10 полезных инструментов для Python-разработчиков

Python пользуется уважением в индустрии разработки программного обеспечения за его универсальность, использование и простоту доступа. Истинная ценность языка сияет в области математических вычислений, науки о данных, ML (машинного обучения) и AI, IoT (Интернет вещей) и нескольких других различных приложений.

Чтобы получить максимальную отдачу от языка, разработчикам необходимо ознакомиться с инструментами Python, чтобы улучшить свои навыки SDLC (жизненный цикл разработки программного обеспечения).

Этот список инструментов поможет вам стать более разносторонним программистом на Python в 2022 году и далее.

1. PyCharm IDE

PyCharm, как IDE, предлагает интуитивно понятное автозаполнение, подсказки, проверки PEP8 и другие функции повышения качества кода. Вы также можете положиться на него для интеллектуального автоматизированного рефакторинга кода, помощи в тестировании и проверки кода, среди других функций.

PyCharm поддерживает некоторые из самых известных фреймворков, таких как Django, Flask, web2py и т. д. В IDE есть несколько встроенных баз данных и инструментов разработчика для отладки и профилирования, каждый из которых легко интегрируется с Visual Studio Code для расширения функциональности.

Интеграция с библиотеками NumPy и Matplotlib расширяет возможности научных вычислений. Удаленная разработка PyCharm, межтехнологическая совместимость и интегрированные средства тестирования завершают всеобъемлющий набор функций этой IDE.

Скачать:PyCharm

2. Блокнот Юпитера

Блокнот Юпитера содержит все, что вам когда-либо понадобится для интерактивной разработки, документации и выполнения кода. Notebook оснащен консольным подходом для создания документов.

Во-первых, он предоставляет вам компонент веб-приложения на основе браузера, который сочетает в себе математику, мультимедиа, вычисления и текстовые пояснения. Во-вторых, он может отображать входные и выходные данные, используемые в вычислениях, наряду с мультимедийными улучшенными объектами и другим связанным содержимым.

Связанный:Начало работы с Jupyter Notebook: руководство

Эта функция помогает редактировать код с помощью проверок в браузере и автоматической подсветки синтаксиса фиксации. Вы также можете управлять отступом и завершением табуляции с помощью Jupyter. Этот инструмент использует язык разметки Markdown, который не ограничивается простым текстом для функции комментариев к коду.

Благодаря интеграции Jupyter с LaTeX вы можете вставлять математические обозначения в ячейки уценки и отображать их изначально с помощью MathJax.

Скачать: Блокнот Юпитера

3. Керас

Керас — это высокоуровневая библиотека API для нейронных сетей, возглавляющая проекты Python ML и Deep Learning. Keras помогает вам расширить экосистему программирования нейронных сетей Python AI с помощью таких серверных частей, как TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano и многих других.

Keras генерирует подробные и действенные сообщения об ошибках, чтобы вы могли тщательно устранять неполадки в коде. Вы можете адаптироваться к среде глубокого обучения для любого количества вариантов использования рабочих процессов, учитывая ее способность взаимодействовать с различными конфигурациями инфраструктуры — будь то кластер графического процессора или целый модуль TPU.

Связанный:Как улучшить свои навыки Python и AI с помощью Keras, Pytorch, Tensorflow и других

Интеграция Keras может помочь специалистам по глубокому обучению снизить когнитивную нагрузку машинного обучения. Библиотека с открытым исходным кодом получила широкое распространение благодаря удобству использования, расширяемости и модульному подходу к программированию.

Скачать:Керас

4. Пакет пипсов

питона Пакет пипсов является менеджером пакетов по умолчанию для Python и поставляется в комплекте с каждой установкой. Pip помогает вам использовать пакеты в других локальных или удаленных репозиториях при условии, что они соответствуют Предложению по улучшению Python 503.

Pip управляет полными списками пакетов с соответствующими номерами версий пакетов. Он регистрирует ваше управление пакетами в требования файл, который поможет вам каталогизировать одни и те же пакеты для другого рабочего стола или виртуальной среды.

Pip остается верным, легкодоступным менеджером пакетов, подходящим как для начинающих, так и для опытных пользователей по управлению библиотеками пакетов. Тем не менее, многие разработчики и команды полагаются на сторонние решения для управления пакетами, такие как PyPL, поскольку Pip доступен с Python 3 и его последующими версиями.

Скачать:Пакет пипсов

5. Python везде

Python везде заслужила свою репутацию благодаря своей надежности в обеспечении сквозных потребностей SDLC. Эта PaaS (платформа как услуга) позволяет разрабатывать, запускать и размещать программы Python в Интернете.

Благодаря встроенным библиотекам Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup и PyCrypto вы можете фиксировать изменения и развертывать автоматические обновления прямо из браузера.

Python Anywhere помогает быстро развернуть кодовую базу на серверах AWS EC2. Децентрализованный хостинг позволяет проводить удаленные исследования, обучение и разработку на основе Python.

Скачать:Python везде

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn’s библиотека с открытым исходным кодом готова и ждет, чтобы помочь вам с вашими целями машинного обучения, написанными на языке Python. Инструменты предиктивного анализа Scikit ускоряют классификацию объектов, помогают прогнозировать атрибуты с непрерывными значениями и регрессия, кластеризация машин опорных векторов, повышение градиента, случайные леса и автоматическая группировка похожих объекты.

В Scikit есть расширенные инструменты машинного обучения, такие как уменьшение размерности и выбор модели для расширенного анализа машинного обучения. Он построен на библиотеках Matplotlib, NumPy и SciPy, каждая из которых идеально подходит для любого индивидуального контекста машинного обучения.

Скачать:Scikit-Learn

7. Сфинкс

Сфинкс — еще одна документация по Python, которую можно рассматривать как подходящую альтернативу Jupyter Notebook. Он генерирует четко сформулированную документацию Python в форматах HTML, LaTeX, ePub и других.

Кроме того, Sphinx может помочь вам настроить автоматические языковые индексы и тестирование фрагментов кода. Sphinx поставляется с несколькими сторонними расширениями, помимо встроенных библиотек строк документации.

Скачать:Сфинкс

8. Селен

Селен — это инструмент для гибкого тестирования в Python. Этот инструмент помогает проводить ручное, автоматизированное и кросс-браузерное тестирование веб-приложений на основе Python.

С помощью Selenium вы даже можете преобразовать автоматические тесты в ручные функциональные тесты, в зависимости от ваших потребностей. Вы можете писать целевые, настраиваемые тестовые сценарии или кейсы для любого программного обеспечения.

Его широкий спектр настроек позволяет легко внедрять функции тестирования Selenium в специализированные сборки программного обеспечения.

Связанный:Как установить Selenium WebDriver на любой компьютер с Python

Весь комплексный набор для тестирования Selenium имеет открытый исходный код. Если ваша программа Python работает на нескольких платформах, вы можете использовать Selenium для кроссплатформенного тестирования. Selenium соответствует требованиям тестирования Maven, Jenkins и Docker.

Скачать:Селен

9. Возвышенный текст

С его начала, Возвышенный текст была многофункциональной, облегченной IDE, которая покорила сообщество разработчиков. Его высококонтекстно-зависимая функция автозаполнения и механизм определения синтаксиса помогут вам быстро отточить свои навыки Python.

Sublime Text делает многие проблемы начинающих незначительными благодаря своей обширной документации API Python. Адаптивный пользовательский интерфейс предлагает очень эстетичный интерфейс программирования, который интуитивно переключается на родную цветовую схему любой платформы.

Последняя версия Sublime Text позволяет вам использовать обновленный API Python, но вы по-прежнему можете наслаждаться обратной совместимостью с пакетами для более старых версий Python.

Если вы используете Raspberry Pi, Apple Silicon или Linux Arm64, вы можете использовать Sublime Text для кроссплатформенной поддержки Python. Управление проектами в Sublime Text упрощается благодаря возможности выбора нескольких вкладок и свойствам навигации.

Скачать: Возвышенный текст

10. КрасивыйСуп

КрасивыйСуп — это платформа веб-скрейпинга, которая пригодится при доступе, управлении или манипулировании данными веб-приложения Python. Инструмент работает в синергии с любым парсером, поддерживая широкий спектр идиом Python для работы с деревом синтаксического анализа.

Интегрируйте свои API с BeautifulSoup, чтобы без труда собирать данные приложений и веб-сайтов. Кроме того, используйте BeautifulSoup для получения данных в электронных таблицах CSV, данных HTML, XML и JS с сайтов Python.

Скачать:КрасивыйСуп

Если вы новичок или разработчик Python среднего уровня, вам следует знать о различных IDE, совместимых с Python, и о том, какие из них вы можете использовать для эффективного запуска своих скриптов.

IDE — это не просто текстовые редакторы; они оснащены инструментами для экономии времени, необходимыми пакетами и всем остальным, что вам может понадобиться, чтобы сесть и написать код под одним графическим интерфейсом.

10 Python IDE, которые должен знать каждый программист

Откажитесь от редактора Python по умолчанию и наденьте одну из этих блестящих IDE. Ваш код будет вам благодарен.

Читать дальше

Об авторе