7 инструментов Python, которые должен иметь каждый разработчик машинного обучения и специалист по Data Science

Python — это популярный язык программирования, который стал излюбленным вариантом как для разработчиков программного обеспечения, так и для специалистов по обработке и анализу данных, от построения передовых алгоритмов машинного обучения до создания простых графических пользовательских интерфейсов.

Возможности Python в области Data Science безграничны, особенно для анализа данных и создания решений для глубокого обучения.

В области Data Science Python превосходит другие языки программирования, такие как C++.

Python считается очень удобным ЯП для людей, которые хотят войти в эту нишу.

Но нужно иметь знания и навыки владения разными инструментами, чтобы получить максимальную пользу от Python.

В этой статье будут представлены 7 полезных инструментов Python, которые должны изучить все программисты в 2023 году, чтобы ускорить процесс написания кода и упростить трудоёмкие задачи анализа данных.

Вы увидите инструменты, начиная от сред разработки (IDE), таких как PyCharm, и заканчивая инструментами тестирования браузера, такими как Selenium.

Для чего можно использовать Python?

Если вы пишите код на Python, важно создать набор инструментов, которые могут сделать процесс более эффективным, что позволит вам сосредоточиться на основном продукте, а не на некоторых более трудоемких частях программирования.

В результате мы разработали список самых популярных типов проектов, созданных программистами Python:

• Web, Game, графический интерфейс пользователя (GUI) или разработка интерфейса командной строки (CLI).
• Python не хватает встроенных функций мобильной разработки.
• Научные вычисления, анализ данных, визуализация данных – всё это примеры Data Science и математики.
• Например, машинное обучение может использоваться для повышения распознавания речи.
• Создание встроенных систем и роботов с Raspberry Pi, BBC Micro: Bit и Micropython.
• DevOps, среда разработки, системы баз данных, программная упаковка и развёртывание, а также операции тестирования программного обеспечения могут быть автоматизированы и ускорены.

Лучшие инструменты, которые упростят программирование на Python в 2023 году

Этот список из семи инструментов разработки Python может помочь программистам максимизировать потенциал данного языка программирования, что позволяет им создавать инновационные и эффективные продукты за меньшее время и с меньшим количеством строк кода.

PyCharm IDE

Pycharm, разработанный Jetbrains, широко признан как лучшая доступная Python IDE, позволяющая программировать в наиболее комфортной среде разработчика.

Pycharm позволяет программистам сэкономить время, создавая эффективный код, используя инструмент автозаполнения, который предлагает подходящие команды.

Он отображает синтаксисы кода, чтобы облегчить их поиск, а также выделяет любые проблемы, такие как опечатки или отсутствующие детали.

Pycharm является самой популярной Python IDE из-за широкого набора инструментов и функций, которые делают процесс максимально простым.

Jupyter Notebook 2

Jupyter Notebook, которая популярна среди Data Scientists и экспертов по машинному обучению, является ещё одной IDE, упрощающей создание и выполнение кода.

Это связано с тем, что Jupyter позволяет программистам тестировать только одну ячейку кода, а не всю программу, резко ускоряя процесс.

Notebook Jupyter работает в браузере и позволяет добавлять заголовки и заметки, чтобы помочь пользователям лучше понять ваш код.

Кроме того, ваш структурированный код и комментарии могут быть экспортированы как PDF или IPYNB, если вы собираетесь создавать 3D-графику.

Pip Package 3

Понимание программирования на Python – это только один кусок головоломки.

Вам нужно будет установить много дополнительных пакетов, чтобы стать экспертом по Python в области Data Science, анализа данных и машинного обучения.

PIP Package – это фантастический инструмент, упрощающий их установку.

PIP используется большинством разработчиков Python, которые, как правило, считают его обязательным инструментом.

Он может быстро и просто установить любой пакет Python с лёгкой функцией поиска.

ПРИМЕЧАНИЕ. Регулярно обновляйте PIP, чтобы убедиться, что у вас есть доступ к актуальным пакетам.

Keras

Keras – это сильный инструмент искусственного интеллекта (ИИ), который работает как API, интегрированный в библиотеку машинного обучения, а также другие библиотеки, такие как CNTK и Theano.

Keras успешно создаёт всеобъемлющую нейронную сеть, которая может помочь в воссоздании функций мозга, позволяя использовать её для производства множества контента машинного обучения или продуктов искусственного интеллекта.

Это полностью открытый исходный код, с большим сообществом участников, которые добавили дополнительные функции, чтобы сделать создание этих нейронных сетей ещё проще.

В определённых обстоятельствах, сети могут быть построены с базовой системой командной строки и путём укладки слоев.

Selenium

Selenium – это инструмент тестирования веб-приложений, который позволяет разработчикам производить тесты во многих браузерах.

Программист может использовать Python для создания основных сценариев или автоматического тестирования в любом браузере, а также работать с другими языками программирования, такими как Java, Ruby и C#.

Selenium поддерживает такие платформы, как Windows, Mac OS X, iOS и Linux, а также все популярные браузеры, такие как Chrome, Firefox и Safari.

Python Anywhere

Python Anywhere позволяет вам размещать и запускать код онлайн, если вы хотите протестировать Python, не загружая его на свой компьютер.

Эта утилита отлично подходит для начинающих разработчиков или людей, желающих поработать с небольшими фрагментами кода, не устанавливая при этом IDE на свой компьютер.

Базовая версия Python Anywhere позволяет разработчикам тестировать кусочки кода и просматривать результаты.

Если этого недостаточно, премиальная версия с дополнительной мощностью обработки стоит 5 долларов в месяц.

Sphinx

Веб-сайты, размещающие код в интернете, такие как GitHub, предлагают огромные библиотеки кода, которые могут быть применены к Python, и многие разработчики создают своё собственное программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое может быть в свободном доступе для всех.

Документация необходима для консультирования пользователя о том, как использовать программы с открытым исходным кодом или применять этот код.

Вот когда в дело заходит Sphinx.

Sphinx – это инструмент, который создаёт документацию для кода Python и программ, работающих в терминале.

Он делает это, спросив о том, кто создал программу, её название, то, что она делает, когда будет выпущена, и другие детали.

После того, как он собрал достаточно информации, Sphinx создаст документацию в нескольких форматах файлов (включая HTML для прямой публикации на веб-странице, а также PDF для упаковки с кодом).

Инструменты разработки Python на 2023 год

Python – это популярный язык программирования, который может быть применён для создания разных проектов (от искусственного интеллекта до автоматизации обработки).

Ознакомьтесь с вышеуказанными инструментами для автоматизации и упрощения широкого спектра задач, чтобы ещё больше повысить собственные навыки и сократить время разработки.

PIP, например, позволяет пользователям установить новые пакеты, а Sphinx может создать высококачественную документацию, которая может быть упакована с любым кодом или программным обеспечением с открытым исходным кодом.

Использование таких инструментов может помочь разработчикам заняться гораздо большими и интересными проектами в 2023 году.