10 przydatnych narzędzi dla programistów Pythona

Python jest ceniony w branży programistycznej za swoją wszechstronność, użytkowanie i łatwość dostępu. Prawdziwa wartość języka błyszczy w dziedzinie obliczeń matematycznych, nauki o danych, ML (uczenia maszynowego) i sztucznej inteligencji, IoT (Internet rzeczy) i kilku innych różnych zastosowaniach.

Aby jak najlepiej wykorzystać język, programiści muszą zapoznać się z narzędziami Pythona, aby poprawić swoje umiejętności SDLC (cyklu życia oprogramowania).

Ta lista narzędzi pomoże ci stać się bardziej wszechstronnym programistą Pythona w 2022 roku i później.

1. IDE PyCharm

PyCharm, jako środowisko IDE oferuje intuicyjne automatyczne uzupełnianie, wskazówki, sprawdzanie PEP8 i inne funkcje poprawiające jakość kodu. Możesz również polegać na nim między innymi w zakresie inteligentnej automatycznej refaktoryzacji kodu, pomocy w testowaniu i inspekcji kodu.

PyCharm obsługuje niektóre z najbardziej znanych frameworków, takich jak Django, Flask, web2py itp. Środowisko IDE ma kilka wbudowanych narzędzi bazodanowych i programistycznych do debugowania i profilowania, z których każde bezproblemowo integruje się z Visual Studio Code w celu uzyskania dalszych funkcji.

Integracje bibliotek NumPy i Matplotlib rozszerzają możliwości obliczeń naukowych. Zdalny rozwój, interoperacyjność między technologiami i zintegrowane narzędzia testowe PyCharm uzupełniają nadrzędny zestaw funkcji tego IDE.

Ściągnij:PyCharm

2. Notatnik Jupytera

Notatnik Jupytera ma wszystko, czego kiedykolwiek będziesz potrzebować do interaktywnego programowania, dokumentacji i wykonywania kodu. Notebook jest wyposażony w konsolowe podejście do tworzenia dokumentów.

Po pierwsze, zapewnia komponent aplikacji internetowej oparty na przeglądarce, który łączy matematykę, multimedia, obliczenia i objaśnienia tekstowe. Po drugie, może zawierać listę danych wejściowych i wyjściowych używanych w obliczeniach, wraz z obiektami wzbogaconymi o multimedia i inną powiązaną zawartością.

Związane z:Rozpocznij pracę z notatnikiem Jupyter: samouczek

Ta funkcja pomaga edytować kod z inspekcjami w przeglądarce i zatwierdzać automatyczne podświetlanie składni. Możesz także zarządzać wcięciami i uzupełnianiem kart za pomocą Jupyter. To narzędzie używa języka znaczników Markdown, który nie ogranicza się do zwykłego tekstu dla funkcji komentowania kodu.

Dzięki integracji LaTeX Jupyter możesz wstawiać notacje matematyczne w komórkach przecen i renderować je natywnie za pomocą MathJax.

Ściągnij: Notatnik Jupytera

3. Keras

Keras to wysokopoziomowa biblioteka API sieci neuronowych, będąca liderem projektów Python ML i Deep Learning. Keras pomaga rozszerzyć ekosystem programowania sieci neuronowych AI w Pythonie o takie rozwiązania, jak TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano i wiele innych.

Keras generuje szczegółowe i przydatne komunikaty o błędach, które umożliwiają wszechstronne rozwiązywanie problemów z kodem. Możesz dostosować się do platformy uczenia głębokiego dla dowolnej liczby przypadków użycia przepływu pracy, biorąc pod uwagę jej zdolność do zazębiania się z różnymi konfiguracjami infrastruktury — czy to klaster GPU, czy cały moduł TPU.

Związane z:Jak poprawić swoje umiejętności w zakresie Pythona i sztucznej inteligencji za pomocą Keras, Pytorch, Tensorflow i innych

Integracja Keras może pomóc specjalistom ds. głębokiego uczenia się zmniejszyć ich obciążenie poznawcze ML. Biblioteka open source jest szeroko stosowana ze względu na łatwość obsługi, rozszerzalność i modułowe podejście do programowania.

Ściągnij:Keras

4. Pakiet Pip

Pythona Pakiet Pip jest domyślnym menedżerem pakietów dla Pythona i jest dołączany do każdej instalacji. Pip pomaga wykorzystać pakiety w innych lokalnych lub zdalnych repozytoriach, pod warunkiem, że są one zgodne z Python Enhancement Proposal 503.

Pip zarządza kompletnymi listami pakietów z odpowiednimi numerami wersji pakietów. Loguje zarządzanie pakietami w wymagania plik, który pomoże Ci skatalogować te same pakiety dla innego pulpitu lub środowiska wirtualnego.

Pip pozostaje wiernym, łatwo dostępnym menedżerem pakietów, odpowiednim dla początkujących i zaawansowanych zarządzania bibliotekami pakietów. Niemniej jednak wielu programistów i zespołów polega na rozwiązaniach do zarządzania pakietami innych firm, takich jak PyPL, ponieważ Pip jest dostępny w Pythonie 3 i jego kolejnych wersjach.

Ściągnij:Pakiet Pip

5. Python wszędzie

Python wszędzie zdobył swoją reputację dzięki niezawodności w dbaniu o kompleksowe potrzeby SDLC. Ta platforma PaaS (Platform as a Service) umożliwia tworzenie, uruchamianie i hostowanie programów w języku Python w Internecie.

Dzięki wbudowanym bibliotekom Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup i PyCrypto możesz wprowadzać zmiany i wdrażać automatyczne aktualizacje bezpośrednio z przeglądarki.

Python Anywhere pomaga szybko wdrażać bazę kodu na serwerach AWS EC2. Zdecentralizowany hosting umożliwia zdalne badania, naukę i rozwój w oparciu o Python.

Ściągnij:Python wszędzie

6. Nauka Scikit

Scikit-Learn Biblioteka open-source jest gotowa i czeka, aby pomóc Ci w realizacji celów ML ze skryptem Pythona. Narzędzia do analizy predykcyjnej Scikit przyspieszają klasyfikację obiektów, pomagają w przewidywaniu atrybutów o wartości ciągłej i regresja, grupowanie maszyn wektora nośnego, zwiększanie gradientu, losowe lasy i automatyczne grupowanie podobnych przedmioty.

Scikit posiada zaawansowane narzędzia ML, takie jak redukcja wymiarowości i wybór modelu do zaawansowanej analizy ML. Jest oparty na bibliotekach Matplotlib, NumPy i SciPy, z których każda jest idealna dla dowolnego kontekstu ML na zamówienie.

Ściągnij:Nauka Scikit

7. Sfinks

Sfinks to kolejna dokumentacja Pythona, którą można uznać za trafną alternatywę dla Jupyter Notebook. Generuje wysoce przejrzystą dokumentację Pythona w formatach HTML, LaTeX, ePub i innych.

Sphinx może dodatkowo pomóc w skonfigurowaniu automatycznych, specyficznych dla języka indeksów i testowaniu fragmentów kodu. Sphinx jest wyposażony w kilka rozszerzeń innych firm oprócz wbudowanych bibliotek docstringów.

Ściągnij:Sfinks

8. Selen

Selen to podstawowe narzędzie do testowania zwinnego w Pythonie. Narzędzie pomaga w przeprowadzaniu testów ręcznych, automatycznych i w wielu przeglądarkach dla aplikacji internetowych opartych na języku Python.

Dzięki Selenium możesz nawet przekształcić testy automatyczne w ręczne testy funkcjonalne, w zależności od Twoich potrzeb. Możesz pisać dostosowane do celu, niestandardowe skrypty testowe lub przypadki dla dowolnego oprogramowania.

Szeroki zakres możliwości dostosowania ułatwia wdrażanie funkcji testowania Selenium w dostosowanych wersjach oprogramowania.

Związane z:Jak zainstalować Selenium WebDriver na dowolnym komputerze z Pythonem?

Cały kompleksowy zestaw testów Selenium jest open-source. Jeśli twój program w Pythonie działa na wielu platformach, możesz użyć Selenium do testowania międzyplatformowego. Selenium spełnia wymagania testowe Maven, Jenkins i Docker.

Ściągnij:Selen

9. Wzniosły tekst

Od samego początku Wzniosły tekst to bogate w funkcje, lekkie środowisko IDE, które szturmem podbiło społeczność programistów. Jego wysoce kontekstowa funkcja automatycznego uzupełniania i silnik definicji składni pomagają szybko doskonalić swoje umiejętności w języku Python.

Sublime Text sprawia, że ​​wiele problemów początkujących staje się nieistotnych dzięki obszernej dokumentacji API Pythona. Adaptacyjny interfejs użytkownika oferuje bardzo estetyczny interfejs programowania, który intuicyjnie przełącza się na natywny schemat kolorów dowolnej platformy.

Najnowsza wersja Sublime Text umożliwia wykorzystanie zaktualizowanego interfejsu API Pythona, ale nadal możesz cieszyć się kompatybilnością wsteczną z pakietami dla starszych wersji Pythona.

Jeśli używasz Raspberry Pi, Apple Silicon lub Linux Arm64, możesz użyć Sublime Text do wieloplatformowej obsługi Pythona. Zarządzanie projektami w Sublime Text jest łatwe dzięki możliwości wyboru wielu kart i właściwościom nawigacyjnym.

Ściągnij: Wzniosły tekst

10. PięknaZupa

PięknaZupa to framework do scrapingu sieci Web, który przydaje się podczas uzyskiwania dostępu do danych aplikacji internetowych Python, zarządzania nimi lub manipulowania nimi. Narzędzie działa w synergii z dowolnym parserem, obsługując szeroką gamę idiomów Pythona do operowania na drzewie parsowania.

Zintegruj swoje interfejsy API z BeautifulSoup, aby bez wysiłku przeszukiwać dane aplikacji i witryny. Dodatkowo użyj BeautifulSoup, aby uzyskać dane w arkuszach kalkulacyjnych CSV, dane HTML, XML i JS ze stron Pythona.

Ściągnij:PięknaZupa

Jeśli jesteś początkującym lub średniozaawansowanym programistą Pythona, powinieneś wiedzieć o różnych środowiskach IDE kompatybilnych z Pythonem i których możesz użyć do wydajnego uruchamiania skryptów.

IDE to nie tylko proste edytory tekstu; są wyposażone w narzędzia oszczędzające czas, niezbędne pakiety i wszystko inne, czego możesz potrzebować, aby usiąść i kodować w jednym GUI.

10 IDE Pythona, które powinien znać każdy programista

Porzuć domyślny edytor Pythona i skorzystaj z jednego z tych błyszczących środowisk IDE. Twój kod ci podziękuje.

Czytaj dalej

O autorze