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 всё ещё улучшаются, особенно для расширенного анализа данных и создания решений для глубокого обучения.

В этом подходе Python превосходит другие языки программирования, такие как C++.

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

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

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

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

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:

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, 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, 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.

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.

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 - 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 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.

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).

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.

Статья была взята из этого источника: