7 лучших инструментов разработчика Python

7 лучших инструментов разработчика Python Изучение

Хотите верьте, хотите нет, но сегодня Python считается одним из самых мощных языков программирования, и он распространяется на массовом уровне. За последние пару лет мы стали свидетелями всплеска разработчиков Python с колоссальной скоростью 27% в годовом исчислении (год к году). В прошлом году python отметил 30-летие успеха, и это явный признак того, что в ближайшие несколько лет он изменит рынок.

С Python вы можете делать многое: визуализацию данных, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, автоматизацию задач, анализ данных, разработку программного обеспечения и веб-сайтов и многое другое. Более того, простота по своей природе побудила многих разработчиков сменить карьеру и проложить свой путь к программированию на Python. Сегодня мы поставили перед собой цель предоставить вам список из 7 отобранных вручную лучших инструментов разработчика Python, которые могут быть вам полезны, и вы должны быть хорошо знакомы с этими инструментами, чтобы облегчить ваше путешествие во время программирования.

Список 7 лучших инструментов разработчика Python

1. SciPy

Это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, к которому может получить доступ любой пользователь, созданный для выполнения математических, научных и инженерных расчетов. Трэвис Олифант, Эрик Джонс и Пиру Петерсон впервые представили его в 2001 году. Поскольку он в основном используется для обработки данных и построен на расширении Numpy, он более или менее похож на MATLAB. Открытый исходный код позволяет ему иметь большую группу сообщества по всему миру. Поскольку он поддерживает все основные операционные системы, ниже приведены способы его установки в систему.

For Windows   Python3 -m pip install –user numpy scipy

For Linux         sudo apt-get install  python-scipy python-numpy

For Mac        sudo port install py35-scipy py35-numpy

Хотя мы используем SciPy в Python, и основные части написаны на том же языке, но есть некоторые элементы, написанные на языке программирования C.

2. Scikit-learn

Хорошо известный, очень популярный, широко используемый инструмент с открытым исходным кодом, также известный как scikit-learn и sk-learn, был представлен еще в 2007 году Дэвидом Курнапо во время Google Summer of Code (GSoC) и опубликован в 2010 году. это большая часть scikit-learn написана только на python, но есть определенные основные алгоритмы, которые были подкреплены Cython (расширенный набор python) для повышения его скорости. Будучи требовательным инструментом, он предлагает множество функций, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и т. д., которые широко используются для машинного обучения и статистического моделирования. Ниже приведены способы их установки в любой из ваших операционных систем.

For Windows  pip install -U scikit-learn

For Mac         pip install -U numpy scipy scikit-learn

*Примечание. В настоящее время scikit-learn не предоставляет никаких официальных пакетов для Linux, поэтому вам потребуется собрать их из исходного кода.

Помимо этого, scikit-learn построен на некоторых наиболее известных инструментах/технологиях, о которых вы наверняка слышали: Pandas, NumPy и matplotlib.

Читайте также:  Вопросы по Python: быстрые ответы на распространенные вопросы о Python

3. Keras

Еще одна библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом была впервые представлена ​​Франсуа Шолле (инженер Google) в 2015 году. Keras был написан на питоне и ботах поверх некоторых из самых популярных библиотек, таких как theano и TensorFlow. Концепция проектирования Keras заключалась в том, чтобы обеспечить надежность, быстроту и простоту использования. Фактически, он также использует специальную библиотеку под названием «Backend» для обработки низкоуровневых вычислений. Эта библиотека «Бэкенд» позволяет ей выступать в качестве высокоуровневой оболочки API (для низкоуровневого API), что позволяет ей работать независимо от theano или TensorFlow.

Сегодня технологические гиганты, такие как Google, Amazon и другие, активно внедряют keras и вносят в это значительный вклад. Две основные причины популярности Keras:

  • Производство очень простое и может также свободно работать как на процессоре, так и на графическом процессоре.
  • Keras предлагает независимость для разработки любой архитектуры, которая затем используется в качестве API для любого проекта.

4. Selenium

Если вы хотите писать тестовые скрипты на определенном языке, таком как Java, C# или PHP и многих других, тогда селен для вас. С селеном вы можете комбинировать его с несколькими языками, а также выполнять тесты буквально из любого веб-браузера (например, chrome, проводник, сафари и т. д.).. Впервые он был представлен Саймоном Стюартом в 2004 году, и он открыт для использования инструмента структуры автоматизации, доступ к которому может получить любой. Для тестирования вы можете использовать все основные операционные системы (Windows, macOS и Linux).

Более того, если кто-то хочет интегрировать то же самое с другими инструментами для управления тестовыми примерами, то то же самое можно сделать с помощью Junit и TestNG.

5. Pip Package

Каждое действие, которое вы хотите выполнить в программировании на питоне, требует определенного набора пакетов, для финансов существуют разные инструменты и алгоритмы, так же разные инструменты обработки данных. Вот где нам нужен инструмент, который может справиться с такой сложностью и предоставить набор инструментов в соответствии с требованиями, и это то, что умный инструмент можно назвать Pip в python. Впервые он был представлен Яном Бикингом в 2011 году.и с тех пор было несколько обновлений и выпусков. Когда вы начнете работать с языком программирования python, вы поймете важность этого инструмента и почему каждый разработчик должен знать pip с самого начала своего пути. Процедура запуска также очень проста, все, что вам нужно, это просто иметь стабильное подключение к Интернету, загрузить файл Pip и увидеть разницу в работе с инструментами самостоятельно.

Читайте также:  6 основных технологических тенденций в 2021 году

6. Sublime Text

Это один из самых увлекательных, легких и кроссплатформенных инструментов для редактирования кода, впервые представленный в 2008 году Джоном Скиннером в штаб-квартире Sublime. Он хорошо известен своей скоростью, точностью и простотой использования и поддерживается сильной группой сообщества. Самое приятное в возвышенном то, что его можно использовать практически с любой операционной системой, и часто это один из первых инструментов редактора, которые используются в python, и он также был написан на python, а некоторые элементы были интегрированы с C++. Удобство использования в меню и параметрах возвышенного настолько просто, что к нему можно получить доступ, просто используя мышь. Последняя версия возвышенного текста, то есть Sublime Text V.4, была запущена в прошлом году с более обновленными функциями. Некоторые из них перечислены ниже:

  • Автозаполнение: Поскольку возвышенный текст предлагает функцию автозаполнения, последняя версия была импровизирована, чтобы предложить интеллектуальное завершение любого существующего кода в любом проекте.
  • Обновленный пользовательский интерфейс: пользовательский интерфейс был обновлен вместе с новыми стилями вкладок, темами и цветовыми схемами для режима автоматического переключения темного режима.
  • Улучшение графического процессора: с его новой функцией графический процессор в различных операционных системах, таких как Windows, Mac и т. д., может использоваться внутри него, что может привести к плавному пользовательскому интерфейсу (который может расширяться до разрешения 8k) и одновременно потреблять меньше энергии.

7. Jupyter Notebook

Последним в этом списке является Jupyter Notebook, один из самых элегантных инструментов для документирования, который был представлен еще в 2014 году Фернандо Пересом и Брайаном Грейнджером (под лицензией BSD). Целью Jupyter в Python было создание проектной документации на разных языках. Он может создавать документацию по Python в LaTex, JSON, HTML и некоторых других форматах. Он включает функцию, которая помогает разработчикам настраивать автоматические языковые индексы и тестировать фрагменты кода любых проектов.

Примечание. Это позволяет разработчикам работать над очисткой данных, визуализацией, численным моделированием, машинным обучением и многим другим.

Anaconda

  1. Download Anaconda first
  2. Follow the instructions and proceed to complete the setup

pip

  1. Install package manager
  2. pip3 install  –upgrade pip
  3. Install Jupyter using  -> pip3 install jupyter

*Кроме того, убедитесь, что вы загрузили последнюю версию Python (3.10)

Заключение

Лучший способ получить хорошее представление о любом языке программирования — это заглянуть ему под кожу. Независимо от того, являетесь ли вы экспертом или только начинаете работать с Python, вы должны знать некоторые из наиболее часто используемых инструментов разработчика. Хотя список не ограничивается этим, вы можете найти ряд других инструментов разработчика, но это были 7 лучших инструментов разработчика Python, которые сделают вашу повседневную работу более гладкой.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector