10 Alat Berguna untuk Pengembang Python

Python dipuja dalam industri pengembangan perangkat lunak karena keserbagunaan, penggunaan, dan kemudahan aksesnya. Nilai bahasa yang sebenarnya bersinar di bidang komputasi matematika, ilmu data, ML (pembelajaran mesin) dan AI, IoT (Internet of Things), dan beberapa aplikasi lainnya.

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari bahasa, pengembang perlu membiasakan diri dengan alat Python untuk meningkatkan keterampilan SDLC (Siklus Hidup Pengembangan Perangkat Lunak).

Daftar alat ini akan membantu Anda menjadi programmer Python yang lebih lengkap pada tahun 2022 dan seterusnya.

1. IDE PyCharm

PyCharm, sebagai IDE, menawarkan pelengkapan otomatis intuitif, tip, pemeriksaan PEP8, dan fitur peningkatan kualitas kode lainnya. Anda juga dapat mengandalkannya untuk pemfaktoran ulang kode otomatis yang cerdas, bantuan pengujian, dan inspeksi kode, di antara fitur-fitur lainnya.

PyCharm mendukung beberapa kerangka kerja paling terkenal seperti Django, Flask, web2py, dll. IDE memiliki beberapa database dan alat pengembang bawaan untuk debugging dan pembuatan profil, yang masing-masing terintegrasi dengan mulus dengan Visual Studio Code untuk fungsionalitas lebih lanjut.

Integrasi pustaka NumPy dan Matplotlib memperluas fitur komputasi ilmiahnya. Pengembangan jarak jauh PyCharm, interoperabilitas lintas teknologi, dan fasilitas pengujian terintegrasi melengkapi rangkaian fitur menyeluruh IDE ini.

Unduh:PyCharm

2. Buku Catatan Jupyter

Buku Catatan Jupyter memiliki semua yang Anda perlukan untuk pengembangan interaktif, dokumentasi, dan eksekusi kode. Notebook ini dilengkapi dengan pendekatan berbasis konsol untuk pembuatan dokumen.

Pertama, ini memberi Anda komponen aplikasi web berbasis browser yang menggabungkan matematika, media kaya, perhitungan, dan penjelasan teks. Kedua, ini dapat mencantumkan input dan output yang digunakan dalam perhitungan, bersama dengan objek yang disempurnakan dengan media kaya dan konten terkait lainnya.

Terkait:Memulai Dengan Notebook Jupyter: Sebuah Tutorial

Fitur ini membantu Anda mengedit kode dengan inspeksi dalam browser dan melakukan penyorotan sintaks otomatis. Anda juga dapat mengelola lekukan dan penyelesaian tab dengan Jupyter. Alat ini menggunakan bahasa markup Markdown, yang tidak terbatas pada teks biasa untuk fitur komentar kodenya.

Dengan integrasi LaTeX Jupyter, Anda dapat memasukkan notasi matematika ke dalam sel penurunan harga dan merendernya secara native dengan MathJax.

Unduh: Buku Catatan Jupyter

3. Keras

Keras adalah library API jaringan saraf tingkat tinggi yang mempelopori proyek Python ML dan Deep Learning. Keras membantu Anda memperluas ekosistem pemrograman jaringan saraf AI Python Anda dengan back-end seperti TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano, dan banyak lainnya.

Keras menghasilkan pesan kesalahan yang kaya akan detail dan dapat ditindaklanjuti untuk memungkinkan Anda memecahkan masalah kode Anda secara ekstensif. Anda dapat beradaptasi dengan framework deep learning untuk sejumlah kasus penggunaan alur kerja, mengingat kemampuannya untuk menyatu dengan berbagai konfigurasi infrastruktur—baik itu cluster GPU atau seluruh pod TPU.

Terkait:Cara Meningkatkan Keterampilan Python dan AI Anda dengan Keras, Pytorch, Tensorflow, dan Lainnya

Mengintegrasikan Keras dapat membantu spesialis pembelajaran mendalam mengurangi beban kognitif ML mereka. Pustaka open-source diadopsi secara luas karena pendekatan pemrograman yang ramah pengguna, ekstensibilitas, dan modular.

Unduh:Keras

4. Paket Pip

Python's Paket Pip adalah manajer paket default untuk Python dan dibundel dengan setiap instalasi. Pip membantu Anda memanfaatkan paket di repositori lokal atau jarak jauh lainnya, asalkan mereka mematuhi Python Enhancement Proposal 503.

Pip mengelola daftar paket lengkap dengan nomor versi paket yang sesuai. Ini mencatat manajemen paket Anda di a persyaratan file untuk membantu Anda membuat katalog paket yang sama untuk desktop atau lingkungan virtual yang berbeda.

Pip tetap setia, manajer paket yang tersedia, cocok untuk manajemen perpustakaan paket pemula dan lanjutan. Meskipun demikian, banyak pengembang dan tim mengandalkan solusi manajemen paket pihak ketiga seperti PyPL karena Pip tersedia dengan Python 3 dan versi selanjutnya.

Unduh:Paket Pip

5. Python Di Mana Saja

Python Di Mana Saja mendapatkan reputasi untuk keandalannya dalam memenuhi kebutuhan SDLC end-to-end. PaaS (Platform as a Service) ini memungkinkan Anda untuk mengembangkan, menjalankan, dan meng-host program Python di web.

Dengan pustaka Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup, dan PyCrypto bawaan, Anda dapat melakukan perubahan dan menerapkan pembaruan otomatis langsung dari browser Anda.

Python Anywhere membantu Anda menerapkan basis kode dengan cepat di server berbasis AWS EC2. Hosting terdesentralisasi memungkinkan penelitian, pembelajaran, dan pengembangan jarak jauh berbasis Python.

Unduh:Python Di Mana Saja

6. Scikit-Belajar

Scikit-Belajar pustaka sumber terbuka siap dan menunggu untuk membantu Anda dengan sasaran ML skrip Python Anda. Alat analisis prediktif Scikit mempercepat klasifikasi objek, membantu prediksi atribut bernilai berkelanjutan dan regresi, pengelompokan mesin dukungan-vektor, peningkatan gradien, hutan acak, dan pengelompokan otomatis yang serupa objek.

Scikit memiliki alat ML canggih seperti pengurangan dimensi dan pemilihan model untuk analisis ML tingkat lanjut. Itu dibangun di atas perpustakaan Matplotlib, NumPy, dan SciPy, yang masing-masing ideal untuk konteks ML yang dipesan lebih dahulu.

Unduh:Scikit-Belajar

7. sphinx

sphinx adalah dokumentasi Python lain yang dapat dilihat sebagai alternatif tepat untuk Jupyter Notebook. Ini menghasilkan dokumentasi Python yang sangat mengartikulasikan dalam HTML, LaTeX, ePub, dan format lainnya.

Sphinx selanjutnya dapat membantu Anda menyiapkan indeks dan pengujian otomatis khusus bahasa untuk cuplikan kode. Sphinx dilengkapi dengan beberapa ekstensi pihak ketiga selain pustaka dokumen bawaannya.

Unduh:sphinx

8. Selenium

Selenium adalah alat masuk untuk pengujian tangkas dengan Python. Alat ini membantu Anda melakukan pengujian manual, otomatis, dan lintas-browser untuk aplikasi web berbasis Python.

Dengan Selenium, Anda bahkan dapat mengubah pengujian otomatis menjadi pengujian fungsi manual, tergantung pada kebutuhan Anda. Anda dapat menulis skrip atau kasing pengujian khusus yang digerakkan oleh tujuan untuk perangkat lunak apa pun.

Berbagai penyesuaian membuatnya mudah untuk mengimplementasikan fungsi pengujian Selenium di seluruh perangkat lunak yang disesuaikan.

Terkait:Cara Menginstal Selenium WebDriver di Komputer Apa Pun Dengan Python

Seluruh rangkaian pengujian Selenium yang komprehensif adalah open-source. Jika program Python Anda berjalan di beberapa platform, Anda dapat menggunakan Selenium untuk pengujian lintas platform. Selenium memenuhi persyaratan pengujian Maven, Jenkins, dan Docker.

Unduh:Selenium

9. Teks Sublim

Sejak awal berdirinya, Teks Sublim telah menjadi IDE yang kaya fitur dan ringan yang telah mengambil alih komunitas pengembangan. Fitur pelengkapan otomatis yang sangat sadar konteks dan mesin definisi sintaks membantu Anda dengan cepat mengasah keterampilan Python Anda.

Sublime Text membuat banyak masalah pemula menjadi tidak signifikan dengan dokumentasi Python API yang ekstensif. UI adaptif menawarkan antarmuka pemrograman yang sangat estetis yang secara intuitif beralih ke skema warna asli platform apa pun.

Versi terbaru dari Sublime Text memungkinkan Anda untuk memanfaatkan API Python yang diperbarui, tetapi Anda masih dapat menikmati kompatibilitas mundur dengan paket untuk versi Python yang lebih lama.

Jika Anda menggunakan Raspberry Pi, Apple Silicon, atau Linux Arm64, Anda dapat menggunakan Sublime Text untuk dukungan Python lintas platform. Mengelola proyek dalam Sublime Text sangatlah mudah, dengan pemilihan multi-tab dan properti navigasinya.

Unduh: Teks Sublim

10. sup cantik

sup cantik adalah kerangka kerja scraping web yang berguna saat mengakses, mengelola, atau memanipulasi data aplikasi web Python. Alat ini bekerja secara sinergis dengan parser mana pun, mendukung berbagai idiom Python untuk beroperasi di pohon parse.

Integrasikan API Anda dengan BeautifulSoup untuk mengikis data aplikasi dan situs web dengan mudah. Selain itu, gunakan BeautifulSoup untuk mendapatkan data dalam spreadsheet CSV, HTML, XML, dan data JS dari situs Python.

Unduh:sup cantik

Jika Anda seorang pengembang Python pemula atau menengah, Anda harus tahu tentang berbagai IDE yang kompatibel dengan Python dan mana yang dapat Anda gunakan untuk menjalankan skrip Anda secara efisien.

IDE bukan hanya editor teks sederhana; mereka dilengkapi dengan alat penghemat waktu, paket yang diperlukan, dan semua hal lain yang mungkin Anda perlukan dan kode di bawah satu GUI.

10 IDE Python Yang Harus Diketahui Setiap Programmer

Singkirkan editor Python default dan kenakan salah satu IDE mengkilap ini. Kode Anda akan berterima kasih.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis