21 ferramentas essenciais do Python

Python é uma das linguagens de programação mais populares. Ele é simples, eficiente e é conduzido por uma comunidade que contribui para projetos de código aberto. Os muitos usos do Python são a razão pela qual a linguagem é tão popular; você pode criar software, desenvolver serviços da Web, realizar análise e visualização de dados e treinar modelos de aprendizado de máquina gratuitamente. 

A lista de ferramentas Python mencionada nesta postagem ajudará os iniciantes a começar sua jornada de desenvolvimento em Python. Ele também ajudará os profissionais de dados e os desenvolvedores de Python a se tornarem produtivos. Portanto, seja qual for o estágio de sua jornada em Python, essas ferramentas podem ajudá-lo a aproveitar ao máximo a linguagem. 

Ferramentas de desenvolvimento Python

As ferramentas de desenvolvimento nos ajudam a criar soluções Python rápidas e confiáveis. Ele inclui o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), o gerenciador de pacotes Python e extensões produtivas. Essas ferramentas facilitaram o teste do software, a depuração e a implementação de soluções na produção. 

1. Jupyter Notebook

O Jupyter Notebook é um IDE baseado na Web para fazer experimentos com códigos e exibir os resultados. Ele é bastante popular entre os cientistas de dados e profissionais de aprendizado de máquina. Isso permite que eles executem e testem pequenos conjuntos de código e visualizem os resultados em vez de executar o arquivo inteiro.

 O Jupyter Notebook nos permite adicionar uma descrição e um título usando markdown e exportar o resultado na forma de arquivos PDF e .ipynb. 

Quando você mistura computação científica com desenvolvimento em Python, obtém um Jupyter Notebook. Atualmente, os professores estão usando-o para ministrar cursos de ciência de dados, os analistas de dados estão usando-o para criar relatórios e os engenheiros de aprendizado de máquina estão usando a experimentação e criando uma arquitetura de modelo de alto desempenho. 

Você pode conferir um notebook Jupyter gratuito na nuvem no Workspace para criar e compartilhar relatórios analíticos e descobrir nosso tutorial do Jupyter para saber como usá-lo. 

Ele não vai a lugar nenhum no futuro, as pessoas estão criando soluções prontas para produção nele, e gigantes da tecnologia como a AWS também o estão incorporando aos ecossistemas de computação em nuvem. 

2. Pip

O Pip é uma ferramenta que usa o Python Package Index para instalar e gerenciar o software Python. Há 393.343 projetos para você baixar e instalar com a velocidade da luz. O ecossistema Python trabalha com isso. 

pip install <package_name> 

O Pip não é apenas um instalador. Você pode criar e gerenciar ambientes Python, instalar dependências e instalar pacotes de repositórios de terceiros usando URLs. Saiba mais sobre o pip seguindo o tutorial do PIP Python Tutorial.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

O Visual Studio Code é gratuito, leve e um editor de código avançado. Você pode criar, testar, implementar e manter todos os tipos de aplicativos sem sair da janela do software. Ele vem com realce de sintaxe, preenchimento automático de código, linguagem, Git e suporte para depuração em linha. Você pode usar extensões para pré-construir sistemas e implementar aplicativos na nuvem.

O VSCode é o IDE mais popular do mundo, e sua popularidade se deve principalmente às extensões gratuitas que melhoram a experiência do usuário. As extensões permitem que os cientistas de dados executem experimentos no notebook Jupyter, editem arquivos markdown, integrem o servidor SQL, colaborem em projetos, preencham automaticamente o código e tenham ajuda de código em linha. Em vez de usar vários softwares, você pode usar extensões e executar tudo a partir do software VSCode, como o terminal bash e o navegador.

Ferramentas de raspagem da Web em Python

A raspagem da Web permite que os cientistas de dados e a análise coletem dados de sites. A parte difícil da raspagem da Web é limpar os dados e convertê-los em um formato legível e estruturado. Nesta seção, conheceremos as ferramentas mais usadas para realizar a raspagem da Web e a limpeza de dados. 

4. Solicitações

As solicitações facilitam o envio de solicitações HTTP. Em vez de adicionar manualmente strings de consulta de autenticação, argumentos e configuração aos seus URLs, você pode simplesmente usar a API de solicitações e o método get JSON. O Requests é uma biblioteca bastante popular entre os profissionais de dados para raspagem de sites de várias páginas. 

5. Bela sopa

O Beautiful Soup é usado para limpar e extrair os dados de HTML e XLM. Ele é usado para analisar texto HTML e permite que os cientistas de dados convertam dados de texto em uma tabela estruturada ou em um dataframe do pandas. 

Com algumas linhas de código, você pode extrair dados HTML complexos. Em alguns casos, você só precisa de uma tag de tabela e pode acessar os dados completos sem analisar o texto. 

Saiba mais sobre a Beautiful Soup lendo nosso tutorial sobre como extrair dados da Amazon com a Beautiful Soup.

6. Scrapy

O Scrapy é uma estrutura colaborativa e de código aberto para raspagem e rastreamento da Web. Ele é rápido, simples e extensível no rastreamento de sites de várias páginas para extrair dados em um formato estruturado. Geralmente é usado para mineração de dados, monitoramento e testes automatizados. 

Saiba mais sobre o Scrapy lendo nosso tutorial Make Web Crawler in Python.

Ferramentas de desenvolvimento web Python

O Python tem uma das melhores estruturas de desenvolvimento da Web. Você pode criar uma página da Web, um aplicativo da Web ou uma API da Web digitando algumas linhas de código. Essas ferramentas são fáceis de usar para iniciantes e não exigem que você domine linguagens como HTML, CSS e JS. 

7. Frasco

O Flask é uma estrutura da Web de código aberto para criar aplicativos da Web e API REST. É mais fácil de aprender do que a estrutura do Django e, com algumas linhas de código, você pode montar uma API da Web simples que pode ser executada localmente. 

O Flask é baseado no kit de ferramentas WSGI (Web Server Gateway Interface) e no mecanismo de modelo Jinja2. Ele pode ser usado para criar aplicativos da Web simples e de grande escala, como sites de blogs, aplicativos de mídia social, páginas da Web de portfólio, aplicativos de aprendizado de máquina e painéis de análise. 

Saiba mais sobre o Flask lendo nosso tutorial Modelos de aprendizado de máquina em APIs com o Python Flask.

8. Streamlit

O Streamlit é a maneira mais rápida e fácil de criar e compartilhar aplicativos da Web. Você pode criar um portfólio de ciência de dados, um painel de análise, um aplicativo da Web de aprendizado de máquina, um tutorial educacional e aplicativos geoespaciais e de visão computacional em poucos minutos. Você só precisa adicionar um widget da mesma forma que declara variáveis no Python. Não há necessidade de aprender a desenvolver back-end, definir rotas e lidar com solicitações HTTP, HTML, CSS e JavaScript. 

Para um cientista e analista de dados, é a porta de entrada para o mundo do desenvolvimento da Web. É por isso que a maioria dos cientistas de dados usa o Streamlit para demonstrar relatórios financeiros, pesquisas e conceitos de aprendizado de máquina. Confira o tutorial do Streamlit para criar seu primeiro aplicativo da Web em poucos minutos. 

9. FastAPI

FastAPI é uma estrutura da Web para a criação de APIs da Web de alto desempenho. Semelhante ao Streamlit, ele requer algumas linhas de código para criar aplicativos da Web prontos para produção. Depois de implementar o aplicativo Web, você pode acessá-lo usando a interface GUI ou enviar solicitações HTTP. 

Ele é rápido, intuitivo e robusto. Você pode implementar o modelo de aprendizado de máquina sem complicações. Ele também é usado para gerenciamento de crises internas e gerenciamento de autenticação para aplicativos da Web.

Ferramentas de análise de dados Python

As ferramentas de análise de dados permitem que os usuários ingiram, limpem e manipulem dados para análise estatística. Todo profissional de dados deve compreender a funcionalidade principal dessas ferramentas para realizar tarefas de análise de dados, aprendizado de máquina, engenharia de dados e business intelligence. 

10. pandas

O pandas é uma porta de entrada para o mundo da ciência de dados. A primeira coisa que você aprende como iniciante é a carregar um arquivo CSV usando read_csv(). O pandas é uma ferramenta essencial para todos os profissionais de dados. 

Você pode carregar um conjunto de dados, limpá-lo, manipulá-lo, calcular estatísticas, criar visualizações e salvar os dados em vários formatos de arquivo. A API do pandas é simples e intuitiva. Você pode carregar e salvar arquivos CSV e de texto, Microsoft Excel, bancos de dados SQL e o rápido formato de arquivo HDF5. 

Saiba mais sobre pandas em nosso curso Manipulação de dados com pandas.

11. Numpy

O NumPy é um pacote Python fundamental para cálculos científicos, e a maioria das ferramentas modernas é desenvolvida com base nele. Como cientista de dados, você usará a matriz Numpy para cálculos matemáticos e manipulação de dados. Ele fornece objetos de matriz multidimensional para realizar operações rápidas, como lógica, manipulação de formas, classificação, seleção, operação estática básica e simulação aleatória.

O Numpy o ajudará a entender os fundamentos da matemática na ciência de dados e como converter equações complexas em código Python. Você pode usá-lo para criar modelos de aprendizado de máquina, fórmulas estáticas personalizadas, simulações científicas e realizar tarefas avançadas de análise de dados. 

Saiba mais sobre o NumPy em nosso curso Introdução ao NumPy.

12. SQLAlchemy

O SQLAlchemy é um kit de ferramentas SQL em Python para acessar e gerenciar bancos de dados relacionais. Ele usa o Object Relational Mapper para oferecer recursos avançados e a flexibilidade do SQL. 

Essa ferramenta é necessária para cientistas de dados e analistas que estão acostumados a realizar o processamento e a análise de dados em Python. Você pode usar scripts SQL para realizar a análise de dados ou usar uma abordagem baseada em objetos, na qual é possível usar uma API Python intuitiva para realizar tarefas semelhantes de maneira eficaz. 

Saiba mais sobre o SQLAlchemy fazendo o curso Introdução aos bancos de dados no DataCamp.

13. Dask

Dask é uma ferramenta essencial para processar grandes volumes de dados ou arquivos. Ele usa a computação paralela para executar tarefas semelhantes por meio de bibliotecas como NumPy, pandas e scikit-learn. 

A execução de uma função lógica simples em um grande conjunto de dados de 4 GB levará pelo menos 10 minutos. Mesmo com máquinas melhores, não é possível melhorar o tempo de processamento para alguns segundos. O Dask usa agendamento dinâmico de tarefas e coleta paralela de dados para obter resultados rápidos com a mesma máquina. 

A API é semelhante ao pandas e ao scikit-learn. Ele é flexível, nativo do Python, pode ser ampliado (1000 núcleos) e reduzido (núcleo único) e fornece feedback e diagnósticos rápidos para ajudar os seres humanos. 

Saiba mais sobre Dask fazendo nosso curso Programação paralela com Dask.

Ferramentas de visualização de dados Python

A visualização de dados dá vida à análise de dados. Se você quiser explicar as coisas para executivos não técnicos, precisará contar uma história de dados exibindo um gráfico de barras, um gráfico de linhas, um gráfico de dispersão, mapas de calor e histogramas. As ferramentas de visualização ajudam a análise de dados a criar visualizações interativas, coloridas e limpas com poucas linhas de código. 

14. Matplotlib

O Matplotlib é uma porta de entrada para o mundo da visualização de dados. Você aprenderá sobre isso em muitas apresentações sobre visualização de dados. 

Com o Matplotlib, você pode criar visualizações estáticas, animadas e interativas totalmente personalizáveis. É intuitivo e você pode usá-lo para plotar visualizações em 3D, multinível e detalhadas. Há centenas de exemplos de diferentes visualizações disponíveis na galeria.

Você pode saber mais sobre o Matplotlib em nosso curso Visualização de dados com o Matplotlib.

15. Seaborn

O Seaborn é uma interface de alto nível baseada no Matplotlib para criar gráficos estatísticos atraentes. Semelhante ao Matplotlib, você pode produzir uma visualização interativa digitando uma única linha de código. 

Ele é altamente adaptável e faz maravilhas quando você é novo na visualização de dados. Para personalizar, você sempre pode usar o matplotlib para criar vários gráficos, editar eixos, títulos ou até mesmo cores. Em alguns casos, o seaborn calculará tudo para você e exibirá distplot, violin plot, residplot, implot, joint plot e boxplot. 

Saiba mais sobre o Seaborn fazendo um curso de Visualização de dados com o Seaborn no DataCamp.

16. Plotly

Quando você quiser os recursos do Tableau ou do PowerBI, use a biblioteca Plotly Python para exibir gráficos interativos e com qualidade de publicação. Você pode ampliar um gráfico, isolar uma única barra, filtrar itens e até mesmo animá-lo de acordo com suas necessidades. 

Ele vem com controles personalizados e permite que você anime suas visualizações e trabalhe na transformação de dados. O Plotly também contém widgets Jupyter, gráficos 3D, gráficos de IA, gráficos financeiros e gráficos científicos. 

O Plotly é a melhor ferramenta para criar relatórios analíticos de dados baseados no Jupyter. Em vez de criar vários gráficos estáticos, você pode criar um e adicionar controles personalizados para explorar e explicar os insights dos dados. 

Você pode descobrir como utilizar o Plotly em nosso curso Data Visualization with Plotly.

17. Pandas-profiling

O Pandas-profiling é uma ferramenta AutoEDA para criar relatórios de análise de dados exploratórios com uma única linha de código. O relatório inclui tipos de colunas, valores ausentes, valores exclusivos, estatísticas de quantis, estatísticas descritivas, histograma, correlação, análise de texto e análise de arquivos e imagens. 

É uma ferramenta bastante útil quando você tem menos tempo para explorar. Por exemplo, durante testes técnicos, preparação para reuniões de equipe e participação na competição. 

Ferramentas de aprendizado de máquina Python

As ferramentas de aprendizado de máquina são usadas para processamento de dados, aumento de dados e criação, treinamento e validação de modelos de aprendizado de máquina. Essas ferramentas oferecem um ecossistema completo para executar qualquer tarefa, desde a classificação de imagens até a previsão de séries temporais. 

18. Scikit-learn

O Scikit-learn é uma ferramenta de código aberto para realizar análises preditivas. Ele foi desenvolvido com base no Numpy, Scipy e matplotlib. O Scikit-learn tornou o aprendizado de máquina acessível a todos. Ele é amigável para iniciantes e a interface foi projetada para atender às necessidades dos profissionais. 

O Scikit-learn permite que você execute classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade, pré-processamento de dados e extração de recursos. Ele é usado principalmente para dados tabulares e para executar o aumento de dados para modelos de aprendizagem profunda. Ele também permite que você otimize vários processos com a ajuda de pipelines de aprendizado de máquina.  

Saiba mais sobre o scikit-learn em nosso curso Aprendizado supervisionado com o scikit-learn.

19. Keras

O Keras é uma estrutura de aprendizagem profunda para processar dados não estruturados e treiná-los em redes neurais. Ele foi desenvolvido com base no TensorFlow 2 para fornecer aceleração de GPU e TPU. Com o Keras, você pode implantar seus modelos no servidor, no navegador, no Android e em sistemas incorporados. 

A API do Keras oferece uma interface de modelo, camadas de rede neural, API de retornos de chamada, otimizadores, métricas, carregadores de dados, modelos pré-treinados, ajuste de modelos e API para visão computacional e processamento de linguagem natural. A interface é simples, rápida e avançada. Ele é amigável para iniciantes e é uma porta de entrada para o mundo das redes neurais profundas. 

Saiba mais sobre o Keras fazendo nosso curso de aprendizagem profunda com o Keras ou conferindo nosso tutorial de aprendizagem profunda com o Keras.

20. PyTorch

O PyTorch é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto para pesquisadores e profissionais de aprendizagem automática. Ele oferece uma experiência de depuração mais direta do que o Keras e permite que você crie seu treinador personalizado, função de perda e métricas. 

Os principais recursos do PyTorch são o serviço de modelos e o suporte à produção, o treinamento distribuído, um ecossistema robusto e o suporte à nuvem. 

O PyTorch oferece suporte dedicado a NLP, visão computacional, áudio e dados tabulares. Com algumas linhas de código, você pode carregar modelos pré-treinados e ajustá-los em um conjunto de dados novo, mas semelhante. 

Esse é o futuro dos aplicativos de aprendizagem profunda, e a pesquisa moderna de aprendizagem automática é impulsionada pelo ecossistema Torch. 

Confira nosso curso Deep Learning with PyTorch para saber mais sobre os aplicativos do PyTorch.

21. OpenCV

O OpenCV é uma estrutura de visão computacional para o desenvolvimento de aplicativos em tempo real. Você pode usá-lo para processar imagens, visualizá-las com rótulos e segmentação, aumentar imagens e vídeos para melhorar o desempenho do aprendizado de máquina e visualizar resultados em tempo real com rótulos. É uma ferramenta essencial para realizar o processamento de imagens e treinar modelos de aprendizagem profunda para tarefas de visão computacional. 

Saiba mais sobre o OpenCV fazendo um curso de processamento de imagens no DataCamp.

Conclusão

Essas 21 ferramentas Python essenciais são necessárias para o desenvolvimento de software e da Web, raspagem da Web, análise e visualização de dados e aprendizado de máquina. Mesmo que você não seja um profissional de dados, é preciso entender as funcionalidades dessas ferramentas para aproveitar ao máximo a experiência de desenvolvimento. 

Se você é novo no Python e quer se tornar um desenvolvedor Python profissional em pouco tempo, confira a carreira de programador Python. E se você estiver interessado em iniciar uma carreira em ciência de dados, confira a trilha de carreira de Cientista de Dados com Python.