2022 年 Python 程序员值得学习的 8 种工具

哈喽大家好！我是IT界搬运喵。

马上2022年࿰c;如果想在新的一年成为一名更好的 Python 开发人员࿰c;并正在寻找用于 Python 开发的最佳工具、库和最佳 IDE࿰c;那么你来对地方了。

今天࿰c;我将给各位分享 Python 程序员在 2022 年可以学习的最佳工具。

Python 被认为是最流行和最强大的编程语言之一࿰c;其受欢迎程度和需求每天都在增长。我必须说࿰c;Python 目前正在推动一场技术革命࿰c;让更多人参与编码和编程。

最近几年它变得非常流行࿰c;因为Python的简单性和数十万个所谓的库使其成为多用途编程语言࿰c;如创建数据可视化、 GUI 应用程序、 Web 应用程序、 人工智能、深度学习等等更多能力。

很多原因使 Python 如此受欢迎࿰c;它可以用几行代码轻松创建复杂的应用࿰c;另一件事使它如此受欢迎࿰c;它是一种高级编程语言࿰c;有一些人会担心像C/C++这样的内存管理等问题࿰c;而有庞大支持 Python 的社区࿰c;即便遇到某些问题࿰c;你也会找到可以帮助自己的人。

由于它的简单性࿰c;许多人员已将职业转变为 Python 开发人员࿰c;由于它是一种开源编程语言࿰c;许多程序员开始便使用这种语言和工具。

在本文中࿰c;我会分享 Python 开发人员在使用这个美妙语言时应该在日常生活中了解和使用可能有用的 Python 工具、库以及 IDE。它们可帮助你创建更高效的代码、促进编程过程以及帮助查找语法中的显式错误。

2022 年值得学习的 10 个最佳 Python 开发工具和库

毫无疑问࿰c;现在 Python 不仅是软件工程师中发展最快的编程语言࿰c;也是数据科学家 、Web 开发人员中发展最快的编程语言。与C++或JavaScript等其他编程语言相比࿰c;它是对初学者最友好的编程语言࿰c;但要成为一名 Python 高手࿰c;你不仅需要掌握 Python 语言࿰c;还需要掌握 Python 开发人员必不可少的工具和库。

俗话说࿰c;工要行其事࿰c;必先利其器࿰c;Python 开发人员亦不例外。以下是 Python 开发人员在 2022 年应该学习的工具列表。

1. PyCharm IDE

这是由 jetBrains 创建的 Python 开发工具࿰c;这是一个集成开发环境 (IDE) ࿰c;可能是有史以来最好的在线开发环境。jetBrains 也为许多编程语言（而不仅仅是 Python）创建开发人员工具和 IDE ࿰c;是这方面最知名的科技公司之一。

此 IDE 可让人们高效地创建代码并通过自动完成的函数功能节省开发者的时间࿰c;该功能在编写代码时会建议 Python 中可用的关键字࿰c;当编写诸如“if”之类的关键字时࿰c;它知道有关代码的所有信息链接的意图语句并突出显示你的代码语法以及可以探索的关联内容。当你在程序中输入错误或忘记某些内容时࿰c;它会告诉错误在哪里。

如果考虑使用 PyCharm 作为默认 IDE ࿰c;它的安装其实也很容易。

简而言之࿰c;jetBrains 的 PyCharm 是 Python 开发人员最常用和最喜欢的集成开发环境 (IDE)࿰c;因为它有许多工具可以帮助您编写干净的代码࿰c;并且自动完成功能使其成为开发人员的最佳选择。

2. Jupyter Notebook

Jupyter notebook 是一种在数据科学家和机器学习工程师中享有盛誉的 IDE࿰c;因为它可以促进代码的创建和执行࿰c;并且您只需执行一个单元来测试代码࿰c;而不是像其他 IDE 一样运行整个程序。

IDE 在浏览器上运行࿰c;你可以为代码和标题添加注释并将它们导出为 pdf 或 .ipynp 文件࿰c;如果要进行 3D 可视化࿰c;它也是一个不错的选择。

简而言之࿰c;Jupyter 是用于代码协作的最佳 Python 工具之一。

3. Keras

Keras 是一种人工智能工具或 API 内置于 TensorFlow 和许多相关库（例如 Theano 和 CNTK）之上࿰c;它用来创建深度神经网络并以某种方式模仿人脑并简化这些深度神经网络的创建。

由于Keras是开源的࿰c;它吸引了更多的贡献者来开发它࿰c;并使神经网络的创建就像输入一些命令和堆叠层一样简单。

4. pip

如果你已经学习了 Python 语言࿰c;并且想成为数据科学、人工智能或数据分析等领域之一的专家࿰c;需要再安装一些软件包才能做到这一点࿰c;这里介绍一个名为 Pip 的智能工具。

Pip （Python Package Index）是非常有用的Python 工具之一࿰c;每个开发人员都应该拥有它࿰c;它可以安装过你想在程序中使用的任何 Python 包。

你所要做的就是输入 pip 然后输入那个包名称࿰c;这个智能工具会为你下载并安装它。当然࿰c;它需要一个互联网连接才能做到这一点࿰c;你还必须始终保持更新它࿰c;以确保以更有效的方式工作。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个开源机器学习库࿰c;建立在许多其他库之上࿰c;例如用于数据可视化的 matplotlib、用于数学计算的NumPy和用于科学计算的 scipy 以及许多使 Scikit-Learn 更加强大的库。

假设您对 Python 有一定的了解࿰c;并且想成为数据科学或机器学习方面的专家࿰c;您可以使用一个名为Scikit-learn的简单高效的工具。

这个工具有一些内置的包࿰c;用于对你的数据执行机器学习算法࿰c;比如分类和线性回归等等。

您还可以使用他们的内置数据对它们执行数据科学或分析库࿰c;而无需搜索网络和下载这些数据。

简而言之࿰c;它是数据科学家和机器学习工程师执行与数据分析和机器学习相关的许多任务（例如分类回归聚类等）的绝佳工具。这是一个Python 库࿰c;应该在 Python 开发人员工具集中

6. Sphinx

使 Python 如此成功的一件事是您可以在网上找到的各种代码࿰c;比如 GitHub 或其他托管代码网站。

许多开发人员构建自己的开源程序并让其他人使用它们࿰c;为此࿰c;您必须为您的代码生成文档࿰c;这就是 Sphinx 的好处。

在为您的程序生成文档时࿰c;Sphinx 是最有用的工具࿰c;它可以在 Windows 的终端或 cmd 上运行࿰c;它会开始问您一系列关于您的姓名、您的代码的用途、代码名称、发布日期以及更多的问题。

之后࿰c;它将生成许多不同的文件࿰c;例如您可以将其作为网页发布在您的网站上的 HTML 文件或可以包含在您的开源代码旁边的 pdf 文件以及在这种情况下有用的许多格式。

7. SELEnium

SELEnium 是一种工具或框架࿰c;用于在各种浏览器上试验诸如 WordPress 之类的 Web 应用程序。

Python也可用于设计简单的脚本或自动化测试以及许多其他语言࿰c;例如 Java。

使这个工具流行的原因有很多࿰c;例如可以与许多编程语言一起使用࿰c;如C# 、 Java 、Ruby 等࿰c;它还支持多种平台࿰c;如 Linux Mac Windows࿰c;以及许多浏览器࿰c;如 chrome 和 Firefox࿰c;以及 safari等。

8. Beautiful-soup

Beautiful-soup 是一个工具或 python 模块࿰c;用于从网站和 XML 解析 HTML 文档࿰c;它还可以用于从 HTML 文件中提取数据࿰c;因此您可以创建一个 python 脚本来轻松完成这项工作。

该工具被数据科学家广泛用于创建简单的脚本࿰c;该脚本可以从网站中提取大量数据࿰c;然后应用可视化或将这些数据传递给机器学习程序以进行 AI 研究。

以上就是Python 开发人员在 2022 年要学习的最佳工具、IDE 和库的全部内容这些工具可以提高开发者的技能和生产力࿰c;助力你成为更好的 Python 开发人员。

许多 Python 程序员和软件工程师正在使用这些工具和库来使他们的代码比以往任何时候都更快、更清晰࿰c;并且可以使您的工作变得轻松࿰c;例如自动完成代码或下载大数据并组织它以进行研究或开发。

如果你发现这些最好的 Python 工具、IDES 和库很有用࿰c;请点赞分享。如果有任何问题或反馈࿰c;欢迎各位留言~