10 полезни инструмента за разработчиците на Python

Python е на почит в индустрията за разработка на софтуер заради своята гъвкавост, използване и лесен достъп. Истинската стойност на езика блести в областите на математическите изчисления, науката за данни, ML (машинно обучение) и AI, IoT (Интернет на нещата) и няколко други различни приложения.

За да извлекат максимума от езика, разработчиците трябва да се запознаят с инструментите на Python, за да подобрят своите умения за SDLC (жизнен цикъл на разработка на софтуер).

Този списък с инструменти ще ви помогне да станете по-добре закръглен програмист на Python през 2022 г. и след това.

1. PyCharm IDE

PyCharm, като IDE, предлага интуитивно автоматично довършване, съвети, PEP8 проверки и други функции за подобряване на качеството на кода. Можете също да разчитате на него за интелигентно автоматизирано рефакториране на код, помощ при тестване и проверки на кода, наред с други функции.

PyCharm поддържа някои от най-известните рамки като Django, Flask, web2py и др. IDE има няколко вградени бази данни и инструменти за разработчици за отстраняване на грешки и профилиране, всеки от които безпроблемно се интегрира с Visual Studio Code за допълнителна функционалност.

Неговите интеграции на библиотека NumPy и Matplotlib разширяват нейните научни изчислителни функции. Отдалечената разработка на PyCharm, оперативната съвместимост на различни технологии и интегрираните съоръжения за тестване допълват всеобхватния набор от функции на тази IDE.

Изтегли:PyCharm

2. Тетрадка Jupyter

Тетрадка Jupyter има всичко, което някога ще ви е необходимо за интерактивна разработка, документация и изпълнение на код. Notebook е оборудван с конзолен подход за създаване на документи.

Първо, той ви предоставя компонент за уеб приложение, базиран на браузър, който комбинира математика, мултимедия, изчисления и текстови обяснения. Второ, той може да изброява входове и изходи, използвани при изчисления, заедно с обогатени с богата медия обекти и друго свързано съдържание.

Свързани:Започнете с Jupyter Notebook: Урок

Тази функция ви помага да редактирате код с проверки в браузъра и да извършвате автоматично подчертаване на синтаксиса. Можете също да управлявате отстъп и завършване на раздели с Jupyter. Този инструмент използва езика за маркиране Markdown, който не се ограничава до обикновен текст за своята функция за коментар на кода.

С интеграцията на Jupyter с LaTeX можете да вмъквате математически нотации в клетките с намаление и да ги визуализирате естествено с MathJax.

Изтегли: Тетрадка Jupyter

3. Керас

Керас е библиотека за API на невронна мрежа от високо ниво, която оглавява проекти за Python ML и Deep Learning. Keras ви помага да разширите своята екосистема за програмиране на невронни мрежи на Python AI с бек-ендове като TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano и много други.

Keras генерира богати на подробности и приложими съобщения за грешки, за да ви позволи да отстранявате обширно кода си. Можете да се адаптирате към рамката за дълбоко обучение за произволен брой случаи на използване на работния процес, като се има предвид нейната способност да се свързва с различни инфраструктурни конфигурации – било то GPU клъстер или цял TPU модул.

Свързани:Как да надстроите уменията си за Python и AI с Keras, Pytorch, Tensorflow и други

Интегрирането на Keras може да помогне на специалистите по дълбоко обучение да намалят когнитивното си натоварване с ML. Библиотеката с отворен код е широко разпространена заради нейната лекота на използване, разширяемост и модулен подход за програмиране.

Изтегли:Керас

4. Pip пакет

на Python Pip пакет е мениджър на пакети по подразбиране за Python и се предлага в комплект с всяка инсталация. Pip ви помага да използвате пакети в други локални или отдалечени хранилища, при условие че спазват Предложението за подобряване на Python 503.

Pip управлява пълни списъци с пакети със съответните номера на версиите на пакета. Той регистрира управлението на вашите пакети в a изисквания файл, за да ви помогне да каталогизирате едни и същи пакети за различен десктоп или виртуална среда.

Pip остава верен, леснодостъпен мениджър на пакети, подходящ за начинаещи и напреднали управление на библиотека с пакети. Въпреки това много разработчици и екипи разчитат на решения за управление на пакети на трети страни като PyPL, тъй като Pip е наличен с Python 3 и следващите му версии.

Изтегли:Pip пакет

5. Python навсякъде

Python навсякъде спечели репутацията си със своята надеждност в грижата за нуждите на SDLC от край до край. Тази PaaS (Платформа като услуга) ви позволява да разработвате, изпълнявате и хоствате програми на Python в мрежата.

Със своите вградени библиотеки Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup и PyCrypto можете да извършвате промени и да разгръщате автоматизирани актуализации директно от вашия браузър.

Python Anywhere ви помага да разгръщате бързо вашата кодова база на своите AWS EC2-базирани сървъри. Децентрализираният хостинг позволява базирани на Python отдалечени изследвания, обучение и развитие.

Изтегли:Python навсякъде

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn’s библиотеката с отворен код е готова и чака да ви помогне с вашите скриптирани с Python цели за ML. Инструментите за прогнозен анализ на Scikit ускоряват класификацията на обектите, подпомагат прогнозирането на атрибути с непрекъсната стойност и регресия, групиране на машини с опорни вектори, усилване на градиента, произволни гори и автоматично групиране на подобни обекти.

Scikit разполага с усъвършенствани инструменти за ML, като намаляване на размерността и избор на модел за усъвършенстван ML анализ. Изграден е върху библиотеките Matplotlib, NumPy и SciPy, всяка от които е идеална за всеки индивидуален контекст на ML.

Изтегли:Scikit-Learn

7. Сфинкс

Сфинкс е друга документация на Python, която може да се разглежда като подходяща алтернатива на Jupyter Notebook. Той генерира силно артикулирана документация на Python в HTML, LaTeX, ePub и други формати.

Sphinx може допълнително да ви помогне да настроите автоматични, специфични за езика индекси и тестване за кодови фрагменти. Sphinx е оборудван с няколко разширения на трети страни, освен вградените си библиотеки с документи.

Изтегли:Сфинкс

8. Селен

Селен е основният инструмент за гъвкаво тестване в Python. Инструментът ви помага да провеждате ръчно, автоматизирано и междубраузърно тестване за базирани на Python уеб приложения.

Със Selenium можете дори да конвертирате автоматизирани тестове в ръчни функционални тестове, в зависимост от вашите нужди. Можете да пишете целеви, персонализирани тестови скриптове или случаи за всеки софтуер.

Широката му гама от персонализиране улеснява прилагането на функциите за тестване на Selenium в персонализирани софтуерни компилации.

Свързани:Как да инсталирате Selenium WebDriver на всеки компютър с Python

Целият изчерпателен пакет за тестване на Selenium е с отворен код. Ако вашата програма на Python работи на множество платформи, можете да използвате Selenium за междуплатформено тестване. Selenium отговаря на изискванията за тестване на Maven, Jenkins и Docker.

Изтегли:Селен

9. Възвишен текст

От създаването си, Възвишен текст е богата на функции, лека IDE, която превзе общността за разработчици с буря. Неговата силно осъзната от контекста функция за автоматично довършване и машина за дефиниране на синтаксис ви помагат бързо да усъвършенствате уменията си в Python.

Sublime Text прави много проблеми на начинаещите незначителни със своята обширна документация за API на Python. Адаптивният потребителски интерфейс предлага изключително естетичен интерфейс за програмиране, който интуитивно превключва към естествената цветова схема на всяка платформа.

Най-новата версия на Sublime Text ви позволява да използвате актуализирания API на Python, но все пак можете да се насладите на обратна съвместимост с пакети за по-стари версии на Python.

Ако използвате Raspberry Pi, Apple Silicon или Linux Arm64, можете да използвате Sublime Text за междуплатформена поддръжка на Python. Управлението на проекти в Sublime Text е лесно, с неговия избор от няколко раздела и свойства за навигация.

Изтегли: Възвишен текст

10. Красива супа

Красива супа е рамка за изстъргване на мрежата, която е удобна при достъп, управление или манипулиране на данни от уеб приложението на Python. Инструментът работи в синергия с всеки анализатор, поддържайки широк спектър от идиоми на Python за работа с дървото за синтактичен анализ.

Интегрирайте вашите API с BeautifulSoup, за да изстържете без усилие данни за приложения и уебсайтове. Освен това използвайте BeautifulSoup, за да получите данни в CSV електронни таблици, HTML, XML и JS данни от сайтове на Python.

Изтегли:Красива супа

Ако сте начинаещ или средно напреднал разработчик на Python, трябва да знаете за различните съвместими с Python IDE и кои от тях можете да използвате, за да изпълнявате ефективно вашите скриптове.

IDE не са просто обикновени текстови редактори; те идват оборудвани с инструменти за пестене на време, необходимите пакети и всичко останало, което може да ви е необходимо, за да седнете и да кодирате под един GUI.

10 IDE на Python, които всеки програмист трябва да знае

Изхвърлете редактора на Python по подразбиране и сложете една от тези лъскави IDE. Вашият код ще ви благодари.

Прочетете Следващото

За автора