21 herramientas esenciales de Python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares. Es sencillo, potente y está impulsado por una comunidad que contribuye a proyectos de código abierto. Los múltiples usos de Python son la razón por la que este lenguaje es tan popular: se puede crear software, desarrollar servicios web, realizar análisis y visualización de datos y entrenar modelos de aprendizaje automático de forma gratuita. 

La lista de herramientas de Python mencionada en este post ayudará a los principiantes a iniciar su viaje de desarrollo en Python. También ayudará a los profesionales de los datos y a los desarrolladores de Python a ser productivos. Así que, sea cual sea la fase de tu viaje en Python en la que te encuentres, estas herramientas pueden ayudarte a sacar el máximo partido al lenguaje. 

Herramientas de desarrollo de Python

Las herramientas de desarrollo nos ayudan a crear soluciones Python rápidas y fiables. Incluye un entorno de desarrollo integrado (IDE), un gestor de paquetes Python y extensiones productivas. Estas herramientas han facilitado las pruebas de software, la depuración y el despliegue de soluciones en producción. 

1. Cuaderno Jupyter

Jupyter Notebook es un IDE basado en web para experimentar con código y mostrar los resultados. Es bastante popular entre los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático. Les permite ejecutar y probar pequeños conjuntos de código y ver los resultados en lugar de ejecutar todo el archivo.

 El Jupyter Notebook nos permite añadir una descripción y un encabezado utilizando markdown y exportar el resultado en forma de archivos PDF e .ipynb. 

Cuando mezclas la computación científica con el desarrollo en Python, obtienes un Jupyter Notebook. Hoy en día, los profesores lo utilizan para impartir cursos de ciencia de datos, los analistas de datos para crear informes y los ingenieros de aprendizaje automático para experimentar y construir arquitecturas de modelos de alto rendimiento. 

Una herramienta gratuita de cuaderno Jupyter en la nube es DataLab, creada por DataCamp. DataLab se ejecuta completamente en el navegador, por lo que no es necesario instalar nada más en el ordenador para empezar a utilizarlo. Descubre nuestro tutorial de Jupyter para aprender a utilizarlo. 

En el futuro no irá a ninguna parte, la gente está construyendo soluciones listas para la producción sobre ella, y gigantes tecnológicos como AWS también la están incorporando a los ecosistemas de computación en nube. 

2. Pip

Pip es una herramienta que utiliza Python Package Index para instalar y gestionar software Python. Hay 393.343 proyectos para descargar e instalar a la velocidad del rayo. El ecosistema Python trabaja en ello. 

pip install <package_name> 

Pip no es sólo un instalador. Puedes crear y gestionar entornos Python, instalar dependencias e instalar paquetes desde repositorios de terceros utilizando URLs. Aprenda más sobre pip siguiendo el tutorial PIP Python Tutorial.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code es gratuito, ligero y un potente editor de código. Puede crear, probar, implantar y mantener todo tipo de aplicaciones sin salir de la ventana de software. Incluye resaltado de sintaxis, autocompletado de código, idioma, Git y depuración en línea. Puede utilizar extensiones para preconstruir sistemas y desplegar aplicaciones en la nube.

VSCode es el IDE más popular del mundo, y su popularidad se debe principalmente a las extensiones gratuitas que mejoran la experiencia del usuario. Las extensiones permiten a los científicos de datos ejecutar experimentos en el cuaderno Jupyter, editar archivos Markdown, integrar SQL Server, colaborar en proyectos, autocompletar código y ayuda en línea para el código. En lugar de utilizar varios programas, puede utilizar extensiones y ejecutar todo desde el software VSCode como el terminal bash y el navegador.

Herramientas de Web Scraping en Python

El web scraping permite a los analistas y científicos de datos recopilar datos de sitios web. La parte difícil del web scraping es limpiar los datos y convertirlos en un formato legible y estructurado. En esta sección, conoceremos las herramientas más utilizadas para realizar web scraping y limpieza de datos. 

4. Solicitudes

Las peticiones facilitan el envío de peticiones HTTP. En lugar de añadir manualmente autenticación, argumentos y cadenas de consulta de configuración a sus URL, puede simplemente utilizar la API de solicitudes y utilizar el método get JSON. The Requests es una biblioteca bastante popular entre los profesionales de los datos para el scraping de sitios web de varias páginas. 

5. Sopa hermosa

Beautiful Soup se utiliza para limpiar y extraer los datos de HTML y XLM. Se utiliza para analizar texto HTML y permite a los científicos de datos convertir datos de texto en una tabla estructurada o un marco de datos pandas. 

Con unas pocas líneas de código, puede extraer datos HTML complejos. En algunos casos, sólo se necesita una etiqueta de tabla y se puede acceder a los datos completos sin analizar el texto. 

Aprende más sobre Beautiful Soup leyendo nuestro tutorial sobre cómo scrapear Amazon con Beautiful Soup.

6. Chatarra

Scrapy es un marco colaborativo y de código abierto para el web scraping y el web crawling. Es rápido, sencillo y extensible a la hora de rastrear sitios web de múltiples páginas para extraer datos en un formato estructurado. Generalmente se utiliza para la extracción de datos, la supervisión y las pruebas automatizadas. 

Aprenda más sobre Scrapy leyendo nuestro tutorial Make Web Crawler in Python.

Herramientas de desarrollo web en Python

Python tiene uno de los mejores marcos de desarrollo web. Puedes crear una página web, una aplicación web o una API web escribiendo unas pocas líneas de código. Estas herramientas son fáciles de usar para principiantes y no requieren que domines lenguajes como HTML, CSS y JS. 

7. Frasco

Flask es un framework web de código abierto para crear aplicaciones web y API REST. Es más fácil de aprender que el framework de Django, y con unas pocas líneas de código, puedes montar una API web sencilla que puedes ejecutar localmente. 

Flask se basa en el conjunto de herramientas WSGI(Web Server Gateway Interface) y el motor de plantillas Jinja2. Puede utilizarse para crear aplicaciones web sencillas y a gran escala, como sitios web de blogs, aplicaciones de redes sociales, páginas web de carteras, aplicaciones de aprendizaje automático y paneles de control de análisis. 

Obtenga más información sobre Flask leyendo nuestro tutorial Modelos de aprendizaje automático en API con Python Flask.

8. Streamlit

Streamlit es la forma más rápida y sencilla de crear y compartir aplicaciones web. Puedes crear un portafolio de ciencia de datos, un panel de análisis, una aplicación web de aprendizaje automático, un tutorial educativo y aplicaciones geoespaciales y de visión por ordenador en unos minutos. Sólo tienes que añadir un widget igual que declaras variables en Python. No es necesario aprender desarrollo back-end, definir rutas y manejar peticiones HTTP, HTML, CSS y JavaScript. 

Para un científico y analista de datos, es la puerta de entrada al mundo del desarrollo web. Por eso, la mayoría de los científicos de datos utilizan Streamlit para demostrar informes financieros, investigaciones y conceptos de aprendizaje automático. Consulta el tutorial de Streamlit para crear tu primera aplicación web en unos minutos. 

9. FastAPI

FastAPI es un framework web para crear API web de alto rendimiento. Similar a Streamlit, requiere unas pocas líneas de código para construir aplicaciones web listas para producción. Después de desplegar la aplicación web, puede acceder a ella mediante la interfaz GUI o enviar peticiones HTTP. 

Es rápido, intuitivo y robusto. Puede implantar el modelo de aprendizaje automático sin problemas. También se utiliza para la gestión de crisis internas y la gestión de autenticación para aplicaciones web.

Herramientas de análisis de datos en Python

Las herramientas de análisis de datos permiten a los usuarios introducir, limpiar y manipular los datos para realizar análisis estadísticos. Todo profesional de los datos debe conocer las funciones básicas de estas herramientas para realizar tareas de análisis de datos, aprendizaje automático, ingeniería de datos e inteligencia empresarial. 

10. pandas

pandas es una puerta de entrada al mundo de la ciencia de datos. Lo primero que se aprende como principiante es a cargar un archivo CSV utilizando read_csv(). pandas es una herramienta esencial para todos los profesionales de los datos. 

Puede cargar un conjunto de datos, limpiarlo, manipularlo, calcular estadísticas, crear visualizaciones y guardar los datos en varios formatos de archivo. La API de pandas es sencilla e intuitiva. Puede cargar y guardar archivos CSV y de texto, Microsoft Excel, bases de datos SQL y el rápido formato de archivo HDF5. 

Aprenda más sobre pandas siguiendo nuestro curso Manipulación de datos con pandas.

11. Numpy

NumPy es un paquete fundamental de Python para cálculos científicos, y la mayoría de las herramientas modernas se basan en él. Como científico de datos, utilizarás la matriz Numpy para realizar cálculos matemáticos y manejar datos. Proporciona objetos de array multidimensionales para realizar operaciones rápidas como operaciones lógicas, manipulación de formas, ordenación, selección, operaciones estáticas básicas y simulación aleatoria.

Numpy le ayudará a comprender los fundamentos de las matemáticas en la ciencia de datos y cómo convertir ecuaciones complejas en código Python. Puede utilizarlo para crear modelos de aprendizaje automático, fórmulas estáticas personalizadas, simulaciones científicas y realizar tareas avanzadas de análisis de datos. 

Aprenda más sobre NumPy siguiendo nuestro curso Introducción a NumPy.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy es un conjunto de herramientas SQL de Python para acceder y gestionar bases de datos relacionales. Utiliza Object Relational Mapper para ofrecer las potentes funciones y la flexibilidad de SQL. 

Esta herramienta es necesaria para los científicos de datos y analistas que están acostumbrados a realizar el procesamiento de datos y análisis en Python. Puede utilizar secuencias de comandos SQL para realizar análisis de datos o utilizar un enfoque basado en objetos en el que puede utilizar una API intuitiva de Python para realizar tareas similares de forma eficaz. 

Obtenga más información sobre SQLAlchemy realizando un curso de Introducción a las bases de datos en DataCamp.

13. Dask

Dask es una herramienta esencial para el procesamiento de grandes volúmenes de datos o archivos. Utiliza la computación en paralelo para realizar tareas similares mediante bibliotecas como NumPy, pandas y scikit-learn. 

Ejecutar una función lógica simple en un gran conjunto de datos de 4 GB llevará al menos 10 minutos. Incluso con máquinas mejores, no se pueden mejorar los tiempos de procesamiento a unos pocos segundos. Dask utiliza la programación dinámica de tareas y la recopilación paralela de datos para obtener resultados rápidos con la misma máquina. 

La API es similar a la de pandas y scikit-learn. Es flexible, nativo de Python, puede ampliarse (1000 núcleos) y reducirse (un solo núcleo), y proporciona información y diagnósticos rápidos para ayudar a los humanos. 

Aprenda más sobre Dask siguiendo nuestro curso de Programación paralela con Dask.

Herramientas de visualización de datos en Python

La visualización de datos da vida al análisis de datos. Si quiere explicar cosas a ejecutivos sin conocimientos técnicos, tiene que contar una historia de datos mostrando un gráfico de barras, un diagrama de líneas, un diagrama de dispersión, mapas de calor e histogramas. Las herramientas de visualización ayudan a los analistas de datos a crear visualizaciones interactivas, coloridas y limpias con pocas líneas de código. 

14. Matplotlib

Matplotlib es una puerta de entrada al mundo de la visualización de datos. Lo aprenderás en muchas introducciones a la visualización de datos. 

Con Matplotlib, puede crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas totalmente personalizables. Es intuitivo y puedes utilizarlo para trazar visualizaciones en 3D, multinivel y detalladas. En la galería hay cientos de ejemplos de distintas visualizaciones.

Puede obtener más información sobre Matplotlib en nuestro curso Visualización de datos con Matplotlib...

15. Seaborn

Seaborn es una interfaz de alto nivel basada en Matplotlib para crear atractivos gráficos estadísticos. De forma similar a Matplotlib, puede producir una visualización interactiva escribiendo una sola línea de código. 

Es muy adaptable y hace maravillas cuando se es nuevo en la visualización de datos. Para personalizar, siempre puedes usar matplotlib para crear múltiples gráficos, editar ejes, títulos o incluso colores. En algunos casos, seaborn calculará todo por usted y mostrará distplot, violin plot, residplot, implot, joint plot y boxplot. 

Obtenga más información sobre Seaborn realizando un curso de Visualización de datos con Seaborn en DataCamp.

16. Plotly

Cuando desee las funciones de Tableau o PowerBI, utilice la biblioteca Plotly Python para mostrar gráficos interactivos y con calidad de publicación. Puedes hacer zoom en un gráfico, aislar una sola barra, filtrar cosas e incluso animarlo según tus necesidades. 

Viene con controles personalizados y le permite animar sus visualizaciones y trabajar en la transformación de datos. Plotly también contiene widgets Jupyter, gráficos 3D, gráficos AI, gráficos financieros y gráficos científicos. 

Plotly es la mejor herramienta para crear informes basados en Jupyter de análisis de datos. En lugar de crear varios gráficos estáticos, puede crear uno y añadir controles personalizados para explorar y explicar los datos. 

Puede descubrir cómo utilizar Plotly con nuestro curso Visualización de datos con Plotly.

17. Perfiles de Pandas

Pandas-profiling es una herramienta de AutoEDA para crear informes analíticos exploratorios de datos con una sola línea de código. El informe incluye tipos de columnas, valores perdidos, valores únicos, estadísticas cuantílicas, estadísticas descriptivas, histograma, correlación, análisis de texto y análisis de archivos e imágenes. 

Es una herramienta muy útil cuando se dispone de menos tiempo para explorar. Por ejemplo, durante las pruebas técnicas, la preparación de las reuniones de equipo y la participación en la competición. 

Herramientas de aprendizaje automático de Python

Las herramientas de aprendizaje automático se utilizan para procesar datos, aumentarlos y construir, entrenar y validar modelos de aprendizaje automático. Estas herramientas proporcionan un ecosistema completo para realizar cualquier tarea, desde la clasificación de imágenes hasta la previsión de series temporales. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn es una herramienta de código abierto para realizar análisis predictivos. Está basado en Numpy, Scipy y matplotlib. Scikit-learn ha puesto el aprendizaje automático al alcance de todos. Es fácil de usar para principiantes y la interfaz está diseñada para satisfacer las necesidades de los profesionales. 

Scikit-learn permite realizar clasificaciones, regresiones, agrupaciones, reducción dimensional, preprocesamiento de datos y extracciones de características. Se utiliza sobre todo para datos tabulares y para ejecutar el aumento de datos para modelos de aprendizaje profundo. También permite agilizar múltiples procesos con la ayuda de pipelines de aprendizaje automático.  

Obtenga más información sobre scikit-learn realizando nuestro curso Aprendizaje supervisado con scikit-learn.

19. Keras

Keras es un marco de aprendizaje profundo para procesar datos no estructurados y entrenarlos en redes neuronales. Está construido sobre TensorFlow 2 para proporcionar aceleración GPU y TPU. Con Keras, puede desplegar sus modelos en el servidor, navegador, android y sistemas embebidos. 

La API de Keras le ofrece una interfaz de modelos, capas de redes neuronales, API de callbacks, optimizadores, métricas, cargadores de datos, modelos preentrenados, ajuste de modelos y API para visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural. La interfaz es sencilla, rápida y potente. Es fácil de usar para principiantes y una puerta de entrada al mundo de las redes neuronales profundas. 

Obtenga más información sobre Keras realizando nuestro curso de aprendizaje profundo con Keras o consultando nuestro tutorial de aprendizaje profundo con Keras.

20. PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto para investigadores y profesionales del aprendizaje automático. Proporciona una experiencia de depuración más directa que Keras, a la vez que te permite crear tu entrenador, función de pérdida y métricas personalizadas. 

Las características clave de PyTorch son el servicio de modelos y el soporte de producción, la formación distribuida, un ecosistema robusto y el soporte de la nube. 

PyTorch ofrece soporte específico para PNL, visión por ordenador, audio y datos tabulares. Con unas pocas líneas de código, puede cargar modelos preentrenados y ajustarlos en un conjunto de datos nuevo pero similar. 

Es el futuro de las aplicaciones de aprendizaje profundo, y la investigación moderna en aprendizaje automático está impulsada por el ecosistema Torch. 

Echa un vistazo a nuestro curso de Aprendizaje Profundo con PyTorch para aprender más sobre las aplicaciones de PyTorch.

21. OpenCV

OpenCV es un marco de visión por ordenador para el desarrollo de aplicaciones en tiempo real. Puede utilizarlo para procesar imágenes, visualizarlas con etiquetas y segmentación, aumentar imágenes y vídeos para mejorar el rendimiento del aprendizaje automático y ver los resultados en tiempo real con etiquetas. Es una herramienta esencial para realizar el procesamiento de imágenes y entrenar modelos de aprendizaje profundo para tareas de visión por ordenador. 

Aprenda más sobre OpenCV realizando un curso de procesamiento de imágenes en DataCamp.

Conclusión

Estas 21 herramientas esenciales de Python son necesarias para el desarrollo de software y web, el scraping web, el análisis y la visualización de datos y el aprendizaje automático. Aunque no seas un profesional de los datos, debes comprender las funcionalidades de estas herramientas para sacar el máximo partido a la experiencia de desarrollo. 

Si eres nuevo en Python y quieres convertirte en un desarrollador profesional de Python en poco tiempo, echa un vistazo a la trayectoria profesional de Programador de Python. Y si estás interesado en iniciar una carrera en ciencia de datos, echa un vistazo a la trayectoria profesional de Científico de datos con Python.