21 outils essentiels pour Python

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires. Il est simple, puissant et animé par une communauté qui contribue à des projets à code source ouvert. Les nombreuses utilisations de Python expliquent pourquoi ce langage est si populaire ; vous pouvez construire des logiciels, développer des services web, effectuer des analyses et des visualisations de données et entraîner des modèles d'apprentissage automatique gratuitement. 

La liste des outils Python mentionnés dans ce billet aidera les débutants à se lancer dans le développement de Python. Il aidera également les professionnels des données et les développeurs Python à devenir productifs. Ainsi, quelle que soit l'étape à laquelle vous vous trouvez dans votre parcours Python, ces outils peuvent vous aider à tirer le meilleur parti du langage. 

Outils de développement Python

Les outils de développement nous aident à élaborer des solutions Python rapides et fiables. Il comprend un environnement de développement intégré (IDE), un gestionnaire de paquets Python et des extensions productives. Ces outils ont facilité le test des logiciels, le débogage et le déploiement des solutions en production. 

1. Bloc-notes Jupyter

Jupyter Notebook est un IDE basé sur le web qui permet d'expérimenter du code et d'afficher les résultats. Il est assez populaire parmi les scientifiques des données et les praticiens de l'apprentissage automatique. Il leur permet d'exécuter et de tester de petits ensembles de code et de visualiser les résultats au lieu d'exécuter tout le fichier.

 Le carnet de notes Jupyter nous permet d'ajouter une description et un titre à l'aide de markdown et d'exporter le résultat sous forme de fichiers PDF et .ipynb. 

Lorsque vous mélangez le calcul scientifique et le développement Python, vous obtenez un carnet Jupyter. Aujourd'hui, les enseignants l'utilisent pour donner des cours sur la science des données, les analystes de données l'utilisent pour créer des rapports et les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent l'expérimentation et construisent des architectures de modèles très performantes. 

DataLab, conçu par DataCamp, est un outil de bloc-notes Jupyter en nuage gratuit. DataLab fonctionne entièrement dans le navigateur, vous n'avez donc pas besoin d'installer quoi que ce soit d'autre sur votre ordinateur pour commencer à l'utiliser. Découvrez notre tutoriel Jupyter pour apprendre à l'utiliser. 

Il n'est pas prêt de disparaître, les gens construisent des solutions prêtes à être produites sur ce support et les géants de la technologie comme AWS l'intègrent également dans leurs écosystèmes de cloud computing. 

2. Pip

Python est un outil qui utilise l'index des paquets Python pour installer et gérer les logiciels Python. Il y a 393 343 projets que vous pouvez télécharger et installer à la vitesse de l'éclair. L'écosystème Python y travaille. 

pip install <package_name> 

Pip n'est pas un simple installateur. Vous pouvez créer et gérer des environnements Python, installer des dépendances et des paquets provenant de dépôts tiers à l'aide d'URL. Apprenez-en plus sur pip en suivant le tutoriel PIP Python Tutorial.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code est un éditeur de code gratuit, léger et puissant. Vous pouvez créer, tester, déployer et maintenir tous les types d'applications sans quitter la fenêtre logicielle. Il est doté de la coloration syntaxique, de l'auto-complétion du code, de la prise en charge des langues, de Git et du débogage en ligne. Vous pouvez utiliser des extensions pour préconstruire des systèmes et déployer des applications dans le cloud.

VSCode est l'IDE le plus populaire au monde, et sa popularité est principalement due aux extensions gratuites qui améliorent l'expérience de l'utilisateur. Les extensions permettent aux scientifiques des données de mener des expériences sur le carnet Jupyter, d'éditer des fichiers markdown, d'intégrer le serveur SQL, de collaborer sur des projets, de compléter automatiquement le code et d'obtenir de l'aide en ligne sur le code. Au lieu d'utiliser plusieurs logiciels, vous pouvez utiliser des extensions et tout exécuter à partir d'un logiciel VSCode comme le terminal bash et le navigateur.

Outils d'exploration du Web en Python

Le web scraping permet aux data scientists et aux analystes de collecter des données à partir de sites web. La partie la plus difficile du web scraping consiste à nettoyer les données et à les convertir dans un format lisible et structuré. Dans cette section, nous allons découvrir les outils les plus utilisés pour effectuer du web scraping et du nettoyage de données. 

4. Demandes

Les requêtes vous permettent d'envoyer facilement des demandes HTTP. Au lieu d'ajouter manuellement l'authentification, les arguments et les chaînes de requête de configuration à vos URL, vous pouvez simplement utiliser l'API de requêtes et la méthode get JSON. The Requests est une bibliothèque très populaire parmi les professionnels de l'information pour le scraping de sites web à pages multiples. 

5. Une belle soupe

Beautiful Soup est utilisé pour nettoyer et extraire les données de HTML et XLM. Il est utilisé pour analyser le texte HTML et permet aux data scientists de convertir les données textuelles en tableau structuré ou en DataFrame pandas. 

Avec quelques lignes de code, vous pouvez extraire des données HTML complexes. Dans certains cas, vous n'avez besoin que d'une balise de tableau et vous pouvez accéder à l'ensemble des données sans analyser le texte. 

Apprenez-en plus sur Beautiful Soup en lisant notre tutoriel sur la façon de scraper Amazon avec Beautiful Soup.

6. Ferraille

Scrapy est un cadre collaboratif et open-source pour le web scraping et le web crawling. Il est rapide, simple et extensible et permet d'explorer des sites web de plusieurs pages pour en extraire des données dans un format structuré. Il est généralement utilisé pour l'exploration de données, la surveillance et les tests automatisés. 

Pour en savoir plus sur Scrapy, lisez notre tutoriel Make Web Crawler in Python.

Outils de développement Web Python

Python possède l'un des meilleurs cadres de développement web. Vous pouvez créer une page web, une application web ou une API web en tapant quelques lignes de code. Ces outils sont adaptés aux débutants et n'exigent pas que vous maîtrisiez des langages tels que HTML, CSS et JS. 

7. Flacon

Flask est un framework web open-source pour la construction d'applications web et d'API REST. Il est plus facile à apprendre que le cadre de Django, et avec quelques lignes de code, vous pouvez assembler une API web simple que vous pouvez exécuter localement. 

Flask est basé sur la boîte à outils WSGI (Web Server Gateway Interface) et le moteur de modèles Jinja2. Il peut être utilisé pour créer des applications web simples ou à grande échelle, telles que des sites de blogs, des applications de médias sociaux, des pages web de portfolio, des applications d'apprentissage automatique et des tableaux de bord analytiques. 

Apprenez-en plus sur Python en lisant notre tutoriel Machine Learning Models into APIs with the Python Flask.

8. Éclairé par la lumière du jour

Streamlit est le moyen le plus rapide et le plus simple de créer et de partager des applications web. En quelques minutes, vous pouvez créer un portfolio de science des données, un tableau de bord analytique, une application web d'apprentissage automatique, un tutoriel éducatif et des applications géospatiales et de vision par ordinateur. Il vous suffit d'ajouter un widget, de la même manière que vous déclarez des variables en Python. Il n'est pas nécessaire d'apprendre à développer le back-end, à définir des itinéraires et à gérer des requêtes HTTP, HTML, CSS et JavaScript. 

Pour un scientifique et un analyste de données, c'est la porte d'entrée dans le monde du développement web. C'est pourquoi la plupart des data scientists utilisent Streamlit pour présenter des rapports financiers, des recherches et des concepts d'apprentissage automatique. Consultez le tutoriel Streamlit pour créer votre première application web en quelques minutes. 

9. FastAPI

FastAPI est un framework web pour la création d'API web de haute performance. Comme Streamlit, il suffit de quelques lignes de code pour créer des applications web prêtes à la production. Après avoir déployé l'application web, vous pouvez y accéder en utilisant l'interface graphique ou en envoyant des requêtes HTTP. 

Il est rapide, intuitif et robuste. Vous pouvez déployer le modèle d'apprentissage automatique sans problème. Il est également utilisé pour la gestion des crises internes et la gestion de l'authentification pour les applications web.

Outils d'analyse de données Python

Les outils d'analyse de données permettent aux utilisateurs d'ingérer, de nettoyer et de manipuler les données en vue d'une analyse statistique. Chaque professionnel des données doit comprendre les fonctionnalités de base de ces outils pour effectuer des tâches d'analyse de données, d'apprentissage automatique, d'ingénierie des données et de veille stratégique. 

10. pandas

pandas est une porte d'entrée dans le monde de la science des données. La première chose que vous apprenez en tant que débutant est de charger un fichier CSV à l'aide de read_csv(). pandas est un outil essentiel pour tous les professionnels des données. 

Vous pouvez charger un ensemble de données, le nettoyer, le manipuler, calculer des statistiques, créer des visualisations et enregistrer les données dans différents formats de fichiers. L'API pandas est simple et intuitive. Vous pouvez charger et enregistrer des fichiers CSV et texte, Microsoft Excel, des bases de données SQL et le format de fichier rapide HDF5. 

Apprenez-en plus sur les pandas en suivant notre cours Manipulation de données avec pandas.

11. Numpy

NumPy est un paquetage Python fondamental pour les calculs scientifiques, et la plupart des outils modernes sont construits sur cette base. En tant que data scientist, vous utiliserez le tableau Numpy pour effectuer des calculs mathématiques et manipuler des données. Il fournit des objets de type tableau multidimensionnel permettant d'effectuer des opérations rapides telles que la manipulation logique, la manipulation de formes, le tri, la sélection, les opérations statiques de base et la simulation aléatoire.

Numpy vous aidera à comprendre les principes fondamentaux des mathématiques dans la science des données et à convertir des équations complexes en code Python. Vous pouvez l'utiliser pour créer des modèles d'apprentissage automatique, des formules statiques personnalisées, des simulations scientifiques et effectuer des tâches d'analyse de données avancées. 

Apprenez-en plus sur NumPy en suivant notre cours Introduction à NumPy.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy est une boîte à outils SQL en Python vous permettant d'accéder et de gérer des bases de données relationnelles. Il utilise le mappeur relationnel d'objets pour fournir les fonctionnalités puissantes et la flexibilité de SQL. 

Cet outil est nécessaire aux data scientists et analytics qui ont l'habitude de réaliser des traitements de données et des analyses en Python. Vous pouvez soit utiliser des scripts SQL pour effectuer l'analyse des données, soit utiliser une approche basée sur les objets dans laquelle vous pouvez utiliser une API Python intuitive pour effectuer des tâches similaires de manière efficace. 

Apprenez-en plus sur SQLAlchemy en suivant un cours d'introduction aux bases de données sur DataCamp.

13. Dask

Dask est un outil essentiel pour le traitement de données ou de fichiers volumineux. Il utilise l'informatique parallèle pour effectuer des tâches similaires à l'aide de bibliothèques telles que NumPy, pandas et scikit-learn. 

L'exécution d'une simple fonction logique sur un grand ensemble de données de 4 Go prendra au moins 10 minutes. Même avec des machines plus performantes, vous ne pouvez pas améliorer les temps de traitement à quelques secondes. Dask utilise la planification dynamique des tâches et la collecte parallèle des données pour obtenir des résultats rapides avec la même machine. 

L'API est similaire à celle de pandas et scikit-learn. Il est flexible, natif de Python, il peut évoluer à la hausse (1000 cœurs) et à la baisse (un seul cœur), et fournit un retour d'information et des diagnostics rapides pour aider les humains. 

Apprenez-en plus sur Dask en suivant notre cours Parallel Programming with Dask.

Outils de visualisation de données en Python

La visualisation des données donne vie à l'analyse des données. Si vous voulez expliquer des choses à des cadres non techniques, vous devez raconter une histoire de données en affichant un diagramme à barres, un diagramme linéaire, un diagramme de dispersion, des cartes thermiques et des histogrammes. Les outils de visualisation aident les analystes de données à créer des visualisations interactives, colorées et propres avec quelques lignes de code. 

14. Matplotlib

Matplotlib est une passerelle vers le monde de la visualisation de données. Vous en apprendrez davantage dans de nombreuses introductions à la visualisation de données. 

Avec Matplotlib, vous pouvez créer des visualisations statiques, animées et interactives entièrement personnalisables. Il est intuitif et vous pouvez l'utiliser pour tracer des graphiques en 3D, à plusieurs niveaux et des visualisations détaillées. Des centaines d'exemples de visualisations différentes sont disponibles dans la galerie.

Vous pouvez en apprendre plus sur Matplotlib dans notre cours Data Visualization with Matplotlib.

15. Seaborn

Seaborn est une interface de haut niveau basée sur Matplotlib pour créer des graphiques statistiques attrayants. Comme Matplotlib, vous pouvez produire des visualisations interactives en tapant une seule ligne de code. 

Il est très adaptable et fait des merveilles lorsque vous êtes novice en matière de visualisation de données. Pour la personnalisation, vous pouvez toujours utiliser matplotlib pour créer plusieurs graphiques, modifier les axes, le titre ou même les couleurs. Dans certains cas, seaborn calculera tout pour vous et affichera le distplot, le violin plot, le residplot, l'implot, le joint plot et le boxplot. 

Apprenez-en plus sur Seaborn en suivant un cours sur la visualisation des données avec Seaborn sur DataCamp.

16. Plotly

Lorsque vous souhaitez bénéficier des fonctionnalités de Tableau ou de PowerBI, vous utilisez la bibliothèque Python Plotly pour afficher des graphiques interactifs et de qualité publication. Vous pouvez zoomer sur un graphique, isoler une seule barre, filtrer les éléments et même l'animer selon vos besoins. 

Il est livré avec des contrôles personnalisés et vous permet d'animer vos visualisations et de travailler sur la transformation des données. Plotly contient également des widgets Jupyter, des graphiques 3D, des graphiques AI, des graphiques financiers et des graphiques scientifiques. 

Plotly est le meilleur outil pour créer des rapports d'analyse de données basés sur Jupyter. Au lieu de créer plusieurs graphiques statiques, vous pouvez en créer un et ajouter des contrôles personnalisés pour explorer et expliquer les données. 

Vous pouvez découvrir comment utiliser Plotly grâce à notre cours Data Visualization with Plotly.

17. Pandas-profilage

Pandas-profiling est un outil AutoEDA permettant de créer des rapports d'analyse de données exploratoires avec une seule ligne de code. Le rapport comprend les types de colonnes, les valeurs manquantes, les valeurs uniques, les statistiques de quantile, les statistiques descriptives, l'histogramme, la corrélation, l'analyse de texte et l'analyse de fichiers et d'images. 

C'est un outil très utile lorsque vous avez peu de temps à consacrer à l'exploration. Par exemple, lors des tests techniques, de la préparation des réunions d'équipe et de la participation au concours. 

Outils d'apprentissage automatique Python

Les outils d'apprentissage automatique sont utilisés pour le traitement et l'enrichissement des données, ainsi que pour la construction, l'entraînement et la validation des modèles d'apprentissage automatique. Ces outils constituent un écosystème complet permettant d'effectuer n'importe quelle tâche, de la classification d'images à la prévision de séries temporelles. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn est un outil open-source permettant d'effectuer des analyses prédictives. Il est construit sur Numpy, Scipy et matplotlib. Scikit-learn a rendu l'apprentissage automatique accessible à tous. Il est convivial pour les débutants et l'interface est conçue pour répondre aux besoins des professionnels. 

Scikit-learn vous permet d'effectuer des opérations de classification, de régression, de regroupement, de réduction de la dimensionnalité, de prétraitement des données et d'extraction de caractéristiques. Il est principalement utilisé pour les données tabulaires et l'exécution de l'augmentation des données pour les modèles d'apprentissage profond. Il vous permet également de rationaliser plusieurs processus à l'aide de pipelines d'apprentissage automatique.  

Apprenez-en plus sur scikit-learn en suivant notre cours Apprentissage supervisé avec scikit-learn.

19. Keras

Keras est un cadre d'apprentissage profond permettant de traiter des données non structurées et de les entraîner sur des réseaux neuronaux. Il est construit au-dessus de TensorFlow 2 pour fournir une accélération GPU et TPU. Avec Keras, vous pouvez déployer vos modèles sur le serveur, le navigateur, android et les systèmes embarqués. 

L'API Keras vous offre une interface de modèle, des couches de réseau neuronal, une API de rappels, des optimiseurs, des métriques, des chargeurs de données, des modèles pré-entraînés, la mise au point de modèles et une API pour la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. L'interface est simple, rapide et puissante. Il est convivial pour les débutants et constitue une porte d'entrée dans le monde des réseaux neuronaux profonds. 

Pour en savoir plus sur Keras, suivez notre cours Deep Learning with Keras ou consultez notre tutoriel sur l'apprentissage profond avec Keras.

20. PyTorch

PyTorch est un cadre d'apprentissage profond open-source destiné aux chercheurs et aux praticiens de l'apprentissage automatique. Il offre une expérience de débogage plus directe que Keras, tout en vous permettant de créer votre propre entraîneur, fonction de perte et métriques. 

Les principales caractéristiques de PyTorch sont le service de modèles et le soutien à la production, la formation distribuée, un écosystème robuste et la prise en charge du cloud. 

PyTorch offre un support dédié au NLP, à la vision par ordinateur, à l'audio et aux données tabulaires. En quelques lignes de code, vous pouvez charger des modèles pré-entraînés et les affiner sur un nouvel ensemble de données similaire. 

C'est l'avenir des applications d'apprentissage profond, et la recherche moderne sur l'apprentissage automatique est pilotée par l'écosystème Torch. 

Consultez notre cours Deep Learning with PyTorch pour en savoir plus sur les applications de PyTorch.

21. OpenCV

OpenCV est un cadre de vision par ordinateur permettant de développer des applications en temps réel. Vous pouvez l'utiliser pour traiter des images, les visualiser avec des étiquettes et une segmentation, augmenter les images et les vidéos pour améliorer les performances de l'apprentissage automatique et visualiser les résultats en temps réel avec des étiquettes. Il s'agit d'un outil essentiel pour le traitement d'images et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond pour les tâches de vision par ordinateur. 

Apprenez-en plus sur OpenCV en suivant un cours sur le traitement d'images sur DataCamp.

Conclusion

Ces 21 outils Python essentiels sont nécessaires au développement de logiciels et de sites web, au web scraping, à l'analyse et à la visualisation de données, ainsi qu'à l'apprentissage automatique. Même si vous n'êtes pas un professionnel des données, vous devez comprendre les fonctionnalités de ces outils pour tirer le meilleur parti de l'expérience de développement. 

Si vous êtes novice en matière de Python et que vous souhaitez devenir un développeur Python professionnel en un rien de temps, consultez le parcours de carrière Programmeur Python. Et si vous souhaitez vous lancer dans une carrière en science des données, consultez le cursus Data Scientist with Python.