10 nyttige værktøjer til Python-udviklere

Python er æret i softwareudviklingsindustrien for dens alsidighed, brug og lette adgang. Sprogets sande værdi skinner inden for områderne matematisk beregning, datavidenskab, ML (machine learning) og AI, IoT (Internet of Things) og et par andre forskellige applikationer.

For at få mest muligt ud af sproget skal udviklere sætte sig ind i Python-værktøjer for at forbedre deres SDLC (Software Development Life Cycle) færdigheder.

Denne liste over værktøjer hjælper dig med at blive en mere velafrundet Python-programmør i 2022 og derefter.

1. PyCharm IDE

PyCharm, som en IDE, tilbyder intuitiv autofuldførelse, tips, PEP8-tjek og andre funktioner til forbedring af kodekvalitet. Du kan også stole på den til blandt andet intelligent automatiseret koderefaktorering, testassistance og kodeinspektioner.

PyCharm understøtter nogle af de mest kendte rammer som Django, Flask, web2py osv. IDE har et par indbyggede database- og udviklerværktøjer til fejlfinding og profilering, som hver enkelt integreres problemfrit med Visual Studio Code for yderligere funktionalitet.

Dets NumPy- og Matplotlib-biblioteksintegrationer udvider dets videnskabelige beregningsfunktioner. PyCharms fjernudvikling, tværteknologiske interoperabilitet og integrerede testfaciliteter runder denne IDE's overordnede funktionssæt af.

Hent:PyCharm

2. Jupyter notesbog

Jupyter notesbog har alt, hvad du nogensinde har brug for til interaktiv udvikling, dokumentation og kodekørsel. Notebook'en er udstyret med en konsolbaseret tilgang til dokumentforfattelse.

For det første giver det dig en browserbaseret webapplikationskomponent, der kombinerer matematik, rich media, beregninger og tekstforklaringer. For det andet kan den liste input og output brugt i beregninger sammen med rich-media forbedrede objekter og andet relateret indhold.

Relaterede:Kom godt i gang med Jupyter Notebook: En vejledning

Denne funktion hjælper dig med at redigere kode med inspektioner i browseren og udføre automatisk syntaksfremhævning. Du kan også administrere indrykning og færdiggørelse af tabulatorer med Jupyter. Dette værktøj bruger Markdown-markeringssproget, som ikke er begrænset til almindelig tekst for dets kodekommentarfunktion.

Med Jupyters LaTeX-integration kan du indsætte matematiske notationer i markdown-celler og gengive dem naturligt med MathJax.

Hent: Jupyter notesbog

3. Keras

Keras er et højt niveau neuralt netværk API-bibliotek, der går i spidsen for Python ML og Deep Learning-projekter. Keras hjælper dig med at udvide dit Python AI neurale netværks programmeringsøkosystem med back-ends som TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano og mange andre.

Keras genererer detaljerede og handlingsrettede fejlmeddelelser, så du kan foretage omfattende fejlfinding af din kode. Du kan tilpasse dig til den dybe læringsramme for et vilkårligt antal workflow-brugssager, givet dets evne til at passe sammen med forskellige infrastrukturelle konfigurationer – hvad enten det er en GPU-klynge eller en hel TPU-pod.

Relaterede:Sådan opgraderer du dine Python- og AI-færdigheder med Keras, Pytorch, Tensorflow og mere

Integrering af Keras kan hjælpe deep learning-specialister med at reducere deres ML kognitive belastning. Open source-biblioteket er bredt brugt for dets brugervenlighed, udvidelsesmuligheder og modulære programmeringstilgang.

Hent:Keras

4. Pip pakke

Python's Pip pakke er en standardpakkehåndtering til Python og leveres med hver installation. Pip hjælper dig med at udnytte pakker i andre lokale eller eksterne depoter, forudsat at de overholder Python Enhancement Proposal 503.

Pip administrerer komplette pakkelister med tilsvarende pakkeversionsnumre. Det logger din pakkehåndtering i en krav fil for at hjælpe dig med at katalogisere de samme pakker til et andet skrivebord eller virtuelt miljø.

Pip forbliver en trofast, let tilgængelig pakkehåndtering, velegnet til begyndere og avanceret pakkebiblioteksstyring. Ikke desto mindre er mange udviklere og teams afhængige af tredjeparts pakkehåndteringsløsninger som PyPL, da Pip er tilgængelig med Python 3 og dens efterfølgende versioner.

Hent:Pip pakke

5. Python hvor som helst

Python hvor som helst tjent sit ry for sin pålidelighed i at tage sig af end-to-end SDLC-behov. Denne PaaS (Platform as a Service) giver dig mulighed for at udvikle, køre og hoste Python-programmer på nettet.

Med dets indbyggede Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup og PyCrypto biblioteker kan du foretage ændringer og implementere automatiske opdateringer direkte fra din browser.

Python Anywhere hjælper dig med at implementere din kodebase hurtigt på dens AWS EC2-baserede servere. Decentraliseret hosting muliggør Python-baseret fjernforskning, læring og udvikling.

Hent:Python hvor som helst

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn's open source-biblioteket er klar og venter på at hjælpe dig med dine Python-scriptede ML-mål. Scikits forudsigende analyseværktøjer fremskynder objektklassificering, hjælper med forudsigelse af kontinuert værdisatte attributter og regression, clustering af støttevektormaskiner, gradientboosting, tilfældige skove og automatisk gruppering af lignende genstande.

Scikit har avancerede ML-værktøjer som dimensionsreduktion og modelvalg til avanceret ML-analyse. Det er bygget på Matplotlib-, NumPy- og SciPy-bibliotekerne, som hver især er ideelle til enhver skræddersyet ML-kontekst.

Hent:Scikit-Learn

7. Sphinx

Sphinx er en anden Python-dokumentation, der kan ses som et passende alternativ til Jupyter Notebook. Det genererer meget artikuleret Python-dokumentation i HTML, LaTeX, ePub og andre formater.

Sphinx kan yderligere hjælpe dig med at opsætte automatiske, sprogspecifikke indekser og test for kodestykker. Sphinx er udstyret med flere tredjepartsudvidelser udover dets indbyggede docstrings-biblioteker.

Hent:Sphinx

8. Selen

Selen er go-to-værktøjet til agil test i Python. Værktøjet hjælper dig med at udføre manuel, automatiseret og cross-browser test for Python-baserede webapplikationer.

Med Selenium kan du endda konvertere automatiserede test til manuelle funktionstest, afhængigt af dine behov. Du kan skrive formålsdrevne, brugerdefinerede testscripts eller cases til enhver software.

Dens brede vifte af tilpasninger gør det nemt at implementere Selenium-testfunktioner på tværs af skræddersyede software builds.

Relaterede:Sådan installeres Selenium WebDriver på enhver computer med Python

Hele den omfattende Selenium-testpakke er open source. Hvis dit Python-program kører på flere platforme, kan du bruge Selenium til test på tværs af platforme. Selen opfylder Maven, Jenkins og Docker testkrav.

Hent:Selen

9. Sublim tekst

Siden starten, Sublim tekst har været en funktionsrig, let IDE, der har taget udviklingssamfundet med storm. Dens meget kontekstbevidste autofuldførelsesfunktion og syntaksdefinitionsmotor hjælper dig med hurtigt at finpudse dine Python-færdigheder.

Sublime Text gør mange begynderproblemer ubetydelige med sin omfattende Python API-dokumentation. Den adaptive brugergrænseflade tilbyder en meget æstetisk programmeringsgrænseflade, der intuitivt skifter til enhver platforms native farveskema.

Den seneste version af Sublime Text giver dig mulighed for at udnytte den opdaterede Python API, men du kan stadig nyde bagudkompatibilitet med pakker til ældre Python-versioner.

Hvis du bruger Raspberry Pi, Apple Silicon eller Linux Arm64, kan du bruge Sublime Text til Python-understøttelse på tværs af platforme. Det er ubesværet at administrere projekter i Sublime Text med dets valg af flere faner og navigationsegenskaber.

Hent: Sublim tekst

10. Smuk suppe

Smuk suppe er en web-skraberamme, der er praktisk, når du får adgang til, administrerer eller manipulerer Python-webappdata. Værktøjet fungerer i synergi med enhver parser og understøtter en bred vifte af Python-idiomer til at operere på parse-træet.

Integrer dine API'er med BeautifulSoup for ubesværet at skrabe app- og webstedsdata. Brug desuden BeautifulSoup til at hente data i CSV-regneark, HTML-, XML- og JS-data fra Python-websteder.

Hent:Smuk suppe

Hvis du er en nybegynder eller en mellemliggende Python-udvikler, bør du kende til de forskellige Python-kompatible IDE'er, og hvilke du kan bruge til at køre dine scripts effektivt.

IDE'er er ikke bare simple teksteditorer; de er udstyret med tidsbesparende værktøjer, nødvendige pakker og alt andet, du kan få brug for for at sætte dig ned og kode under én GUI.

10 Python IDE'er, som enhver programmør bør kende

Slip standard Python-editoren og tag en af ​​disse skinnende IDE'er på. Din kode vil takke dig.

Læs Næste

Om forfatteren