Python 的21个基本工具

本文将和大家一起了解用于软件开发、网络抓取和开发、数据分析和可视化以及机器学习的基本 Python 工具。Python 是最流行的编程语言之一。它简单、强大，并且由为开源项目做出贡献的社区驱动。Python 的多种用途是该语言如此受欢迎的原因；可以免费构建软件、开发 Web 服务、执行数据分析和可视化以及训练机器学习模型。

本文中提到的 Python 工具列表将帮助初学者开始他们的 Python 开发之旅。它还将帮助数据专业人员和 Python 开发人员提高工作效率。因此，无论您处于 Python 之旅的哪个阶段，这些工具都可以帮助您充分利用该语言。

Python 开发工具

开发工具帮助我们构建快速可靠的 Python 解决方案。它包括集成开发环境 (IDE)、Python 包管理器和高效扩展，这些工具使得在生产中测试软件、调试和部署解决方案变得容易。

1.Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个基于 Web 的 IDE，用于试验代码并显示结果。它在数据科学家和机器学习从业者中相当受欢迎。它允许他们运行和测试少量代码并查看结果，而不是运行整个文件。Jupyter Notebook 允许我们使用 Markdown 添加描述和标题，并以 PDF 和 .ipynb 文件的形式导出结果。

当将科学计算与 Python 开发结合起来时，将会得到一个 Jupyter Notebook。如今，教师正在使用它来教授数据科学课程，数据分析师正在使用它来创建报告，机器学习工程师正在使用它进行实验和构建高性能模型架构。

2.Pip

Pip 是一个使用 Python Package Index 来安装和管理 Python 软件的工具。有 393,343 个项目供您以闪电般的速度下载和安装，Python 生态系统就是以此为基础的。

pip install <package_name>

Pip 不仅仅是一个安装程序。您可以创建和管理 Python 环境、安装依赖项以及使用 URL 从第三方存储库安装包，通过学习 PIP Python 教程来了解有关 pip 的更多信息。

python -m pip install -r requirements.txt

3.VSCode

Visual Studio Code 是一款免费、轻量级且功能强大的代码编辑器，无需离开软件窗口即可构建、测试、部署和维护所有类型的应用程序。它具有语法突出显示、代码自动完成、语言、Git 和内联调试支持，可以使用扩展来预构建系统并将应用程序部署到云。

VSCode 是世界上最流行的 IDE，它的流行主要归功于改善用户体验的免费扩展。这些扩展允许数据科学家在 Jupyter Notebook 上运行实验、编辑 Markdown 文件、集成 SQL Server、项目协作、自动完成代码和内联代码帮助。可以使用扩展并运行 VSCode 软件（如 bash 终端和浏览器）中的所有内容，而不是使用多个软件。

Python 网页抓取工具

网络抓取允许数据科学家和分析人员从网站收集数据，网络抓取的困难部分是清理数据并将其转换为可读的结构化格式。在本节中，我们将了解执行网络抓取和数据清理最常用的工具。

4.Requests

Requests 能够让您可以轻松发送 HTTP 请求，可简单地使用 requests API 并使用 get JSON 方法，而不是手动将身份验证、参数和配置查询字符串添加到 URL。Requests 是数据专业人士中非常流行的一个库，用于抓取多页面网站。 Requests 是 Python 实现的简单易用的 HTTP 库，使用起来比 urllib 简洁很多。因为是第三方库，所以使用前需要 cmd 安装。

5.Beautiful Soup

Beautiful Soup 用于清理和提取 HTML 和 XLM 中的数据。它用于解析 HTML 文本，并允许数据科学家将文本数据转换为结构化表或 pandas 数据框。

只需几行代码，就可以提取复杂的 HTML 数据。在某些情况下，只需要一个表标签，就可以访问整个数据而无需解析文本。 BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式。BeautifulSoup 会帮您节省数小时甚至数天的工作时间。

6.Scrapy

Scrapy 是一个用于网络抓取和网络爬行的开源协作框架，它快速、简单且可扩展地爬行多个页面的网站以提取结构化格式的数据。它通常用于数据挖掘、监控和自动化测试。

Scrapy，Python 开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和 web 抓取框架，用于抓取 web 站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy 用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

Python Web 开发工具

Python 拥有最好的 Web 开发框架之一，可以通过键入几行代码来创建网页、Web 应用程序或 Web API。这些工具适合初学者，不需要掌握 HTML、CSS 和 JS 等语言。

7.Flask

Flask 是一个用于构建 Web 应用程序和 REST API 的开源 Web 框架。它比 Django 的框架更容易学习，并且只需几行代码，就可以组装一个可以在本地运行的简单 Web API。

Flask 基于 WSGI（Web服务器网关接口）工具包和 Jinja2 模板引擎。它可用于创建简单以及大规模的 Web 应用程序，例如博客网站、社交媒体应用程序、投资组合网页、机器学习应用程序和分析仪表板。 Flask 是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug，模板引擎则使用 Jinja2。Flask使用 BSD 授权。Flask 也被称为 "microframework"，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask 没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

8.Streamlit

Streamlit 是构建和共享 Web 应用程序的最快、最简单的方法。可在几分钟内创建数据科学组合、分析仪表板、机器学习 Web 应用程序、教育教程以及地理空间和计算机视觉应用程序，只需要添加一个小部件，就像在 Python 中声明变量一样。无需学习后端开发、定义路由、处理 HTTP 请求、HTML、CSS 和 JavaScript。

对于数据科学家和分析师来说，它是通往 Web 开发世界的门户。这就是为什么大多数数据科学家使用 Streamlit 来演示财务报告、研究和机器学习概念。

9.FastAPI

FastAPI 是一种现代，快速（高性能）的Web框架，用于基于标准Python类型提示使用 Python 3.6+ 构建API。FastAPI 是一个用于创建高性能 Web API 的 Web 框架。与 Streamlit 类似，它需要几行代码来构建可用于生产的 Web 应用程序。部署 Web 应用程序后，可以使用 GUI 界面访问它或发送 HTTP 请求。 它快速、直观且强大，可以轻松部署机器学习模型。它还用于内部危机管理和 Web 应用程序的身份验证管理。

Python 数据分析工具

数据分析工具允许用户摄取、清理和操作数据以进行统计分析，每个数据专业人员都必须了解这些工具的核心功能，以执行数据分析、机器学习、数据工程和商业智能任务。

10.Pandas

pandas 是进入数据科学世界的门户。作为初学者，学习的第一件事是使用 read_csv() 加载 CSV 文件。pandas 是所有数据专业人员的必备工具。

可加载数据集、清理、操作它、计算统计数据、创建可视化并将数据保存为各种文件格式。pandas API 简单直观。可加载和保存 CSV 和文本文件、Microsoft Excel、SQL 数据库以及快速 HDF5 文件格式。

11.NumPy

NumPy 是用于科学计算的基本 Python 包，大多数现代工具都是基于它构建的。作为数据科学家，将使用 Numpy 数组进行数学计算和数据整理。它提供多维数组对象来执行快速操作，例如逻辑、形状操作、排序、选择、基本静态操作和随机模拟。Numpy 将帮助您了解数据科学中的数学基础知识以及如何将复杂的方程转换为 Python 代码。可以使用它来创建机器学习模型、自定义静态公式、科学模拟以及执行高级数据分析任务。

12.SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一个 Python SQL 工具包，可用于访问和管理关系数据库。它使用对象关系映射器来提供 SQL 的强大功能和灵活性。

对于用于在 Python 中执行数据处理和分析的数据科学家和分析人员来说，该工具是必需的，可以使用 SQL 脚本执行数据分析，也可以使用基于对象的方法，在该方法中可以使用直观的 Python API 以有效的方式执行类似的任务。

13.Dask

Dask 是处理大数据或文件的必备工具。它使用并行计算通过 NumPy、pandas 和 scikit-learn 等库执行类似的任务。 在 4GB 的大型数据集上运行一个简单的逻辑函数至少需要 10 分钟。即使使用更好的机器，也无法将处理时间缩短到几秒钟。Dask 使用动态任务调度和并行数据收集来在同一台机器上快速获得结果。

该 API 类似于 pandas 和 scikit-learn。它非常灵活，是 Python 原生的，可以扩展（1000 个核心）和缩小（单核），并提供快速反馈和诊断来帮助人类。

Python 数据可视化工具

数据可视化赋予数据分析生命力。如果想向非技术主管解释事情，需要通过显示条形图、折线图、散点图、热图和直方图来讲述数据故事，可视化工具可帮助数据分析通过几行代码创建交互式、丰富多彩且清晰的可视化。

14.Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。

15.Seaborn

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级界面，用于创建有吸引力的统计图形。与 Matplotlib 类似，可以通过键入一行代码来生成交互式可视化。

它具有很强的适应性，当刚接触数据可视化时，它会产生奇迹。对于自定义，始终可以使用 matplotlib 创建多个图形、编辑轴、标题甚至颜色。在某些情况下，seaborn 会为计算所有内容并显示 distplot、小提琴图、residplot、implot、联合图和箱线图。 Seaborn 是比 Matplotlib 更高级的免费库，特别地以数据可视化为目标，但他要比这一切更进一步： 他解决了用 Matplotlib 的 2 个最大问题，正如 Michael Waskom 所说的：Matplotlib 试着让简单的事情更加简单，困难的事情变得可能，那么Seaborn 就是让困难的东西更加简单。用 Matplotlib 最大的困难是其默认的各种参数，而 Seaborn 则完全避免了这一问题。

16.Plotly

当需要 Tableau 或 PowerBI 的功能时，可以使用 Plotly Python 库来显示交互式和出版物质量的图表。可以放大图表、隔离单个条形图、过滤内容，甚至可以根据需要对其进行动画处理。

它配备了自定义控件，允许制作可视化动画并进行数据转换。Plotly 还包含 Jupyter 小部件、3D 图表、AI 图表、金融图表和科学图表。 Plotly 是创建基于 Jupyter 的数据分析报告的最佳工具，可以制作一个静态图并添加自定义控件来探索和解释数据见解，而不是创建多个静态图。

17.Pandas-profiling

Pandas-profiling 是一种 AutoEDA 工具，用于使用一行代码创建探索性数据分析报告。该报告包括列类型、缺失值、唯一值、分位数统计、描述性统计、直方图、相关性、文本分析以及文件和图像分析。

当探索的时间较少时，这是一个非常有用的工具。例如，在技术测试期间、准备团队会议、参加比赛等。

Python 机器学习工具

机器学习工具用于数据处理、数据增强以及机器学习模型的构建、训练和验证。这些工具提供了一个完整的生态系统，可以执行从图像分类到时间序列预测的任何任务。

18.Scikit-learn

Scikit-learn 是一个用于执行预测分析的开源工具。它基于 Numpy、Scipy 和 matplotlib 构建，Scikit-learn 让每个人都可以使用机器学习。它对初学者友好，界面旨在满足专业人士的需求。

Scikit-learn 允许执行分类、回归、聚类、降维、数据预处理和特征提取。它主要用于表格数据和执行深度学习模型的数据增强，它还允许借助机器学习管道简化多个流程。

19.Keras

Keras 是一个深度学习框架，用于处理非结构化数据并在神经网络上对其进行训练。它构建在 TensorFlow 2 之上，提供 GPU 和 TPU 加速。使用 Keras，可以将模型部署在服务器、浏览器、Android 和嵌入式系统上。

Keras API 提供模型接口、神经网络层、回调 API、优化器、指标、数据加载器、预训练模型、模型调整以及用于计算机视觉和自然语言处理的 API。界面简单、快速且功能强大，它对初学者友好，是通往深度神经网络世界的门户。

20.PyTorch

PyTorch 是一个面向研究人员和机器学习从业者的开源深度学习框架。它提供了比 Keras 更直接的调试体验，同时允许创建自定义训练器、损失函数和指标。

PyTorch 的主要功能是模型服务和生产支持、分布式训练、强大的生态系统和云支持。 PyTorch 为 NLP、计算机视觉、音频和表格数据提供专门支持。只需几行代码，就可以加载预先训练的模型并在新的但相似的数据集上对其进行微调。 它是深度学习应用的未来，现代机器学习研究是由 Torch 生态系统驱动的。

21.OpenCV

OpenCV 是一个用于开发实时应用程序的计算机视觉框架，可以使用它来处理图像、使用标签和分割将其可视化、增强图像和视频以提高机器学习性能，以及使用标签查看实时结果。它是执行图像处理和训练计算机视觉任务深度学习模型的重要工具。

结论

这 21 个基本的 Python 工具是软件和 Web 开发、Web 抓取、数据分析和可视化以及机器学习所必需的。即使您不是数据专业人员，了解了这些工具的功能后，才能更加充分利用开发体验。