За останні кілька років Python стала однією з найпопулярніших мов програмування. Насправді, згідно з опитуванням розробників StackOverflow 2022 року, Python є 4-ю за популярністю мовою програмування. Його простота у вивченні та велика екосистема - дві з найголовніших причин такого успіху.

Отже, у цій статті ми розглянемо одні з найкращих інструментів, доступних для Python-розробників, які зроблять ваш робочий процес більш ефективним.

1.Helios - спостережуваність та усунення несправностей

Helios - це платформа для розробників, яка забезпечує практичне розуміння потоку ваших додатків на Python. Вона включає в себе фреймворк поширення контексту OpenTelemetry для забезпечення наскрізної видимості мікросервісів, безсерверних функцій, баз даних і сторонніх API. Ви можете спробувати пісочницю або використовувати її безкоштовно, зареєструвавшись тут.

Можливості Helios:

1. Надає єдине уявлення про потік даних у всьому вашому додатку.
2. Легка інтеграція з існуючими журналами, тестами, моніторингом помилок тощо.
3. Надає розподілену інформацію про трасування в повному контексті, щоб допомогти з усуненням несправностей.
4. Дозволяє відтворювати точні робочі процеси, такі як лямбда-виклики. HTTP запити, Kafka та RabbitMQ повідомлення.
5. Підтримка багатьох мов, включаючи Python, JavaScript, Node.js, Java, Ruby, .NET, Go, C++ та Collector.

2. PyCharm - IDE

PyCharm - це популярне інтегроване середовище розробки (IDE) для розробки на Python. JetBrains розробила його та запропонувала розширені функції, такі як інтелектуальне завершення коду, підсвічування синтаксису та можливості налагодження. Ви можете вибрати між безкоштовною Community Edition або платною Professional Edition залежно від ваших потреб.

Можливості PyCharm

1. Підсвічування синтаксису, завершення коду, навігація та рефакторинг.
2. Вбудовані інструменти перевірки та аналізу коду для виявлення помилок та покращення якості коду.
3. Налагоджувач для переміщення по коду, встановлення точок зупинки та аналізу поведінки під час виконання.
4. Підтримка фреймворків для тестування, таких як unittest, pytest і doctest.
5. Підтримка інтеграції з системами контролю версій, такими як Git, Mercurial та Subversion.

3. Pip Package - керування пакетами

Pip - це широко використовувана система керування пакунками для Python, яка спрощує встановлення, керування та оновлення пакунків та залежностей Python. Вона постачається з попередньо встановленою версією Python 3.4 і вище, що робить її легкодоступною для розробників. За допомогою Pip розробники можуть шукати пакунки за ключовими словами, вказувати версії пакунків та вимоги до них, а також керувати віртуальними середовищами.

Можливості Pip

1. Дозволяє легко встановлювати пакунки Python з різних джерел.
2. Автоматично вирішує та встановлює залежності.
3. Розробники можуть вказувати конкретні версії пакунків або діапазони версій.
4. Підтримує створення та керування ізольованими віртуальними середовищами.

4. Scikit-Learn, Keras та Numpy - для машинного навчання

Scikit-Learn, Keras та Numpy - три основні бібліотеки для науки про дані та машинного навчання на Python.

Scikit-Learn: Надає повний набір алгоритмів та інструментів для задач класифікації, регресії та кластеризації.
Keras: Побудований на основі TensorFlow, Keras спрощує створення та навчання моделей глибокого навчання, пропонуючи зручний API та готові компоненти нейронних мереж.
NumPy: Фундаментальна бібліотека для чисельних обчислень, що пропонує ефективні структури даних та математичні функції для роботи з великими масивами та матрицями.
У поєднанні ці бібліотеки забезпечують надійну екосистему для маніпулювання даними, машинного навчання та глибокого навчання на Python.

Можливості Scikit-Learn

1. Надає широкий спектр алгоритмів та інструментів машинного навчання.
2. Пропонує просту у використанні та ефективну реалізацію різних методів класифікації, регресії, кластеризації та зменшення розмірності.
3. Підтримує попередню обробку даних, вибір ознак та оцінювання моделей.
4. Добре інтегрується з іншими бібліотеками та фреймворками Python.

Можливості Keras

1. Пропонує зручний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для побудови та навчання моделей глибокого навчання.
2. Підтримує як згорткові, так і рекурентні нейронні мережі.
3. Надає гнучкий бекенд, який може працювати поверх TensorFlow, Theano або CNTK.

Можливості NumPy

1. Надає ефективні структури даних для багатовимірних масивів і матриць.
2. Пропонує широкий спектр математичних функцій та операцій над масивами.
3. Дозволяє легко інтегруватися з іншими бібліотеками та інструментами для маніпулювання та аналізу даних.

5. Selenium - автоматизація та тестування

Selenium - це популярний фреймворк з відкритим вихідним кодом, який використовується для автоматизації веб-браузерів. Він надає програмний інтерфейс для взаємодії з веб-елементами, імітації дій користувача та виконання таких завдань, як заповнення форм, натискання кнопок і навігація по веб-сторінках. Selenium підтримує різні комп'ютерні мови та браузери, що ідеально підходить для онлайн-тестування та скрапінгу додатків.

Можливості Selenium

1. Надає APIS для взаємодії з елементами сайту та виконання таких дій, як кліки, введення тексту та надсилання форм.
2. Надає кілька способів пошуку елементів на веб-сторінці, в тому числі за ідентифікатором, назвою класу, назвою тегу та селектором CSS.
3. Підтримує автоматизацію браузерів для тестування та вилучення даних.
4. Забезпечується кросбраузерна сумісність для автоматизації процесів у декількох браузерах.
5. Дозволяє обробляти сповіщення, спливаючі вікна та фрейми на веб-сторінках.

6. Poetry - сучасний менеджер пакунків Python

Poetry - це сучасний менеджер пакунків Python, який спрощує керування залежностями та створення проектів Python. Він надає інтуїтивно зрозумілий інтерфейс командного рядка та декларативний конфігураційний файл, що дозволяє розробникам легко визначати залежності проекту, віртуальні середовища та налаштування збірки. Завдяки зручному підходу та орієнтації на простоту, Poetry здобув популярність серед розробників Python як надійний та ефективний інструмент для керування пакунками.

Можливості

1. Спрощує процес управління залежностями проекту та їх версіями.
2. Підтримує віртуальні середовища та ізолює проектні залежності.
3. Забезпечує декларативний підхід до визначення залежностей проекту та їх обмежень.
4. Пропонує команди для створення, публікації та пакування проектів Python.
5. Полегшує співпрацю, надаючи файли блокування для відтворюваних збірок.

7. FastAPI, Flask,  Django  - веб-фреймворки

1. FastAPI, Flask, та Django - три популярні веб-фреймворки для створення веб-додатків на Python.
   
   FastAPI: Один з останніх фреймворків Python, орієнтований на високу продуктивність. Він використовує анотації типу Python та асинхронне програмування для створення швидких і масштабованих API.
   Flask: Полегшений фреймворк Python для веб-розробки. Пропонує простоту та гнучкість, що робить його ідеальним для малих та середніх проектів.
   Django: Добре зарекомендувавший себе, надійний, повнофункціональний фреймворк Python, що забезпечує підхід "включені батареї". Він включає такі функції, як ORM, автентифікація та інтерфейс адміністратора, що робить його придатним для більших і складніших додатків.
   Ці фреймворки надають безліч варіантів для створення ефективних і багатофункціональних веб-додатків. Розглянувши вимоги проекту та можливості фреймворків, ви можете вибрати найбільш підходящий фреймворк.
   
   Особливості FastAPI
2. Забезпечує високу продуктивність завдяки асинхронному програмуванню з бібліотекою asyncio.
3. Пропонує автоматичну генерацію документації API з використанням OpenAPI та JSON Schema.
4. Підтримує валідацію запитів, серіалізацію та ін'єкцію залежностей.
5. Вбудована підтримка для роботи з аутентифікацією, авторизацією та перевіркою даних.

Можливості Flask

1. Надає простий і виразний синтаксис для створення веб-додатків.
2. Пропонує модульну конструкцію, що дозволяє легко розширюватися за допомогою додаткових бібліотек.
3. Підтримує маршрутизацію, обробку запитів та рендеринг шаблонів.
4. Гнучкі параметри конфігурації для кастомізації та масштабування.

Можливості Django

1. Включає ORM для керування базами даних, обробки міграцій та моделювання даних.
2. Пропонує інтерфейс адміністратора для легкого керування даними програми.
3. Надає вбудовані функції безпеки, такі як захист від поширених веб-вразливостей.
4. Підтримує швидку розробку завдяки таким функціям, як автоматична маршрутизація URL-адрес та система шаблонів.
   
   

   8. Jupyter - Блокнот

Jupyter - це веб-обчислювальне середовище з відкритим вихідним кодом для створення та обміну документами, що містять живий код, рівняння, візуалізації та описовий текст. Він підтримує декілька мов програмування, включаючи Python, R та Julia. Jupyter Notebooks, основний інтерфейс Jupyter, сприяє дослідницькому аналізу даних, створенню прототипів та співпраці. Тому він популярний серед дослідників, науковців та викладачів для аналізу даних та експериментів з машинного навчання.

Особливості Jupyter

1. Надає веб-інтерфейс блокнота для створення та обміну документами, що містять живий код, візуалізації та описовий текст.
2. Його можна запускати локально або в хмарі.
3. Підтримує створення багатого контенту з вбудованими графіками, зображеннями, рівняннями та інтерактивними віджетами.
4. Інтегрується з різними бібліотеками та інструментами для маніпулювання даними, візуалізації та наукових обчислень.

9. SQLalchemy - для роботи з базами даних

SQLAlchemy - це потужний і гнучкий інструментарій SQL з відкритим вихідним кодом і бібліотека об'єктно-реляційного відображення (ORM) для Python. Вона надає високорівневий API для взаємодії з реляційними базами даних, дозволяючи розробникам використовувати об'єкти та синтаксис Python для роботи з таблицями та запитами баз даних. Вона спрощує операції з базами даних, полегшує моделювання даних і допомагає підтримувати переносимість коду між різними системами баз даних, що робить її популярним вибором для взаємодії з базами даних у програмах на Python.

Можливості SQLAlchemy

1. Дозволяє розробникам взаємодіяти з базами даних, використовуючи об'єкти та методи Python замість сирих SQL-запитів.
2. Надає гнучкий і виразний API для операцій з базами даних, включаючи запити, вставку, оновлення та видалення записів.
3. Підтримує різні бекенди баз даних, такі як MySQL, PostgreSQL, SQLite та інші.
4. Пропонує розширені функції, такі як швидке завантаження, ліниве завантаження та управління зв'язками між таблицями бази даних.
5. Надає потужну і розширювану мову виразів SQL для побудови складних запитів.