每个 Python 开发人员都应该知道的 10 大 Python 工具

Python有一个非常简单的语法,几乎等同于数学语法,因此，它很容易理解和学习。其次，它为科学计算和数据科学提供了广泛的覆盖面（图书馆、工具等）。使用Python进行数据科学有很多原因。今天，我们将讨论世界各地的开发人员、程序员和数据科学家使用最广泛的一些Python工具。如果您是初学者，并且有兴趣了解更多有关数据科学的信息，请查看Python工具！

数据科学Python工具

1.Scikit-Learn

Scikit Learn是一个为数据科学和机器学习设计的开源工具, 被开发人员、ML工程师和数据科学家广泛用于数据挖掘和数据分析。Scikit Learn的最大特点之一是它在数据集上执行不同基准测试的惊人速度。

该工具的主要特点是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。它提供了一致的、用户友好的API以及网格和随机搜索。

2.Keras

Keras 是一个用 Python 编写的开源高级神经网络库。它非常适合机器学习和深度学习。Keras 基于四个核心原则,用户友好性、模块化、易于扩展和使用 Python,允许以最简单的方式表达神经网络。 由于 Keras 是用 Python 编写的，因此可在流行的神经网络框架（如 TensorFlow、CNTK 和 Theano）之上运行。

3.Theano

Theano 是一个专为表达多维数组而设计Python 库,允许定义、优化和评估包含多维数组的数学计算。它的一些最独特的功能包括与 NumPy 的紧密集成、GPU 的透明使用、有效的符号微分、速度和稳定性优化、动态 C 代码生成和广泛的单元测试，仅举几例。

4.SciPy

SciPy 是一个基于 Python 的开源库生态系统，用于科学和技术计算，广泛应用于数学、科学和工程领域。SciPy 利用其他 Python 包，包括 NumPy、IPython 或 Pandas，为常见的数学和面向科学的编程任务创建库，在计算机上处理数字并生成可视化结果的绝佳工具。

自动化测试 Python 工具

5.Selenium

Selenium 无疑是最好的 Python 开发工具之一。它是一个用于 Web 应用程序的开源自动化框架。使用 Selenium，可以使用许多其他编程语言编写测试脚本，包括 Java、C#、Python、PHP、Perl、Ruby 和 .Net。此外，可以在所有三个主要操作系统（Windows、macOS 和 Linux）中的任何浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Opera 和 Internet Explorer）中执行测试，还可以将 Selenium 与 JUnit 和 TestNG 等工具集成，以管理测试用例并生成报告。

6.Robot Framework

Robot Framework 是另一个开源通用测试自动化框架，专为验收测试和验收测试驱动开发（ATTD）而设计，使用表格测试数据语法并且是关键字驱动的。Robot Framework 针对不同的测试自动化需求集成了许多框架。可以通过将框架与 Python 或 Java 库进一步集成来扩展框架的功能。Robot Framework 不仅可以用于 Web 应用程序测试，还可以用于 Android 和 iOS 测试自动化。

7.TestComplete

TestComplete 是一款自动化测试软件，支持 Web、移动和桌面自动化测试。但是，必须获得商业许可才能使用。TestComplete 还允许执行关键字驱动的测试，就像 Robot Framework 一样，带有易于使用的记录和回放功能，支持多种脚本语言，包括 Python、VBScript 和 C++ 脚本。就如 Robot Framework 一样，软件测试人员可以执行关键字驱动的测试。该Python 工具的一个值得注意的特性是它的 GUI 对象识别能力可以检测和更新 UI 对象，有助于减少维护测试脚本所需的工作量。

网页抓取 Python 工具

8.Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个 Python 库，用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。可以将其与首选解析器集成，以利用各种 Pythonic 习语来导航、搜索和修改解析树。该工具可以自动将传入文档转换为 Unicode，将传出文档自动转换为 UTF-8，并用于屏幕抓取等项目。这是一个很棒的工具，可以节省工作时间。

9.LXML

LXML 是一个基于 Python 的工具，专为 C 库（libxml2 和 libxslt）而设计。它功能丰富，是在 Python 中处理 XML 和 HTML 的最易于使用的库之一。它通过使用 ElementTree API 促进对 libxml2 和 libxslt 库的安全和方便的访问。独特之处在于它将这些库的速度和 XML 特性与原生 Python API 的简单性相结合。此外，还扩展了 ElementTree API 以提供对 XPath、RelaxNG、XML Schema、XSLT 和 C14N 的支持。

10.Scrapy

Scrapy 是一个用 Python 编写的开源协作框架。本质上，是一个应用程序框架，用于开发抓取网站并从中提取数据的网络蜘蛛（用户定义的类），主要用于从网站中提取数据。Scrapy 是一个快速、高级的网络爬取和抓取框架，还可以用于许多其他任务，如数据挖掘、自动化测试等。它可以高效地运行在所有三大操作系统上，即 Windows、macOS 和 Linux。