O Python é reverenciado no setor de desenvolvimento de software por sua versatilidade, uso e facilidade de acesso. O verdadeiro valor da linguagem brilha nas áreas de computação matemática, ciência de dados, ML (aprendizado de máquina) e IA, IoT (Internet das Coisas) e algumas outras aplicações.
Para tirar o máximo proveito da linguagem, os desenvolvedores precisam se familiarizar com as ferramentas Python para aprimorar suas habilidades de SDLC (Software Development Life Cycle).
Esta lista de ferramentas ajudará você a se tornar um programador Python mais completo em 2022 e além.
1. PyCharm IDE
PyCharmName, como um IDE, oferece preenchimento automático intuitivo, dicas, verificações PEP8 e outros recursos de aprimoramento de qualidade de código. Você também pode contar com ele para refatoração de código automatizada inteligente, assistência de teste e inspeções de código, entre outros recursos.
O PyCharm suporta alguns dos frameworks mais conhecidos como Django, Flask, web2py, etc. O IDE tem alguns bancos de dados internos e ferramentas de desenvolvedor para depuração e criação de perfil, cada uma das quais se integra perfeitamente ao Visual Studio Code para obter mais funcionalidades.
Suas integrações de biblioteca NumPy e Matplotlib estendem seus recursos de computação científica. O desenvolvimento remoto do PyCharm, a interoperabilidade entre tecnologias e as instalações de teste integradas completam o conjunto abrangente de recursos deste IDE.
Download:PyCharmName
2. Notebook Jupyter
Notebook Jupyter tem tudo o que você precisa para desenvolvimento interativo, documentação e execução de código. O Notebook vem equipado com uma abordagem baseada em console para autoria de documentos.
Em primeiro lugar, ele fornece um componente de aplicativo da Web baseado em navegador que combina matemática, rich media, cálculos e explicações de texto. Em segundo lugar, ele pode listar entradas e saídas usadas em cálculos, juntamente com objetos aprimorados de mídia avançada e outros conteúdos relacionados.
Relacionado:Introdução ao Jupyter Notebook: um tutorial
Esse recurso ajuda você a editar o código com inspeções no navegador e confirmar o realce automático de sintaxe. Você também pode gerenciar o recuo e a conclusão de tabulação com o Jupyter. Essa ferramenta usa a linguagem de marcação Markdown, que não se limita ao texto simples para seu recurso de comentário de código.
Com a integração LaTeX do Jupyter, você pode inserir notações matemáticas dentro de células markdown e renderizá-las nativamente com MathJax.
Download: Notebook Jupyter
3. Keras
Keras é uma biblioteca de API de rede neural de alto nível que lidera projetos Python ML e Deep Learning. Keras ajuda você a estender seu ecossistema de programação de rede neural Python AI com back-ends como TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano e muitos outros.
Keras gera mensagens de erro ricas em detalhes e acionáveis para permitir que você solucione problemas de seu código extensivamente. Você pode se adaptar à estrutura de aprendizado profundo para qualquer número de casos de uso de fluxo de trabalho, dada sua capacidade de mesclar com várias configurações de infraestrutura, seja um cluster de GPU ou um pod de TPU inteiro.
Relacionado:Como atualizar suas habilidades de Python e IA com Keras, Pytorch, Tensorflow e muito mais
A integração do Keras pode ajudar os especialistas em aprendizado profundo a reduzir sua carga cognitiva de ML. A biblioteca de código aberto é amplamente adotada por sua facilidade de uso, extensibilidade e abordagem de programação modular.
Download:Keras
4. Pacote Pip
do Python Pacote Pip é um gerenciador de pacotes padrão para Python e vem com cada instalação. O Pip ajuda você a aproveitar pacotes em outros repositórios locais ou remotos, desde que cumpram a Proposta de Aprimoramento do Python 503.
O Pip gerencia listas completas de pacotes com os números de versão dos pacotes correspondentes. Ele registra seu gerenciamento de pacotes em um requisitos para ajudá-lo a catalogar os mesmos pacotes para uma área de trabalho ou ambiente virtual diferente.
O Pip continua sendo um gerenciador de pacotes fiel e prontamente disponível, adequado para gerenciamento de bibliotecas de pacotes iniciantes e avançados. No entanto, muitos desenvolvedores e equipes confiam em soluções de gerenciamento de pacotes de terceiros, como o PyPL, pois o Pip está disponível com o Python 3 e suas versões subsequentes.
Download:Pacote Pip
5. Python em qualquer lugar
Python em qualquer lugar ganhou sua reputação por sua confiabilidade no atendimento das necessidades de SDLC de ponta a ponta. Este PaaS (Plataforma como Serviço) permite desenvolver, executar e hospedar programas Python na web.
Com as bibliotecas Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup e PyCrypto integradas, você pode confirmar alterações e implantar atualizações automatizadas diretamente do seu navegador.
O Python Anywhere ajuda você a implantar sua base de código rapidamente em seus servidores baseados em AWS EC2. A hospedagem descentralizada permite pesquisa, aprendizado e desenvolvimento remotos baseados em Python.
Download:Python em qualquer lugar
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn A biblioteca de código aberto está pronta e esperando para ajudá-lo com seus objetivos de ML com script Python. As ferramentas de análise preditiva do Scikit agilizam a classificação de objetos, auxiliam na previsão de atributos de valor contínuo e regressão, agrupamento de máquinas de vetor de suporte, aumento de gradiente, florestas aleatórias e agrupamento automático de objetos.
O Scikit possui ferramentas avançadas de ML, como redução de dimensionalidade e seleção de modelo para análise avançada de ML. Ele é construído nas bibliotecas Matplotlib, NumPy e SciPy, cada uma delas ideal para qualquer contexto de ML sob medida.
Download:Scikit-Learn
7. Esfinge
Esfinge é outra documentação do Python que pode ser vista como uma alternativa adequada ao Jupyter Notebook. Ele gera documentação Python altamente articulada em HTML, LaTeX, ePub e outros formatos.
O Sphinx pode ajudá-lo ainda mais a configurar índices e testes automáticos e específicos de idioma para trechos de código. Sphinx vem equipado com várias extensões de terceiros além de suas bibliotecas de docstrings embutidas.
Download:Esfinge
8. Selênio
Selênio é a ferramenta principal para testes ágeis em Python. A ferramenta ajuda você a realizar testes manuais, automatizados e entre navegadores para aplicativos da Web baseados em Python.
Com o Selenium, você pode até converter testes automatizados em testes de funções manuais, dependendo de suas necessidades. Você pode escrever scripts ou casos de teste personalizados e orientados a propósitos para qualquer software.
Sua ampla gama de personalização facilita a implementação de funções de teste do Selenium em compilações de software personalizadas.
Relacionado:Como instalar o Selenium WebDriver em qualquer computador com Python
Todo o conjunto abrangente de testes do Selenium é de código aberto. Se o seu programa Python for executado em várias plataformas, você poderá usar o Selenium para testes de plataforma cruzada. O Selenium atende aos requisitos de teste do Maven, Jenkins e Docker.
Download:Selênio
9. Texto sublime
Desde a sua criação, Texto sublime tem sido um IDE leve e rico em recursos que conquistou a comunidade de desenvolvimento. Seu recurso de preenchimento automático altamente sensível ao contexto e mecanismo de definição de sintaxe ajudam você a aprimorar rapidamente suas habilidades em Python.
O Sublime Text torna muitos dos problemas dos iniciantes insignificantes com sua extensa documentação da API Python. A interface de usuário adaptável oferece uma interface de programação altamente estética que alterna intuitivamente para o esquema de cores nativo de qualquer plataforma.
A versão mais recente do Sublime Text permite que você aproveite a API Python atualizada, mas você ainda pode desfrutar de compatibilidade com pacotes para versões mais antigas do Python.
Se você usa Raspberry Pi, Apple Silicon ou Linux Arm64, pode usar o Sublime Text para suporte a Python entre plataformas. Gerenciar projetos no Sublime Text é fácil, com sua seleção de várias guias e propriedades de navegação.
Download: Texto sublime
10. Linda Sopa
Linda Sopa é uma estrutura de raspagem da Web que é útil ao acessar, gerenciar ou manipular dados de aplicativos da Web em Python. A ferramenta funciona em sinergia com qualquer analisador, suportando uma ampla variedade de idiomas Python para operar na árvore de análise.
Integre suas APIs ao BeautifulSoup para coletar dados de aplicativos e sites sem esforço. Além disso, use o BeautifulSoup para obter dados em planilhas CSV, HTML, XML e dados JS de sites Python.
Download:Linda Sopa
Se você é um desenvolvedor Python iniciante ou intermediário, deve conhecer os vários IDEs compatíveis com Python e quais você pode usar para executar seus scripts com eficiência.
IDEs não são apenas simples editores de texto; eles vêm equipados com ferramentas que economizam tempo, pacotes necessários e tudo mais que você possa precisar para se sentar e codificar em uma GUI.
Abandone o editor padrão do Python e use um desses IDEs brilhantes. Seu código agradece.
Leia a seguir
- Programação
- Pitão
- Ambiente de desenvolvimento integrado
- Programação
- Aprendizado de máquina
Gaurav Siyal tem dois anos de experiência em redação, escrevendo para uma série de empresas de marketing digital e documentos de ciclo de vida de software.
Assine a nossa newsletter
Junte-se à nossa newsletter para dicas de tecnologia, análises, e-books gratuitos e ofertas exclusivas!
Clique aqui para assinar
