你應該知道的 10 大 Python 開發者工具

每個開發人員都必須了解的 Python 工具

Python 是世界上最流行的編程語言之一。 它被開發人員和數據科學社區的人們廣泛使用。 Python 之所以廣為人知有幾個原因，主要用於實現這兩個目的：

• 語法簡單——你可以學習 Python，它幾乎和數學語法一樣簡單。
• 廣泛的覆蓋範圍——它提供了有關數據科學和科學計算的全面覆蓋。

學習數據科學以獲得超越競爭對手的優勢

有哪些可用的 Python 工具？

要了解“交易工具”，必須知道python 庫有多種多樣，並且可以根據自己的需要加以利用。 要掌握最常用的可用工具，必須深入研究以確定他們的需求和這些工具必須提供的服務。 本頁將討論不同類型的 Python 工具，以及如何利用它們發揮自己的優勢。

如果您是新手並且剛剛開始涉足該行業，那麼您會對這份精心策劃的列表感興趣，它提供了“交易工具”。

可用於數據科學領域的 Python 工具有 Scikit-Learn、Keras、Theano 和 Scipy 等。

• Scikit-學習
• 凱拉斯
• 科學
• 西阿諾

• Scikit-Learn – Sci-kit Learn 是專為數據科學和機器學習設計的工具。 它是一種開源工具，被開發人員、數據科學家和機器學習工程師廣泛使用。 任何尋求數據挖掘和分析的人都可以使用此工具來查看最佳結果。

使用 Scikit-Learn 的最大優勢之一是它鼓勵以驚人的速度處理內置玩具數據集。 該工具的主要特徵包括數據拆分、線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林和 XG Boost。 此外，它還提供帶有網格和隨機搜索的用戶友好界面。

• Keras – Keras 是一個用 Python 編寫的開源庫。 該工具適用於機器學習和深度學習，提供高級神經網絡。 使用 Keras 作為 Python 工具可以方便地表達神經網絡。 Keras 基於幾個核心原則：Python 的用戶友好性、可擴展性和可用性。

Keras 提供了許多功能，包括模塊化、大型數據集、評估和預測以及編碼，採用更快的部署。 它具有多個後端和模塊化。 它可以在 CNTK 和 Theano 等其他神經網絡之上運行。

• Scipy – Scipy 是一個基於 Python 的開源庫。 包括數學、科學和工程在內的多個領域都使用 Scipy，它廣泛用於科學和技術計算。 它使用其他 Python 包（例如 Pandas 和 IPython）來創建庫。 面向科學的和標準的數學程序使用這些庫。

Scipy 是 Python 開發人員常用的庫。 Scipy 具有許多功能，可用於各種任務。 除了提供用於可視化數據的高級命令外，它還優化了性能。 它還支持與 Python 的交互式會話。 不僅如此，與競爭對手相比，它更容易、更快捷。

• Theano – Theano 是另一個開源 Python 庫，允許其用戶使用多維數組執行數學運算。 它提供在 CPU 或 GPU 上運行的超快速數值計算。 該庫是深度學習的重要前景，您可以直接使用它來創建深度學習模型或包裝庫。

Theano 提供穩定性優化、符號微分和執行速度優化。 它旨在簡化任何流程。 Theano 的缺點包括在單個 GPA 中運行。 對於更廣泛和更複雜的模型，它還需要更多的編譯時間。 此外，錯誤通知很難找到，使調試更加困難。

檢查我們的美國 - 數據科學計劃

對於自動化測試 Python 工具，您可以使用Python 庫，例如 Selenium、Robot Framework 和 TestComplete。

• 硒
• 機器人框架
• 測試完成

• Selenium – Selenium 是一個網絡驅動程序。 它的庫也稱為 Selenium。 它是用於瀏覽器自動化的最佳開源庫之一。 Web 應用程序主要需要 Selenium。 使用 Selenium，可以為其他編程語言（如 Java、C#、Python、Ruby 和 .Net）編寫測試腳本。

使用 Selenium 的一些優勢包括語言和框架支持、開源可用性、多瀏覽器支持和靈活性。 您還可以從所有三種流行操作系統（macOS、Windows 和 Linux）中的任何瀏覽器執行測試。 不僅如此，您還可以將 JUnit 和 TestNG 等工具與 Selenium 集成，以生成報告和運行測試用例。

• Robot Framework – Robot Framework 是另一個實現通用測試自動化框架的開源庫。 它專為驗收測試驅動開發 (ATDD)、機器人過程自動化 (RPA) 和驗收測試而設計。 它根據數據自動化要求集成了多個框架數據。

Robot Framework 使用表格數據語法。 它是一個關鍵字驅動的免費自動化工具，易於安裝。 它允許免費使用 Gherkin，並且適用於移動和 Web 應用程序。 Robot Framework 基礎知識很容易學習。

• TestComplete – TestComplete 是一種自動化測試軟件，同時支持移動和網絡。 與 Robot Framework 一樣，它可以讓您執行關鍵字驅動的測試。 TestComplete 要求其用戶擁有商業許可才能使用它。 它支持多種語言，包括 VBScript、Python 和 C++ 腳本。

TestComplete還帶有人工智能識別能力，可以識別和更新UI對象。 反過來，它有助於減少維護測試腳本的工作量。 它還通過免費培訓為您提供支持。 除了這些功能之外，它還是 Python 的智能插件。

Web Scraping 是一項可用的功能，可以使用專門為 Web Scraping 設計的 Python 工具來執行。 此列表包含您可能會考慮的 Web 抓取工具。

• XML
• 機械湯
• 廢料
• 美湯

• LXML – LXML 是使用 Python 為 C 庫（包括 libxslt 和 libxml2）設計的工具。 它被認為是一個具有豐富功能和庫的便捷工具。 LXML 是一種廣為人知的用於網絡抓取的 Python 工具。 在 Python 語言中，它用於處理 XML 和 HTML。 ElementTree XML API 讓您可以安全地訪問 libxslt 和 libxml2 庫。

使用 LXML 的優勢在於它的效率和快節奏的設計。 除了對與速度有關的問題有用之外，它也很寬鬆。 此外，讀取和寫入數據需要花費無法克服的時間。 LXML 使這個過程更容易。 它的缺點包括依賴於外部 C。

• MechanicalSoup – MechanicalSoup 是另一個用於自動處理網站請求的 Python 庫。 它提供了一個關於文檔導航的類似 API，就像 BeautifulSoup 的情況一樣。 MechanicalSoup 自動保存和發送 cookie。 它遵循重定向，可以遵循鏈接和提交表單。

過去，MechanicalSoup 幾個月都處於非活動狀態，因為它之前不支持 Python 3。 作為一個好處，MechanicalSoup 使用 Python 庫更容易、更快捷。 使用 MechanicalSoup 的缺點是它不能完全複製瀏覽器功能，特別是客戶端 javascript。

• Scrapy – Scrapy 是一種免費使用的開源 Python 工具，具有協作框架，可幫助從網站中提取您可能需要的數據。 它最初是為數據抓取而設計的，可用於使用通用 API 或通用網絡爬蟲來抓取數據。 它為您提供了有效從網站抓取數據所需的工具。

您可以使用 Scrapy 從網站上抓取數據，然後根據需要進行處理，然後再以您喜歡的格式存儲它們。 除了網絡抓取，它還可以用於許多任務，從數據挖掘和自動化測試到監控。 Scrapy 支持 Python 2 或 Python 3 的任一版本。

• BeautifulSoup – BeautifulSoup 是一個 Python 庫，可明確用於從 XML 和 HTML 文件中提取數據。 它主要用於屏幕抓取項目。 很像 Scrapy，這是一個 HTML 解析器。 這個 Python 庫為 Pythonic 習語提供了簡單的方法來導航、搜索和修改解析樹。

BeautifulSoup 是最古老的 Python 網絡抓取工具。 BeautifulSoup 自動將傳入的文檔轉換為 Unicode。 對於傳出文檔，它將它們轉換為 UTF-8。 BeautifulSOup 是一個可訪問的庫，它對 HTML 錯誤也具有魯棒性。

外賣要點

• Python 是一種流行的編程語言，擁有越來越多的職業機會。
• 上述工具是數據科學行業中最受歡迎的 Python 工具之一。
• 數據科學和 Python 庫齊頭並進，為改進和學習提供了廣闊的空間。

開啟你作為 Python 開發者的職業生涯

自 Python 發展以來，Python 工具就已經成為標準。 要成功使用這些工具，您必須先理清自己的需求。 無論是將python 庫用於數據科學、自動化測試還是網絡抓取，您都可以利用它們發揮自己的優勢。 此外，作為一種流行的語言，Python 擁有許多令人興奮的職業機會。 假設您想了解更多有關 python開發人員工具和職業機會的信息。 在這種情況下，您可以在 upGrad 註冊孟買 IIT 附屬的數據科學研究生文憑課程。

該計劃的主要亮點：

• • 專為職場人士設計
  • IIT 班加羅爾校友狀況
  • 60多個行業項目
  • 無成本 EMI 選項
  • 職業指導課程
  • 高績效教練
  • 學生支持 24×7 可用性
  • 獨家工作機會和門戶