21 strumenti essenziali per Python

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari. È semplice, potente e supportato da una community che contribuisce a progetti open-source. I tanti utilizzi di Python spiegano perché il linguaggio è così diffuso: puoi creare software, sviluppare servizi web, eseguire analisi e visualizzazioni dei dati e addestrare modelli di machine learning gratuitamente. 

L’elenco di strumenti Python citati in questo post aiuterà i principianti a iniziare il loro percorso di sviluppo in Python. Sarà utile anche a data professional e sviluppatori Python per diventare più produttivi. Quindi, a qualunque punto del tuo percorso con Python tu sia, questi strumenti possono aiutarti a sfruttare al massimo il linguaggio. 

Strumenti per lo sviluppo in Python

Gli strumenti di sviluppo ci aiutano a creare soluzioni Python veloci e affidabili. Includono ambienti di sviluppo integrati (IDE), gestori di pacchetti Python ed estensioni per la produttività. Questi strumenti hanno reso semplice testare il software, effettuare il debug e distribuire soluzioni in produzione. 

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook è un IDE basato sul web per sperimentare con il codice e visualizzarne i risultati. È piuttosto popolare tra data scientist e professionisti del machine learning. Permette di eseguire e testare piccoli blocchi di codice e vedere i risultati, invece di lanciare l’intero file.

 Jupyter Notebook consente di aggiungere descrizioni e intestazioni usando Markdown ed esportare il risultato in formato PDF e file .ipynb. 

Quando unisci il calcolo scientifico allo sviluppo in Python, ottieni un Jupyter Notebook. Oggi viene usato dai docenti per insegnare data science, dagli analisti per creare report e dagli ingegneri di machine learning per sperimentare e costruire architetture di modelli ad alte prestazioni. 

Uno strumento Jupyter notebook cloud gratuito è DataLab, creato da DataCamp. DataLab funziona interamente nel browser, quindi non devi installare nulla sul tuo computer per iniziare a usarlo. Scopri il nostro tutorial su Jupyter per imparare a utilizzarlo. 

Non scomparirà nel prossimo futuro: ci si costruiscono soluzioni pronte per la produzione e giganti tech come AWS lo stanno integrando negli ecosistemi di cloud computing. 

2. Pip

Pip è uno strumento che utilizza il Python Package Index per installare e gestire software Python. Ci sono 393.343 progetti da scaricare e installare alla velocità della luce. L’ecosistema Python funziona su questo. 

pip install <package_name> 

Pip non è solo un installer. Puoi creare e gestire ambienti Python, installare dipendenze e installare pacchetti da repository di terze parti usando URL. Scopri di più su pip seguendo il tutorial PIP Python Tutorial.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code è un editor di codice gratuito, leggero e potente. Puoi creare, testare, distribuire e mantenere qualsiasi tipo di applicazione senza lasciare la finestra del software. Include evidenziazione della sintassi, completamento automatico del codice, supporto per i linguaggi, Git e debug in-line. Puoi usare estensioni per predisporre sistemi e distribuire applicazioni sul cloud.

VSCode è l’IDE più popolare al mondo, e la sua fama è dovuta soprattutto alle estensioni gratuite che migliorano l’esperienza d’uso. Le estensioni consentono ai data scientist di eseguire esperimenti su Jupyter Notebook, modificare file Markdown, integrare SQL Server, collaborare su progetti, autocompletare il codice e avere aiuto in-line. Invece di usare più software, puoi installare estensioni ed eseguire tutto da VSCode, come terminale bash e browser.

Strumenti Python per il web scraping

Il web scraping permette a data scientist e analisti di raccogliere dati dai siti web. La parte difficile dello scraping è pulire i dati e convertirli in un formato leggibile e strutturato. In questa sezione vedremo gli strumenti più usati per effettuare scraping e pulizia dei dati. 

4. Requests

Requests semplifica l’invio di richieste HTTP. Invece di aggiungere manualmente autenticazione, argomenti e stringhe di query di configurazione agli URL, puoi usare l’API di Requests e il metodo get JSON. Requests è una libreria piuttosto popolare tra i professionisti dei dati per lo scraping di siti multipagina. 

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup viene usato per pulire ed estrarre dati da HTML e XML. Serve a fare il parsing del testo HTML e permette ai data scientist di convertire dati testuali in una tabella strutturata o in un dataframe pandas. 

Con poche righe di codice puoi estrarre HTML complesso. In alcuni casi ti basta il tag table per accedere a tutti i dati senza fare parsing del testo. 

Scopri di più su Beautiful Soup leggendo il nostro tutorial su come fare scraping di Amazon con Beautiful Soup.

6. Scrapy

Scrapy è un framework open-source e collaborativo per web scraping e web crawling. È veloce, semplice ed estensibile nel fare crawling di siti con più pagine per estrarre dati in formato strutturato. Viene usato in genere per data mining, monitoraggio e test automatizzati. 

Scopri di più su Scrapy leggendo il nostro tutorial Crea un web crawler in Python.

Strumenti Python per lo sviluppo web

Python offre alcuni dei migliori framework per lo sviluppo web. Puoi creare una pagina web, un’applicazione web o una web API con poche righe di codice. Questi strumenti sono adatti ai principianti e non richiedono di padroneggiare linguaggi come HTML, CSS e JS. 

7. Flask

Flask è un framework web open-source per creare applicazioni web e REST API. È più facile da imparare rispetto al framework di Django e, con poche righe di codice, puoi assemblare una semplice web API da eseguire in locale. 

Flask si basa sul toolkit WSGI (Web Server Gateway Interface) e sul motore di template Jinja2. Può essere usato per creare applicazioni semplici e su larga scala, come siti di blogging, app social, pagine portfolio, applicazioni di machine learning e dashboard di analytics. 

Scopri di più su Flask leggendo il nostro tutorial Da modelli di Machine Learning ad API con Python Flask.

8. Streamlit

Streamlit è il modo più veloce e semplice per creare e condividere applicazioni web. Puoi realizzare un portfolio di data science, dashboard di analytics, app di machine learning, tutorial didattici, nonché applicazioni di geospatial e computer vision in pochi minuti. Ti basta aggiungere un widget come faresti dichiarando variabili in Python. Non serve imparare lo sviluppo back-end, definire route o gestire richieste HTTP, HTML, CSS e JavaScript. 

Per un data scientist o un analista è la porta d’ingresso al mondo dello sviluppo web. Per questo la maggior parte dei data scientist usa Streamlit per mostrare report finanziari, ricerche e concetti di machine learning. Dai un’occhiata al tutorial su Streamlit per creare la tua prima app web in pochi minuti. 

9. FastAPI

FastAPI è un framework web per creare web API ad alte prestazioni. Simile a Streamlit, richiede poche righe di codice per costruire applicazioni web pronte per la produzione. Dopo aver distribuito l’app, puoi accedervi tramite interfaccia GUI oppure inviando richieste HTTP. 

È veloce, intuitivo e robusto. Puoi distribuire modelli di machine learning senza complicazioni. Viene usato anche per la gestione delle crisi interne e l’autenticazione nelle applicazioni web.

Strumenti Python per l’analisi dei dati

Gli strumenti di data analysis permettono di acquisire, pulire e manipolare i dati per l’analisi statistica. Ogni professionista dei dati deve conoscere le funzionalità di base di questi strumenti per svolgere attività di analisi, machine learning, data engineering e business intelligence. 

10. pandas

pandas è l’ingresso nel mondo della data science. La prima cosa che impari da principiante è caricare un file CSV usando read_csv(). pandas è uno strumento essenziale per tutti i professionisti dei dati. 

Puoi caricare un dataset, pulirlo, manipolarlo, calcolare statistiche, creare visualizzazioni e salvare i dati in vari formati. L’API di pandas è semplice e intuitiva. Puoi caricare e salvare file CSV e di testo, Microsoft Excel, database SQL e il veloce formato HDF5. 

Scopri di più su pandas seguendo il nostro corso Data Manipulation with pandas.

11. Numpy

NumPy è un pacchetto Python fondamentale per i calcoli scientifici, su cui si basano la maggior parte degli strumenti moderni. Come data scientist userai gli array NumPy per calcoli matematici e data wrangling. Fornisce array multidimensionali per eseguire rapidamente operazioni come logiche, manipolazione della forma, ordinamento, selezione, operazioni statistiche di base e simulazioni casuali.

NumPy ti aiuterà a comprendere i fondamenti della matematica nella data science e come convertire equazioni complesse in codice Python. Puoi usarlo per creare modelli di machine learning, formule statistiche personalizzate, simulazioni scientifiche ed eseguire attività avanzate di analisi dei dati. 

Scopri di più su NumPy con il nostro corso Introduction to NumPy.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy è un toolkit SQL per Python che consente di accedere e gestire database relazionali. Utilizza un Object Relational Mapper per offrire potenti funzionalità e la flessibilità di SQL. 

Questo strumento è necessario per data scientist e analisti che sono soliti svolgere elaborazione e analisi dei dati in Python. Puoi usare script SQL per fare analisi, oppure un approccio a oggetti in cui sfrutti un’API Python intuitiva per eseguire le stesse attività in modo efficace. 

Scopri di più su SQLAlchemy con il corso Introduzione ai database su DataCamp.

13. Dask

Dask è uno strumento essenziale per elaborare big data o file di grandi dimensioni. Usa il calcolo parallelo per svolgere attività simili a quelle di librerie come NumPy, pandas e scikit-learn. 

Eseguire una semplice funzione logica su un grande dataset da 4 GB richiederà almeno 10 minuti. Anche con macchine migliori, non riuscirai a ridurre i tempi a pochi secondi. Dask utilizza una pianificazione dinamica dei task e la raccolta parallela dei dati per ottenere risultati rapidi sulla stessa macchina. 

L’API è simile a pandas e scikit-learn. È flessibile, nativo per Python, può scalare verso l’alto (1000 core) e verso il basso (singolo core) e fornisce feedback e diagnostica rapidi a supporto delle persone. 

Scopri di più su Dask con il nostro corso Parallel Programming with Dask.

Strumenti Python per la visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati dà vita all’analisi. Se vuoi spiegare concetti a figure non tecniche, devi raccontare una storia con i dati mostrando bar chart, line plot, scatter plot, heatmap e istogrammi. Gli strumenti di visualizzazione aiutano gli analisti a creare grafici interattivi, colorati e puliti con poche righe di codice. 

14. Matplotlib

Matplotlib è la porta d’ingresso al mondo della visualizzazione dei dati. Lo incontrerai in molte introduzioni alla data visualization. 

Con Matplotlib puoi creare visualizzazioni statiche, animate e interattive completamente personalizzabili. È intuitivo e puoi usarlo per grafici 3D, multilivello e visualizzazioni dettagliate. Ci sono centinaia di esempi di visualizzazioni diverse disponibili nella galleria.

Puoi saperne di più su Matplotlib nel nostro corso Data Visualization with Matplotlib..

15. Seaborn

Seaborn è un’interfaccia di alto livello basata su Matplotlib per creare grafici statistici accattivanti. Come Matplotlib, permette di produrre visualizzazioni interattive con una singola riga di codice. 

È altamente adattabile e fa meraviglie quando sei alle prime armi con la visualizzazione dei dati. Per la personalizzazione puoi sempre usare Matplotlib per creare grafici multipli, modificare assi, titoli o persino colori. In alcuni casi, Seaborn calcolerà tutto per te e mostrerà distplot, violin plot, residplot, lmplot, joint plot e boxplot. 

Scopri di più su Seaborn con il corso Data Visualization with Seaborn su DataCamp.

16. Plotly

Quando vuoi le funzionalità di Tableau o PowerBI, usa la libreria Python Plotly per creare grafici interattivi e di qualità editoriale. Puoi zoomare un grafico, isolare una singola barra, filtrare e persino animare in base alle tue esigenze. 

Include controlli personalizzati e ti consente di animare le visualizzazioni e lavorare sulla trasformazione dei dati. Plotly contiene anche widget per Jupyter, grafici 3D, grafici con AI, grafici finanziari e scientifici. 

Plotly è lo strumento migliore per creare report di analytics basati su Jupyter. Invece di creare molti grafici statici, puoi farne uno e aggiungere controlli personalizzati per esplorare e spiegare gli insight. 

Puoi scoprire come usare Plotly con il nostro corso Data Visualization with Plotly.

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling è uno strumento di AutoEDA per creare report di analisi esplorativa dei dati con una sola riga di codice. Il report include tipi di colonna, valori mancanti, valori unici, statistiche dei quantili, statistiche descrittive, istogrammi, correlazioni, analisi del testo e analisi di file e immagini. 

È molto utile quando hai poco tempo per esplorare. Ad esempio, durante test tecnici, nella preparazione di riunioni di team o nella partecipazione a competizioni. 

Strumenti Python per il machine learning

Gli strumenti di machine learning vengono usati per l’elaborazione e l’aumento dei dati, nonché per la costruzione, l’addestramento e la validazione dei modelli. Questi strumenti offrono un ecosistema completo per svolgere qualsiasi attività, dalla classificazione di immagini al forecasting di serie temporali. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn è uno strumento open-source per eseguire analisi predittiva. Si basa su NumPy, SciPy e Matplotlib. Scikit-learn ha reso il machine learning accessibile a tutti. È adatto ai principianti e l’interfaccia è pensata anche per le esigenze dei professionisti. 

Scikit-learn ti permette di eseguire classificazione, regressione, clustering, riduzione della dimensionalità, preprocessing dei dati ed estrazione di feature. È usato soprattutto per dati tabellari e per eseguire data augmentation per modelli di deep learning. Ti consente inoltre di rendere lineari più processi con l’aiuto delle pipeline di machine learning.  

Scopri di più su scikit-learn con il nostro corso Supervised Learning with scikit-learn.

19. Keras

Keras è un framework di deep learning per elaborare dati non strutturati e addestrarli su reti neurali. Si basa su TensorFlow 2 per offrire accelerazione GPU e TPU. Con Keras puoi distribuire i modelli su server, browser, Android e sistemi embedded. 

L’API di Keras offre un’interfaccia per i modelli, layer di reti neurali, API per callback, ottimizzatori, metriche, data loader, modelli pre-addestrati, tuning dei modelli e API per computer vision e NLP. L’interfaccia è semplice, veloce e potente. È adatta ai principianti ed è una porta d’ingresso al mondo delle reti neurali profonde. 

Scopri di più su Keras con il nostro corso Deep Learning with Keras o consultando il nostro tutorial sul deep learning con Keras.

20. PyTorch

PyTorch è un framework open-source di deep learning per ricercatori e professionisti del machine learning. Offre un’esperienza di debug più diretta rispetto a Keras, permettendoti al contempo di creare trainer, funzioni di loss e metriche personalizzati. 

Le caratteristiche chiave di PyTorch sono il serving dei modelli e il supporto alla produzione, il training distribuito, un ecosistema solido e il supporto al cloud. 

PyTorch fornisce supporto dedicato per NLP, computer vision, audio e dati tabellari. Con poche righe di codice puoi caricare modelli pre-addestrati e affinarli su un nuovo dataset simile. 

È il futuro delle applicazioni di deep learning e la ricerca moderna di machine learning è trainata dall’ecosistema Torch. 

Dai un’occhiata al nostro corso Deep Learning with PyTorch per saperne di più sulle applicazioni di PyTorch.

21. OpenCV

OpenCV è un framework di computer vision per sviluppare applicazioni in tempo reale. Puoi usarlo per elaborare immagini, visualizzarle con etichette e segmentazioni, aumentare immagini e video per migliorare le prestazioni del machine learning e vedere risultati in tempo reale con etichette. È uno strumento essenziale per l’elaborazione delle immagini e l’addestramento di modelli di deep learning per compiti di computer vision. 

Scopri di più su OpenCV con un corso di Image Processing su DataCamp.

Conclusione

Questi 21 strumenti essenziali per Python sono necessari per lo sviluppo software e web, il web scraping, l’analisi e la visualizzazione dei dati e il machine learning. Anche se non sei un professionista dei dati, è importante comprendere le funzionalità di questi strumenti per ottenere il massimo dall’esperienza di sviluppo. 

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