10 herramientas útiles para desarrolladores de Python

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, ciencia de datos, ML (aprendizaje automático) e IA, 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 más allá.

1. IDE 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 de código automatizada inteligente, asistencia para pruebas e inspecciones de código, entre otras funciones.

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

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

Descargar:PyCharm

2. Cuaderno Jupyter

Cuaderno Jupyter tiene todo lo que necesitará 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.

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Esta característica lo ayuda a editar el código con inspecciones en el navegador y confirmar el resaltado de sintaxis automático. También puede administrar la sangría y la finalización de pestañas 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 las celdas de descuento y representarlas de forma nativa con MathJax.

Descargar: Cuaderno Jupyter

3. Keras

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

Keras genera mensajes de error procesables y ricos en detalles que le permiten solucionar los problemas de su código de forma exhaustiva. Puede adaptarse al marco de aprendizaje profundo para cualquier número 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 pod de TPU completo.

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

Descargar:Keras

4. Paquete de pipas

de pitón Paquete de pipas es un administrador de paquetes predeterminado para Python y viene incluido con cada instalación. Pip lo ayuda a aprovechar los paquetes en otros repositorios locales o remotos, siempre que cumplan con la Propuesta de mejora de Python 503.

Pip administra listas completas de paquetes con los números de versión de paquete correspondientes. Registra su gestión de paquetes en un requisitos para ayudarlo a catalogar los mismos paquetes para un entorno virtual o de escritorio 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 de pipas

5. Python en cualquier lugar

Python en cualquier lugar ganó su reputación por su confiabilidad en el cuidado de las necesidades de SDLC de extremo a extremo. Esta PaaS (Plataforma como servicio) le permite desarrollar, ejecutar y alojar programas de Python en la web.

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

Python Anywhere lo 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-Aprender

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

Scikit tiene herramientas avanzadas de ML como reducción de dimensionalidad y selección de modelos para análisis de ML avanzado. Se basa en las bibliotecas Matplotlib, NumPy y SciPy, cada una de las cuales es ideal para cualquier contexto de aprendizaje automático personalizado.

Descargar:Scikit-Aprender

7. Esfinge

Esfinge es otra documentación de Python que puede verse como una alternativa apta para Jupyter Notebook. Genera documentación de Python altamente articulada en HTML, LaTeX, ePub y otros formatos.

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

Descargar:Esfinge

8. Selenio

Selenio es la herramienta de acceso para pruebas ágiles en Python. La herramienta lo ayuda a realizar pruebas manuales, automatizadas y entre navegadores para aplicaciones web basadas en Python.

Con Selenium, incluso puede convertir pruebas automatizadas en pruebas de funciones 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.

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Todo el conjunto integral de pruebas de Selenium es de código abierto. Si su programa Python se ejecuta en varias 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 su concepción, Texto sublime ha sido un IDE ligero y rico en características que ha conquistado a la comunidad de desarrollo. Su función de finalización automática altamente consciente del contexto y el motor de definición de sintaxis lo ayudan a perfeccionar rápidamente sus habilidades de Python.

Sublime Text hace que muchos problemas de principiantes sean insignificantes con su extensa documentación API de Python. La interfaz de usuario adaptable ofrece una interfaz de programación muy 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 compatibilidad con versiones anteriores de paquetes para 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. HermosaSopa

HermosaSopa es un marco de web scraping que resulta útil al acceder, administrar o manipular datos de aplicaciones web de 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 raspar sin esfuerzo los datos de aplicaciones y sitios web. Además, use BeautifulSoup para obtener datos en hojas de cálculo CSV, datos HTML, XML y JS de sitios de Python.

Descargar:HermosaSopa

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

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

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