10 användbara verktyg för Python-utvecklare

Python är vördad inom mjukvaruutvecklingsbranschen för dess mångsidighet, användning och lätta åtkomst. Språkets verkliga värde lyser inom områdena matematisk beräkning, datavetenskap, ML (maskininlärning) och AI, IoT (Internet of Things) och några andra olika applikationer.

För att få ut det mesta av språket måste utvecklare bekanta sig med Python-verktyg för att förbättra sina SDLC-färdigheter (Software Development Life Cycle).

Den här listan med verktyg hjälper dig att bli en mer väl avrundad Python-programmerare 2022 och framåt.

1. PyCharm IDE

PyCharm, som en IDE, erbjuder intuitivt automatiskt komplettering, tips, PEP8-kontroller och andra funktioner för kodkvalitetsförbättring. Du kan också lita på den för intelligent automatisk kodrefaktorering, testhjälp och kodinspektioner, bland andra funktioner.

PyCharm stöder några av de mest välkända ramverken som Django, Flask, web2py, etc. IDE har ett fåtal inbyggda databas- och utvecklarverktyg för felsökning och profilering, som var och en sömlöst integreras med Visual Studio Code för ytterligare funktionalitet.

Dess NumPy- och Matplotlib-biblioteksintegrationer utökar dess vetenskapliga beräkningsfunktioner. PyCharms fjärrutveckling, interoperabilitet mellan olika teknologier och integrerade testfaciliteter avrundar denna IDE: s övergripande funktionsuppsättning.

Ladda ner:PyCharm

2. Jupyter anteckningsbok

Jupyter anteckningsbok har allt du någonsin behöver för interaktiv utveckling, dokumentation och kodexekvering. Anteckningsboken är utrustad med en konsolbaserad metod för att skapa dokument.

För det första ger den dig en webbläsarbaserad webbapplikationskomponent som kombinerar matematik, rich media, beräkningar och textförklaringar. För det andra kan den lista ingångar och utgångar som används i beräkningar, tillsammans med förbättrade multimediaobjekt och annat relaterat innehåll.

Relaterad:Kom igång med Jupyter Notebook: En handledning

Den här funktionen hjälper dig att redigera kod med inspektioner i webbläsaren och utföra automatisk syntaxmarkering. Du kan också hantera indrag och tabbkomplettering med Jupyter. Det här verktyget använder uppmärkningsspråket Markdown, som inte är begränsat till vanlig text för dess kodkommentarfunktion.

Med Jupyters LaTeX-integration kan du infoga matematiska notationer i markdown-celler och rendera dem naturligt med MathJax.

Ladda ner: Jupyter anteckningsbok

3. Keras

Keras är ett API-bibliotek för neuralt nätverk på hög nivå som leder Python ML och Deep Learning-projekt. Keras hjälper dig att utöka ditt Python AI-neurala nätverksprogrammeringsekosystem med backends som TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano och många andra.

Keras genererar detaljrika och handlingsbara felmeddelanden så att du kan felsöka din kod utförligt. Du kan anpassa dig till ramverket för djupinlärning för valfritt antal arbetsflödesanvändningsfall, med tanke på dess förmåga att samverka med olika infrastrukturella konfigurationer – oavsett om det är ett GPU-kluster eller en hel TPU-pod.

Relaterad:Hur du uppgraderar dina Python- och AI-färdigheter med Keras, Pytorch, Tensorflow och mer

Att integrera Keras kan hjälpa specialister på djupinlärning att minska sin kognitiva belastning på ML. Biblioteket med öppen källkod är allmänt använt för sin användarvänlighet, utökningsbarhet och modulära programmeringsmetod.

Ladda ner:Keras

4. Pip-paket

Python Pip-paket är en standardpakethanterare för Python och levereras med varje installation. Pip hjälper dig att utnyttja paket i andra lokala eller fjärranslutna förråd, förutsatt att de följer Python Enhancement Proposal 503.

Pip hanterar kompletta paketlistor med motsvarande paketversionsnummer. Den loggar din pakethantering i en krav fil för att hjälpa dig att katalogisera samma paket för ett annat skrivbord eller virtuell miljö.

Pip förblir en trogen, lättillgänglig pakethanterare, lämplig för nybörjare och avancerad paketbibliotekshantering. Ändå förlitar sig många utvecklare och team på pakethanteringslösningar från tredje part som PyPL eftersom Pip är tillgängligt med Python 3 och dess efterföljande versioner.

Ladda ner:Pip-paket

5. Python var som helst

Python var som helst förtjänat sitt rykte för sin tillförlitlighet när det gäller att ta hand om SDLC-behov från slut till slut. Denna PaaS (Platform as a Service) låter dig utveckla, köra och vara värd för Python-program på webben.

Med dess inbyggda Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup och PyCrypto-bibliotek kan du genomföra ändringar och distribuera automatiska uppdateringar direkt från din webbläsare.

Python Anywhere hjälper dig att distribuera din kodbas snabbt på sina AWS EC2-baserade servrar. Decentraliserat värdskap möjliggör Python-baserad fjärrforskning, lärande och utveckling.

Ladda ner:Python var som helst

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn's bibliotek med öppen källkod är redo och väntar på att hjälpa dig med dina Python-skriptade ML-mål. Scikits prediktiva analysverktyg påskyndar objektklassificering, hjälper till med kontinuerligt värderade attributprediktioner och regression, klustring av stödvektormaskiner, gradientförstärkning, slumpmässiga skogar och automatisk gruppering av liknande föremål.

Scikit har avancerade ML-verktyg som dimensionsreduktion och modellval för avancerad ML-analys. Det är byggt på Matplotlib-, NumPy- och SciPy-biblioteken, som var och en är idealisk för alla skräddarsydda ML-kontexter.

Ladda ner:Scikit-Learn

7. Sfinx

Sfinx är en annan Python-dokumentation som kan ses som ett passande alternativ till Jupyter Notebook. Den genererar mycket artikulerad Python-dokumentation i HTML, LaTeX, ePub och andra format.

Sphinx kan ytterligare hjälpa dig att ställa in automatiska, språkspecifika index och testa för kodavsnitt. Sphinx är utrustad med flera tredjepartstillägg förutom dess inbyggda docstrings-bibliotek.

Ladda ner:Sfinx

8. Selen

Selen är det bästa verktyget för agilt testning i Python. Verktyget hjälper dig att utföra manuella, automatiserade och tester över webbläsare för Python-baserade webbapplikationer.

Med Selenium kan du till och med konvertera automatiserade tester till manuella funktionstester, beroende på dina behov. Du kan skriva målstyrda, anpassade testskript eller fall för vilken programvara som helst.

Dess breda utbud av anpassningar gör det enkelt att implementera Selen-testfunktioner i skräddarsydda programvarubyggen.

Relaterad:Hur man installerar Selenium WebDriver på vilken dator som helst med Python

Hela den omfattande testsviten för Selenium är öppen källkod. Om ditt Python-program körs på flera plattformar kan du använda Selenium för plattformsoberoende testning. Selen uppfyller Maven, Jenkins och Docker testkrav.

Ladda ner:Selen

9. Sublim text

Sedan starten, Sublim text har varit en funktionsrik, lätt IDE som har tagit utvecklingsgemenskapen med storm. Dess mycket kontextmedvetna automatiska kompletteringsfunktion och syntaxdefinitionsmotor hjälper dig att snabbt finslipa dina Python-färdigheter.

Sublime Text gör många nybörjarproblem obetydliga med dess omfattande Python API-dokumentation. Det adaptiva användargränssnittet erbjuder ett mycket estetiskt programmeringsgränssnitt som intuitivt växlar till vilken plattforms ursprungliga färgschema som helst.

Den senaste versionen av Sublime Text låter dig utnyttja det uppdaterade Python API, men du kan fortfarande njuta av bakåtkompatibilitet med paket för äldre Python-versioner.

Om du använder Raspberry Pi, Apple Silicon eller Linux Arm64 kan du använda Sublime Text för plattformsoberoende Python-stöd. Att hantera projekt inom Sublime Text är enkelt, med dess val av flera flikar och navigeringsegenskaper.

Ladda ner: Sublim text

10. Vacker soppa

Vacker soppa är ett ramverk för webbskrapning som är praktiskt när du kommer åt, hanterar eller manipulerar Python-webappdata. Verktyget fungerar i synergi med vilken parser som helst, och stöder ett brett utbud av Python-idiom för att arbeta på analysträdet.

Integrera dina API: er med BeautifulSoup för att enkelt skrapa app- och webbplatsdata. Använd dessutom BeautifulSoup för att hämta data i CSV-kalkylblad, HTML, XML och JS-data från Python-webbplatser.

Ladda ner:Vacker soppa

Om du är en nybörjare eller medelstor Python-utvecklare bör du känna till de olika Python-kompatibla IDE: erna och vilka du kan använda för att effektivt köra dina skript.

IDE: er är inte bara enkla textredigerare; de är utrustade med tidsbesparande verktyg, nödvändiga paket och allt annat du kan behöva för att sätta dig ner och koda under ett GUI.

10 Python IDE: er som alla programmerare bör känna till

Släpp den förvalda Python-redigeraren och ta på en av dessa glänsande IDE: er. Din kod kommer att tacka dig.

Läs Nästa

Om författaren