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Diez herramientas útiles para desarrolladores de Python


Ya sea que necesite herramientas Python para ciencia de datos, aprendizaje automático, desarrollo web o cualquier otra cosa, esta lista lo tiene cubierto.

Python es venerado en la industria del desarrollo de software por su versatilidad, uso y facilidad de acceso. El verdadero valor del lenguaje brilla en los campos de la computación matemática, la ciencia de datos, el ML (aprendizaje automático) y la IA, el IoT (Internet de las cosas) y algunas otras aplicaciones diversas.

Para aprovechar al máximo el lenguaje, los desarrolladores deben familiarizarse con las herramientas de Python para mejorar sus habilidades de SDLC (ciclo de vida de desarrollo de software).

Esta lista de herramientas lo ayudará a convertirse en un programador de Python más completo en 2022 y en el futuro.

1. IDE de PyCharm

PyCharm, como IDE, ofrece autocompletado intuitivo, sugerencias, comprobaciones de PEP8 y otras funciones de mejora de la calidad del código. También puede confiar en él para la refactorización inteligente y automatizada de códigos, asistencia para pruebas e inspecciones de códigos, entre otras funciones.

PyCharm admite algunos de los marcos más conocidos como Django, Flask, web2py, etc. El IDE tiene algunas herramientas de desarrollo y bases de datos integradas para depuración y creación de perfiles, cada una de las cuales se integra perfectamente con Visual Studio Code para una mayor funcionalidad.

Sus integraciones de bibliotecas NumPy y Matplotlib amplían sus funciones de cálculo científico. El desarrollo remoto, la interoperabilidad entre tecnologías y las instalaciones de prueba integradas de PyCharm completan el conjunto de características generales de este IDE.

Descargar: PyCharm

2. Cuaderno Jupyter

Jupyter Notebook tiene todo lo que necesita para el desarrollo interactivo, la documentación y la ejecución de código. El Notebook viene equipado con un enfoque basado en consola para la creación de documentos.

En primer lugar, le proporciona un componente de aplicación web basado en navegador que combina matemáticas, medios enriquecidos, cálculos y explicaciones de texto. En segundo lugar, puede enumerar las entradas y salidas utilizadas en los cálculos, junto con objetos mejorados de medios enriquecidos y otro contenido relacionado.

Esta función le ayuda a editar código con inspecciones en el navegador y resaltar automáticamente la sintaxis. También puede gestionar la sangría y la finalización de tabulaciones con Jupyter. Esta herramienta utiliza el lenguaje de marcado Markdown, que no se limita a texto sin formato para su función de comentario de código.

Con la integración LaTeX de Jupyter, puede insertar notaciones matemáticas dentro de celdas de rebajas y renderizarlas de forma nativa con MathJax.

Descargar: Jupyter Notebook

3. Keras

Keras es una biblioteca API de redes neuronales de alto nivel que encabeza proyectos de Python ML y Deep Learning. Keras lo ayuda a ampliar su ecosistema de programación de redes neuronales de IA Python con back-ends como TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano y muchos otros.

Keras genera mensajes de error procesables y ricos en detalles para permitirle solucionar problemas de su código en profundidad. Puede adaptarse al marco de aprendizaje profundo para cualquier cantidad de casos de uso de flujo de trabajo, dada su capacidad para combinarse con varias configuraciones de infraestructura, ya sea un clúster de GPU o un módulo de TPU completo.

La integración de Keras puede ayudar a los especialistas en aprendizaje profundo a reducir su carga cognitiva de aprendizaje automático. La biblioteca de código abierto se adopta ampliamente por su facilidad de uso, extensibilidad y enfoque de programación modular.

Descargar: Keras

4. Paquete de pepitas

El paquete Pip de Python es un administrador de paquetes predeterminado para Python y viene incluido con cada instalación. Pip le ayuda a aprovechar paquetes en otros repositorios locales o remotos, siempre que cumplan con la propuesta de mejora de Python 503.

Pip gestiona listas completas de paquetes con los números de versión de paquete correspondientes. Registra la administración de su paquete en un archivo requisitos para ayudarlo a catalogar los mismos paquetes para un escritorio o entorno virtual diferente.

Pip sigue siendo un administrador de paquetes fiel y fácilmente disponible, adecuado para la administración de bibliotecas de paquetes para principiantes y avanzados. No obstante, muchos desarrolladores y equipos confían en soluciones de administración de paquetes de terceros como PyPL, ya que Pip está disponible con Python 3 y sus versiones posteriores.

Descargar: Paquete Pip

5. Python en cualquier lugar

Python Anywhere se ganó su reputación por su confiabilidad a la hora de atender las necesidades de SDLC de un extremo a otro. Esta PaaS (Plataforma como Servicio) le permite desarrollar, ejecutar y alojar programas Python en la web.

Con sus bibliotecas integradas Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup y PyCrypto, puede realizar cambios e implementar actualizaciones automáticas directamente desde su navegador.

Python Anywhere le ayuda a implementar su base de código rápidamente en sus servidores basados en AWS EC2. El alojamiento descentralizado permite la investigación, el aprendizaje y el desarrollo remotos basados en Python.

Descargar: Python en cualquier lugar

6. Scikit-Aprende

La biblioteca de código abierto de Scikit-Learn está lista y esperando para ayudarle con sus objetivos de aprendizaje automático con secuencias de comandos Python. Las herramientas de análisis predictivo de Scikit aceleran la clasificación de objetos, ayudan con la predicción y regresión de atributos de valores continuos, la agrupación de máquinas de vectores de soporte, el aumento de gradientes, los bosques aleatorios y la agrupación automática de objetos similares.

Scikit cuenta con herramientas avanzadas de ML, como reducción de dimensionalidad y selección de modelos para análisis de ML avanzado. Está construido sobre las bibliotecas Matplotlib, NumPy y SciPy, cada una de las cuales es ideal para cualquier contexto de ML personalizado.

Descargar: Scikit-Learn

7. Esfinge

Sphinx es otra documentación de Python que puede verse como una alternativa adecuada a Jupyter Notebook. Genera documentación Python muy articulada en HTML, LaTeX, ePub y otros formatos.

Sphinx puede ayudarle aún más a configurar índices automáticos específicos del idioma y a realizar pruebas de fragmentos de código. Sphinx viene equipado con varias extensiones de terceros además de sus bibliotecas de cadenas de documentos integradas.

Descargar: Esfinge

8. selenio

Selenium es la herramienta de referencia para pruebas ágiles en Python. La herramienta le ayuda a realizar pruebas manuales, automatizadas y en varios navegadores para aplicaciones web basadas en Python.

Con Selenium, incluso puede convertir pruebas automatizadas en pruebas de función manuales, según sus necesidades. Puede escribir guiones de prueba o casos personalizados y orientados a un propósito para cualquier software.

Su amplia gama de personalización facilita la implementación de funciones de prueba de Selenium en compilaciones de software personalizadas.

Todo el conjunto completo de pruebas de Selenium es de código abierto. Si su programa Python se ejecuta en múltiples plataformas, puede usar Selenium para pruebas multiplataforma. Selenium cumple con los requisitos de prueba de Maven, Jenkins y Docker.

Descargar: Selenio

9. Texto sublime

Desde sus inicios, Sublime Text ha sido un IDE liviano y rico en funciones que ha conquistado a la comunidad de desarrollo. Su función de autocompletado altamente contextual y su motor de definición de sintaxis lo ayudan a perfeccionar rápidamente sus habilidades en Python.

Sublime Text hace que muchos problemas de los principiantes sean insignificantes con su extensa documentación de la API de Python. La interfaz de usuario adaptable ofrece una interfaz de programación altamente estética que cambia intuitivamente al esquema de color nativo de cualquier plataforma.

La última versión de Sublime Text le permite aprovechar la API de Python actualizada, pero aún puede disfrutar de la compatibilidad con paquetes de versiones anteriores de Python.

Si usa Raspberry Pi, Apple Silicon o Linux Arm64, puede usar Sublime Text para compatibilidad con Python multiplataforma. Administrar proyectos dentro de Sublime Text es sencillo, con su selección de múltiples pestañas y propiedades de navegación.

Descargar: Texto sublime

10. Hermosa sopa

BeautifulSoup es un marco de raspado web que resulta útil al acceder, administrar o manipular datos de aplicaciones web Python. La herramienta funciona en sinergia con cualquier analizador y admite una amplia gama de modismos de Python para operar en el árbol de análisis.

Integre sus API con BeautifulSoup para extraer datos de aplicaciones y sitios web sin esfuerzo. Además, utilice BeautifulSoup para obtener datos en hojas de cálculo CSV, datos HTML, XML y JS de sitios Python.

Descargar: BeautifulSoup

Las mejores herramientas de Python que todo programador necesita aprender

Si es un desarrollador de Python principiante o intermedio, debe conocer los distintos IDE compatibles con Python y cuáles puede utilizar para ejecutar sus scripts de manera eficiente.

Los IDE no son simples editores de texto; vienen equipados con herramientas que le ahorrarán tiempo, paquetes necesarios y todo lo que pueda necesitar para sentarse y codificar bajo una GUI.