) 喀拉斯

Keras 是一个用 Python 编写的开源高级神经网络库。 它非常适合 ML 和深度学习。 Keras 基于四个核心原则——用户友好、模块化、易于扩展和使用 Python。 它允许您以最简单的方式表达神经网络。 由于 Keras 是用 Python 编写的，因此它可以在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等流行的神经网络框架之上运行。

3) Theano

Theano 是一个专门为表达多维数组而设计的 Python 库。 它允许您定义、优化和评估包含多维数组的数学计算。 它的一些最独特的功能包括与 NumPy 的紧密集成、GPU 的透明使用、高效的符号微分、速度和稳定性优化、动态 C 代码生成和广泛的单元测试等等。

4) 科学

SciPy 是一个基于 Python 的开源库生态系统，用于科学和技术计算。 它广泛用于数学、科学和工程领域。 SciPy 利用其他 Python 包，包括NumPy、IPython 或 Pandas，为常见的数学和面向科学的编程任务创建库。 它是在计算机上处​​理数字并生成可视化结果的绝佳工具。

自动化测试 Python 工具

5) 硒

Selenium 无疑是最好的 Python 开发工具之一。 它是一个用于 Web 应用程序的开源自动化框架。 使用 Selenium，您可以使用许多其他编程语言编写测试脚本，包括 Java、C#、Python、PHP、Perl、Ruby 和 .Net。

此外，您可以从所有三种主要操作系统（Windows、macOS 和 Linux）中的任何浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Opera 和 Internet Explorer）执行测试。 您还可以将 Selenium 与 JUnit 和 TestNG 等工具集成，以管理测试用例并生成报告。

6）机器人框架

Robot Framework 是另一个开源通用测试自动化框架，专为验收测试和验收测试驱动开发 (ATTD) 而设计。 它使用表格测试数据语法并且是关键字驱动的。 Robot Framework 为不同的测试自动化需求集成了许多框架。

您可以通过进一步将框架与Python 或 Java库集成来扩展框架的功能。 Robot Framework 不仅可以用于 Web 应用程序测试，还可以用于 Android 和 iOS 测试自动化。

7) 测试完成

TestComplete 是一款支持 Web、移动和桌面自动化测试的自动化测试软件。 但是，您必须获得商业许可证才能使用它。 TestComplete 还允许您执行关键字驱动的测试，就像 Robot Framework 一样。 它具有易于使用的记录和播放功能。

它支持多种脚本语言，包括 Python、VBScript 和 C++ 脚本。 就像 Robot Framework 一样，软件测试人员可以执行关键字驱动的测试。 这个 Python 工具的一个值得注意的特性是它的 GUI 对象识别能力可以检测和更新 UI 对象。 这有助于减少维护测试脚本所需的工作量。

网页抓取 Python 工具

8) 美丽的汤

Beautiful Soup是一个 Python 库，用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。 您可以将它与您首选的解析器集成，以利用各种 Pythonic 习惯用法来导航、搜索和修改解析树。 该工具可以自动将传入文档转换为 Unicode，将传出文档自动转换为 UTF-8，并用于屏幕抓取等项目。 这是一个很棒的工具，可以节省您的工作时间。

9）LXML

LXML 是一个基于 Python 的工具，专为 C 库 - libxml2 和 libxslt 而设计。 它功能非常丰富，是用于在 Python 中处理 XML 和 HTML 的最易于使用的库之一。 它通过使用 ElementTree API 促进对 libxml2 和 libxslt 库的安全和方便的访问。

独特之处在于它将这些库的速度和 XML 特性与原生 Python API 的简单性相结合。 此外，它还扩展了 ElementTree API 以提供对 XPath、RelaxNG、XML Schema、XSLT 和 C14N 的支持。

10) 刮擦

Scrapy 是一个用 Python 编写的开源协作框架。 从本质上讲，它是一个用于开发网络蜘蛛（用户定义的类）的应用程序框架，用于抓取网站并从中提取数据。 它主要用于从网站中提取数据。

Scrapy 是一个快速、高级的网络爬虫和抓取框架，也可以用于许多其他任务，如数据挖掘、自动化测试等。它可以在所有三大操作系统上高效运行，即 Windows、macOS 和Linux。

奖励：11） Urllib

Urllib 是一个 Python 包，专为收集和打开 URL 而设计。 它有各种模块和功能来处理 URL。 例如，它使用“urllib.request”来打开和读取大部分是 HTTP 的 URL； “urllib.error” 为 urllib.request 引发的异常定义异常类； “urllib.parse”定义一个标准接口，将统一资源定位器（URL）字符串分段到组件中，“urllib.robotparser”函​​数创建一个类。

包起来

这些 Python 工具可以涵盖广泛的需求和功能，无论谁在使用它们。 无论是数据科学家、开发人员还是软件工程师，这些都是世界各地技术专业人士使用的一些最好的 Python 工具。

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