10 nyttige verktøy for Python-utviklere

Python er æret i programvareutviklingsindustrien for sin allsidighet, bruk og lette tilgang. Språkets sanne verdi skinner i feltene matematisk beregning, datavitenskap, ML (maskinlæring) og AI, IoT (Internet of Things), og noen få andre forskjellige applikasjoner.

For å få mest mulig ut av språket, må utviklere gjøre seg kjent med Python-verktøy for å forbedre SDLC-ferdighetene (Software Development Life Cycle).

Denne listen over verktøy vil hjelpe deg å bli en mer omfattende Python-programmerer i 2022 og utover.

1. PyCharm IDE

PyCharm, som en IDE, tilbyr intuitiv autofullføring, tips, PEP8-sjekker og andre funksjoner for forbedring av kodekvalitet. Du kan også stole på den for intelligent automatisert koderefaktorering, testassistanse og kodeinspeksjoner, blant andre funksjoner.

PyCharm støtter noen av de mest kjente rammeverkene som Django, Flask, web2py, etc. IDE har noen få innebygde database- og utviklerverktøy for feilsøking og profilering, som hver enkelt integreres sømløst med Visual Studio Code for ytterligere funksjonalitet.

Dens NumPy og Matplotlib bibliotekintegrasjoner utvider dens vitenskapelige beregningsfunksjoner. PyCharms fjernutvikling, inter-teknologisk interoperabilitet og integrerte testfasiliteter avrunder denne IDEs overordnede funksjonssett.

Nedlasting:PyCharm

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook har alt du trenger for interaktiv utvikling, dokumentasjon og kodekjøring. Notebooken er utstyrt med en konsollbasert tilnærming for dokumentredigering.

For det første gir den deg en nettleserbasert nettapplikasjonskomponent som kombinerer matematikk, rike medier, beregninger og tekstforklaringer. For det andre kan den liste inn- og utdata som brukes i beregninger, sammen med forbedrede rich-media-objekter og annet relatert innhold.

I slekt:Kom i gang med Jupyter Notebook: En veiledning

Denne funksjonen hjelper deg med å redigere kode med inspeksjoner i nettleseren og utføre automatisk syntaksutheving. Du kan også administrere innrykk og tabulatorfullføring med Jupyter. Dette verktøyet bruker Markdown-markeringsspråket, som ikke er begrenset til ren tekst for sin kodekommentarfunksjon.

Med Jupyters LaTeX-integrasjon kan du sette inn matematiske notasjoner i markdown-celler og gjengi dem naturlig med MathJax.

Nedlasting: Jupyter Notebook

3. Keras

Keras er et høyt nivå nevralt nettverk API-bibliotek som leder Python ML og Deep Learning-prosjekter. Keras hjelper deg med å utvide Python AI nevrale nettverksprogrammeringsøkosystem med backends som TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano og mange andre.

Keras genererer detaljrike og handlingsrettede feilmeldinger slik at du kan feilsøke koden din omfattende. Du kan tilpasse deg det dype læringsrammeverket for et hvilket som helst antall arbeidsflytbrukstilfeller, gitt dens evne til å samkjøre med ulike infrastrukturelle konfigurasjoner – enten det er en GPU-klynge eller en hel TPU-pod.

I slekt:Hvordan oppgradere Python- og AI-ferdighetene dine med Keras, Pytorch, Tensorflow og mer

Integrering av Keras kan hjelpe dyplæringsspesialister med å redusere sin kognitive belastning på ML. Biblioteket med åpen kildekode er mye brukt for sin brukervennlighet, utvidbarhet og modulære programmeringstilnærming.

Nedlasting:Keras

4. Pip-pakke

Python sin Pip-pakke er en standard pakkebehandling for Python og følger med hver installasjon. Pip hjelper deg å utnytte pakker i andre lokale eller eksterne depoter, forutsatt at de følger Python Enhancement Proposal 503.

Pip administrerer komplette pakkelister med tilsvarende pakkeversjonsnumre. Den logger pakkehåndteringen din i en krav fil for å hjelpe deg med å katalogisere de samme pakkene for et annet skrivebord eller virtuelt miljø.

Pip forblir en trofast, lett tilgjengelig pakkebehandling, egnet for nybegynnere og avanserte pakkebiblioteksadministrasjon. Ikke desto mindre er mange utviklere og team avhengige av tredjeparts pakkehåndteringsløsninger som PyPL da Pip er tilgjengelig med Python 3 og dens påfølgende versjoner.

Nedlasting:Pip-pakke

5. Python hvor som helst

Python hvor som helst tjent sitt rykte for sin pålitelighet i å ta seg av ende-til-ende SDLC-behov. Denne PaaS (Platform as a Service) lar deg utvikle, kjøre og være vert for Python-programmer på nettet.

Med de innebygde Python NumPy-, SciPy-, Mechanize-, BeautifulSoup- og PyCrypto-bibliotekene kan du foreta endringer og distribuere automatiserte oppdateringer direkte fra nettleseren din.

Python Anywhere hjelper deg med å distribuere kodebasen din raskt på sine AWS EC2-baserte servere. Desentralisert hosting muliggjør Python-basert ekstern forskning, læring og utvikling.

Nedlasting:Python hvor som helst

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn's åpen kildekode-biblioteket er klart og venter på å hjelpe deg med dine Python-skriptede ML-mål. Scikits prediktive analyseverktøy fremskynder objektklassifisering, hjelper til med prediksjon av kontinuerlige verdier og regresjon, gruppering av støttevektormaskiner, gradientforsterkning, tilfeldige skoger og automatisk gruppering av lignende gjenstander.

Scikit har avanserte ML-verktøy som dimensjonalitetsreduksjon og modellvalg for avansert ML-analyse. Den er bygget på Matplotlib-, NumPy- og SciPy-bibliotekene, som hver er ideelle for enhver skreddersydd ML-kontekst.

Nedlasting:Scikit-Learn

7. Sfinks

Sfinks er en annen Python-dokumentasjon som kan sees på som et passende alternativ til Jupyter Notebook. Den genererer svært artikulert Python-dokumentasjon i HTML, LaTeX, ePub og andre formater.

Sphinx kan videre hjelpe deg med å sette opp automatiske, språkspesifikke indekser og testing for kodebiter. Sphinx er utstyrt med flere tredjepartsutvidelser i tillegg til de innebygde docstrings-bibliotekene.

Nedlasting:Sfinks

8. Selen

Selen er go-to-verktøyet for smidig testing i Python. Verktøyet hjelper deg med å utføre manuell, automatisert testing og testing på tvers av nettlesere for Python-baserte nettapplikasjoner.

Med Selenium kan du til og med konvertere automatiserte tester til manuelle funksjonstester, avhengig av dine behov. Du kan skrive formålsdrevne, tilpassede testskript eller saker for hvilken som helst programvare.

Det brede spekteret av tilpasning gjør det enkelt å implementere Selenium-testfunksjoner på tvers av skreddersydde programvarebygg.

I slekt:Hvordan installere Selenium WebDriver på hvilken som helst datamaskin med Python

Hele den omfattende Selenium-testpakken er åpen kildekode. Hvis Python-programmet ditt kjører på flere plattformer, kan du bruke Selenium for testing på tvers av plattformer. Selen oppfyller testkravene fra Maven, Jenkins og Docker.

Nedlasting:Selen

9. Sublim tekst

Siden oppstarten, Sublim tekst har vært en funksjonsrik, lett IDE som har tatt utviklingsfellesskapet med storm. Dens svært kontekstbevisste autofullføringsfunksjon og syntaksdefinisjonsmotor hjelper deg raskt å finpusse Python-ferdighetene dine.

Sublime Text gjør mange nybegynnerproblemer ubetydelige med sin omfattende Python API-dokumentasjon. Det adaptive brukergrensesnittet tilbyr et svært estetisk programmeringsgrensesnitt som intuitivt bytter til alle plattformers opprinnelige fargevalg.

Den nyeste versjonen av Sublime Text lar deg utnytte den oppdaterte Python API, men du kan fortsatt nyte bakoverkompatibilitet med pakker for eldre Python-versjoner.

Hvis du bruker Raspberry Pi, Apple Silicon eller Linux Arm64, kan du bruke Sublime Text for Python-støtte på tvers av plattformer. Det er enkelt å administrere prosjekter i Sublime Text, med valg av flere faner og navigasjonsegenskaper.

Nedlasting: Sublim tekst

10. Vakker suppe

Vakker suppe er et nettskrapingsrammeverk som kommer godt med når du får tilgang til, administrerer eller manipulerer Python-nettappdata. Verktøyet fungerer i synergi med hvilken som helst parser, og støtter et bredt spekter av Python-idiomer for å operere på parsetreet.

Integrer API-ene dine med BeautifulSoup for å enkelt skrape app- og nettsteddata. I tillegg kan du bruke BeautifulSoup til å hente data i CSV-regneark, HTML, XML og JS-data fra Python-nettsteder.

Nedlasting:Vakker suppe

Hvis du er en nybegynner eller middels Python-utvikler, bør du vite om de forskjellige Python-kompatible IDE-ene og hvilke du kan bruke for å kjøre skriptene dine effektivt.

IDE-er er ikke bare enkle tekstredigerere; de er utstyrt med tidsbesparende verktøy, nødvendige pakker og alt annet du måtte trenge for å sette deg ned og kode under ett GUI.

10 Python IDE-er som enhver programmerer bør kjenne til

Gå ut av standard Python-editor og ta på deg en av disse skinnende IDE-ene. Koden din vil takke deg.

Les Neste

Om forfatteren