Python được tôn sùng trong ngành phát triển phần mềm vì tính linh hoạt, cách sử dụng và dễ truy cập. Giá trị đích thực của ngôn ngữ tỏa sáng trong các lĩnh vực tính toán toán học, khoa học dữ liệu, ML [học máy] và AI, IoT [Internet of Things] và một số ứng dụng khác
Để tận dụng tối đa ngôn ngữ này, các nhà phát triển cần làm quen với các công cụ Python để nâng cao kỹ năng SDLC [Vòng đời phát triển phần mềm] của họ
Danh sách các công cụ này sẽ giúp bạn trở thành một lập trình viên Python toàn diện hơn vào năm 2022 và hơn thế nữa
1. IDE PyCharm
PyCharm, với tư cách là một IDE, cung cấp tính năng tự động hoàn thành trực quan, mẹo, kiểm tra PEP8 và các tính năng nâng cao chất lượng mã khác. Bạn cũng có thể dựa vào nó để tái cấu trúc mã tự động thông minh, hỗ trợ thử nghiệm và kiểm tra mã, trong số các tính năng khác
PyCharm hỗ trợ một số framework nổi tiếng nhất như Django, Flask, web2py, v.v. IDE có một vài công cụ phát triển và cơ sở dữ liệu tích hợp để gỡ lỗi và định hình, mỗi công cụ tích hợp liền mạch với Visual Studio Code để có thêm chức năng
Tích hợp thư viện NumPy và Matplotlib của nó mở rộng các tính năng tính toán khoa học của nó. Khả năng phát triển từ xa, khả năng tương tác giữa nhiều công nghệ và cơ sở thử nghiệm tích hợp của PyCharm hoàn thiện bộ tính năng tổng thể của IDE này
Tải xuống.
2. Máy tính xách tay Jupyter
Jupyter Notebook có mọi thứ bạn cần để phát triển tương tác, tài liệu và thực thi mã. Notebook được trang bị phương pháp tiếp cận dựa trên bảng điều khiển để soạn thảo tài liệu
Đầu tiên, nó cung cấp cho bạn một thành phần ứng dụng web dựa trên trình duyệt kết hợp toán học, đa phương tiện, tính toán và giải thích văn bản. Thứ hai, nó có thể liệt kê các đầu vào và đầu ra được sử dụng trong tính toán, cùng với các đối tượng nâng cao đa phương tiện và nội dung liên quan khác
Có liên quan. Bắt đầu với Máy tính xách tay Jupyter. Hướng dẫn
Tính năng này giúp bạn chỉnh sửa mã bằng kiểm tra trong trình duyệt và thực hiện đánh dấu cú pháp tự động. Bạn cũng có thể quản lý thụt đầu dòng và hoàn thành tab bằng Jupyter. Công cụ này sử dụng ngôn ngữ đánh dấu Markdown, không giới hạn ở văn bản thuần túy cho tính năng bình luận mã của nó
Với tích hợp LaTeX của Jupyter, bạn có thể chèn các ký hiệu toán học trong các ô đánh dấu và hiển thị chúng nguyên bản bằng MathJax
Tải xuống. Máy tính xách tay Jupyter
3. máy ảnh
https. //www. anrdoezrs. net/links/7251228/type/dlg/sid/UUmuoUeUpU2007361/https. //www. youtube. com/supported_browsers?next_url=https%3A%2F%2Fwww. youtube. com%2Fwatch%3Fv%3DqFJeN9V1ZsI
Keras là một thư viện API mạng thần kinh cấp cao dẫn đầu các dự án Python ML và Deep Learning. Keras giúp bạn mở rộng hệ sinh thái lập trình mạng thần kinh Python AI của mình với các back-end như TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano, v.v.
Keras tạo các thông báo lỗi chi tiết và có thể thực hiện được để cho phép bạn khắc phục sự cố mã của mình một cách rộng rãi. Bạn có thể thích ứng với khung học sâu cho bất kỳ trường hợp sử dụng quy trình công việc nào, với khả năng kết hợp với nhiều cấu hình cơ sở hạ tầng khác nhau—có thể là cụm GPU hoặc toàn bộ nhóm TPU
Có liên quan. Cách nâng cấp kỹ năng Python và AI của bạn với Keras, Pytorch, Tensorflow, v.v.
Việc tích hợp Keras có thể giúp các chuyên gia học sâu giảm tải nhận thức ML của họ. Thư viện mã nguồn mở được áp dụng rộng rãi nhờ tính thân thiện với người dùng, khả năng mở rộng và phương pháp lập trình mô-đun
Tải xuống.
4. Gói Pip
Gói Pip của Python là trình quản lý gói mặc định cho Python và đi kèm với mọi cài đặt. Pip giúp bạn tận dụng các gói trong các kho lưu trữ cục bộ hoặc từ xa khác, miễn là chúng tuân thủ Đề xuất cải tiến Python 503
Pip quản lý danh sách gói hoàn chỉnh với số phiên bản gói tương ứng. Nó ghi nhật ký quản lý gói của bạn trong một tệp yêu cầu để giúp bạn lập danh mục các gói giống nhau cho một môi trường ảo hoặc máy tính để bàn khác
Pip vẫn là một trình quản lý gói trung thành, sẵn có, phù hợp cho quản lý thư viện gói nâng cao và mới bắt đầu. Tuy nhiên, nhiều nhà phát triển và nhóm dựa vào các giải pháp quản lý gói của bên thứ ba như PyPL vì Pip có sẵn với Python 3 và các phiên bản tiếp theo của nó
Tải xuống.
5. Python ở bất cứ đâu
Python Anywhere nổi tiếng về độ tin cậy trong việc đáp ứng các nhu cầu SDLC từ đầu đến cuối. PaaS [Nền tảng dưới dạng Dịch vụ] này cho phép bạn phát triển, chạy và lưu trữ các chương trình Python trên web
Với các thư viện Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup và PyCrypto tích hợp sẵn, bạn có thể thực hiện các thay đổi và triển khai các bản cập nhật tự động trực tiếp từ trình duyệt của mình
Python Anywhere giúp bạn triển khai cơ sở mã của mình một cách nhanh chóng trên các máy chủ dựa trên AWS EC2 của nó. Lưu trữ phi tập trung cho phép nghiên cứu, học tập và phát triển từ xa dựa trên Python
Tải xuống. Python ở bất cứ đâu
6. Scikit-Tìm hiểu
https. //www. anrdoezrs. net/links/7251228/type/dlg/sid/UUmuoUeUpU2007361/https. //www. youtube. com/supported_browsers?next_url=https%3A%2F%2Fwww. youtube. com%2Fwatch%3Fv%3DpqNCD_5r0IU&%3Bt=160s
Thư viện mã nguồn mở của Scikit-Learn đã sẵn sàng và đang chờ hỗ trợ bạn đạt được các mục tiêu ML theo kịch bản Python của bạn. Các công cụ phân tích dự đoán của Scikit đẩy nhanh việc phân loại đối tượng, hỗ trợ dự đoán và hồi quy thuộc tính có giá trị liên tục, phân cụm các máy vectơ hỗ trợ, tăng cường độ dốc, rừng ngẫu nhiên và tự động nhóm các đối tượng tương tự
Scikit có các công cụ ML nâng cao như giảm kích thước và lựa chọn mô hình để phân tích ML nâng cao. Nó được xây dựng trên các thư viện Matplotlib, NumPy và SciPy, mỗi thư viện đều lý tưởng cho mọi ngữ cảnh ML riêng biệt
Tải xuống. Scikit-Tìm hiểu
7. nhân sư
https. //www. anrdoezrs. net/links/7251228/type/dlg/sid/UUmuoUeUpU2007361/https. //www. youtube. com/supported_browsers?next_url=https%3A%2F%2Fwww. youtube. com%2Fwatch%3Fv%3DtXWscUSYdBs
Sphinx là một tài liệu Python khác có thể được coi là một giải pháp thay thế thích hợp cho Jupyter Notebook. Nó tạo tài liệu Python rõ ràng ở định dạng HTML, LaTeX, ePub và các định dạng khác
Sphinx có thể giúp bạn thiết lập các chỉ mục tự động, theo ngôn ngữ cụ thể và kiểm tra các đoạn mã. Sphinx được trang bị một số tiện ích mở rộng của bên thứ ba bên cạnh các thư viện tài liệu tích hợp sẵn của nó
Tải xuống. nhân sư
8. selen
https. //www. anrdoezrs. net/links/7251228/type/dlg/sid/UUmuoUeUpU2007361/https. //www. youtube. com/supported_browsers?next_url=https%3A%2F%2Fwww. youtube. com%2Fwatch%3Fv%3DXjv1sY630Uc
Selenium là công cụ cần thiết để thử nghiệm nhanh trong Python. Công cụ này giúp bạn tiến hành kiểm tra thủ công, tự động và trên nhiều trình duyệt cho các ứng dụng web dựa trên Python
Với Selenium, bạn thậm chí có thể chuyển đổi các bài kiểm tra tự động thành các bài kiểm tra chức năng thủ công, tùy thuộc vào nhu cầu của bạn. Bạn có thể viết các kịch bản hoặc trường hợp kiểm tra tùy chỉnh, theo mục đích cho bất kỳ phần mềm nào
Phạm vi tùy chỉnh rộng của nó giúp dễ dàng triển khai các chức năng kiểm tra Selenium trên các bản dựng phần mềm phù hợp
Có liên quan. Cách cài đặt Selenium WebDriver trên mọi máy tính bằng Python
Toàn bộ bộ thử nghiệm Selenium toàn diện là mã nguồn mở. Nếu chương trình Python của bạn chạy trên nhiều nền tảng, bạn có thể sử dụng Selenium để kiểm tra đa nền tảng. Selenium đáp ứng các yêu cầu kiểm tra Maven, Jenkins và Docker
Tải xuống. selen
9. Văn bản tuyệt vời
Kể từ khi thành lập, Sublime Text đã là một IDE nhẹ, giàu tính năng đã gây bão cộng đồng phát triển. Tính năng tự động hoàn thành nhận biết ngữ cảnh cao và công cụ định nghĩa cú pháp giúp bạn nhanh chóng trau dồi kỹ năng Python của mình
Văn bản tuyệt vời làm cho nhiều tai ương mới bắt đầu trở nên không đáng kể với tài liệu API Python mở rộng của nó. Giao diện người dùng thích ứng cung cấp giao diện lập trình có tính thẩm mỹ cao, chuyển đổi trực quan sang bảng màu gốc của bất kỳ nền tảng nào
Phiên bản mới nhất của Sublime Text cho phép bạn tận dụng API Python đã cập nhật, nhưng bạn vẫn có thể tận hưởng khả năng tương thích ngược với các gói dành cho phiên bản Python cũ hơn
Nếu bạn sử dụng Raspberry Pi, Apple Silicon hoặc Linux Arm64, bạn có thể sử dụng Sublime Text để hỗ trợ Python đa nền tảng. Quản lý các dự án trong Sublime Text thật dễ dàng, với các thuộc tính điều hướng và lựa chọn nhiều tab
Tải xuống. Văn bản tuyệt vời
10. ĐẹpSúp
https. //www. anrdoezrs. net/links/7251228/type/dlg/sid/UUmuoUeUpU2007361/https. //www. youtube. com/supported_browsers?next_url=https%3A%2F%2Fwww. youtube. com%2Fwatch%3Fv%3DXVv6mJpFOb0
BeautifulSoup là một khung quét web có ích khi truy cập, quản lý hoặc thao tác dữ liệu ứng dụng web Python. Công cụ này hoạt động đồng bộ với bất kỳ trình phân tích cú pháp nào, hỗ trợ nhiều loại thành ngữ Python để vận hành trên cây phân tích cú pháp
Tích hợp API của bạn với BeautifulSoup để dễ dàng thu thập dữ liệu trang web và ứng dụng. Ngoài ra, hãy sử dụng BeautifulSoup để lấy dữ liệu trong bảng tính CSV, dữ liệu HTML, XML và JS từ các trang Python
Tải xuống. ĐẹpSúp
Các công cụ Python hàng đầu mà mọi lập trình viên cần học
Nếu bạn là nhà phát triển Python mới bắt đầu hoặc trung cấp, bạn nên biết về các IDE tương thích với Python khác nhau và những IDE nào bạn có thể sử dụng để chạy tập lệnh của mình một cách hiệu quả
IDE không chỉ là trình soạn thảo văn bản đơn giản;