21 Essentiële Python-tools

Python is een van de populairste programmeertalen. Het is eenvoudig, krachtig en wordt gedreven door een community die bijdraagt aan open-sourceprojecten. De vele toepassingen van Python zijn de reden dat de taal zo populair is; je kunt gratis software bouwen, webservices ontwikkelen, data-analyse en -visualisatie uitvoeren en machinelearningmodellen trainen. 

De lijst met Python-tools in dit artikel helpt beginners op weg in hun Python-ontwikkeltraject. Hij helpt ook dataprofessionals en Python-ontwikkelaars productiever te worden. In welk stadium van je Python-reis je ook zit, deze tools helpen je het maximale uit de taal te halen. 

Python-ontwikkelingstools

Ontwikkeltools helpen ons om snelle en betrouwbare Python-oplossingen te bouwen. Denk aan een Integrated Development Environment (IDE), een Python-pakketmanager en productieve extensies. Dankzij deze tools is het makkelijk geworden om software te testen, te debuggen en oplossingen in productie te brengen. 

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook is een webgebaseerde IDE om te experimenteren met code en resultaten te tonen. Het is behoorlijk populair onder data scientists en machinelearningpractitioners. Het laat je kleine stukjes code uitvoeren en testen en resultaten bekijken in plaats van het hele bestand te draaien.

 Met Jupyter Notebook kun je beschrijvingen en koppen toevoegen met markdown en het resultaat exporteren als PDF- en .ipynb-bestanden. 

Wanneer je wetenschappelijke berekeningen combineert met Python-ontwikkeling, kom je uit bij een Jupyter Notebook. Tegenwoordig gebruiken docenten het voor data-sciencecursussen, gebruiken data-analisten het om rapporten te maken en gebruiken machinelearningengineers het voor experimenten en het bouwen van hoogpresterende modelarchitecturen. 

Een gratis cloud Jupyter-notebooktool is DataLab, gebouwd door DataCamp. DataLab draait volledig in de browser, dus je hoeft niets op je computer te installeren om ermee te beginnen. Bekijk onze Jupyter-tutorial om te leren hoe je het gebruikt. 

Het gaat niet verdwijnen: er worden productieklare oplossingen op gebouwd, en techgiganten zoals AWS nemen het ook op in hun cloudcomputing-ecosystemen. 

2. Pip

Pip is een tool die de Python Package Index gebruikt om Python-software te installeren en te beheren. Er zijn 393.343 projecten die je razendsnel kunt downloaden en installeren. Het Python-ecosysteem draait erop. 

pip install <package_name> 

Pip is meer dan alleen een installer. Je kunt Python-omgevingen aanmaken en beheren, afhankelijkheden installeren en pakketten installeren vanuit externe repositories via URL’s. Leer meer over pip met de tutorial PIP Python Tutorial.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code is gratis, lichtgewicht en een krachtige code-editor. Je kunt alle soorten applicaties bouwen, testen, deployen en onderhouden zonder het venster te verlaten. Het biedt syntaxiskleuring, automatische codeaanvulling, ondersteuning voor talen, Git en inline debuggen. Met extensies kun je systemen vooraf configureren en applicaties naar de cloud deployen.

VSCode is de populairste IDE ter wereld, vooral dankzij gratis extensies die de gebruikerservaring verbeteren. Met extensies kunnen data scientists experimenten draaien in de Jupyter-notebook, markdown-bestanden bewerken, een SQL-server integreren, samenwerken aan projecten, code automatisch aanvullen en inline codehulp krijgen. In plaats van meerdere programma’s te gebruiken, kun je extensies inzetten en alles vanuit VSCode draaien, zoals een bash-terminal en een browser.

Python Webscraping-tools

Webscraping stelt data scientists en analisten in staat om data van websites te verzamelen. Het lastige aan webscraping is het opschonen van data en het omzetten naar een leesbaar en gestructureerd formaat. In deze sectie leren we over de meest gebruikte tools voor webscraping en datacleaning. 

4. Requests

Requests maakt het eenvoudig om HTTP-requests te versturen. In plaats van handmatig authenticatie, argumenten en querystrings aan je URL’s toe te voegen, kun je simpelweg de Requests-API gebruiken en de get JSON-methode aanroepen. Requests is een zeer populaire bibliotheek onder dataprofessionals voor het scrapen van websites met meerdere pagina’s. 

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup wordt gebruikt om data uit HTML en XLM te schonen en te extraheren. Het wordt ingezet om HTML-tekst te parsen en stelt data scientists in staat tekstdata om te zetten naar een gestructureerde tabel of pandas-dataframe. 

Met een paar regels code kun je complexe HTML-data extraheren. In sommige gevallen heb je alleen een table-tag nodig en kun je alle data benaderen zonder de tekst te parsen. 

Leer meer over Beautiful Soup in onze tutorial over hoe je Amazon scrapt met Beautiful Soup.

6. Scrapy

Scrapy is een open-source en collaboratief framework voor webscraping en webcrawling. Het is snel, eenvoudig en uitbreidbaar voor het crawlen van websites met meerdere pagina’s om data in een gestructureerd formaat te extraheren. Het wordt doorgaans gebruikt voor datamining, monitoring en geautomatiseerd testen. 

Leer meer over Scrapy in onze tutorial Make Web Crawler in Python.

Python Webontwikkelingstools

Python heeft enkele van de beste webontwikkelframeworks. Je kunt met een paar regels code een webpagina, webapplicatie of web-API maken. Deze tools zijn vriendelijk voor beginners en vereisen niet dat je talen als HTML, CSS en JS beheerst. 

7. Flask

Flask is een open-source webframework voor het bouwen van webapplicaties en REST-API’s. Het is eenvoudiger te leren dan het Django-framework, en met een paar regels code zet je een simpele web-API op die je lokaal kunt draaien. 

Flask is gebaseerd op de WSGI (Web Server Gateway Interface)-toolkit en de Jinja2-template-engine. Je kunt er zowel eenvoudige als grootschalige webapplicaties mee maken, zoals blogsites, socialmedia-apps, portfoliopagina’s, machinelearningapplicaties en analytics-dashboards. 

Leer meer over Flask in onze tutorial Machine Learning Models into APIs with the Python Flask.

8. Streamlit

Streamlit is de snelste en eenvoudigste manier om webapplicaties te bouwen en te delen. Je kunt binnen enkele minuten een data-scienceportfolio, analytics-dashboard, machinelearningwebapp, educatieve tutorial en geo- en computervisie-applicaties maken. Je hoeft alleen een widget toe te voegen, net zoals je variabelen in Python declareert. Geen kennis nodig van backend-ontwikkeling, routes definiëren of HTTP-requests, HTML, CSS en JavaScript afhandelen. 

Voor data scientists en analisten is het de poort naar de wereld van webontwikkeling. Daarom gebruiken de meeste data scientists Streamlit om financiële rapporten, onderzoek en machinelearningconcepten te demonstreren. Bekijk de Streamlit-tutorial om in een paar minuten je eerste webapplicatie te bouwen. 

9. FastAPI

FastAPI is een webframework voor het creëren van high-performance web-API’s. Net als Streamlit heb je maar een paar regels code nodig om productieklare webapplicaties te bouwen. Na het deployen van de webapp kun je deze benaderen via de GUI-interface of HTTP-requests versturen. 

Het is snel, intuïtief en robuust. Je kunt moeiteloos machinelearningmodellen deployen. Het wordt ook gebruikt voor interne crisisbeheersing en authenticatiebeheer voor webapplicaties.

Python Data-analysetools

Data-analyse-tools stellen gebruikers in staat data te laden, op te schonen en te manipuleren voor statistische analyses. Elke dataprofessional moet de kernfunctionaliteit van deze tools begrijpen om taken op het gebied van data-analyse, machine learning, data engineering en business intelligence uit te voeren. 

10. pandas

pandas is een toegangspoort tot de wereld van data science. Het eerste wat je als beginner leert, is een CSV-bestand laden met read_csv(). pandas is een essentiële tool voor alle dataprofessionals. 

Je kunt een dataset laden, opschonen, manipuleren, statistieken berekenen, visualisaties maken en de data opslaan in diverse bestandsformaten. De pandas-API is eenvoudig en intuïtief. Je kunt CSV- en tekstbestanden, Microsoft Excel, SQL-databases en het snelle HDF5-bestandsformaat laden en opslaan. 

Leer meer over pandas in onze cursus Data Manipulation with pandas.

11. Numpy

NumPy is een fundamenteel Python-pakket voor wetenschappelijke berekeningen, en de meeste moderne tools zijn erop gebouwd. Als data scientist gebruik je de Numpy-array voor wiskundige berekeningen en datamanipulatie. Het biedt multidimensionale array-objecten om snelle bewerkingen uit te voeren, zoals logica, vormmanipulatie, sorteren, selectie, basisstatistiek en willekeurige simulaties.

Numpy helpt je de basis van wiskunde in data science te begrijpen en hoe je complexe vergelijkingen omzet naar Python-code. Je kunt het gebruiken om machinelearningmodellen te maken, aangepaste statistische formules te bouwen, wetenschappelijke simulaties uit te voeren en geavanceerde data-analysetaken te doen. 

Leer meer over NumPy in onze cursus Introduction to NumPy.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy is een Python SQL-toolkit om relationele databases te benaderen en te beheren. Het gebruikt een Object Relational Mapper om krachtige features en de flexibiliteit van SQL te bieden. 

Deze tool is noodzakelijk voor data scientists en analisten die data processing en analytics in Python uitvoeren. Je kunt ofwel SQL-scripts gebruiken voor data-analyse, of een op objecten gebaseerde aanpak hanteren waarbij je met een intuïtieve Python-API soortgelijke taken effectief uitvoert. 

Leer meer over SQLAlchemy in de DataCamp-cursus Introduction to Databases.

13. Dask

Dask is een essentiële tool voor het verwerken van big data of grote bestanden. Het gebruikt parallel computing om vergelijkbare taken uit te voeren als bibliotheken zoals NumPy, pandas en scikit-learn. 

Een simpele logische functie op een grote dataset van 4 GB draaien kost al snel minimaal 10 minuten. Zelfs met betere machines krijg je de verwerkingstijd niet terug naar een paar seconden. Dask gebruikt dynamische taakscheduling en parallelle dataverwerking om met dezelfde machine snelle resultaten te behalen. 

De API lijkt op die van pandas en scikit-learn. Het is flexibel, native voor Python, kan opschalen (1000 cores) en afschalen (één core), en biedt snelle feedback en diagnostiek om mensen te ondersteunen. 

Leer meer over Dask in onze cursus Parallel Programming with Dask.

Python Datavisualisatietools

Datavisualisatie blaast data-analyse leven in. Wil je dingen uitleggen aan niet-technische beslissers, dan moet je een dataverhaal vertellen met staafdiagrammen, lijngrafieken, spreidingsdiagrammen, heatmaps en histogrammen. Visualisatietools helpen data-analisten om met weinig code interactieve, kleurrijke en heldere visualisaties te maken. 

14. Matplotlib

Matplotlib is een toegangspoort tot de wereld van datavisualisatie. Je komt het tegen in veel introducties over datavisualisatie. 

Met Matplotlib kun je volledig aanpasbare statische, geanimeerde en interactieve visualisaties maken. Het is intuïtief, en je kunt er 3D-, meerlagige en gedetailleerde visualisaties mee plotten. Er zijn honderden voorbeelden van verschillende visualisaties beschikbaar in de galerij.

Je kunt meer leren over Matplotlib in onze cursus Data Visualization with Matplotlib..

15. Seaborn

Seaborn is een high-level interface, gebaseerd op Matplotlib, voor het maken van aantrekkelijke statistische grafieken. Net als met Matplotlib kun je met één regel code interactieve visualisaties maken. 

Het is zeer aanpasbaar en werkt geweldig als je nieuw bent met datavisualisatie. Voor verregaande aanpassingen kun je altijd Matplotlib gebruiken om meerdere grafieken te maken, assen, titels of zelfs kleuren te bewerken. In sommige gevallen berekent Seaborn alles voor je en toont het een distplot, violin plot, residplot, implot, joint plot en boxplot. 

Leer meer over Seaborn met de DataCamp-cursus Data Visualization with Seaborn.

16. Plotly

Wanneer je de features van Tableau of PowerBI wilt, gebruik je de Plotly-Pythonbibliotheek om interactieve en publicatiewaardige grafieken te tonen. Je kunt inzoomen op een grafiek, een enkele balk isoleren, filteren en zelfs animeren naar wens. 

Het wordt geleverd met aangepaste bedieningselementen en laat je visualisaties animeren en datatransformaties uitvoeren. Plotly bevat ook Jupyter-widgets, 3D-grafieken, AI-grafieken, financiële grafieken en wetenschappelijke grafieken. 

Plotly is de beste tool om Jupyter-gebaseerde data-analyticsrapporten te maken. In plaats van meerdere statische plots te maken, kun je er één maken en aangepaste bedieningselementen toevoegen om datainsights te verkennen en uit te leggen. 

Ontdek hoe je Plotly gebruikt met onze cursus Data Visualization with Plotly.

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling is een AutoEDA-tool om met één regel code verkennende data-analyserapporten te maken. Het rapport bevat kolomtypes, missende waarden, unieke waarden, kwantielstatistieken, beschrijvende statistieken, histogrammen, correlatie, tekstanalyse en bestands- en beeldanalyse. 

Het is een heel nuttige tool als je weinig tijd hebt om te verkennen. Bijvoorbeeld tijdens technische tests, in de voorbereiding op teamvergaderingen en bij deelname aan competities. 

Python Machine-learningtools

Machine-learningtools worden gebruikt voor dataverwerking, data-augmentatie en het bouwen, trainen en valideren van machinelearningmodellen. Deze tools bieden een compleet ecosysteem om elke taak uit te voeren, van beeldclassificatie tot tijdreeksvoorspellingen. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn is een open-sourcetool voor het uitvoeren van voorspellende analyses. Het is gebouwd op Numpy, Scipy en Matplotlib. Scikit-learn heeft machine learning voor iedereen toegankelijk gemaakt. Het is vriendelijk voor beginners en de interface is ontworpen om te voldoen aan de behoeften van professionals. 

Met Scikit-learn kun je classificatie, regressie, clustering, dimensionale reductie, datapreprocessing en feature-extractie uitvoeren. Het wordt vooral gebruikt voor tabeldata en voor data-augmentatie voor deep-learningmodellen. Je kunt er ook meerdere processen mee stroomlijnen met behulp van machine-learningpipelines.  

Leer meer over scikit-learn in onze cursus Supervised Learning with scikit-learn.

19. Keras

Keras is een deep-learningframework voor het verwerken van ongestructureerde data en het trainen ervan op neurale netwerken. Het is gebouwd bovenop TensorFlow 2 om GPU- en TPU-versnelling te bieden. Met Keras kun je je modellen deployen op de server, in de browser, op Android en in embedded systemen. 

De Keras-API biedt je een modelinterface, lagen voor neurale netwerken, een callbacks-API, optimizers, metrieke, dataloaders, voorgetrainde modellen, modelafstemming en een API voor computervisie en natuurlijke taalverwerking. De interface is eenvoudig, snel en krachtig. Het is vriendelijk voor beginners en een toegangspoort tot de wereld van diepe neurale netwerken. 

Leer meer over Keras met onze cursus Deep Learning with Keras of bekijk onze Keras deep-learningtutorial.

20. PyTorch

PyTorch is een open-source deep-learningframework voor onderzoekers en machinelearningpractitioners. Het biedt een directere debugervaring dan Keras, terwijl je je eigen trainer, verliesfunctie en metrieke kunt maken. 

De belangrijkste features van PyTorch zijn modelserving en production support, gedistribueerde training, een robuust ecosysteem en cloudondersteuning. 

PyTorch biedt gerichte ondersteuning voor NLP, computervisie, audio en tabeldata. Met een paar regels code kun je voorgetrainde modellen laden en ze finetunen op een nieuwe maar vergelijkbare dataset. 

Het is de toekomst van deep-learningapplicaties, en modern machinelearningonderzoek wordt gedreven door het Torch-ecosysteem. 

Bekijk onze cursus Deep Learning with PyTorch om meer te leren over de toepassingen van PyTorch.

21. OpenCV

OpenCV is een computervisieframework voor het ontwikkelen van realtime applicaties. Je kunt het gebruiken om beelden te verwerken, ze te visualiseren met labels en segmentatie, beelden en video’s te augmenteren om de prestaties van machine learning te verbeteren, en realtime resultaten met labels te bekijken. Het is een essentiële tool voor beeldverwerking en het trainen van deep-learningmodellen voor computervisie-taken. 

Leer meer over OpenCV in de DataCamp-track Image Processing.

Conclusie

Deze 21 essentiële Python-tools zijn onmisbaar voor software- en webontwikkeling, webscraping, data-analyse en -visualisatie en machine learning. Ook als je geen dataprofessional bent, is het belangrijk dat je de functionaliteiten van deze tools begrijpt om het meeste uit je ontwikkelervaring te halen. 

Ben je nieuw met Python en wil je in no time een professionele Python-ontwikkelaar worden, bekijk dan de carrièreroute Python Programmer. En als je interesse hebt in een carrière in data science, bekijk dan de carrièreroute Data Scientist with Python.