10 instrumente utile pentru dezvoltatorii Python

Python este venerat în industria dezvoltării de software pentru versatilitatea, utilizarea și ușurința de acces. Adevărata valoare a limbajului strălucește în domeniile calculului matematic, științei datelor, ML (învățare automată) și AI, IoT (Internet of Things) și alte câteva aplicații diverse.

Pentru a profita la maximum de limbaj, dezvoltatorii trebuie să se familiarizeze cu instrumentele Python pentru a-și îmbunătăți abilitățile SDLC (Software Development Life Cycle).

Această listă de instrumente vă va ajuta să deveniți un programator Python mai complet în 2022 și mai departe.

1. PyCharm IDE

PyCharm, ca IDE, oferă completare automată intuitivă, sfaturi, verificări PEP8 și alte funcții de îmbunătățire a calității codului. De asemenea, vă puteți baza pe acesta pentru refactorizarea automată inteligentă a codului, asistență la testare și inspecții de cod, printre alte caracteristici.

PyCharm acceptă unele dintre cele mai cunoscute cadre precum Django, Flask, web2py etc. IDE-ul are câteva baze de date încorporate și instrumente de dezvoltare pentru depanare și profilare, fiecare dintre ele se integrează perfect cu Visual Studio Code pentru funcționalități suplimentare.

Integrațiile sale cu bibliotecile NumPy și Matplotlib își extind caracteristicile de calcul științific. Dezvoltarea la distanță a lui PyCharm, interoperabilitatea inter-tehnologie și facilitățile de testare integrate completează setul de caracteristici general ale acestui IDE.

Descarca:PyCharm

2. Caietul Jupyter

Caietul Jupyter are tot ce veți avea nevoie vreodată pentru dezvoltarea interactivă, documentare și execuție de cod. Notebook-ul este echipat cu o abordare bazată pe consolă pentru crearea documentelor.

În primul rând, vă oferă o componentă de aplicație web bazată pe browser, care combină matematică, rich media, calcule și explicații text. În al doilea rând, poate enumera intrările și ieșirile utilizate în calcule, împreună cu obiecte îmbunătățite rich-media și alt conținut asociat.

Legate de:Începeți cu Jupyter Notebook: Un tutorial

Această caracteristică vă ajută să editați codul cu inspecții în browser și să efectuați evidențierea automată a sintaxei. De asemenea, puteți gestiona indentarea și completarea filelor cu Jupyter. Acest instrument folosește limbajul de marcare Markdown, care nu se limitează la text simplu pentru caracteristica sa de comentarii de cod.

Cu integrarea LaTeX a lui Jupyter, puteți insera notații matematice în celulele de reducere și le puteți reda nativ cu MathJax.

Descarca: Caietul Jupyter

3. Keras

Keras este o bibliotecă API de rețea neuronală de nivel înalt care conduce proiectele Python ML și Deep Learning. Keras vă ajută să vă extindeți ecosistemul de programare a rețelei neuronale Python AI cu back-end precum TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano și multe altele.

Keras generează mesaje de eroare bogate în detalii și acționabile pentru a vă permite să depanați codul în mod extensiv. Vă puteți adapta la cadrul de învățare profundă pentru orice număr de cazuri de utilizare a fluxului de lucru, având în vedere capacitatea sa de a se integra cu diverse configurații de infrastructură, fie că este vorba despre un cluster GPU sau un pod întreg TPU.

Legate de:Cum să vă îmbunătățiți abilitățile Python și AI cu Keras, Pytorch, Tensorflow și multe altele

Integrarea Keras poate ajuta specialiștii în învățarea profundă să își reducă sarcina cognitivă ML. Biblioteca open-source este adoptată pe scară largă pentru ușurința de utilizare, extensibilitatea și abordarea de programare modulară.

Descarca:Keras

4. Pachetul Pip

Al lui Python Pachetul Pip este un manager de pachete implicit pentru Python și vine la pachet cu fiecare instalare. Pip vă ajută să utilizați pachetele din alte depozite locale sau de la distanță, cu condiția să respecte Propunerea de îmbunătățire Python 503.

Pip gestionează liste complete de pachete cu numerele de versiune a pachetului corespunzătoare. Înregistrează gestionarea pachetelor dvs. într-un cerințe fișier pentru a vă ajuta să catalogați aceleași pachete pentru un alt desktop sau mediu virtual.

Pip rămâne un manager de pachete fidel, ușor disponibil, potrivit pentru gestionarea bibliotecii de pachete începători și avansati. Cu toate acestea, mulți dezvoltatori și echipe se bazează pe soluții de gestionare a pachetelor terță parte, cum ar fi PyPL, deoarece Pip este disponibil cu Python 3 și versiunile ulterioare.

Descarca:Pachetul Pip

5. Python oriunde

Python oriunde și-a câștigat reputația pentru fiabilitatea sa în îngrijirea nevoilor SDLC end-to-end. Acest PaaS (Platform as a Service) vă permite să dezvoltați, să rulați și să găzduiți programe Python pe web.

Cu bibliotecile Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup și PyCrypto încorporate, puteți să efectuați modificări și să implementați actualizări automate direct din browser.

Python Anywhere vă ajută să implementați rapid baza de cod pe serverele sale bazate pe AWS EC2. Găzduirea descentralizată permite cercetarea, învățarea și dezvoltarea la distanță bazate pe Python.

Descarca:Python oriunde

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn’s biblioteca cu sursă deschisă este gata și așteaptă să vă ajute cu obiectivele dvs. de ML cu scripturi Python. Instrumentele de analiză predictivă Scikit accelerează clasificarea obiectelor, ajută la predicția atributelor cu valori continue și regresie, gruparea de mașini cu vector de sprijin, creșterea gradientului, păduri aleatorii și grupare automată a unor similare obiecte.

Scikit are instrumente avansate ML, cum ar fi reducerea dimensionalității și selecția modelului pentru analiza ML avansată. Este construit pe bibliotecile Matplotlib, NumPy și SciPy, fiecare dintre acestea fiind ideală pentru orice context ML personalizat.

Descarca:Scikit-Learn

7. Sfinx

Sfinx este o altă documentație Python care poate fi văzută ca o alternativă potrivită la Jupyter Notebook. Acesta generează documentație Python foarte articulată în HTML, LaTeX, ePub și alte formate.

Sphinx vă poate ajuta în continuare să configurați indici automati, specifici limbii și testarea fragmentelor de cod. Sphinx este echipat cu mai multe extensii de la terți, pe lângă bibliotecile sale de documente încorporate.

Descarca:Sfinx

8. Seleniu

Seleniu este instrumentul de bază pentru testarea agilă în Python. Instrumentul vă ajută să efectuați teste manuale, automate și între browsere pentru aplicațiile web bazate pe Python.

Cu Selenium, puteți chiar converti testele automate în teste funcționale manuale, în funcție de nevoile dvs. Puteți scrie scripturi de testare personalizate bazate pe scop sau cazuri pentru orice software.

Gama sa largă de personalizare facilitează implementarea funcțiilor de testare Selenium în versiuni de software personalizate.

Legate de:Cum se instalează Selenium WebDriver pe orice computer cu Python

Întreaga suită completă de testare Selenium este open-source. Dacă programul dvs. Python rulează pe mai multe platforme, puteți utiliza Selenium pentru testarea pe mai multe platforme. Selenium îndeplinește cerințele de testare Maven, Jenkins și Docker.

Descarca:Seleniu

9. Text sublim

Inca de la inceputuri, Text sublim a fost un IDE ușor și bogat în funcții, care a luat cu asalt comunitatea de dezvoltare. Caracteristica sa de completare automată foarte conștientă de context și motorul de definire a sintaxei vă ajută să vă perfecționați rapid abilitățile Python.

Sublime Text face ca multe necazuri ale începătorilor să fie nesemnificative cu documentația extinsă a API-ului Python. Interfața de utilizare adaptivă oferă o interfață de programare extrem de estetică, care comută intuitiv la schema de culori nativă a oricărei platforme.

Cea mai recentă versiune a Sublime Text vă permite să utilizați API-ul Python actualizat, dar vă puteți bucura în continuare de compatibilitatea cu pachetele pentru versiunile Python mai vechi.

Dacă utilizați Raspberry Pi, Apple Silicon sau Linux Arm64, puteți utiliza Sublime Text pentru suport Python multiplatform. Gestionarea proiectelor în Sublime Text este fără efort, cu selecția în mai multe file și proprietățile de navigare.

Descarca: Text sublim

10. Frumoasa Supa

Frumoasa Supa este un cadru web scraping care este util atunci când accesați, gestionați sau manipulați datele aplicației web Python. Instrumentul funcționează în sinergie cu orice parser, acceptând o gamă largă de expresii Python pentru operarea pe arborele de analiză.

Integrați-vă API-urile cu BeautifulSoup pentru a răzui fără efort datele despre aplicații și site-uri web. În plus, utilizați BeautifulSoup pentru a obține date în foi de calcul CSV, date HTML, XML și JS de pe site-urile Python.

Descarca:Frumoasa Supa

Dacă sunteți un dezvoltator Python începător sau intermediar, ar trebui să știți despre diferitele IDE-uri compatibile cu Python și pe care le puteți folosi pentru a vă rula eficient scripturile.

IDE-urile nu sunt doar simple editori de text; vin echipate cu instrumente care economisesc timp, pachete necesare și tot ce ai nevoie pentru a te așeza și a codifica sub o singură interfață grafică.

10 IDE-uri Python pe care fiecare programator ar trebui să le cunoască

Renunță la editorul Python implicit și folosește unul dintre aceste IDE-uri strălucitoare. Codul dvs. vă va mulțumi.

Citiți în continuare

Despre autor