10 hasznos eszköz Python fejlesztők számára

A Pythont sokoldalúsága, használhatósága és könnyű hozzáférése miatt tisztelik a szoftverfejlesztő iparban. A nyelv valódi értéke a matematikai számítástechnika, az adattudomány, az ML (gépi tanulás) és az AI, az IoT (dolgok internete) és néhány más különféle alkalmazás területén ragyog.

Ahhoz, hogy a legtöbbet hozhassák ki a nyelvből, a fejlesztőknek meg kell ismerkedniük a Python eszközökkel, hogy javítsák SDLC (Software Development Life Cycle) készségeiket.

Ez az eszközlista segít abban, hogy 2022-ben és azután is alaposabb Python programozóvá váljon.

1. PyCharm IDE

PyCharmIDE-ként intuitív automatikus kiegészítést, tippeket, PEP8-ellenőrzéseket és egyéb kódminőség-javító funkciókat kínál. Bízhat benne, többek között az intelligens, automatizált kódrefaktorálásban, a tesztelési segítségnyújtásban és a kódellenőrzésben.

A PyCharm támogatja néhány legismertebb keretrendszert, mint például a Django, Flask, web2py stb. Az IDE néhány beépített adatbázis- és fejlesztői eszközzel rendelkezik a hibakereséshez és profilalkotáshoz, amelyek mindegyike zökkenőmentesen integrálódik a Visual Studio Code-ba a további funkciók érdekében.

NumPy és Matplotlib könyvtárintegrációi kiterjesztik a tudományos számítási funkciókat. A PyCharm távoli fejlesztése, technológiai átjárhatósága és integrált tesztelési lehetőségei teszik teljessé ennek az IDE-nek az átfogó szolgáltatáskészletét.

Letöltés:PyCharm

2. Jupyter jegyzetfüzet

Jupyter jegyzetfüzet mindent tartalmaz, amire szüksége lehet az interaktív fejlesztéshez, dokumentációhoz és kódvégrehajtáshoz. A Notebook konzolalapú megközelítéssel rendelkezik a dokumentumkészítéshez.

Először is egy böngészőalapú webalkalmazás-összetevőt biztosít, amely egyesíti a matematikát, a multimédiát, a számításokat és a szöveges magyarázatokat. Másodszor, listázhatja a számításokhoz használt bemeneteket és kimeneteket, valamint a multimédiás továbbfejlesztett objektumokat és egyéb kapcsolódó tartalmakat.

Összefüggő:Kezdje el a Jupyter Notebook használatát: oktatóanyag

Ez a funkció segít a kód szerkesztésében a böngészőn belüli ellenőrzésekkel és az automatikus szintaxiskiemelés végrehajtásában. A behúzást és a tabulátorok befejezését is kezelheti a Jupyterrel. Ez az eszköz a Markdown jelölőnyelvet használja, amely nem korlátozódik az egyszerű szövegre a kódkommentár funkcióhoz.

A Jupyter LaTeX integrációjával matematikai jelöléseket illeszthet be a leíró cellákba, és natív módon jelenítheti meg őket a MathJax segítségével.

Letöltés: Jupyter jegyzetfüzet

3. Keras

Keras egy magas szintű neurális hálózati API könyvtár, amely a Python ML és a Deep Learning projektek élén áll. A Keras segít a Python AI neurális hálózati programozási ökoszisztémájának kiterjesztésében olyan háttérrendszerekkel, mint a TensorFlow, a Microsoft Cognitive Toolkit, a PlaidML, a Theano és még sok más.

A Keras részletgazdag és használható hibaüzeneteket generál, amelyek lehetővé teszik a kód széles körű hibaelhárítását. A mély tanulási keretrendszerhez bármilyen munkafolyamat-használati esethez alkalmazkodhat, tekintettel arra, hogy képes kapcsolódni a különféle infrastrukturális konfigurációkhoz – legyen az egy GPU-fürt vagy egy teljes TPU-egység.

Összefüggő:Hogyan frissítheti Python és AI készségeit Keras, Pytorch, Tensorflow és sok más segítségével

A Keras integrálása segíthet a mély tanulással foglalkozó szakembereknek csökkenteni ML kognitív terhelésüket. A nyílt forráskódú könyvtárat széles körben alkalmazzák felhasználóbarátsága, bővíthetősége és moduláris programozási megközelítése miatt.

Letöltés:Keras

4. Pip csomag

Python Pip csomag a Python alapértelmezett csomagkezelője, és minden telepítéssel együtt érkezik. A Pip segít más helyi vagy távoli tárolókban lévő csomagok kihasználásában, feltéve, hogy azok megfelelnek a Python Enhancement Proposal 503 előírásainak.

A Pip teljes csomaglistákat kezel a megfelelő csomagverziószámokkal. A csomagkezelést naplózza a követelményeknek fájl segítségével katalogizálhatja ugyanazokat a csomagokat egy másik asztali vagy virtuális környezethez.

A Pip hűséges, könnyen elérhető csomagkezelő marad, amely alkalmas kezdő és haladó csomagkönyvtár-kezelésre. Ennek ellenére sok fejlesztő és csapat harmadik féltől származó csomagkezelési megoldásokra támaszkodik, mint például a PyPL, mivel a Pip elérhető a Python 3-mal és annak későbbi verzióival.

Letöltés:Pip csomag

5. Python bárhol

Python bárhol A teljes körű SDLC-szükségletek kielégítésében nyújtott megbízhatósága miatt szerezte meg hírnevét. Ez a PaaS (Platform as a Service) lehetővé teszi Python programok fejlesztését, futtatását és üzemeltetését az interneten.

A beépített Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup és PyCrypto könyvtárakkal változtatásokat hajthat végre és automatikus frissítéseket telepíthet közvetlenül a böngészőből.

A Python Anywhere segít a kódbázis gyors üzembe helyezésében az AWS EC2 alapú szerverein. A decentralizált tárhely Python-alapú távoli kutatást, tanulást és fejlesztést tesz lehetővé.

Letöltés:Python bárhol

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn’s A nyílt forráskódú könyvtár készen áll, és arra vár, hogy segítséget nyújtson a Python-szkripttel ellátott ML-céljainak megvalósításában. A Scikit prediktív elemző eszközei felgyorsítják az objektumok osztályozását, segítik a folyamatos értékű attribútum-előrejelzést és regresszió, támasz-vektor gépek klaszterezése, gradiens-növelés, véletlenszerű erdők és hasonlók automatikus csoportosítása tárgyakat.

A Scikit olyan fejlett ML eszközökkel rendelkezik, mint a méretcsökkentés és a modellválasztás a fejlett ML elemzéshez. A Matplotlib, NumPy és SciPy könyvtárakra épül, amelyek mindegyike ideális bármilyen testreszabott ML kontextushoz.

Letöltés:Scikit-Learn

7. Szfinksz

Szfinksz egy másik Python-dokumentáció, amely a Jupyter Notebook megfelelő alternatívájaként tekinthető. Nagyon artikulált Python dokumentációt hoz létre HTML, LaTeX, ePub és más formátumokban.

A Sphinx további segítséget nyújt az automatikus, nyelvspecifikus indexek beállításában és a kódrészletek tesztelésében. A Sphinx a beépített docstring könyvtárakon kívül számos harmadik féltől származó bővítménnyel is rendelkezik.

Letöltés:Szfinksz

8. Szelén

Szelén az agilis tesztelési eszköz a Pythonban. Az eszköz segít kézi, automatizált és böngészők közötti tesztelésben Python-alapú webalkalmazásokhoz.

A Selenium segítségével az automatizált teszteket akár manuális funkciótesztekké is konvertálhatja, igényeitől függően. Célvezérelt, egyedi tesztszkripteket vagy eseteket írhat bármilyen szoftverhez.

A testreszabási lehetőségek széles skálája megkönnyíti a Selenium tesztelési funkciók megvalósítását a testre szabott szoftverek között.

Összefüggő:A Selenium WebDriver telepítése bármely Python-t futtató számítógépre

A teljes átfogó Selenium tesztcsomag nyílt forráskódú. Ha a Python program több platformon fut, a Seleniumot használhatja a platformok közötti teszteléshez. A szelén megfelel a Maven, Jenkins és Docker tesztelési követelményeinek.

Letöltés:Szelén

9. Magasztos szöveg

A kezdetektől fogva, Magasztos szöveg funkciókban gazdag, könnyű IDE volt, amely meghódította a fejlesztői közösséget. Nagymértékben környezettudatos automatikus kiegészítési funkciója és szintaktikai definíciós motorja segítségével gyorsan fejlesztheti Python-készségeit.

A Sublime Text sok kezdő bajt jelentéktelenné tesz a kiterjedt Python API dokumentációjával. Az adaptív felhasználói felület rendkívül esztétikus programozási felületet kínál, amely intuitív módon vált át bármely platform natív színsémájára.

A Sublime Text legújabb verziója lehetővé teszi a frissített Python API kihasználását, de továbbra is élvezheti a visszafelé kompatibilitást a régebbi Python-verziókhoz készült csomagokkal.

Ha Raspberry Pi-t, Apple Silicon-t vagy Linux Arm64-et használ, használhatja a Sublime Textet a többplatformos Python támogatáshoz. A projektek kezelése a Sublime Text-en belül egyszerű, több lapos kiválasztási és navigációs tulajdonságainak köszönhetően.

Letöltés: Magasztos szöveg

10. Gyönyörű leves

Gyönyörű leves egy webkaparó keretrendszer, amely jól jöhet a Python webalkalmazások adatainak eléréséhez, kezeléséhez vagy manipulálásához. Az eszköz szinergiában működik bármely elemzővel, és támogatja a Python idiómák széles skáláját az elemző fán való működéshez.

Integrálja API-jait a BeautifulSoup szolgáltatással az alkalmazások és webhelyek adatainak egyszerű kaparásához. Ezenkívül a BeautifulSoup segítségével CSV-táblázatokban, HTML-, XML- és JS-adatokban szerezhet be adatokat Python-webhelyekről.

Letöltés:Gyönyörű leves

Ha Ön kezdő vagy középhaladó Python-fejlesztő, ismernie kell a különféle Python-kompatibilis IDE-ket és azokat, amelyekkel hatékonyan futtathatja a szkripteket.

Az IDE-k nem csak egyszerű szövegszerkesztők; fel vannak szerelve időtakarékos eszközökkel, szükséges csomagokkal és minden mással, amire szükséged lehet ahhoz, hogy leülj és kódolj egy grafikus felület alatt.

10 Python IDE, amelyet minden programozónak tudnia kell

Hagyja el az alapértelmezett Python-szerkesztőt, és tegye fel valamelyik fényes IDE-t. A kódod hálás lesz.

Olvassa el a következőt

A szerzőről