21 款必备的 Python 工具

Python 是最受欢迎的编程语言之一。它简单、强大，并由一个积极贡献开源项目的社区驱动。Python 的众多用途正是其受欢迎的原因之一；您可以免费构建软件、开发 Web 服务、进行数据分析与可视化，以及训练机器学习模型。

本文提到的 Python 工具清单将帮助初学者开启 Python 开发之旅，同时也能帮助数据从业者和 Python 开发者提升生产力。无论您处于 Python 学习的哪个阶段，这些工具都能帮助您最大限度地发挥该语言的价值。

Python 开发工具

开发工具帮助我们构建快速、可靠的 Python 解决方案。它们包括集成开发环境（IDE）、Python 包管理器以及提升效率的扩展。这些工具让我们能够轻松测试软件、调试，并将解决方案部署到生产环境。

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款基于 Web 的 IDE，用于试验代码并展示结果。它在数据科学家和机器学习实践者中相当流行。它允许他们运行并测试小段代码并查看结果，而无需执行整个文件。

 Jupyter Notebook 允许我们使用 Markdown 添加说明和标题，并将结果导出为 PDF 和 .ipynb 文件。

当您将科学计算与 Python 开发结合起来，就得到了 Jupyter Notebook。如今，教师用它教授数据科学课程，数据分析师用它生成报告，机器学习工程师用它进行实验并构建高性能的模型架构。

由 DataCamp 构建的免费云端 Jupyter 笔记本工具是 DataLab。DataLab 完全在浏览器中运行，因此您无需在电脑上安装任何其他软件即可开始使用。探索我们的 Jupyter 教程以学习如何使用它。

它在未来也不会消失，人们正在基于它构建可用于生产的解决方案，AWS 等科技巨头也在将其纳入云计算生态系统。

2. Pip

Pip 使用 Python 包索引 来安装和管理 Python 软件。您可以以极快的速度下载并安装 393,343 个项目。Python 生态系统基于此运行。

pip install <package_name> 技术支持

Pip 不只是安装器。您可以创建和管理 Python 环境、安装依赖项，并通过 URL 从第三方存储库安装软件包。通过 PIP Python 教程了解更多关于 pip 的信息。

python -m pip install -r requirements.txt技术支持

3. VSCode

Visual Studio Code 免费、轻量且功能强大。您无需离开软件窗口即可构建、测试、部署和维护各类应用。它自带语法高亮、代码自动补全、语言支持、Git 与行内调试支持。您可以使用扩展来预构建系统并将应用部署到云端。

VSCode 是全球最流行的 IDE，主要得益于可提升用户体验的免费扩展。这些扩展允许数据科学家在 Jupyter 笔记本中运行实验、编辑 Markdown 文件、集成 SQL 服务器、协作项目、自动补全代码以及获取行内代码帮助。与其使用多款软件，您可以依靠扩展在 VSCode 中运行一切，例如 bash 终端和浏览器。

Python 网络抓取工具

网络抓取允许数据科学家和分析人员从网站收集数据。网络抓取的难点在于清洗数据并将其转换为可读且结构化的格式。本节我们将了解用于执行网络抓取和数据清洗的常用工具。

4. Requests

Requests 让您轻松发送 HTTP 请求。与其手动将身份验证、参数和查询字符串配置添加到 URL，您可以直接使用 Requests 的 API，并使用获取 JSON 的方法。Requests 是数据从业者在抓取多页面网站时相当受欢迎的库。

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup 用于清洗并从 HTML 和 XLM 中提取数据。它用于解析 HTML 文本，使数据科学家能够将文本数据转换为结构化的表格或 pandas 数据框。

只需几行代码，您就能提取复杂的 HTML 数据。有时您只需要一个 table 标签，就能在不解析文本的情况下访问整块数据。

阅读我们的使用 Beautiful Soup 抓取亚马逊的教程，了解更多关于 Beautiful Soup 的内容。

6. Scrapy

Scrapy 是一个用于网络抓取和网络爬取的开源协作框架。它速度快、简单且可扩展，能爬取多页面网站并以结构化格式提取数据。它通常用于数据挖掘、监控和自动化测试。

阅读我们的用 Python 构建网络爬虫教程，进一步了解 Scrapy。

Python Web 开发工具

Python 拥有一流的 Web 开发框架。您只需几行代码就能创建网页、Web 应用或 Web API。这些工具对初学者友好，无需您精通 HTML、CSS 和 JS 等语言。

7. Flask

Flask 是用于构建 Web 应用和 REST API 的开源 Web 框架。它比 Django 框架更易上手，只需几行代码，您就能组装一个可在本地运行的简单 Web API。

Flask 基于 WSGI（Web 服务器网关接口）工具包和 Jinja2 模板引擎。它既可用于创建简单应用，也可用于构建大规模 Web 应用，如博客网站、社交媒体应用、作品集网页、机器学习应用和分析型仪表盘。

阅读我们的用 Python Flask 将机器学习模型封装为 API教程，了解更多 Flask 内容。

8. Streamlit

Streamlit 是构建和分享 Web 应用最快、最简单的方式。您可以在几分钟内创建数据科学作品集、分析型仪表盘、机器学习 Web 应用、教育教程，以及地理空间与计算机视觉应用。您只需像在 Python 中声明变量一样添加组件。无需学习后端开发、定义路由、处理 HTTP 请求、HTML、CSS 和 JavaScript。

对于数据科学家和分析师而言，它是通往 Web 开发世界的入口。这也是为何多数数据科学家使用 Streamlit 来展示财务报告、研究与机器学习概念。查看这份 Streamlit 教程，在几分钟内构建您的第一个 Web 应用。

9. FastAPI

FastAPI 是用于创建高性能 Web API 的框架。与 Streamlit 类似，只需几行代码即可构建可用于生产的 Web 应用。部署后，您可以通过图形界面访问，或发送 HTTP 请求。

它快速、直观且健壮。您可以无障碍地部署机器学习模型。它还用于内部危机管理以及 Web 应用的认证管理。

Python 数据分析工具

数据分析工具可让用户摄取、清洗并处理数据以进行统计分析。每位数据从业者都必须理解这些工具的核心功能，以执行数据分析、机器学习、数据工程和商业智能等任务。

10. pandas

pandas 是通往数据科学世界的入口。作为初学者，您首先会学会用 read_csv() 加载 CSV 文件。pandas 是所有数据从业者的必备工具。

您可以加载数据集、清洗、处理、计算统计量、创建可视化，并将数据保存为多种文件格式。pandas 的 API 简单直观。您可以加载和保存 CSV 与文本文件、Microsoft Excel、SQL 数据库，以及快速的 HDF5 文件格式。

参加我们的 使用 pandas 进行数据处理课程，了解更多关于 pandas 的内容。

11. Numpy

NumPy 是用于科学计算的基础 Python 包，多数现代工具都构建在其之上。作为数据科学家，您会使用 Numpy 数组进行数学计算和数据整理。它提供多维数组对象，以执行快速操作，如逻辑运算、形状变换、排序、选择、基础统计运算和随机模拟。

Numpy 将帮助您理解数据科学中的数学基础，并学会如何将复杂方程转化为 Python 代码。您可以用它来创建机器学习模型、自定义统计公式、科学模拟，并执行高级数据分析任务。

参加我们的 NumPy 入门课程，了解更多。

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一款 Python SQL 工具包，帮助您访问和管理关系型数据库。它使用对象关系映射器（ORM）来提供强大的功能与 SQL 的灵活性。

对于习惯在 Python 中执行数据处理和分析的数据科学家与分析师而言，这是必备工具。您可以使用 SQL 脚本进行数据分析，或采用面向对象的方法，使用直观的 Python API 以更高效的方式完成类似任务。

在 DataCamp 上参加 数据库入门课程，了解更多关于 SQLAlchemy 的内容。

13. Dask

Dask 是处理大数据或大文件的必备工具。它利用并行计算来执行与 NumPy、pandas 和 scikit-learn 等库相似的任务。

在一个 4GB 的大型数据集上运行一个简单的逻辑函数，至少需要 10 分钟。即便硬件更强，也难以将处理时间缩短到几秒。Dask 使用动态任务调度和并行数据收集，在同样的机器上实现快速结果。

其 API 与 pandas 和 scikit-learn 相似。它灵活、原生支持 Python，可向上（1000 核）与向下（单核）扩展，并提供快速反馈和诊断以辅助用户。

参加我们的 使用 Dask 的并行编程课程，了解更多。

Python 数据可视化工具

数据可视化为数据分析注入生命。若要向非技术管理者解释问题，您需要借助柱状图、折线图、散点图、热力图和直方图讲述数据故事。可视化工具帮助数据分析人员用几行代码创建交互式、色彩丰富且清晰的可视化。

14. Matplotlib

Matplotlib 是通往数据可视化世界的入口。您会在许多数据可视化入门课程中学习它。

使用 Matplotlib，您可以创建完全可定制的静态、动画和交互式可视化。它直观易用，可绘制 3D、多层级和细节丰富的可视化。图库中提供了数百个不同可视化的示例。

您可以在我们的 使用 Matplotlib 进行数据可视化课程中了解更多 Matplotlib 的内容。

15. Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级接口，用于创建美观的统计图形。与 Matplotlib 类似，您只需一行代码就能生成交互式可视化。

它高度适配，尤其适合刚接触数据可视化的人使用。若需自定义，您随时可以借助 Matplotlib 创建多图、编辑坐标轴、标题甚至颜色。在某些情况下，Seaborn 会为您完成所有计算，并展示 distplot、violin plot、residplot、lmplot、joint plot 和 boxplot 等图形。

在 DataCamp 上参加 使用 Seaborn 进行数据可视化课程，了解更多。

16. Plotly

当您需要 Tableau 或 PowerBI 的特性时，可以使用 Plotly Python 库来展示交互式且具出版质量的图表。您可以放大图表、隔离单个柱子、筛选内容，甚至按需制作动画。

它带有自定义控件，允许您为可视化添加动画并进行数据变换。Plotly 还包含 Jupyter 小部件、3D 图表、AI 图表、金融图表和科学图表。

Plotly 是创建基于 Jupyter 的数据分析报告的最佳工具。与其创建多个静态图，不如制作一个图并添加自定义控件来探索和解释数据洞察。

您可以通过我们的 使用 Plotly 进行数据可视化课程了解如何使用 Plotly。

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling 是一种 AutoEDA 工具，只需一行代码即可创建探索性数据分析报告。报告包含列类型、缺失值、唯一值、分位数统计、描述性统计、直方图、相关性、文本分析，以及文件和图像分析。

当您没有太多时间进行探索时，它非常有用。例如在技术测试、团队会议准备以及参加比赛时。

Python 机器学习工具

机器学习工具用于数据处理、数据增强，以及构建、训练与验证机器学习模型。这些工具为从图像分类到时间序列预测的任何任务提供了完整的生态系统。

18. Scikit-learn

Scikit-learn 是一款用于执行预测分析的开源工具。它构建在 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 之上。Scikit-learn 让机器学习触手可及。它对初学者友好，同时界面也能满足专业人士的需求。

Scikit-learn 允许您进行分类、回归、聚类、降维、数据预处理和特征提取。它多用于表格数据，也常用于为深度学习模型执行数据增强。它还允许您借助机器学习流水线来简化多项流程。

参加我们的 使用 scikit-learn 的监督学习课程，了解更多。

19. Keras

Keras 是一个用于处理非结构化数据并在神经网络上进行训练的深度学习框架。它构建在 TensorFlow 2 之上，以提供 GPU 和 TPU 加速。使用 Keras，您可以将模型部署到服务器、浏览器、Android 和嵌入式系统。

Keras API 提供模型接口、神经网络层、回调 API、优化器、指标、数据加载器、预训练模型、模型调优，以及用于计算机视觉和自然语言处理的 API。其界面简洁、快速且强大。它对初学者友好，是通往深度神经网络世界的入口。

参加我们的 使用 Keras 的深度学习课程或查看我们的Keras 深度学习教程以了解更多。

20. PyTorch

PyTorch 是一款面向研究人员和机器学习实践者的开源深度学习框架。与 Keras 相比，它提供更加直接的调试体验，同时允许您自定义训练器、损失函数和指标。

PyTorch 的关键特性包括模型服务与生产支持、分布式训练、强大的生态系统以及云支持。

PyTorch 为 NLP、计算机视觉、音频以及表格数据提供了专门支持。只需几行代码，您就能加载预训练模型，并在新的但相似的数据集上进行微调。

它是深度学习应用的未来，现代机器学习研究由 Torch 生态系统驱动。

查看我们的 使用 PyTorch 的深度学习课程，了解更多 PyTorch 的应用。

21. OpenCV

OpenCV 是一个用于开发实时应用的计算机视觉框架。您可以用它处理图像、通过标签与分割进行可视化、对图像和视频进行增强以提升机器学习性能，并以带标签的形式查看实时结果。它是执行图像处理以及为计算机视觉任务训练深度学习模型的必备工具。

在 DataCamp 上参加 图像处理课程，了解更多 OpenCV 的内容。

结论

这 21 款必备的 Python 工具适用于软件与 Web 开发、网络抓取、数据分析与可视化，以及机器学习。即使您不是数据从业者，也应了解这些工具的功能，以获得最佳的开发体验。

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