21个有用的python工具

news/2024/3/28 22:49:39/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_42034590/article/details/129140539

Python是最流行的编程语言之一。 它简单、强大,并且由一个致力于开源项目的社区驱动。Python的大量使用是它如此流行的原因; 您可以免费构建软件、开发Web服务、执行数据分析和可视化以及训练机器学习模型。

Python开发工具

开发工具帮助我们构建快速可靠的Python解决方案。它包括集成开发环境(IDE)、Python包管理器和生产性扩展。这些工具使测试软件、调试和在生产环境中部署解决方案变得非常容易。
在这里插入图片描述

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个基于Web的IDE,用于试验代码并显示结果。它在数据科学家和机器学习从业者中相当受欢迎。它允许他们运行和测试一小组代码并查看结果,而不是运行整个文件。
当你把科学计算和Python开发结合起来时,你就得到了一个Jupyter笔记本。如今,教师们正在使用它来教授数据科学课程,数据分析师们正在使用它来创建报告,机器学习工程师们正在使用实验和构建高性能的模型架构。

2. Pip

Pip 是一个使用Python包索引来安装和管理Python软件的工具。有393,343个项目供您下载和安装与闪电般的速度。

pip install <package_name> 

pip不仅仅是一个安装程序。您可以创建和管理Python环境、安装依赖项以及使用URL从第三方存储库安装包。

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code是免费的、轻量级的、功能强大的代码编辑器。您可以构建、测试、部署和维护所有类型的应用程序,而无需离开软件窗口。它提供语法高亮显示、代码自动完成、语言、Git和内联调试支持。您可以使用扩展来预构建系统并将应用程序部署到云中。
VSCode是目前世界上最流行的IDE,它的流行主要得益于提升用户体验的免费扩展。这些扩展允许数据科学家在Jupyter笔记本上运行实验、编辑markdown文件、集成SQL Server、在项目上协作、自动完成代码和内联代码帮助。不需要使用多个软件,您可以使用扩展并运行来自VSCode软件的所有东西,如bash终端和浏览器。

Python网页抓取工具

Web抓取允许数据科学家和分析人员从网站收集数据。Web抓取的难点在于清理数据并将其转换为可读的结构化格式。在本节中,我们将了解执行Web抓取和数据清理的最常用工具。
在这里插入图片描述

4. Requests

Requests 使您可以轻松发送HTTP请求。您可以简单地使用API和getJSON方法,而不必手动向URL添加身份验证、参数和配置查询字符串。Requests是数据专业人士中非常流行的用于抓取多页网站的库。

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup用于清理和提取HTML和XLM中的数据。
它用于解析HTML文本,并允许数据科学家将文本数据转换为结构化数据,只需几行代码,就可以提取复杂的HTML数据。在某些情况下,您只需要一个表标签,并且可以访问整个数据,而无需解析文本。

6. Scrapy

Scrapy 是一个开源的协作框架,用于网页抓取和网页抓取。它在爬取多个页面的网站以提取结构化格式的数据时快速、简单且可扩展。它通常用于数据挖掘、监控和自动化测试。

Python Web开发工具

Python拥有最好的Web开发框架之一。您可以通过键入几行代码来创建网页、Web应用程序或Web API。这些工具对初学者很友好,不需要你掌握HTML、CSS和JS等语言。
在这里插入图片描述

7. Flask

**Flask是一个用于构建Web应用程序和REST API的开源Web框架。**它比Django的框架更容易学习,只需要几行代码,你就可以组装一个简单的Web API,并在本地运行。
Flask基于WSGI(Web服务器网关接口)工具包和Jinja2模板引擎。它可用于创建简单和大规模的Web应用程序,如博客网站、社交媒体应用程序、投资组合网页、机器学习应用程序和分析仪表板。

8. Streamlit

**Streamlit是构建和共享web应用程序的最快、最简单的方法。**您可以在几分钟内创建数据科学组合、分析仪表板、机器学习Web应用、教育教程以及地理空间和计算机视觉应用。您只需要像在Python中声明变量一样添加一个小部件。无需学习后端开发、定义路由和处理HTTP请求、HTML、CSS和JavaScript。
对于数据科学家和分析师来说,它是通往Web开发世界的大门。这就是为什么大多数数据科学家使用Streamlit来演示财务报告、研究和机器学习概念。

9. FastAPI

**FastAPI是用于创建高性能Web API的Web框架。**与Streamlit类似,它需要几行代码来构建生产就绪的Web应用程序。部署Web应用程序后,您可以使用GUI界面访问它或发送HTTP请求。
它快速、直观、健壮。您可以轻松部署机器学习模型。它还用于内部危机管理和Web应用程序的身份验证管理。

Python数据分析工具

数据分析工具允许用户摄取、清理和操作数据以进行统计分析。每个数据专业人员都必须了解这些工具的核心功能,以执行数据分析、机器学习、数据工程和商业智能任务。
在这里插入图片描述

10. pandas

pandas是进入数据科学世界的门户。作为初学者,您学习的第一件事是使用read_csv()加载CSV文件。panda是所有数据专业人员的必备工具。
您可以加载、清理、操作数据集、计算统计信息、创建可视化效果以及将数据保存为各种文件格式。熊猫API简单直观。您可以加载和保存CSV和文本文件、Microsoft Excel、SQL数据库以及快速HDF 5文件格式。

11. Numpy

NumPy 是用于科学计算的基本Python包,大多数现代工具都是基于它构建的。作为数据科学家,您将使用Numpy数组进行数学计算和数据处理。它提供多维数组对象来执行快速操作,例如逻辑、形状操作、排序、选择、基本静态操作和随机模拟。
Numpy将帮助您理解数据科学中的数学基础,以及如何将复杂的方程转换为Python代码。您可以使用它来创建机器学习模型、自定义静态公式、科学模拟和执行高级数据分析任务。

12. SQLAlchemy

**SQLAlchemy是一个Python SQL工具包,用于访问和管理关系数据库。**它使用对象关系映射器来提供SQL强大的特性和灵活性。
这个工具对于数据科学家和分析师来说是必需的,他们需要使用Python来执行数据处理和分析。您可以使用SQL脚本来执行数据分析,也可以使用基于对象的方法,其中您可以使用直观的Python API以有效的方式执行类似的任务。

13. Dask

Dask是处理大数据或文件的必备工具。它使用并行计算来执行类似于NumPy、panda和scikit-learn等库的任务。
在4GB的大型数据集上运行一个简单的逻辑函数至少需要10分钟。即使有更好的机器,你也不能把处理时间缩短到几秒钟。Dask使用动态任务调度和并行数据收集,以便在同一台计算机上快速获得结果。
该API类似于pandas和scikit-learn。它是灵活的,Python原生的,它可以向上扩展(1000核)和向下扩展(单核),并提供快速反馈和诊断来帮助人类。

Python数据可视化工具

数据可视化为数据分析提供了生命力。如果您想向非技术管理人员解释一些事情,则需要通过显示条形图、折线图、散点图、热图和直方图来讲述数据故事。可视化工具可帮助数据分析人员使用较少的代码行创建交互式、丰富多彩且清晰的可视化。
在这里插入图片描述

14. Matplotlib

Matplotlib是数据可视化世界的门户。您将在许多数据可视化介绍中了解它。
使用Matplotlib,您可以创建完全可定制的静态、动画和交互式可视化。它非常直观,您可以使用它来绘制三维、多级和详细的可视化效果。
具体教程可参考官方文档。

15. Seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的高级界面,用于创建吸引人的统计图形。与Matplotlib类似,您可以通过键入单行代码生成交互式可视化。
它具有很强的适应性,当您刚接触数据可视化时,它会产生很好的效果。对于自定义,您始终可以使用matplotlib创建多个图形、编辑轴、标题甚至颜色。

16. Plotly

如果您需要Tableau或PowerBI的功能,可以使用Plotly Python库来显示交互式和出版质量的图表。 你可以放大一个图表,分离出一个单独的条,过滤东西,甚至根据你的需要制作动画。
它带有自定义控件,允许您对可视化效果进行动画处理并进行数据转换。Plotly还包含Jupyter小工具、3D图表、AI图表、财务图表和科学图表。
Plotly是创建基于Jupyter的数据分析报告的最佳工具。您可以创建一个静态图并添加自定义控件来探索和解释数据洞察,而不是创建多个静态图。

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling是一个AutoEDA工具,用于使用单行代码创建探索性数据分析报告。报表包括列类型、缺失值、唯一值、分位数统计、描述性统计、直方图、相关性、文本分析以及文件和图像分析。
当你有较少的时间去探索的时候,它是相当有帮助的工具。

Python机器学习工具

机器学习工具用于数据处理、数据扩充以及机器学习模型的构建、训练和验证。
这些工具提供了一个完整的生态系统,可以执行从图像分类到时间序列预测的任何任务。
在这里插入图片描述

18. Scikit-learn

scikit-learn是一个用于执行预测分析的开源工具。它基于Numpy、Scipy和matplotlib构建。Scikit-learn让机器学习变得人人皆可。它是初学者友好的,界面的设计是为了满足专业人士的需要。
Scikit-learn允许您执行分类、回归、聚类、降维、数据预处理和特征提取。它主要用于表格数据和执行深度学习模型的数据扩充。它还允许您在机器学习管道的帮助下简化多个流程。

19. Keras

Keras 是一个深度学习框架,用于处理非结构化数据并在神经网络上进行训练。它构建在TensorFlow 2之上,提供GPU和TPU加速。借助Keras,您可以在服务器、浏览器、安卓和嵌入式系统上部署模型。
Keras API为您提供了模型接口、神经网络层、回调API、优化器、指标、数据加载器、预训练模型、模型调优以及用于计算机视觉和自然语言处理的API。界面简单、快捷、功能强大。它是初学者友好的,是进入深度神经网络世界的门户。

20. PyTorch

PyTorch是一个面向研究人员和机器学习从业人员的开源深度学习框架。它提供了比Keras更直接的调试体验,同时允许您创建自定义训练器、损失函数和指标。
PyTorch的主要特性是模型服务和生产支持、分布式训练、强大的生态系统和云支持。
PyTorch为NLP、计算机视觉、音频和表格数据提供了专门的支持。只需几行代码,您就可以加载预先训练好的模型,并在新的但相似的数据集上对其进行微调。
它是深度学习应用的未来,现代机器学习研究由Torch生态系统驱动。

21. OpenCV

OpenCV 是一个用于开发实时应用程序的计算机视觉框架。您可以使用它来处理图像、使用标签和分割来可视化图像、增强图像和视频以提高机器学习性能,以及使用标签查看实时结果。它是执行图像处理和训练深度学习模型以执行计算机视觉任务的基本工具。

总结

这21个基本的Python工具是软件和Web开发、Web抓取、数据分析和可视化以及机器学习所必需的。即使您不是数据专业人员,也必须了解这些工具的功能,才能充分利用开发经验。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.luyixian.cn/news_show_72121.aspx

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系dt猫网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

为什么阳康后,感觉自己变傻了?

不少人在阳康后出现脑力下降的情况&#xff0c;好像脑子里被雾笼罩。脑雾并不是新名词&#xff0c;已经存在了十几年。以前慢性疲劳综合征患者和脑震荡患者会用它来形容自己的症状。脑雾其实是认知障碍&#xff0c;它可由多种原因引起。比如过度劳累、长期酗酒、缺乏睡眠、久坐…

进程内存机制及API及详解

一、进程概念 ​ 一个程序文件&#xff08;program&#xff09;&#xff0c;只是一堆待执行的代码和部分待处理的数据&#xff0c;他们只有被加载到内存中&#xff0c;然后让 CPU 逐条执行其代码&#xff0c;根据代码做出相应的动作&#xff0c;才形成一个真正“活的”、动态的…

【C++】thread|mutex|atomic|condition_variable

本篇博客&#xff0c;让我们来认识一下C中的线程操作 所用编译器&#xff1a;vs2019 阅读本文前&#xff0c;建议先了解线程的概念 &#x1f449; 线程概念 1.基本介绍 在不同的操作系统&#xff0c;windows、linux、mac上&#xff0c;都会对多线程操作提供自己的系统调用接口…

linux集群技术(二)--keepalived(高可用集群)(一)

高可用集群简介keepalived简介 1.高可用集群简介 1.1什么是高可用集群 高可用集群&#xff08;High Availability Cluster&#xff0c;简称HA Cluster&#xff09;&#xff0c;是指以减少服务中断时间为目的的服务器集群技术。它通过保护用户的业务程序对外不间断提供的服务&am…

智慧公厕系统为管理方提供更丰富的管理手段

很多时候&#xff0c;当人们外出游玩、在写字楼办公、商场购物、乘坐地铁火车出行时&#xff0c;都会看到公厕前面会有排队的现象&#xff0c;特别是对于人口流动大&#xff0c;公厕设施少的公共区域&#xff0c;队伍更是极其的长。智慧公厕可以解决传统公厕的脏乱差、异味和管…

python实现快速排序算法

文章目录1. 快速排序2. 步骤3. 详细代码4. 性能5. 相关链接1. 快速排序 快速排序&#xff08;英语&#xff1a;Quicksort&#xff09;&#xff0c;又称划分交换排序&#xff08;partition-exchange sort&#xff09;&#xff0c;通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分…

小公司“混”的3年,我认真做了5件事,真的受益终生

小公司“混”的3年&#xff0c;我认真做了5件事&#xff0c;真的受益终生 目录&#xff1a;导读 功能测试很重要但不值钱 自动化测试在小公司没市场&#xff0c;但是你得会 给自己的一些忠告 第一件事&#xff1a;分清阶段&#xff0c;制定计划 第二件事&#xff1a;梳理…

HTTP安全与HTTPS协议

目录 Http协议的安全问题 常见的加密方式 防止窃听 单向散列函数 单向散列值的特点 加密与解密 对称加密与非对称加密 对称加密的密钥配送问题 密钥配送问题的解决 非对称加密 前言&#xff1a; 公钥与私钥 非对称加密过程 混合密码系统 前言&#xff1a; 混合…

央行罚单!金融机构被罚原因揭秘

近日&#xff0c;人民银行公布了2023年首批行政处罚罚单&#xff0c;引发业内广泛关注。 顶象防御云业务安全情报中心统计了人民银行官网&#xff0c;2020年1月至2023年2月10日期间&#xff0c;公布的101份行政处罚。 统计显示&#xff0c;16家金融机构被罚27066.9万元&#…

易点天下基于 StarRocks 全面构建实时离线一体的湖仓方案

作者&#xff1a;易点天下数据平台团队易点天下是一家技术驱动发展的企业国际化智能营销服务公司&#xff0c;致力于为客户提供全球营销推广服务&#xff0c;通过效果营销、品牌塑造、垂直行业解决方案等一体化服务&#xff0c;帮助企业在全球范围内高效地获取用户、提升品牌知…

【Linux】vim拒绝服务安全漏洞修复

根据国家信息安全漏洞共享平台于2023年2月19日发布的安全漏洞通知&#xff0c;Linux系统自带的vim编辑器存在两个高危安全漏洞&#xff08;CNVD-2023-09166、CNVD-2023-09647&#xff09;&#xff0c;攻击者可以利用该漏洞发起拒绝服务攻击&#xff0c;并可能运行&#xff08;恶…

CAS 和 synchronized 优化过程

CAS: CAS相对于计算器&#xff08;count&#xff09;来说&#xff0c;count在多线程的环境下是线程不安全的&#xff0c;那么就必须得加锁&#xff0c;而加了锁性能就会大打折扣&#xff0c;所以就有了CAS而CAS的操作是原子的&#xff0c;从而会保证线程的安全。本质操作是将线…

列表推导式_Python教程

内容摘要 Python中存在一种特殊的表达式&#xff0c;名为推导式&#xff0c;它的作用是将一种数据结构作为输入&#xff0c;再经过过滤计算等处理&#xff0c;最后输出另一种数据结构。根据数据结构的不同会被分为列表推导式、 文章正文 Python中存在一种特殊的表达式&#x…

2022年网络安全政策态势分析与2023年立法趋势

近日&#xff0c;公安部第三研究所网络安全法律研究中心与 360 集团法务中心联合共同发布了《全球网络安全政策法律发展年度报告&#xff08;2022&#xff09;》。《报告》概览2022年全球网络安全形势与政策法律态势&#xff0c;并对2023年及后续短期内网络安全政策、立法趋势进…

TCP状态详解

TCP Tcp wrappers : Transmission Control Protocol (TCP) Wrappers 为由 inetd 生成的服务提供了增强的安全性。TCP Wrappers 是一种对使用 /etc/inetd.sec 的替换方法。TCP Wrappers 提供防止主机名和主机地址欺骗的保护。欺骗是一种伪装成有效用户或主机以获得对系统进行未…

linux集群技术(二)--keepalived(高可用集群)(二)

案例1--keepalived案例2--keepalived Lvs集群1.案例1--keepalived 1.1 环境 初识keepalived&#xff0c;实现web服务器的高可用集群。 Server1: 192.168.26.144 Server2: 192.168.26.169 VIP: 192.168.26.190 1.2 server1 创建etc下的…

网上插画教学哪家质量好,汇总5大插画培训班

网上插画教学哪家质量好&#xff1f;给大家梳理了国内5家专业的插画师培训班&#xff0c;最新五大插画班排行榜&#xff0c;各有优势和特色&#xff01; 一&#xff1a;国内知名插画培训机构排名 1、轻微课&#xff08;五颗星&#xff09; 主打课程有日系插画、游戏原画、古风插…

2023年测试人跳槽新功略,涨薪10K+

软件测试是如何实现涨薪的呢&#xff1f;很多人眼中的软件测试岗位可能是简单的&#xff0c;技术含量不是那么高&#xff0c;就是看看需求、看业务、设计文档、然后点一点功能是否实现&#xff0c;再稍微深入一点就是测试下安装部署时会不会出现兼容性问题&#xff0c;以及易用…

技术学习-消息队列

什么是消息队列 可以简单理解为存放消息的队列&#xff0c;数据结构模型和队列一样&#xff0c;都是先进先出。主要用不同线程(Thread)/进程(Process) 为什么需要消息队列 (1)不同进程之间传递消息是&#xff0c;因为进程的耦合度高&#xff0c;改动一个进程&#xff0c;引发…

npm 上传自己的包

mkdir demo 创建一个新的文件夹 npm init 初始化项目 生成一个package.json文件 name version description等等touch index.js 创建一个node 可执行脚本新的js 文件 #!/usr/bin/env node // 必须在文件头加如上内容指定运行环境为node console.log(hello cli)在package.json 中…