10 naudingų įrankių Python kūrėjams

Python yra gerbiamas programinės įrangos kūrimo pramonėje dėl savo universalumo, naudojimo ir lengvos prieigos. Tikroji kalbos vertė ryškėja matematinio skaičiavimo, duomenų mokslo, ML (mašininio mokymosi) ir AI, daiktų interneto (daiktų interneto) ir keleto kitų įvairių programų srityse.

Norėdami išnaudoti visas kalbos galimybes, kūrėjai turi susipažinti su Python įrankiais, kad pagerintų savo SDLC (Software Development Life Cycle) įgūdžius.

Šis įrankių sąrašas padės jums tapti visapusiškesniu Python programuotoju 2022 m. ir vėliau.

1. PyCharm IDE

PyCharm, kaip IDE, siūlo intuityvų automatinį užbaigimą, patarimus, PEP8 patikrinimus ir kitas kodo kokybės gerinimo funkcijas. Taip pat galite ja pasikliauti intelektualiu automatizuotu kodo pertvarkymu, testavimo pagalba ir kodo tikrinimu bei kitomis funkcijomis.

„PyCharm“ palaiko kai kurias labiausiai žinomas sistemas, tokias kaip „Django“, „Flask“, „web2py“ ir kt. IDE turi keletą integruotų duomenų bazių ir kūrėjo įrankių, skirtų derinimui ir profiliavimui, kurių kiekvienas sklandžiai integruojamas su „Visual Studio Code“, kad būtų galima atlikti tolesnę funkciją.

Jo NumPy ir Matplotlib bibliotekos integracijos išplečia mokslinio skaičiavimo funkcijas. „PyCharm“ nuotolinė plėtra, kelių technologijų sąveika ir integruotos testavimo priemonės papildo visapusišką šio IDE funkcijų rinkinį.

Parsisiųsti:PyCharm

2. Jupyter užrašų knygelė

Jupyter užrašų knygelė yra viskas, ko jums prireiks interaktyviam kūrimui, dokumentacijai ir kodo vykdymui. Nešiojamasis kompiuteris aprūpintas konsolėmis pagrįstas dokumentų kūrimo metodas.

Pirma, jis suteikia jums naršyklės pagrindu sukurtą žiniatinklio programos komponentą, kuris sujungia matematiką, raiškiąją mediją, skaičiavimus ir tekstinius paaiškinimus. Antra, jis gali išvardyti įvestis ir išvestis, naudojamus skaičiavimams, kartu su raiškiosios medijos patobulintais objektais ir kitu susijusiu turiniu.

Susijęs:Pradėkite naudotis Jupyter Notepad: pamoka

Ši funkcija padeda redaguoti kodą atliekant patikrinimus naršyklėje ir atlikti automatinį sintaksės paryškinimą. Taip pat galite valdyti įtrauką ir skirtukų užbaigimą naudodami Jupyter. Šiame įrankyje kodo komentarų funkcijai naudojama Markdown žymėjimo kalba, kuri neapsiriboja paprastu tekstu.

Naudodami Jupyter LaTeX integraciją, galite įterpti matematinius žymėjimus į žymėjimo langelius ir pateikti juos natūraliai naudodami MathJax.

Parsisiųsti: Jupyter užrašų knygelė

3. Keras

Keras yra aukšto lygio neuroninio tinklo API biblioteka, vadovaujanti Python ML ir Deep Learning projektams. „Keras“ padeda išplėsti „Python AI“ neuroninio tinklo programavimo ekosistemą naudojant tokias užpakalines programas kaip „TensorFlow“, „Microsoft Cognitive Toolkit“, „PlaidML“, „Theano“ ir daugelį kitų.

„Keras“ generuoja išsamius ir veiksmingus klaidų pranešimus, kad galėtumėte plačiai pašalinti kodo triktis. Galite prisitaikyti prie giluminio mokymosi sistemos įvairiems darbo eigos naudojimo atvejams, atsižvelgiant į jos gebėjimą susieti su įvairiomis infrastruktūros konfigūracijomis, nesvarbu, ar tai būtų GPU klasteris, ar visas TPU blokas.

Susijęs:Kaip atnaujinti savo Python ir AI įgūdžius naudojant Keras, Pytorch, Tensorflow ir kt.

„Keras“ integravimas gali padėti gilaus mokymosi specialistams sumažinti ML pažinimo krūvį. Atvirojo kodo biblioteka plačiai naudojama dėl patogumo vartotojui, išplečiamumo ir modulinio programavimo metodo.

Parsisiųsti:Keras

4. Pip paketas

Python'as Pip paketas yra numatytoji „Python“ paketų tvarkyklė ir pateikiama su kiekvienu diegimu. „Pip“ padeda panaudoti paketus kitose vietinėse ar nuotolinėse saugyklose, jei jie atitinka Python Enhancement Proposal 503.

Pip tvarko pilnus paketų sąrašus su atitinkamais paketo versijų numeriais. Jis registruoja jūsų paketo valdymą a reikalavimus failą, kuris padės kataloguoti tuos pačius paketus skirtingam darbalaukiui arba virtualiajai aplinkai.

Pip išlieka ištikimas, lengvai prieinamas paketų tvarkytuvas, tinkamas pradedantiesiems ir pažengusiems paketų bibliotekos valdymui. Nepaisant to, daugelis kūrėjų ir komandų pasikliauja trečiųjų šalių paketų valdymo sprendimais, tokiais kaip PyPL, nes Pip galimas naudojant Python 3 ir vėlesnes jos versijas.

Parsisiųsti:Pip paketas

5. Python bet kur

Python bet kur užsitarnavo savo reputaciją dėl savo patikimumo rūpindamasis visapusiškais SDLC poreikiais. Ši PaaS (Platforma kaip paslauga) leidžia kurti, paleisti ir priglobti Python programas žiniatinklyje.

Su integruotomis Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup ir PyCrypto bibliotekomis galite atlikti pakeitimus ir įdiegti automatinius naujinimus tiesiai iš naršyklės.

Python Anywhere padeda greitai įdiegti kodų bazę AWS EC2 pagrįstuose serveriuose. Decentralizuotas priegloba leidžia Python pagrindu atlikti nuotolinius tyrimus, mokymąsi ir plėtrą.

Parsisiųsti:Python bet kur

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn’s atvirojo kodo biblioteka yra paruošta ir laukia, kol padės jums pasiekti Python scenarijaus ML tikslus. „Scikit“ nuspėjamosios analizės įrankiai pagreitina objektų klasifikavimą, padeda numatyti nuolatinės vertės atributus ir regresija, atraminių vektorių mašinų grupavimas, gradiento didinimas, atsitiktiniai miškai ir automatinis panašių dalykų grupavimas objektus.

„Scikit“ turi pažangius ML įrankius, tokius kaip matmenų mažinimas ir modelio pasirinkimas pažangiai ML analizei. Jis sukurtas remiantis „Matplotlib“, „NumPy“ ir „SciPy“ bibliotekomis, kurių kiekviena idealiai tinka bet kokiam individualiam ML kontekstui.

Parsisiųsti:Scikit-Learn

7. Sfinksas

Sfinksas yra dar viena Python dokumentacija, kuri gali būti laikoma tinkama Jupyter Notebook alternatyva. Jis generuoja labai aiškią Python dokumentaciją HTML, LaTeX, ePub ir kitais formatais.

Sfinksas gali padėti nustatyti automatinius, konkrečiai kalbai būdingus indeksus ir kodo fragmentų testavimą. „Sphinx“ yra su keliais trečiųjų šalių plėtiniais, be įmontuotų dokumentų bibliotekų.

Parsisiųsti:Sfinksas

8. Selenas

Selenas yra pagrindinis įrankis, skirtas lanksčiam Python testavimui. Šis įrankis padeda atlikti rankinį, automatinį ir kelių naršyklių testavimą Python pagrindu veikiančioms žiniatinklio programoms.

Naudodami Seleną netgi galite konvertuoti automatinius testus į rankinius funkcijų testus, atsižvelgdami į savo poreikius. Galite rašyti tikslinius, pasirinktinius bet kurios programinės įrangos bandymo scenarijus arba atvejus.

Dėl plataus pritaikymo asortimento lengva įdiegti seleno testavimo funkcijas pritaikytose programinės įrangos versijose.

Susijęs:Kaip įdiegti Selenium WebDriver bet kuriame kompiuteryje su Python

Visas išsamus Seleno testavimo rinkinys yra atvirojo kodo. Jei jūsų „Python“ programa veikia keliose platformose, galite naudoti „Selenium“ kelių platformų testavimui. Selenas atitinka Maven, Jenkins ir Docker testavimo reikalavimus.

Parsisiųsti:Selenas

9. Prabangus tekstas

Nuo pat įkūrimo, Prabangus tekstas buvo daug funkcijų turintis, lengvas IDE, sukrėtęs kūrėjų bendruomenę. Itin kontekstą suvokianti automatinio užbaigimo funkcija ir sintaksės apibrėžimo variklis padeda greitai patobulinti Python įgūdžius.

„Sublime Text“ daugelį pradedančiųjų bėdų padaro nereikšmingomis, nes turi daug Python API dokumentacijos. Pritaikoma vartotojo sąsaja siūlo itin estetišką programavimo sąsają, kuri intuityviai persijungia į bet kurios platformos savąją spalvų schemą.

Naujausia „Sublime Text“ versija leidžia panaudoti atnaujintą „Python“ API, tačiau vis tiek galite mėgautis atgaliniu suderinamumu su senesnių Python versijų paketais.

Jei naudojate Raspberry Pi, Apple Silicon arba Linux Arm64, galite naudoti Sublime Text, kad palaikytumėte kelias platformas Python. „Sublime Text“ projektų valdymas yra paprastas, nes galima pasirinkti iš kelių skirtukų ir naršyti.

Parsisiųsti: Prabangus tekstas

10. Graži sriuba

Graži sriuba yra žiniatinklio rinkimo sistema, kuri praverčia norint pasiekti, tvarkyti ar manipuliuoti Python žiniatinklio programos duomenimis. Įrankis veikia sinergijoje su bet kokiu analizatoriumi, palaikydamas platų Python idiomų spektrą, skirtą naudoti analizavimo medyje.

Integruokite savo API su „BeautifulSoup“, kad be vargo nuskaitytumėte programų ir svetainių duomenis. Be to, naudokite BeautifulSoup, kad gautumėte duomenis CSV skaičiuoklėse, HTML, XML ir JS duomenis iš Python svetainių.

Parsisiųsti:Graži sriuba

Jei esate pradedantysis arba vidutinio lygio Python kūrėjas, turėtumėte žinoti apie įvairius su Python suderinamus IDE ir kuriuos galite naudoti norėdami efektyviai paleisti scenarijus.

IDE yra ne tik paprastos teksto rengyklės; juose yra laiko taupymo įrankiai, reikalingi paketai ir visa kita, ko jums gali prireikti norint susėsti ir koduoti pagal vieną GUI.

10 Python IDE, kurias turėtų žinoti kiekvienas programuotojas

Atsisakykite numatytosios Python redaktoriaus ir sukurkite vieną iš šių blizgančių IDE. Jūsų kodas bus jums dėkingas.

Skaitykite toliau

Apie autorių