你应该知道的 10 大 Python 开发者工具

每个开发人员都必须了解的 Python 工具

Python 是世界上最流行的编程语言之一。 它被开发人员和数据科学社区的人们广泛使用。 Python 之所以广为人知有几个原因，主要用于实现这两个目的：

• 语法简单——你可以学习 Python，它几乎和数学语法一样简单。
• 广泛的覆盖范围——它提供了有关数据科学和科学计算的全面覆盖。

学习数据科学以获得超越竞争对手的优势

有哪些可用的 Python 工具？

要了解“交易工具”，必须知道python 库有多种多样，并且可以根据自己的需要加以利用。 要掌握最常用的可用工具，必须深入研究以确定他们的需求和这些工具必须提供的服务。 本页将讨论不同类型的 Python 工具，以及如何利用它们发挥自己的优势。

如果您是新手并且刚刚开始涉足该行业，那么您会对这份精心策划的列表感兴趣，它提供了“交易工具”。

可用于数据科学领域的 Python 工具有 Scikit-Learn、Keras、Theano 和 Scipy 等。

• Scikit-学习
• 凯拉斯
• 科学
• 西阿诺

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn 是专为数据科学和机器学习设计的工具。 它是一种开源工具，被开发人员、数据科学家和机器学习工程师广泛使用。 任何寻求数据挖掘和分析的人都可以使用此工具来查看最佳结果。

使用 Scikit-Learn 的最大优势之一是它鼓励以惊人的速度处理内置玩具数据集。 该工具的主要特征包括数据拆分、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和 XG Boost。 此外，它还提供带有网格和随机搜索的用户友好界面。

• Keras – Keras 是一个用 Python 编写的开源库。 该工具适用于机器学习和深度学习，提供高级神经网络。 使用 Keras 作为 Python 工具可以方便地表达神经网络。 Keras 基于几个核心原则：Python 的用户友好性、可扩展性和可用性。

Keras 提供了许多功能，包括模块化、大型数据集、评估和预测以及编码，采用更快的部署。 它具有多个后端和模块化。 它可以在 CNTK 和 Theano 等其他神经网络之上运行。

• Scipy – Scipy 是一个基于 Python 的开源库。 包括数学、科学和工程在内的多个领域都使用 Scipy，它广泛用于科学和技术计算。 它使用其他 Python 包（例如 Pandas 和 IPython）来创建库。 面向科学的和标准的数学程序使用这些库。

Scipy 是 Python 开发人员常用的库。 Scipy 具有许多功能，可用于各种任务。 除了提供用于可视化数据的高级命令外，它还优化了性能。 它还支持与 Python 的交互式会话。 不仅如此，与竞​​争对手相比，它更容易、更快捷。

• Theano – Theano 是另一个开源 Python 库，允许其用户使用多维数组执行数学运算。 它提供在 CPU 或 GPU 上运行的超快速数值计算。 该库是深度学习的重要前景，您可以直接使用它来创建深度学习模型或包装库。

Theano 提供稳定性优化、符号微分和执行速度优化。 它旨在简化任何流程。 Theano 的缺点包括在单个 GPA 中运行。 对于更广泛和更复杂的模型，它还需要更多的编译时间。 此外，错误通知很难找到，使调试更加困难。

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对于自动化测试 Python 工具，您可以使用Python 库，例如 Selenium、Robot Framework 和 TestComplete。

• 硒
• 机器人框架
• 测试完成

• Selenium – Selenium 是一个网络驱动程序。 它的库也称为 Selenium。 它是用于浏览器自动化的最佳开源库之一。 Web 应用程序主要需要 Selenium。 使用 Selenium，可以为其他编程语言（如 Java、C#、Python、Ruby 和 .Net）编写测试脚本。

使用 Selenium 的一些优势包括语言和框架支持、开源可用性、多浏览器支持和灵活性。 您还可以从所有三种流行操作系统（macOS、Windows 和 Linux）中的任何浏览器执行测试。 不仅如此，您还可以将 JUnit 和 TestNG 等工具与 Selenium 集成，以生成报告和运行测试用例。

• Robot Framework – Robot Framework 是另一个实现通用测试自动化框架的开源库。 它专为验收测试驱动开发 (ATDD)、机器人过程自动化 (RPA) 和验收测试而设计。 它根据数据自动化要求集成了多个框架数据。

Robot Framework 使用表格数据语法。 它是一个关键字驱动的免费自动化工具，易于安装。 它允许免费使用 Gherkin，并且适用于移动和 Web 应用程序。 Robot Framework 基础知识很容易学习。

• TestComplete – TestComplete 是一种自动化测试软件，同时支持移动和网络。 与 Robot Framework 一样，它可以让您执行关键字驱动的测试。 TestComplete 要求其用户拥有商业许可才能使用它。 它支持多种语言，包括 VBScript、Python 和 C++ 脚本。

TestComplete还带有人工智能识别能力，可以识别和更新UI对象。 反过来，它有助于减少维护测试脚本的工作量。 它还通过免费培训为您提供支持。 除了这些功能之外，它还是 Python 的智能插件。

Web Scraping 是一项可用的功能，可以使用专门为 Web Scraping 设计的 Python 工具来执行。 此列表包含您可能会考虑的 Web 抓取工具。

• XML
• 机械汤
• 废料
• 美汤

• LXML – LXML 是使用 Python 为 C 库（包括 libxslt 和 libxml2）设计的工具。 它被认为是一个具有丰富功能和库的便捷工具。 LXML 是一种广为人知的用于网络抓取的 Python 工具。 在 Python 语言中，它用于处理 XML 和 HTML。 ElementTree XML API 让您可以安全地访问 libxslt 和 libxml2 库。

使用 LXML 的优势在于它的效率和快节奏的设计。 除了对与速度有关的问题有用之外，它也很宽松。 此外，读取和写入数据需要花费无法克服的时间。 LXML 使这个过程更容易。 它的缺点包括依赖于外部 C。

• MechanicalSoup – MechanicalSoup 是另一个用于自动处理网站请求的 Python 库。 它提供了一个关于文档导航的类似 API，就像 BeautifulSoup 的情况一样。 MechanicalSoup 自动保存和发送 cookie。 它遵循重定向，可以遵循链接和提交表单。

过去，MechanicalSoup 几个月都处于非活动状态，因为它之前不支持 Python 3。 作为一个好处，MechanicalSoup 使用 Python 库更容易、更快捷。 使用 MechanicalSoup 的缺点是它不能完全复制浏览器功能，特别是客户端 javascript。

• Scrapy – Scrapy 是一种免费使用的开源 Python 工具，具有协作框架，可帮助从网站中提取您可能需要的数据。 它最初是为数据抓取而设计的，可用于使用通用 API 或通用网络爬虫来抓取数据。 它为您提供了有效从网站抓取数据所需的工具。

您可以使用 Scrapy 从网站上抓取数据，然后根据需要进行处理，然后再以您喜欢的格式存储它们。 除了网络抓取，它还可以用于许多任务，从数据挖掘和自动化测试到监控。 Scrapy 支持 Python 2 或 Python 3 的任一版本。

• BeautifulSoup – BeautifulSoup 是一个 Python 库，可明确用于从 XML 和 HTML 文件中提取数据。 它主要用于屏幕抓取项目。 很像 Scrapy，这是一个 HTML 解析器。 这个 Python 库为 Pythonic 习语提供了简单的方法来导航、搜索和修改解析树。

BeautifulSoup 是最古老的 Python 网络抓取工具。 BeautifulSoup 自动将传入的文档转换为 Unicode。 对于传出文档，它将它们转换为 UTF-8。 BeautifulSOup 是一个可访问的库，它对 HTML 错误也具有鲁棒性。

外卖要点

• Python 是一种流行的编程语言，拥有越来越多的职业机会。
• 上述工具是数据科学行业中最受欢迎的 Python 工具之一。
• 数据科学和 Python 库齐头并进，为改进和学习提供了广阔的空间。

开启你作为 Python 开发者的职业生涯

自 Python 发展以来，Python 工具就已经成为标准。 要成功使用这些工具，您必须先理清自己的需求。 无论是将python 库用于数据科学、自动化测试还是网络抓取，您都可以利用它们发挥自己的优势。 此外，作为一种流行的语言，Python 拥有许多令人兴奋的职业机会。 假设您想了解更多有关 python开发人员工具和职业机会的信息。 在这种情况下，您可以在 upGrad 注册孟买 IIT 附属的数据科学研究生文凭课程。

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