10 nützliche Tools für Python-Entwickler

Python wird in der Softwareentwicklungsbranche wegen seiner Vielseitigkeit, Verwendung und einfachen Zugänglichkeit verehrt. Der wahre Wert der Sprache zeigt sich in den Bereichen mathematische Berechnung, Datenwissenschaft, ML (maschinelles Lernen) und KI, IoT (Internet der Dinge) und einigen anderen verschiedenen Anwendungen.

Um das Beste aus der Sprache herauszuholen, müssen sich Entwickler mit Python-Tools vertraut machen, um ihre SDLC-Fähigkeiten (Software Development Life Cycle) zu verbessern.

Diese Liste von Tools wird Ihnen dabei helfen, im Jahr 2022 und darüber hinaus ein vielseitigerer Python-Programmierer zu werden.

1. PyCharm-IDE

PyCharm, als IDE, bietet intuitive Autovervollständigung, Tipps, PEP8-Prüfungen und andere Funktionen zur Verbesserung der Codequalität. Sie können sich unter anderem auch auf intelligentes automatisiertes Code-Refactoring, Testunterstützung und Code-Inspektionen verlassen.

PyCharm unterstützt einige der bekanntesten Frameworks wie Django, Flask, web2py usw. Die IDE verfügt über einige integrierte Datenbank- und Entwicklertools zum Debuggen und Profiling, die sich für weitere Funktionen nahtlos in Visual Studio Code integrieren lassen.

Seine NumPy- und Matplotlib-Bibliotheksintegrationen erweitern seine wissenschaftlichen Berechnungsfunktionen. Die Remote-Entwicklung, die technologieübergreifende Interoperabilität und die integrierten Testeinrichtungen von PyCharm runden das übergreifende Feature-Set dieser IDE ab.

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2. Jupyter-Notizbuch

Jupyter-Notizbuch hat alles, was Sie jemals für die interaktive Entwicklung, Dokumentation und Codeausführung benötigen. Das Notebook ist mit einem konsolenbasierten Ansatz für die Dokumentenerstellung ausgestattet.

Erstens stellt es Ihnen eine browserbasierte Webanwendungskomponente zur Verfügung, die Mathematik, Rich Media, Berechnungen und Texterklärungen kombiniert. Zweitens kann es Eingaben und Ausgaben auflisten, die in Berechnungen verwendet werden, zusammen mit Rich-Media-erweiterten Objekten und anderen verwandten Inhalten.

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Diese Funktion hilft Ihnen, Code mit In-Browser-Inspektionen zu bearbeiten und automatisches Syntax-Highlighting festzulegen. Sie können mit Jupyter auch Einzüge und Tabulatorvervollständigung verwalten. Dieses Tool verwendet die Markdown-Auszeichnungssprache, die für ihre Codekommentarfunktion nicht auf Klartext beschränkt ist.

Mit der LaTeX-Integration von Jupyter können Sie mathematische Notationen in Markdown-Zellen einfügen und sie nativ mit MathJax rendern.

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3. Keras

Keras ist eine High-Level-API-Bibliothek für neuronale Netzwerke, die Python ML- und Deep-Learning-Projekte anführt. Keras hilft Ihnen, Ihr Programmierökosystem für neuronale Python-KI-Netzwerke mit Back-Ends wie TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano und vielen anderen zu erweitern.

Keras generiert detailreiche und umsetzbare Fehlermeldungen, damit Sie Ihren Code umfassend beheben können. Sie können das Deep-Learning-Framework für eine beliebige Anzahl von Workflow-Anwendungsfällen anpassen, da es mit verschiedenen Infrastrukturkonfigurationen verzahnt werden kann – sei es ein GPU-Cluster oder ein ganzer TPU-Pod.

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Die Integration von Keras kann Deep-Learning-Spezialisten helfen, ihre kognitive ML-Belastung zu reduzieren. Die Open-Source-Bibliothek ist aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit, Erweiterbarkeit und ihres modularen Programmieransatzes weit verbreitet.

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4. Pip-Paket

Pythons Pip-Paket ist ein Standard-Paketmanager für Python und wird mit jeder Installation mitgeliefert. Pip hilft Ihnen, Pakete in anderen lokalen oder entfernten Repositories zu nutzen, vorausgesetzt, sie halten sich an Python Enhancement Proposal 503.

Pip verwaltet komplette Paketlisten mit entsprechenden Paketversionsnummern. Es protokolliert Ihre Paketverwaltung in einem Bedarf Datei, die Ihnen hilft, dieselben Pakete für einen anderen Desktop oder eine andere virtuelle Umgebung zu katalogisieren.

Pip bleibt ein treuer, leicht verfügbarer Paketmanager, der für die Verwaltung von Paketbibliotheken für Anfänger und Fortgeschrittene geeignet ist. Dennoch verlassen sich viele Entwickler und Teams auf Paketverwaltungslösungen von Drittanbietern wie PyPL, da Pip mit Python 3 und seinen Folgeversionen verfügbar ist.

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5. Python überall

Python überall hat sich seinen Ruf für seine Zuverlässigkeit bei der Erfüllung von End-to-End-SDLC-Anforderungen erworben. Mit diesem PaaS (Platform as a Service) können Sie Python-Programme im Web entwickeln, ausführen und hosten.

Mit den integrierten Python-Bibliotheken NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup und PyCrypto können Sie Änderungen festschreiben und automatisierte Updates direkt von Ihrem Browser aus bereitstellen.

Python Anywhere hilft Ihnen, Ihre Codebasis schnell auf seinen AWS EC2-basierten Servern bereitzustellen. Dezentralisiertes Hosting ermöglicht Python-basierte Remote-Forschung, -Lernen und -Entwicklung.

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6. Scikit-Lernen

Scikit-Learns Open-Source-Bibliothek ist bereit und wartet darauf, Sie bei Ihren Python-Skript-ML-Zielen zu unterstützen. Die prädiktiven Analysetools von Scikit beschleunigen die Objektklassifizierung, unterstützen die Vorhersage kontinuierlicher Attribute und Regression, Clustering von Support-Vektor-Maschinen, Gradient Boosting, Random Forests und automatisches Gruppieren ähnlicher Objekte.

Scikit verfügt über fortschrittliche ML-Tools wie Dimensionsreduktion und Modellauswahl für erweiterte ML-Analysen. Es basiert auf den Matplotlib-, NumPy- und SciPy-Bibliotheken, von denen jede ideal für jeden maßgeschneiderten ML-Kontext ist.

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7. Sphinx

Sphinx ist eine weitere Python-Dokumentation, die als geeignete Alternative zu Jupyter Notebook angesehen werden kann. Es generiert eine hochgradig artikulierte Python-Dokumentation in HTML, LaTeX, ePub und anderen Formaten.

Sphinx kann Ihnen außerdem dabei helfen, automatische, sprachspezifische Indizes einzurichten und auf Code-Snippets zu testen. Sphinx ist neben den integrierten Docstrings-Bibliotheken mit mehreren Erweiterungen von Drittanbietern ausgestattet.

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8. Selen

Selen ist das ideale Tool für agiles Testen in Python. Das Tool hilft Ihnen bei der Durchführung manueller, automatisierter und browserübergreifender Tests für Python-basierte Webanwendungen.

Mit Selenium können Sie je nach Bedarf sogar automatisierte Tests in manuelle Funktionstests umwandeln. Sie können zweckorientierte, benutzerdefinierte Testskripte oder Fälle für jede Software schreiben.

Die breite Palette an Anpassungsmöglichkeiten erleichtert die Implementierung von Selenium-Testfunktionen in maßgeschneiderten Software-Builds.

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Die gesamte umfassende Selenium-Testsuite ist Open Source. Wenn Ihr Python-Programm auf mehreren Plattformen läuft, können Sie Selenium für plattformübergreifende Tests verwenden. Selen erfüllt die Testanforderungen von Maven, Jenkins und Docker.

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9. Erhabener Text

Seit seiner Gründung, Erhabener Text ist eine funktionsreiche, leichtgewichtige IDE, die die Entwicklergemeinschaft im Sturm erobert hat. Die hochgradig kontextbewusste Autovervollständigungsfunktion und die Syntaxdefinitions-Engine helfen Ihnen, Ihre Python-Kenntnisse schnell zu verbessern.

Sublime Text macht viele Anfängerprobleme mit seiner umfangreichen Python-API-Dokumentation unbedeutend. Die adaptive Benutzeroberfläche bietet eine hochästhetische Programmierschnittstelle, die intuitiv auf das native Farbschema jeder Plattform umschaltet.

Die neueste Version von Sublime Text ermöglicht es Ihnen, die aktualisierte Python-API zu nutzen, aber Sie können weiterhin Abwärtskompatibilität mit Paketen für ältere Python-Versionen genießen.

Wenn Sie Raspberry Pi, Apple Silicon oder Linux Arm64 verwenden, können Sie Sublime Text für die plattformübergreifende Python-Unterstützung verwenden. Die Verwaltung von Projekten innerhalb von Sublime Text ist mühelos, mit seiner Multi-Tab-Auswahl und den Navigationseigenschaften.

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10. Schöne Suppe

Schöne Suppe ist ein Web-Scraping-Framework, das sich beim Zugreifen auf, Verwalten oder Bearbeiten von Python-Webanwendungsdaten als nützlich erweist. Das Tool arbeitet in Synergie mit jedem Parser und unterstützt eine breite Palette von Python-Idiomen für die Arbeit mit dem Parse-Baum.

Integrieren Sie Ihre APIs mit BeautifulSoup, um mühelos App- und Website-Daten zu scrapen. Verwenden Sie außerdem BeautifulSoup, um Daten in CSV-Tabellen, HTML-, XML- und JS-Daten von Python-Sites zu erhalten.

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Wenn Sie ein Anfänger oder fortgeschrittener Python-Entwickler sind, sollten Sie die verschiedenen Python-kompatiblen IDEs kennen und wissen, welche Sie verwenden können, um Ihre Skripts effizient auszuführen.

IDEs sind nicht nur einfache Texteditoren; Sie sind mit zeitsparenden Tools, notwendigen Paketen und allem anderen ausgestattet, was Sie möglicherweise brauchen, um sich hinzusetzen und unter einer GUI zu programmieren.

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Lassen Sie den Standard-Python-Editor hinter sich und verwenden Sie eine dieser glänzenden IDEs. Ihr Code wird es Ihnen danken.

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