شنیدن نام پایتون به عنوان یکی از محبوب ترین زبان ها در میان توسعه دهندگان و در جامعه متخصصان داده تعجب آور نیست. این یک زبان پایه است که می توانید از آن به عنوان سکوی پرشی برای یادگیری زبان های دیگر و چارچوب های برنامه نویسی استفاده کنید. علاوه بر این، می‌توانید از زبان برنامه‌نویسی برای ساخت بازی‌های ساده استفاده کنید، که ساختن سریع نمونه‌های اولیه را آسان می‌کند.

عوامل متعددی در محبوبیت پایتون نقش داشته است، اما دو عامل اصلی وجود دارد. اولین مورد Syntax است و دیگری مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها و ابزارها برای محاسبات علمی و علم داده است.

ابزارهای پایتون در دست یک حرفه ای میتواند به نیروی قدرتمندی برای توسعه تبدیل شود. در نتیجه، این مقاله به بررسی برخی از محبوب‌ترین ابزارهای پایتون می‌پردازد که توسط توسعه‌دهندگان، کدنویس‌ها و متخصصین داده در سراسر جهان استفاده می‌شوند. حال بیایید نگاهی به بهترین ابزارهای پایتون برای توسعه دهندگان پایتون بیندازیم.

Scikit-Learn

Scikit-Learn یک ابزار منبع باز است که به طور گسترده توسط توسعه دهندگان، مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل استفاده می شود. یکی از ویژگی های قابل توجه Scikit-Learn سرعت آن در اجرای معیارها در مجموعه داده های محیطی است. ویژگی های اصلی این کتابخانه پایتون طبقه بندی، خوشه بندی، کاهش ابعاد، رگرسیون، انتخاب مدل و پیش پردازش است.

Theano

Theano یک کتابخانه پایتون است که به طور خاص برای بیان آرایه های چند بعدی طراحی شده است. به شما امکان تعریف، بهینه سازی و ارزیابی آرایه های چند بعدی شامل محاسبات ریاضی را می دهد. برای نام بردن از چند ویژگی برجسته، کتابخانه به شدت با NumPy ادغام می‌شود، از GPUها به سهولت استفاده می‌کند، تمایز نمادین کارآمد ایجاد می‌کند، بهینه‌سازی‌های سرعت و ثبات، تولید کد C پویا، یونیت تست را به طور گسترده پشتیبانی میکند.

Keras

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی سطح بالا منبع باز مبتنی بر پایتون است. این بر اساس چهار اصل اصلی ساخته شده است: کاربرپسند بودن، ماژولار بودن، توسعه پذیری و سازگاری با پایتون. این شما را قادر می سازد تا شبکه های عصبی را به ساده ترین شکلی که می توانید تصور کنید بیان کنید. علاوه بر این، با چارچوب های شبکه عصبی محبوب مانند TensorFlow، CNTK و Theano سازگار است. برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ایده آل است.

SciPy

SciPy یک اکوسیستم کتابخانه منبع باز مبتنی بر پایتون برای محاسبات علمی و فنی است. بیشتر اوقات در زمینه هایی مانند مهندسی، ریاضی و علوم استفاده می شود. NumPy، IPython و Pandas برخی از کتابخانه‌های Python هستند که SciPy برای فراهم کردن کتابخانه‌هایی برای کارهای برنامه‌نویسی ریاضی و علوم رایج ترکیب می‌کند. این یک ابزار عالی برای دستکاری اعداد در رایانه و نمایش نتایج به صورت بصری است.

Selenium

بدون شک، سلنیوم بهترین ابزار توسعه پایتون موجود است. چارچوب منبع باز برای خودکارسازی برنامه های کاربردی وب استفاده می شود. شما می توانید اسکریپت های سلنیوم را در بسیاری از زبان های برنامه نویسی دیگر مانند جاوا، سی شارپ، پایتون، پی اچ پی، پرل، روبی و نت بنویسید.

علاوه بر این، می‌توانید آزمایش را روی هر مرورگر (Chrome، Firefox، Safari، Opera و Internet Explorer) در هر سه سیستم عامل اصلی - Windows، macOS و Linux اجرا کنید. همچنین می‌توانید موارد آزمایشی را مدیریت کنید و با استفاده از سلنیوم با ادغام آن با ابزارهایی مانند JUnit و TestNG، گزارش‌هایی تولید کنید.

TestComplete

درست مانند سلنیوم، این نیز یک نرم افزار تست اتوماسیون است که برای خودکارسازی برنامه های دسکتاپ، موبایل و وب استفاده می شود. با این وجود، برای استفاده از این نرم افزار به مجوز تجاری نیاز دارید. علاوه بر این، به شما امکان می‌دهد تست‌های مبتنی بر کلمه کلیدی را انجام دهید. این شامل یک قابلیت ضبط و پخش ساده است.

Robot Framework

این یک چارچوب اتوماسیون تست عمومی منبع باز برای تست پذیرش و توسعه مبتنی بر آزمون پذیرش است. این چارچوب مبتنی بر کلمه کلیدی است و از دستور داده های آزمون جدولی استفاده می کند. با Robot Framework، می توانید انواع چارچوب های اتوماسیون تست را ادغام کنید. شما می توانید با ادغام آن با کتابخانه های جاوا یا پایتون، بیشتر از این چارچوب بهره ببرید. علاوه بر این، می توانید از این فریم ورک برای اتوماسیون تست اندروید و iOS استفاده کنید.

Scrapy

Scrapy یک چارچوب متن باز و مشارکتی مبتنی بر پایتون است. این اساسا یک چارچوب کاربردی برای ساخت عنکبوت های وب (کلاس های تعریف شده توسط کاربر) است که داده ها را از صفحات آنلاین می خزند و بازیابی می کند. هدف اصلی آن استخراج داده ها از وب سایت ها است. یادگیری Scrapy برای هر توسعه دهنده Python مفید خواهد بود.

Beautiful Soup

این یک کتابخانه پایتون برای تجزیه فایل های HTML و XML و استخراج داده ها است. می توانید آن را همراه با تجزیه کننده مورد علاقه خود برای پیمایش، جستجو و تغییر درخت تجزیه با استفاده از اصطلاحات پایتونیک استفاده کنید. این ابزار می‌تواند اسناد ورودی را به یونیکد و اسناد خروجی را به UTF-8 تبدیل کند و برای مواردی مانند Screen Scraping مفید است. این یک ابزار فوق العاده است که می تواند زمان زیادی را برای شما ذخیره کند.

LXML

این ابزار بسیار غنی از ویژگی ها و یکی از آسان ترین ابزارهای پایتون است که برای کتابخانه های C (libxml2 و libxslt) طراحی شده است. دسترسی ایمن و راحت به کتابخانه های libxml2 و libxslt از طریق ElementTree API فراهم می کند. از این جهت متمایز است که سرعت و قابلیت های XML این ابزارها را با سادگی یک API بومی پایتون ترکیب می کند. همچنین پشتیبانی از XPath، RelaxNG، XML Schema، XSLT و C14N را به ElementTree API اضافه می کند.

منبع: Medium.com