10 օգտակար գործիք Python ծրագրավորողների համար

Անկախ նրանից, թե դուք Python գործիքների կարիք ունեք տվյալների գիտության, մեքենայական ուսուցման, վեբ մշակման կամ որևէ այլ բանի համար, այս ցանկը ձեզ ծածկում է:

Python-ը հարգված է ծրագրային ապահովման մշակման ոլորտում իր բազմակողմանիության, օգտագործման և հասանելիության հեշտության համար: Լեզվի իրական արժեքը փայլում է մաթեմատիկական հաշվարկների, տվյալների գիտության, ML (մեքենայական ուսուցում) և AI, IoT (Իրերի ինտերնետ) և մի քանի այլ տարբեր ծրագրերի ոլորտներում:

Լեզուից առավելագույն օգուտ քաղելու համար մշակողները պետք է ծանոթանան Python գործիքներին՝ ընդլայնելու իրենց SDLC (Ծրագրաշարի զարգացման կյանքի ցիկլ) հմտությունները:

Գործիքների այս ցանկը կօգնի ձեզ դառնալ ավելի լավ կլորացված Python ծրագրավորող 2022 թվականին և դրանից հետո:

1. PyCharm IDE

PyCharm-ը, որպես IDE, առաջարկում է ինտուիտիվ ավտոմատ լրացում, խորհուրդներ, PEP8 ստուգումներ և կոդի որակի բարելավման այլ հնարավորություններ: Դուք կարող եք նաև ապավինել դրա վրա՝ ի թիվս այլ գործառույթների, ինտելեկտուալ ավտոմատացված կոդի վերամշակման, փորձարկման օգնության և կոդերի ստուգումների համար:

PyCharm-ն աջակցում է ամենահայտնի շրջանակներից մի քանիսին, ինչպիսիք են Django-ն, Flask-ը, web2py-ը և այլն: IDE-ն ունի մի քանի ներկառուցված տվյալների բազա և մշակող գործիքներ՝ վրիպազերծման և պրոֆիլավորման համար, որոնցից յուրաքանչյուրն անխափան կերպով ինտեգրվում է Visual Studio Code-ի հետ հետագա ֆունկցիոնալության համար:

Նրա NumPy և Matplotlib գրադարանի ինտեգրումները ընդլայնում են նրա գիտական հաշվարկային առանձնահատկությունները: PyCharm-ի հեռավոր զարգացումը, միջտեխնոլոգիական փոխգործունակությունը և ինտեգրված թեստավորման հնարավորությունները լրացնում են այս IDE-ի համընդհանուր գործառույթների հավաքածուն:

Ներբեռնել՝ PyCharm

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook-ն ունի այն ամենը, ինչ ձեզ երբևէ անհրաժեշտ կլինի ինտերակտիվ մշակման, փաստաթղթերի և կոդի կատարման համար: Նոթբուքը համալրված է փաստաթղթերի հեղինակման համար վահանակի վրա հիմնված մոտեցմամբ:

Նախ, այն ձեզ տրամադրում է բրաուզերի վրա հիմնված վեբ հավելվածի բաղադրիչ, որը համատեղում է մաթեմատիկան, հարուստ լրատվամիջոցները, հաշվարկները և տեքստային բացատրությունները: Երկրորդ, այն կարող է թվարկել հաշվարկներում օգտագործվող մուտքերն ու ելքերը, ինչպես նաև հարուստ մեդիա ընդլայնված օբյեկտներ և այլ հարակից բովանդակություն:

Այս հատկությունը օգնում է ձեզ խմբագրել կոդը զննարկիչում ստուգումների միջոցով և կատարել շարահյուսության ավտոմատ ընդգծում: Դուք կարող եք նաև կառավարել նահանջը և ներդիրների լրացումը Jupyter-ի միջոցով: Այս գործիքը օգտագործում է Markdown նշագրման լեզուն, որը չի սահմանափակվում պարզ տեքստով իր կոդի մեկնաբանման հատկության համար:

Jupyter-ի LaTeX ինտեգրման միջոցով դուք կարող եք մաթեմատիկական նշումներ տեղադրել նշման բջիջների մեջ և դրանք ներկայացնել MathJax-ի միջոցով:

Ներբեռնում՝ Jupyter Notebook

3. Կերաս

Keras-ը բարձր մակարդակի նեյրոնային ցանցի API գրադարան է, որը գլխավորում է Python ML և Deep Learning նախագծերը: Keras-ն օգնում է ձեզ ընդլայնել ձեր Python AI նեյրոնային ցանցի ծրագրավորման էկոհամակարգը հետնամասերով, ինչպիսիք են TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano և շատ ուրիշներ:

Keras-ը ստեղծում է դետալներով հարուստ և գործող սխալի հաղորդագրություններ, որոնք թույլ են տալիս լայնորեն լուծել ձեր կոդը: Դուք կարող եք հարմարվել խորը ուսուցման շրջանակին ցանկացած աշխատանքային հոսքի օգտագործման դեպքերի համար՝ հաշվի առնելով դրա կարողությունը միաձուլվելու տարբեր ենթակառուցվածքային կոնֆիգուրացիաների հետ՝ լինի դա GPU կլաստեր, թե ամբողջ TPU պատիճ:

Keras-ի ինտեգրումը կարող է օգնել խորը ուսուցման մասնագետներին նվազեցնել իրենց ML ճանաչողական բեռը: Բաց կոդով գրադարանը լայնորեն ընդունված է իր օգտատիրոջ հարմարավետության, ընդարձակելիության և մոդուլային ծրագրավորման մոտեցման համար:

Ներբեռնել՝ Keras

4. Pip Փաթեթ

Python's Pip Package-ը Python-ի համար լռելյայն փաթեթների կառավարիչ է և փաթեթավորված է յուրաքանչյուր տեղադրման հետ: Pip-ն օգնում է ձեզ օգտագործել փաթեթներ այլ տեղական կամ հեռավոր պահոցներում, պայմանով, որ դրանք ենթարկվեն Python Enhancement Proposal 503-ին:

Pip-ը կառավարում է փաթեթների ամբողջական ցուցակները՝ համապատասխան փաթեթի տարբերակների համարներով: Այն գրանցում է ձեր փաթեթի կառավարումը պահանջների ֆայլում՝ օգնելու ձեզ նույն փաթեթները կատալոգավորել այլ աշխատասեղանի կամ վիրտուալ միջավայրի համար:

Pip-ը մնում է հավատարիմ, մատչելի փաթեթների կառավարիչ, որը հարմար է սկսնակ և առաջադեմ փաթեթների գրադարանի կառավարման համար: Այնուամենայնիվ, շատ մշակողներ և թիմեր ապավինում են երրորդ կողմի փաթեթների կառավարման լուծումներին, ինչպիսիք են PyPL-ը, քանի որ Pip-ը հասանելի է Python 3-ի և դրա հետագա տարբերակների հետ:

Ներբեռնում՝ Pip փաթեթ

5. Python Anywhere

Python Anywhere-ն իր համբավը ձեռք բերեց իր հուսալիության շնորհիվ՝ հոգալով ծայրից ծայր SDLC-ի կարիքները: Այս PaaS-ը (հարթակը որպես ծառայություն) թույլ է տալիս զարգացնել, գործարկել և հյուրընկալել Python ծրագրերը համացանցում:

Իր ներկառուցված Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup և PyCrypto գրադարաններով դուք կարող եք փոփոխություններ կատարել և տեղադրել ավտոմատ թարմացումներ անմիջապես ձեր դիտարկիչից:

Python Anywhere-ն օգնում է ձեզ արագ տեղակայել ձեր կոդերի բազան իր AWS EC2 վրա հիմնված սերվերների վրա: Ապակենտրոնացված հոսթինգը հնարավորություն է տալիս Python-ի վրա հիմնված հեռավոր հետազոտություն, ուսուցում և զարգացում:

Ներբեռնել՝ Python Anywhere

6. Scikit-Իմացեք

Scikit-Learn-ի բաց կոդով գրադարանը պատրաստ է և սպասում է ձեզ օգնելու Python-ով գրված ML նպատակներին: Scikit-ի կանխատեսող վերլուծության գործիքները արագացնում են օբյեկտների դասակարգումը, օգնում են շարունակական արժեքով ատրիբուտների կանխատեսմանը և ռեգրեսիային, օժանդակ վեկտոր մեքենաների կլաստերավորմանը, գրադիենտի ուժեղացմանը, պատահական անտառներին և նմանատիպ օբյեկտների ավտոմատ խմբավորմանը:

Scikit-ն ունի առաջադեմ ML գործիքներ, ինչպիսիք են ծավալների կրճատումը և մոդելի ընտրությունը առաջադեմ ML վերլուծության համար: Այն կառուցված է Matplotlib, NumPy և SciPy գրադարանների վրա, որոնցից յուրաքանչյուրը իդեալական է ցանկացած պատվիրված ML համատեքստի համար:

Ներբեռնում՝ Scikit-Learn

7. Սֆինքս

Sphinx-ը Python-ի ևս մեկ փաստաթուղթ է, որը կարելի է դիտել որպես Jupyter Notebook-ի հարմար այլընտրանք: Այն ստեղծում է շատ հստակ Python փաստաթղթեր HTML, LaTeX, ePub և այլ ձևաչափերով:

Sphinx-ը կարող է հետագայում օգնել ձեզ ստեղծել ավտոմատ, լեզվին հատուկ ինդեքսներ և փորձարկել կոդի հատվածների համար: Sphinx-ը հագեցած է մի քանի երրորդ կողմի ընդլայնումներով, բացի իր ներկառուցված փաստաթղթերի գրադարաններից:

Ներբեռնել՝ Sphinx

8. Սելեն

Selenium-ը Python-ում արագաշարժ փորձարկման հիմնական գործիքն է: Գործիքը օգնում է ձեզ ձեռքով, ավտոմատացված և խաչաձեւ զննարկիչով թեստավորում Python-ի վրա հիմնված վեբ հավելվածների համար:

Selenium-ի միջոցով դուք կարող եք նույնիսկ ավտոմատացված թեստերը վերածել ձեռքով ֆունկցիոնալ թեստերի՝ կախված ձեր կարիքներից: Դուք կարող եք գրել նպատակային, հատուկ թեստային սցենարներ կամ պատյաններ ցանկացած ծրագրաշարի համար:

Անհատականացման լայն շրջանակը հեշտացնում է Selenium-ի թեստավորման գործառույթների իրականացումը հարմարեցված ծրագրաշարերի մշակման մեջ:

Սելենի փորձարկման ամբողջ համալիրը բաց կոդով է: Եթե ձեր Python ծրագիրն աշխատում է բազմաթիվ հարթակներում, կարող եք օգտագործել Selenium-ը միջպլատֆորմային փորձարկման համար: Սելենը համապատասխանում է Maven, Jenkins և Docker թեստավորման պահանջներին:

Ներբեռնել՝ Selenium

9. Վեհ տեքստ

Իր ստեղծման օրվանից Sublime Text-ը եղել է հնարավորություններով հարուստ, թեթև IDE, որը փոթորկել է զարգացման համայնքը: Դրա համատեքստի մասին տեղեկացված ավտոմատ լրացման հատկությունը և շարահյուսության սահմանման շարժիչը օգնում են ձեզ արագորեն կատարելագործել ձեր Python հմտությունները:

Sublime Text-ը շատ սկսնակ դժվարություններ է դարձնում աննշան Python API-ի իր ընդարձակ փաստաթղթերով: Հարմարվողական UI-ն առաջարկում է բարձր էսթետիկ ծրագրավորման ինտերֆեյս, որը ինտուիտիվ կերպով անցնում է ցանկացած հարթակի բնիկ գունային սխեմայի:

Sublime Text-ի վերջին տարբերակը թույլ է տալիս օգտագործել թարմացված Python API-ն, բայց դուք դեռ կարող եք վայելել հետընթաց համատեղելիությունը Python-ի հին տարբերակների փաթեթների հետ:

Եթե դուք օգտագործում եք Raspberry Pi, Apple Silicon կամ Linux Arm64, կարող եք օգտագործել Sublime Text-ը՝ Python-ի միջպլատֆորմային աջակցության համար: Sublime Text-ի շրջանակներում նախագծերի կառավարումն այնքան էլ հեշտ չէ՝ իր բազմաշերտ ընտրությամբ և նավիգացիոն հատկություններով:

Ներբեռնում. Վերցիկ տեքստ

10. Գեղեցիկ ապուր

BeautifulSoup-ը վեբ քերծող շրջանակ է, որն օգտակար է Python վեբ հավելվածի տվյալները մուտք գործելիս, կառավարելիս կամ շահարկելիս: Գործիքը սիներգիա է գործում ցանկացած վերլուծիչի հետ՝ աջակցելով Python-ի իդիոմների լայն շրջանակին՝ վերլուծական ծառի վրա աշխատելու համար:

Ինտեգրեք ձեր API-ները BeautifulSoup-ի հետ՝ առանց ջանքերի քերելու հավելվածների և կայքի տվյալները: Բացի այդ, օգտագործեք BeautifulSoup-ը՝ Python կայքերից CSV աղյուսակների, HTML, XML և JS տվյալների ստացման համար:

Ներբեռնել՝ BeautifulSoup

Python-ի լավագույն գործիքները, որոնք յուրաքանչյուր ծրագրավորող պետք է սովորի

Եթե դուք Python-ի սկսնակ կամ միջանկյալ ծրագրավորող եք, դուք պետք է իմանաք Python-ի հետ համատեղելի տարբեր IDE-ների մասին և որոնք կարող եք օգտագործել ձեր սկրիպտները արդյունավետ գործարկելու համար:

IDE-ները պարզապես պարզ տեքստային խմբագրիչներ չեն. դրանք հագեցած են ժամանակ խնայող գործիքներով, անհրաժեշտ փաթեթներով և այն ամենով, ինչ ձեզ հարկավոր է մեկ GUI-ի տակ նստելու և կոդավորելու համար: