可视化编程软件分享(python开发工具有哪些)

1.Helios — 可观测性和故障排除

Helios是一个开发者平台，可为您的 Python 应用程序流程提供可操作的见解。它结合了OpenTelemetry的上下文传播框架，提供跨微服务、无服务器功能、数据库和第三方 API 的端到端可见性。可以查看他们的沙箱或通过此处注册免费使用它。

Helios的特点

• 提供整个应用程序中数据流的单一视图。
• 与现有日志、测试、错误监控等轻松集成。
• 提供完整上下文中的分布式跟踪信息，以帮助排除故障。
• 允许重新创建精确的工作流程，例如 Lambda 调用。HTTP 请求、Kafka 和 RabbitMQ 消息。
• 支持多种语言，包括Python、JavaScript、Node.js、Java、Ruby、.NET、Go、C++和Collector。

2.PyCharm——IDE

PyCharm是一种流行的 Python 开发集成开发环境 (IDE)。JetBrains 开发了它并提供了高级功能，例如智能代码完成、语法突出显示和调试功能。可以根据需要选择免费社区版或付费专业版。

PyCharm 的特点

• 语法突出显示、代码完成、导航和重构。
• 内置代码检查和分析工具，用于错误检测和代码质量改进。
• 用于单步执行代码、设置断点和分析运行时行为的调试器。
• 支持单元测试、pytest 和 doctest 等测试框架。
• 支持与 Git、Mercurial 和 Subversion 等版本控制系统集成。

3. Pip Package——包管理

Pip是一种广泛使用的 Python 包管理系统，可简化 Python 包和依赖项的安装、管理和更新。它预装了 Python 3.4 及更高版本，使开发人员可以轻松使用它。使用 Pip，开发人员可以使用关键字搜索包、指定包版本和要求以及管理虚拟环境。

Pip的特点

• 允许轻松安装来自各种来源的 Python 包。
• 自动解析并安装依赖项。
• 开发人员可以指定特定的包版本或版本范围。
• 支持隔离虚拟环境的创建和管理。

4. Scikit-Learn、Keras 和 Numpy — 用于机器学习

Scikit-Learn、Keras和NumPy是 Python 中数据科学和机器学习的三个

重要库。

• Scikit-Learn：它为分类、回归和聚类任务提供了一套全面的算法和工具。
• Keras：Keras 建立在 TensorFlow 之上，简化了深度学习模型的创建和训练，提供用户友好的 API 和预构建的神经网络组件。
• NumPy：数值计算的基础库，提供高效的数据结构和数学函数来处理大型数组和矩阵。

这些库相结合，为 Python 中的数据操作、机器学习和深度学习提供了一个强大的生态系统。

Scikit-Learn的特点

• 提供广泛的机器学习算法和工具。
• 提供易于使用且高效的各种分类、回归、聚类和降维技术的实现。
• 支持数据预处理、特征选择和模型评估。
• 与其他 Python 库和框架集成良好。

Keras的特点

• 提供用户友好且直观的界面，用于构建和训练深度学习模型。
• 支持卷积神经网络和循环神经网络。
• 提供可在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上运行的灵活后端。

NumPy的特点

• 为多维数组和矩阵提供高效的数据结构。
• 提供广泛的数学函数和数组运算。
• 能够与其他库和工具无缝集成以进行数据操作和分析。

5. Selenium——自动化和测试

Selenium是一种流行的开源框架，用于自动化 Web 浏览器。它提供了一个编程接口来与 Web 元素交互、模拟用户操作以及执行表单填写、单击按钮和浏览网页等任务。Selenium 支持各种计算机语言和浏览器，非常适合在线应用程序测试和抓取。

Selenium的特点

• 提供 APIS，用于与站点元素交互并执行单击、键入和提交表单等操作。
• 提供多种方式在网页上定位元素，包括通过 ID、类名称、标签名称和 CSS 选择器。
• 支持用于测试和抓取目的的浏览器自动化。
• 提供跨浏览器互操作性，用于跨多个浏览器的自动化流程。
• 允许处理网页内的警报、弹出窗口和框架。

6. Poetry——现代Python包管理器

Poetry是一个现代 Python 包管理器，可以简化依赖关系管理和创建 Python 项目。它提供了直观的命令行界面和声明性配置文件，使开发人员可以轻松定义项目依赖项、虚拟环境和构建设置。凭借其用户友好的方法和对简单性的关注，Poetry 作为可靠且高效的包管理工具在 Python 开发人员中广受欢迎。

特征

• 简化管理项目依赖项及其版本的过程。
• 支持虚拟环境并隔离项目依赖关系。
• 提供用于定义项目依赖关系及其约束的声明性方法。
• 提供用于构建、发布和打包 Python 项目的命令。
• 通过为可重现的构建提供锁定文件来促进协作。

7. FastAPI、Flask、Django — Web 框架

FastAPI、Flask和Django是用于使用 Python 构建 Web 应用程序的三个流行的 Web 框架。

• FastAPI：最新的Python框架之一，专注于高性能。它利用 Python 类型注释和异步编程来创建快速且可扩展的 API。
• Flask：用于 Web 开发的轻量级 Python 框架。它提供简单性和灵活性，使其成为中小型项目的理想选择。
• Django：完善、强大、功能齐全的 Python 框架，提供包含电池的方法。它包括 ORM、身份验证和管理界面等功能，使其适合更大、更复杂的应用程序。

这些框架为构建高效且功能丰富的 Web 应用程序提供了多种选项。综合考虑项目需求和框架特点后，您可以选择最合适的框架。

FastAPI的特点

• 通过使用asyncio库进行异步编程，提供高性能。
• 使用 OpenAPI 和 JSON Schema 自动生成 API 文档。
• 支持请求验证、序列化和依赖注入。
• 内置支持处理身份验证、授权和数据验证。

Flask的特点

• 为构建 Web 应用程序提供简单而富有表现力的语法。
• 提供模块化设计，允许通过附加库轻松扩展。
• 支持路由、请求处理和模板渲染。
• 灵活的配置选项，可实现定制和可扩展性。

Django的特点

• 包括用于数据库管理、处理迁移和数据建模的 ORM。
• 提供管理界面，以便轻松管理应用程序数据。
• 提供内置安全功能，例如针对常见 Web 漏洞的防护。
• 通过自动 URL 路由和模板系统等功能支持快速开发。

8.Jupyter——笔记本

Jupyter是一个基于网络的开源计算环境，用于创建和共享包含实时代码、方程、可视化和叙述文本的文档。它支持多种编程语言，包括 Python、R 和 Julia。Jupyter Notebooks 是 Jupyter 中的主要界面，促进探索性数据分析、原型设计和协作。因此，它在数据分析和机器学习实验方面受到研究人员、数据科学家和教育工作者的欢迎。

Jupyter的特点

提供基于 Web 的笔记本界面，用于创建和共享包含实时代码、可视化和叙述文本的文档。

• 它可以在本地或云端运行。
• 支持使用内联绘图、图像、方程和交互式小部件创建丰富的内容。
• 与用于数据操作、可视化和科学计算的各种库和工具集成。

9. SQLalchemy — 用于数据库

SQLAlchemy是一个强大且灵活的开源 SQL 工具包和适用于 Python 的对象关系映射 (ORM) 库。它提供了用于与关系数据库交互的高级 API，允许开发人员使用 Python 对象和语法来处理数据库表和查询。它简化了数据库操作，促进数据建模，并有助于维护代码在不同数据库系统之间的可移植性，使其成为 Python 应用程序中数据库交互的流行选择。

SQLAlchemy 的特点

• 允许开发人员使用 Python 对象和方法而不是原始 SQL 查询与数据库进行交互。
• 为数据库操作提供灵活且富有表现力的API，包括查询、插入、更新和删除记录。
• 支持各种数据库后端，例如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等。
• 提供高级功能，例如急切加载、延迟加载和数据库表之间的关系管理。
• 提供强大且可扩展的 SQL 表达式语言，用于构建复杂查询。