Python больше не удивляет как один из самых популярных языков среди разработчиков и в сообществе специалистов по данным. Это удобный для начинающих язык, который вы можете использовать в качестве трамплина для изучения других языков и сред программирования. Кроме того, вы можете использовать язык программирования для создания простых игр, что упрощает быстрое создание прототипов.
Но сразу скажу, что я преданный фанат Python. Я на нем пишу код и это мой основной язык программирования. Для вас он тоже может стать основным.
Популярности Python способствовало множество факторов, но есть два основных. Первый — синтаксис, а другой — обширная коллекция библиотек и инструментов для научных вычислений и Data Science.
В умелых руках эти инструменты Python могут быть полезны для самых разных целей. Следовательно, в этой статье будут рассмотрены некоторые из самых популярных инструментов Python, используемых разработчиками, программистами и специалистами по данным по всему миру. Давайте теперь посмотрим на 10 полезных инструментов Python для разработчиков Python в 2022 году.
Scikit-Learn
Scikit-Learn — это инструмент с открытым исходным кодом, широко используемый разработчиками, инженерами по машинному обучению и специалистами по данным для интеллектуального анализа и анализа данных. Замечательной особенностью Scikit-Learn является скорость выполнения тестов на наборах данных. Основными функциями этой библиотеки Python являются классификация, кластеризация, уменьшение размерности, регрессия, выбор модели и предварительная обработка.
Theano
Theano — это библиотека Python, разработанная специально для выражения многомерных массивов. Он позволяет определять, оптимизировать и оценивать многомерные массивы, включающие математические вычисления. Чтобы назвать несколько выдающихся функций, библиотека тесно интегрируется с NumPy, обеспечивает прозрачное использование графических процессоров, обеспечивает эффективную символьную дифференциацию, выполняет оптимизацию скорости и стабильности, динамическую генерацию кода C и выполняет обширное модульное тестирование.
Keras
Keras — это библиотека высокоуровневых нейронных сетей с открытым исходным кодом, основанная на Python. Он построен на четырех основных принципах: удобство для пользователя, модульность, расширяемость и совместимость с Python. Это позволяет вам выражать нейронные сети самым простым способом, который только можно себе представить. Кроме того, он совместим с популярными платформами нейронных сетей, такими как TensorFlow, CNTK и Theano. Он идеально подходит для машинного обучения и глубокого обучения.
SciPy
SciPy — это экосистема библиотек с открытым исходным кодом, основанная на Python для научных и технических вычислений. В большинстве случаев он используется в таких областях, как инженерия, математика и естественные науки. NumPy, IPython и Pandas — это некоторые библиотеки Python, которые SciPy включает в себя для предоставления библиотек для общих математических и научных задач программирования. Это отличный инструмент для управления числами на компьютере, а также для визуального отображения результатов.
Selenium
Без сомнения, Selenium — лучший доступный инструмент разработки Python. Платформа с открытым исходным кодом используется для автоматизации веб-приложений. Вы можете писать сценарии Selenium на многих других языках программирования, таких как Java, C#, Python, PHP, Perl, Ruby и .Net.
Кроме того, вы можете запустить тест в любом браузере (Chrome, Firefox, Safari, Opera и Internet Explorer) во всех трех основных операционных системах — Windows, macOS и Linux. Вы также можете управлять тестовыми примерами и создавать отчеты с помощью Selenium, интегрировав его с такими инструментами, как JUnit и TestNG.
TestComplete
Как и Selenium, это также программное обеспечение для автоматизированного тестирования, используемое для автоматизации настольных, мобильных и веб-приложений. Тем не менее, вам нужна коммерческая лицензия для использования этого программного обеспечения. Кроме того, он позволяет выполнять тестирование на основе ключевых слов. Он включает в себя простую функцию записи и воспроизведения.
Robot Framework
Это общая среда автоматизации тестирования с открытым исходным кодом для приемочного тестирования и разработки на основе приемочного тестирования. Эта структура управляется ключевыми словами и использует табличный синтаксис тестовых данных. С Robot Framework вы можете интегрировать различные среды автоматизации тестирования. Вы можете извлечь больше пользы из этой платформы, интегрировав ее с библиотеками Java или Python. Кроме того, вы можете использовать эту платформу для автоматизации тестирования Android и iOS.
Scrapy
Scrapy — это платформа для совместной работы с открытым исходным кодом, основанная на Python. По сути, это платформа приложений для создания веб-пауков (определяемых пользователем классов), которые сканируют и извлекают данные с онлайн-страниц. Его основная цель — извлечение данных с веб-сайтов. Изучение Scrapy будет полезно каждому разработчику Python.
Beautiful Soup
Это библиотека Python для анализа файлов HTML и XML и извлечения данных. Вы можете использовать его в сочетании с вашим любимым синтаксическим анализатором для навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа, используя идиомы Pythonic. Эта утилита может автоматически преобразовывать входящие документы в Unicode и исходящие документы в UTF-8, и она полезна для таких вещей, как очистка экрана. Это фантастический инструмент, который может сэкономить вам много времени.
LXML
Это очень многофункциональный и один из самых простых в использовании инструментов Python, разработанный для библиотек C (libxml2 и libxslt). Он обеспечивает безопасный и удобный доступ к библиотекам libxml2 и libxslt через ElementTree API. Он отличается тем, что сочетает в себе скорость и возможности XML этих инструментов с простотой собственного API Python. Он также добавляет поддержку XPath, RelaxNG, XML-схемы, XSLT и C14N в ElementTree API.
#python #pythonснуля #python3 #программированиенаpython #урокиpython #программирование #программированиенаpython #mrpython #полезное
