Python — это высокоуровневый язык программирования, простой в изучении, объектоориентированный, модульный и подчеркнуто легкочитаемый. Python широко применяется в образовательной сфере, для научных вычислений, больших данных и машинного обучения, в веб- и интернет-разработке, графике, GUI, играх и других направлениях.
Поскольку экосистема Python огромна, существуют бесчисленные библиотеки, упрощающие программирование на этом языке. Благодаря таким библиотекам становится возможным более легкое выполнение определенных задач без необходимости написания излишнего кода.
Если вы занимаетесь программированием на Python, вам полезно ознакомиться с наиболее популярными библиотеками. В нашей статье описываются десять из них.
Начнем с библиотек общего назначения, таких как Requests, Simplejson, SQLAlchemy, NumPy, а затем обратимся к более “продвинутым” библиотекам для машинного обучения, научных данных, построения GUI и научных вычислений.
1. Requests
Имея больше 26 тысяч звезд на GitHub и тысячи скачиваний ежедневно, Requests занимает первую строчку рейтинга самых популярных и полезных библиотек для разработки на Python. Эта библиотека используется в проектах Spotify, Microsoft, NPR, Heroku, Amazon, BuzzFeed, Reddit, Twitter, Mozzila (список можно продолжать еще долго).
Три программы на Python для твоего портфолио на GitHub
Requests уменьшает тяжелую ручную работу и автоматизирует такие задачи как добавление строки запроса к URL, шифрование форм отправки данных, постоянное HTTP-соединение, объединение HTTP-соединений и т. д. путем использования urllib3.
Для облегчения разработки также обеспечивается автоматическое дешифрование контента. Библиотека предлагает загрузку других функций, таких как журнал аутентификации, элегантные key/value cookies, Unicode-представление для аттрибута body объекта response, потоковое скачивание, тайм-аут соединения, поддержка .netrc.
В общем, Requests – не лишняя библиотека для любого веб-проекта.
2. Simplejson
Это еще одна очень популярная библиотека и одна из самых скачиваемых. Simplejson это быстрый, точный и расширяемый json кодировщик и декодировщик, который поддерживает Python 3.3+ с обратной совместимостью с Python 2.5.
Simplejson написан на Python и не имеет внешних зависимостей. Он также включает расширения, написанные на С для представлений с особо высоким быстродействием. Помимо дефолтной UTF-8, декодер Simplejson может оперировать строками JSON, поступающими в любой кодировке.
С дефолтным Kwarg для дампов кодировщик Simplejson можут быть использован для обеспечения сериализации даже неподдерживаемых объектов.
Библиотека Simplejson может осуществлять заключительную обработку JSON- объектов с помощью кваргов object_hook или object_pairs_hook. Реализация таких протоколов как JSON-RPC существенно облегчается с использованием Simplejson.
3. SQL Alchemy
Базы данных — неотъемлемая часть разработки приложений, а в мире Python SQLAlchemy — необходимая библиотека для работы с базами данных. Предлагая полный комплект устойчивых моделей предметных областей для высокоэффективного доступа к базам данных, она действует как набор инструментов SQL и объектно-реляционное отображение.
Лучшая IDE для Python!
Вызывает интерес модель отображения данных, в которой различные классы отображаются в базу данных различными способами, что позволяет объектной модели и схеме базы данных быть изначально развязанными.
Разработчики получают полный контроль и обзор конструкции SQL, ничто не прячется за стенами упаковщиков.
Подход этой библиотеки гораздо более современный и эффективный, если сравнивать с доступными инструментами SQL / ORM, а потому в списке самых полезных библиотек Python она занимает высокое место.
После выхода последнего релиза SQLAlchemy выбивается в лидеры; ее используют такие организации как Freshbooks, Survey Monkey, Mozilla, reddit, Yelp и многие другие.
4. TensorFlow
TensorFlow идет за основными библиотеками и погружает вас мир машинного интеллекта. Это опенсорсная библиотека Python, успешно применяемая для произведения расчетов с использованием графов потоков данных.
Вычисление изначально представляется в форме графов, где каждый узел графа предназначен для выполнения математических операций. Фактическое вычисление, тем не менее, производится по запросу, что позволяет повысить продуктивность сложных расчетов.
Библиотека учитывает нужды комплексных вычислений: она обслуживает вычисления, распределенные на CPU/GPU и несколько систем, заботясь о дублировании.
TensorFlow это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом. Она была разработана инженерами Google, работающими над проектом Google Brain.
5. Scrapy
Scrapy это фреймворк, использующийся для извлечения структурированных данных с вебсайтов. Это быстрая, простая, расширяемая, легкая в использовании библиотека. Ее использование включает добычу данных, обработку информации, поисковый робот, извлечение данных с помощью API и многое другое.
Scrapy «из коробки» обеспечивает поддержку извлечения данных из HTML/XML с использованием выражений Xpath и селекторов CSS, интерактивную оболочку консоли, экспорт данных в json, csv, xml, бэк-энд хранилище ftp, s3, локальное хранилище, управление cookies и сессиями, сжатие, кэширование, аутентификацию, user-agent спуфинг.
Scrapy пзволяет вам прописывать правила для извлечения данных. Библиотека написана на Python, ее конструкция предполагает возможность расширения за счет нового функционала, и вы можете перенести ее для запуска на Linux, Windows, Mac и BSD.
6. Matplotlib
Библиотека двумерных числовых построений . Она отлично подходит для анализа данных и создания высококачественных фигур различного формата, включая интерактивные графики и схемы.
Matplotlib можно использовать а скриптах, написанных на Python, в оболочке IPython и на множестве разнообразных серверов веб-приложений. Это значительно упрощает сложные задачи на построение. Написав небольшой кусочек кода, вы сможете генерировать графики, гистограммы, диаграммы разброса данных.
Модули pyplot и Ipython combo предлагают MATLAB в качестве интерфейса для построения простых графиков. Вы можете полностью контролировать вид линий, свойства системы координат и тому подобное. Это, несомненно, одна из лучших библиотек для числовых построений, доступных для Python.
Такие инструменты как basemap, cartopy, mplot3d, axes_grid увеличивают возможности Mataplotlib.
Эта библиотека – детище Джона Хантера. Она применяется в тысячах исследовательских, научных и издательских проектов.
7. Scikit-Learn
Высокоуровневая библиотека, содержащая алгоритмы, подобные random forest, готовые к использованию в проектах, связанных с машинным обучением.
Языком Scikit-learn по большей части является Python, но также задействуется Cython для улучшения производительности в некоторых внутренних алгоритмах. Оболочка Cython вокруг LIBSVM используется для поддержки векторной реализации, а LIBLINEAR – для вычислительной регрессии и линейной опоры векторных машин. Scikit-learn также использует CBLAS, который является C-интерфейсом для пользования библиотекой Basic Linear Algebra Subprograms (CBLAS).
Эта библиотека построена на SciPy и распространяется на условиях лицензии 3-Clause BSD с открытым исходным кодом для исследований, а также для коммерческого использования.
8. Pygame
Любите разработку игр? Pygame предназначена для создания мультимедиа-приложений с играми включительно. Она построена на мощной Simple Directmedia Library (SDL). Эта библиотека среди прочего используется для обучения детей разработке игр. Имеет открытый исходный код.
Сила Pygame в том, что она не требует OpenGL, позволяет использование множественных CPU для работы в многоядерной системе для супервысокой производительности, а также использование оптимизированных кодов на C и Assembly для внутренних функций.
Pygame весьма портативна и может запускаться практически на любых платформах и операционных системах. Эту библиотеку скачали миллионы людей и очень вероятно, что это одна из лучших игровых библиотек.
9. Arrow
Arrow предназначена для преодоления недостатков встроенного в Python функционала даты и времени, который не совсем понятен и легок. Может быть использована в качестве прекрасной замены для модулей datetime и time в Python.
10. wxPython
wxPython входит в тройку пользующихся наибольшей популярностью GUI-библиотек для Python (остальные две – PyQT и Tkinter). wxPython интуитивна для разработчиков python и проста в использовании, это прекрасная смесь из C++ wxWidget-ов и программирования на Python.
wxPython применяется в качестве расширяющего модуля Python и является кросс-платформенным набором инструментов, запускаемым на многих платформах без нужды в модификациях. Поддерживается на многих платформах, включая Unix, Macintosh OS X и Microsoft Windows (32 bit).
wxPython предлагает тысячи элементов, позволяющих с легкостью создавать трудоемкие и функциональные GUI приложения на Python.
Источник: techrocks.ru
6 лучших Python IDE для Linux
Изучение
На чтение 6 мин Просмотров 1.1к. Опубликовано 16.11.2022
Python был разработан с учетом того, что он должен обеспечивать превосходство наряду с простой строкой кода. Помимо этого факта, Python предлагает широкий спектр IDE, которые позволяют разработчикам беспрепятственно работать во время написания кода.
Прежде чем мы перейдем к нашему выводу, сначала разберитесь с языком программирования Python, IDE и редакторами кода.
О языке программирования Python
Python — это интерпретируемый язык программирования высокого уровня, который идеально подходит для быстрой разработки приложений. Его простота и легкий синтаксис делают его первым выбором для начинающих. Python в основном является производным от нескольких языков (таких как ABC, C, C++ и т. д.), и его исходный код доступен в рамках GNU.
Что такое IDE?
Сокращенно интегрированная среда разработки представляет собой среду фрейма/кодирования, которая позволяет разработчикам выполнять определенные задачи (например, писать, тестировать и отлаживать) в интерактивном режиме. Цель IDE состоит в том, чтобы решить проблему сложности при написании кода и упростить разработку программного обеспечения за счет сведения к минимуму ошибок в коде, реализации любых дополнительных функций и т. д.
Двигаясь вперед, в этой статье мы собираемся обсудить 6 лучших IDE Python для Linux, которые вы можете использовать и которые должны полностью удовлетворить все ваши потребности.
Что такое редактор кода?
Редакторы кода — это в основном текстовые редакторы, которые используются для редактирования исходного кода различных языков программирования. Это облегчает чтение и понимание исходного кода за счет выделения определенной части. Вы также можете рассматривать редакторы кода как часть IDE.
6 лучших Python IDE для Linux
1. PyCharm
Через несколько месяцев после первоначального выпуска Python JetBrains представила PyCharm в 1991 году. Это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который был признан лучшим редактором кода еще в 2019 году. PyCharm известен своей безупречной производительностью, и его можно полностью использовать, даже не прилагая дополнительных усилий. в сценарии. Его характер завершения кода и проверки наряду с отладкой побудил крупные компании, такие как Alibaba Trivago, Udemy, Shelf и т. д., включить эту IDE в свои проекты.
Помимо этого, ниже приведены некоторые основные моменты, которые делают его одной из лучших IDE Python для Linux на сегодняшний день:
- Широкие возможности настройки
- Он предлагает ряд обширных функций для веб-разработки.
- Поддерживает кроссплатформенность
2. IDLE
IDLE или Integration Development Learning Environment — это пакет, который поставляется вместе с Python (но не с Linux). Эта среда является идеальным выбором для начинающих из-за ее простоты и чистоты. Он был разработан никем иным, как самим создателем Python, то есть Гвидо ван Россумом, и в настоящее время работает над версией 3.10.8 на рынке.
Однако, чтобы загрузить его в Linux, потребуется выполнить следующую команду:
$ sudo apt-get install idle
Помимо этого, он также предоставляет несколько дополнительных функций:
- Его легкий вес и простота делают его предпочтительным выбором для начинающих.
- С помощью этого пакета можно легко создавать проекты для автоматизации и игр.
- Он компилирует короткий фрагмент кода во время выполнения.
3. PyDev
Это еще одна самая привлекательная Python IDE, которая на самом деле является внешним плагином для Eclipse. Первоначально он был впервые представлен Алексом Тотичем в июле 2003 года, а позже им занимался Фабио Задрозный в качестве главного разработчика проекта. PyDev имеет широкий набор функций, которые легко поддерживают Python, CPython, JPython и т. д.
Кроме того, он позволяет интегрировать Django для упрощения веб-разработки и предоставляет чистый и устойчивый отладчик для исправления возникших проблем в кодах.
Несмотря на множество преимуществ использования этой среды, мы выделяем только основные из них:
- Управление кодом через интеграцию с GIT.
- Завершение кода
- Автодополнение кода с автоматическим импортом
- Подсказка типа
- Анализ кода
- Рефакторинг
- Удаленный отладчик
- Интерактивная консоль
- Интеграция юнит-тестов
4. Pyzo
Pyzo — еще одна идеальная IDE, используемая в Linux. Это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который хорошо известен выполнением научных расчетов (точно так же, как NumPy и Scipy). После того, как вы загрузите эту IDE, вы сможете увидеть 2 компонента: редактор (где будут выполняться все действия — написание кода) и оболочка — которая будет выполнять функции исполнителя кода.
Цель этой IDE состояла в том, чтобы предоставить своим пользователям простой, но элегантный опыт, и это именно то, что она делает. Вы даже можете расположить «Меню инструментов» в любом удобном месте, а также позволяете пользователям создавать свои инструменты (например, менеджер проектов, файловый браузер, веб-браузер и т. д.).
Помимо этого, он также предоставляет несколько дополнительных функций:
- У разработчика будет 4 варианта запуска исходного кода из редактора в оболочку: » Запустить выделение«, «Запустить ячейку», «Запустить файл» и «Запустить основной файл проекта».
- Пользователь может легко переключаться между оболочками (когда исполнитель занят другими задачами).
- Он может легко работать без интерпретатора Python и использует набор инструментов QT GUI.
5. Wing
Это одна из самых популярных среди новичков IDE, представленная еще в 2000 году компанией Wingware. Он был разработан специально для разработчиков Linux и хорошо известен своим быстрым и эффективным языком Python. В настоящее время он доступен в 3 различных вариантах: Wing Pro (бесплатная пробная версия), Wing Personal (индивидуальный/платный) и Wing (101/платный). Самое приятное в этой IDE то, что она позволяет разработчикам выполнять отладку и автоматизировать процессы, что делает ее подходящей для студентов и начинающих.
Помимо этих маркеров, ниже приведены некоторые ключевые элементы, которые вы получаете от Wing IDE для Python:
- Он также предлагает расширения для различных коллекций в Django, Flask и т. д., и он очень легкий, никогда не разочаровывает с точки зрения скорости и точности.
- Профессиональная версия этой IDE подходит для профессионалов и позволяет пользователям кодировать навигацию, форматирование, контроль версий и т. д.
- Разработчик может выполнять различные тесты, в том числе Pytest, Doctest, модульное тестирование и т. д., и это позволяет ему не переходить к какому-либо другому инструменту «специально для тестирования».
6. Jupyter Notebook
Это интерактивная веб-среда IDE для Python с интуитивно понятным интерфейсом. Он был представлен в 2014 году Фернандо Пересом, Брайаном Грейнджером и Мин Раган-Келли. Благодаря возможности хранить все коды, комментарии и изображения вместе, он обладает высокой масштабируемостью и гибкостью для создания удобочитаемых анализов.
Помимо этих маркеров, ниже приведены некоторые ключевые элементы, которые вы получаете от Jupyter Notebook для Python:
- Поддерживает несколько языков программирования (таких как Python, C#, R и т. д.)
- Он хорошо масштабируется, и такие компании, как Intuit, Delivery Hero и другие, активно используют эту IDE в своей экосистеме. Он использует ipywidgets для повышения производительности.
- Файлы можно легко преобразовать в другие форматы, такие как HTML и PDF.
Заключение
Выше упомянуты некоторые из лучших IDE для Linux. Несомненно, существуют различные IDE, которые можно использовать, такие как Eric, Spyder и т. д., но упомянутые здесь — лучшие IDE Python, используемые для Linux. Используя эти многофункциональные IDE, вы можете работать над отличными проектами. Тем не менее, IDE можно разделить на платные и бесплатные версии, все, что вам нужно, — это знать, как выбрать правильную IDE в соответствии с требованиями.
Источник: bestprogrammer.ru
5 лучших Python IDE для Ubuntu
Python — один из наиболее широко используемых языков программирования общего назначения. Многие популярные веб-сайты или приложения, которыми мы пользуемся каждый день, используют Python. Причиной популярности этого языка программирования является его простота и удобочитаемость.
Существует множество интегрированных сред разработки (IDE), предназначенных для разработки программного обеспечения на Python. В этой статье мы рассмотрим 5 лучших Python IDE для Ubuntu: Vim, PyCharm, Eric, Pyzo и Spyder. Итак, давайте начнем.
1. Vim
Vim используется многими разработчиками и пользователями Linux, потому что это очень быстрая и легко настраиваемая среда разработки. Что еще более важно, Vim упрощает задачу отладки и поддерживает множество инструментов и плагинов.
Vim может использоваться как в качестве автономного приложения, так и в качестве интерфейса командной строки. Поначалу Vim может быть сложен в настройке для новых пользователей, но как только вы к нему привыкнете, вам понравится программировать в Vim. Дополнительную информацию можно найти в документации.
Для того чтобы установить Vim, выполните команду ниже в терминале:
$ sudo apt-get install vim
2. PyCharm
PyCharm — это очень популярная кроссплатформенная среда разработки Python, которая выпускается в двух версиях: Community Edition и Professional Edition. Community Edition — бесплатна и имеет открытый исходный код, а Professional Edition — платная и является проприетарным ПО.
Это настраиваемая и многофункциональная среда разработки с такими функциями, как встроенные инструменты для модульного тестирования и отладчик для Python, навигация по проекту и исходному коду, подсветка синтаксиса и ошибок, анализ кода и многое другое, что вы можете ожидать в IDE.
Pycharm имеет один из лучших графических интерфейсов по сравнению с другими Python IDE и может быть хорошим выбором для профессиональных разработчиков. Он доступен для последних версий Ubuntu в рамках пакета Snap и может быть загружен непосредственно из Ubuntu Software Center.
Для того чтобы установить Pycharm, выполните команду ниже в терминале:
$ sudo snap install pycharm-community —classic
3. Eric
Eric — свободно распространяемая среда разработки с открытым исходным кодом, написанная на Python. Это кросс-платформенная IDE с поддержкой многих языков программирования, включая Python.
Eric IDE обладает множеством функций, включая автоматическое завершение кода, подсветку синтаксиса и ошибок, встроенный отладчик для Python, расширенные функции поиска, встроенную поддержку систем управления версиями Mercurial и Subversion, а также Git (с помощью дополнительного плагина) и др.
Eric имеет простой, но настраиваемый графический интерфейс с поддержкой плагинов и расширений. Он также имеет интегрированный класс браузера.
Для того чтобы установить Eric, выполните команду ниже в терминале:
$ sudo apt-get install eric
4. Pyzo
Pyzo — это кроссплатформенная среда разработки с открытым исходным кодом, написанная на Python. Она использует Conda для управления пакетами Python.
IDE нацелена на интерактивность и простоту и состоит из редактора, оболочки и набора стандартных инструментов. Вот несколько примеров инструментов Pyzo: подсветка синтаксиса, структура исходного кода, пользовательский интерфейс наподобие Matlab, браузер файлов и др.
Pyzo также имеет интерактивную справку и поддерживает все основные языки программирования. Pyzo можно загрузить и установить из Software Centre или при помощи команды для терминала:
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install python3-pip python3-pyqt4 $ sudo python –m pip install pyzo –upgrade
После завершения установки выполните следующую команду, чтобы запустить Pyzo IDE:
$ pyzo
5. Spyder
Spyder — это свободная и кроссплатформенная интегрированная среда разработки, специально созданная для научных расчетов на Python (название Spyder расшифровывается как Scientific PYthon Development EnviRonment). Это многоязычная среда разработки с такими функциями, как автоматическое завершение кода, подсветка синтаксиса, анализ кода, интеграция с научными библиотеками Python (NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas).
Spyder имеет пользовательский интерфейс с удобной навигацией и прост в использовании для новых пользователей. Он также поддерживает IPython и многое другое программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Для того чтобы установить Spyder, выполните команду ниже в терминале:
$ sudo apt-get install spyder
В заключение можно отметить, что выбор лучшей IDE всегда зависит от предпочтений и потребностей программиста. Перечисленные здесь IDE являются лучшими с точки зрения редактирования кода, а также отладки и общего опыта использования.
Источник: pythonist.ru