Python נערצת בתעשיית פיתוח התוכנה בשל הרבגוניות, השימוש שלה וקלות הגישה שלה. הערך האמיתי של השפה זורח בתחומי החישוב המתמטי, מדעי הנתונים, ML (למידת מכונה) ו-AI, IoT (האינטרנט של הדברים), ועוד כמה יישומים שונים.
כדי להפיק את המרב מהשפה, מפתחים צריכים להכיר את כלי Python כדי לשפר את כישורי ה-SDLC (מחזור החיים של פיתוח תוכנה) שלהם.
רשימה זו של כלים תעזור לך להפוך למתכנת Python מעוגל יותר בשנת 2022 ואילך.
1. PyCharm IDE
PyCharm, בתור IDE, מציע השלמה אוטומטית אינטואיטיבית, עצות, בדיקות PEP8 ותכונות אחרות לשיפור איכות הקוד. אתה יכול גם לסמוך עליו עבור עיבוד קוד אוטומטי חכם, סיוע בבדיקות ובדיקות קוד, בין תכונות אחרות.
PyCharm תומך בכמה מהמסגרות הידועות ביותר כמו Django, Flask, web2py וכו'. ל-IDE יש כמה כלים מובנים של מסדי נתונים וכלי מפתחים לניפוי באגים וליצירת פרופילים, שכל אחד מהם משתלב בצורה חלקה עם Visual Studio Code לפונקציונליות נוספת.
האינטגרציות של ספריות NumPy ו-Matplotlib שלה מרחיבות את תכונות החישוב המדעיות שלה. הפיתוח מרחוק של PyCharm, יכולת הפעולה ההדדית בין טכנולוגיות ומתקני הבדיקה המשולבים משלימים את מערך התכונות הכולל של ה-IDE הזה.
הורד:PyCharm
2. מחברת Jupyter
מחברת Jupyter יש את כל מה שאי פעם תזדקק לפיתוח אינטראקטיבי, תיעוד וביצוע קוד. הפנקס מגיע מצויד בגישה מבוססת קונסולה ליצירת מסמכים.
ראשית, הוא מספק לך רכיב יישום אינטרנט מבוסס דפדפן המשלב מתמטיקה, מדיה עשירה, חישובים והסברי טקסט. שנית, הוא יכול לרשום קלט ופלט המשמשים בחישובים, יחד עם אובייקטים משופרים של מדיה עשירה ותוכן קשור אחר.
קָשׁוּר:התחל עם Jupyter Notebook: מדריך
תכונה זו עוזרת לך לערוך קוד עם בדיקות בדפדפן ולבצע הדגשת תחביר אוטומטית. אתה יכול גם לנהל הזחה והשלמת כרטיסיות עם Jupyter. כלי זה משתמש בשפת הסימון Markdown, שאינה מוגבלת לטקסט רגיל עבור תכונת פרשנות הקוד שלו.
עם שילוב LaTeX של Jupyter, אתה יכול להוסיף סימון מתמטי בתוך תאי סימון ולעבד אותם באופן מקורי עם MathJax.
הורד: מחברת Jupyter
3. קראס
קראס היא ספריית API של רשת עצבית ברמה גבוהה העומדת בראש פרויקטים של Python ML ו-Deep Learning. Keras עוזרת לך להרחיב את המערכת האקולוגית של תכנות הרשת העצבית Python AI שלך עם קצה אחורי כמו TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano ועוד רבים אחרים.
Keras יוצר הודעות שגיאה עשירות בפרטים וניתנות לפעולה כדי לאפשר לך לפתור בעיות בקוד שלך באופן נרחב. אתה יכול להתאים למסגרת הלמידה העמוקה עבור כל מספר מקרי שימוש בזרימת עבודה, בהתחשב ביכולת שלה להשתלב בתצורות תשתית שונות - בין אם זה אשכול GPU או תרמיל TPU שלם.
קָשׁוּר:כיצד לשדרג את כישורי Python ו-AI עם Keras, Pytorch, Tensorflow ועוד
שילוב Keras יכול לעזור למומחי למידה עמוקה להפחית את העומס הקוגניטיבי ב-ML שלהם. ספריית הקוד הפתוח מאומצת באופן נרחב בשל ידידותיות למשתמש, יכולת הרחבה וגישות התכנות המודולרי שלה.
הורד:קראס
4. חבילת פיפ
של פייתון חבילת פיפ הוא מנהל חבילות ברירת מחדל עבור Python ומגיע עם כל התקנה. Pip עוזר לך למנף חבילות במאגרים מקומיים או מרוחקים אחרים, בתנאי שהם עומדים ב-Python Enhancement Proposal 503.
Pip מנהל רשימות חבילות שלמות עם מספרי גרסת חבילה מתאימים. זה רושם את ניהול החבילות שלך ב-a דרישות קובץ שיעזור לך לקטלג את אותן חבילות עבור שולחן עבודה אחר או סביבה וירטואלית אחרת.
Pip נשאר מנהל חבילות נאמן וזמין, מתאים לניהול ספריית חבילות מתחילים ומתקדמים. עם זאת, מפתחים וצוותים רבים מסתמכים על פתרונות ניהול חבילות של צד שלישי כמו PyPL שכן Pip זמין עם Python 3 וגרסאותיו הבאות.
הורד:חבילת פיפ
5. פייתון בכל מקום
פייתון בכל מקום הרוויחה את המוניטין שלה בזכות האמינות שלה בטיפול בצרכי SDLC מקצה לקצה. PaaS זה (פלטפורמה כשירות) מאפשר לך לפתח, להפעיל ולארח תוכניות Python באינטרנט.
עם הספריות המובנות Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup ו-PyCrypto, אתה יכול לבצע שינויים ולפרוס עדכונים אוטומטיים ישירות מהדפדפן שלך.
Python Anywhere עוזר לך לפרוס את בסיס הקוד שלך במהירות בשרתים מבוססי AWS EC2. אירוח מבוזר מאפשר מחקר, למידה ופיתוח מרחוק מבוסס Python.
הורד:פייתון בכל מקום
6. סקיט-למד
של Scikit-Learn ספריית הקוד הפתוח מוכנה ומחכה לעזור לך עם יעדי ה-ML שלך לפי Python. כלי הניתוח החזוי של Scikit מזרזים את סיווג האובייקטים, מסייעים בחיזוי תכונות בעלות ערך מתמשך רגרסיה, קיבוץ של מכונות וקטור תמיכה, הגברת שיפוע, יערות אקראיים וקיבוץ אוטומטי של דומים חפצים.
ל-Skikit יש כלי ML מתקדמים כמו הפחתת מימד ובחירת מודלים לניתוח ML מתקדם. הוא בנוי על הספריות Matplotlib, NumPy ו-SciPy, שכל אחת מהן אידיאלית לכל הקשר ML מותאם אישית.
הורד:סקיט-למד
7. ספִינקס
ספִינקס הוא תיעוד נוסף של Python שניתן לראות כאלטרנטיבה הולמת למחברת Jupyter. הוא מייצר תיעוד Python בעל ביטוי רב ב-HTML, LaTeX, ePub ופורמטים אחרים.
Sphinx יכול לעזור לך עוד יותר להגדיר מדדים אוטומטיים, ספציפיים לשפה ולבחון קטעי קוד. Sphinx מגיע מצויד במספר הרחבות של צד שלישי מלבד ספריות ה-docstrings המובנות שלו.
הורד:ספִינקס
8. סֵלֶנִיוּם
סֵלֶנִיוּם הוא הכלי הרצוי לבדיקות זריזות ב-Python. הכלי עוזר לך לבצע בדיקות ידניות, אוטומטיות וחוצות דפדפנים עבור יישומי אינטרנט מבוססי Python.
עם סלניום, אתה אפילו יכול להמיר בדיקות אוטומטיות לבדיקות פונקציות ידניות, בהתאם לצרכים שלך. אתה יכול לכתוב תסריטי בדיקה מותאמים אישית או מקרים מונעי מטרה עבור כל תוכנה.
המגוון הרחב של ההתאמה האישית שלו מקל על יישום פונקציות בדיקת סלניום על פני תוכנות מותאמות.
קָשׁוּר:כיצד להתקין את Selenium WebDriver בכל מחשב עם Python
כל חבילת הבדיקות המקיפה של סלניום היא בקוד פתוח. אם תוכנית Python שלך פועלת על מספר פלטפורמות, אתה יכול להשתמש בסלניום לבדיקות חוצות פלטפורמות. סלניום עומד בדרישות הבדיקה של Maven, Jenkins ו-Docker.
הורד:סֵלֶנִיוּם
9. טקסט נשגב
מראשיתו, טקסט נשגב היה IDE עשיר בתכונות וקל משקל שכבש את קהילת הפיתוח בסערה. תכונת ההשלמה האוטומטית בעלת מודעות ההקשר ומנוע הגדרת התחביר עוזרים לך לחדד במהירות את כישורי הפייתון שלך.
טקסט נשגב הופך צרות רבות למתחילים לחסרות משמעות עם תיעוד ה-API הנרחב של Python. ממשק המשתמש האדפטיבי מציע ממשק תכנות אסתטי ביותר שעובר באופן אינטואיטיבי לערכת הצבעים המקורית של כל פלטפורמה.
הגרסה האחרונה של Sublime Text מאפשרת לך למנף את ה-API של Python המעודכן, אך עדיין תוכל ליהנות מתאימות לאחור עם חבילות עבור גרסאות Python ישנות יותר.
אם אתה משתמש ב-Raspberry Pi, Apple Silicon או Linux Arm64, אתה יכול להשתמש ב-Sublime Text לתמיכה ב-Python חוצת פלטפורמות. ניהול פרויקטים בתוך Sublime Text הוא ללא מאמץ, עם הבחירה מרובה הכרטיסיות ומאפייני הניווט שלו.
הורד: טקסט נשגב
10. מרק יפה
מרק יפה היא מסגרת גירוד אינטרנט המועילה בעת גישה, ניהול או מניפולציה של נתוני אפליקציות אינטרנט של Python. הכלי פועל בסינרגיה עם כל מנתח, תומך במגוון רחב של ניבים של Python להפעלה על עץ הניתוח.
שלב את ממשקי ה-API שלך עם BeautifulSoup כדי לגרד ללא מאמץ נתוני אפליקציות ואתרים. בנוסף, השתמש ב- BeautifulSoup כדי להשיג נתונים בגיליונות אלקטרוניים של CSV, בנתוני HTML, XML ו-JS מאתרי Python.
הורד:מרק יפה
אם אתה מפתח Python מתחיל או בינוני, אתה צריך לדעת על ה-IDEs השונים התואמים Python ובאילו אתה יכול להשתמש כדי להפעיל ביעילות את הסקריפטים שלך.
IDEs הם לא רק עורכי טקסט פשוטים; הם מגיעים מצוידים בכלים חוסכי זמן, חבילות נחוצות, וכל השאר שאתה עשוי להצטרך כדי לשבת ולקוד תחת GUI אחד.
עזוב את עורך Python המוגדר כברירת מחדל ותעלה את אחד מה-IDEs הנוצצים הללו. הקוד שלך יודה לך.
קרא הבא
- תִכנוּת
- פִּיתוֹן
- סביבת פיתוח משולבת
- תִכנוּת
- למידת מכונה
לגאורב סיאל ניסיון של שנתיים בכתיבה, כתיבה עבור שורה של חברות שיווק דיגיטלי ומסמכי מחזור חיים של תוכנה.
הירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים טכניים, ביקורות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחץ כאן כדי להירשם
