10 ابزار برنامه نویسی پایتون برای کارایی و بهره‌وری بیشتر
در این مقاله از مدرسان پیشتاز، به معرفی 10 ابزار برنامه نویسی پایتون می‌پردازیم که به شما کمک می‌کند تا کارایی کدهای خود را ارتقا ببخشید و بهره‌وری بیشتری داشته باشید. این ابزارها در حوزه‌های علوم داده، یادگیری ماشین، توسعه وب و بسیاری حوزه‌های دیگر معرفی شده‌اند و از این رو پیشنهاد می‌کنیم تا آخر این مقاله با ما همراه باشید، زیرا هر نوع استفاده‌ای که از پایتون داشته باشید، بدون شک این ابزارها به بهبود گردش کار شما کمک شایان توجهی خواهند کرد.
پایتون به دلیل تنوع کاربردها و سهولت استفاده، محبوبیت زیادی کسب کرده است، اما ارزش واقعی این زبان برنامه‌نویسی در حوزه‌های محاسبات ریاضی، علوم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و کاربردهای مشابه تجلی یافته است.
توسعه‌دهندگان برای این که بتوانند بیشترین مزیت را از این زبان برنامه‌نویسی کسب کنند، باید با ابزارهای پایتون آشنا شوند تا بتوانند مهارت‌های چرخه عمر توسعه نرم‌افزار یا Software Development Life Cycle و یا به اختصار SDLC خود را بهبود ببخشند. در ادامه، فهرستی از 10 ابزار برنامه‌نویسی پایتون را می‌بینید که به شما کمک می‌کنند کارایی کدها و کیفیت کار خود را ارتقا دهید.
1. محیط توسعه یکپارچه PyCharm
PyCharm یک محیط یکپارچه توسعه (IDE) است که قابلیت‌هایی از قبیل تکمیل خودکار کد، راهنمایی‌های کدنویسی، بررسی خطاهای PEP8 و بسیاری قابلیت‌های دیگر برای بهبود کد را در اختیار شما قرار می‌دهد. شما همواره می‌توانید در خصوص ریفکتور خودکار و هوشمندانه کد، کمک به تست کد و همچنین ایده بخشی در خصوص کدنویسی و بسیاری قابلیت‌های دیگر از این IDE کمک بگیرید.
PyCharm از برخی فریمورک‌های مشهور مانند Django، Flask، web2py و غیره پشتیبانی می‌کند. این IDE چند ابزار دیتابیسی و توسعه‌ای داخلی برای دیباگ کردن و پروفایل کردن دارد که همگی آن‌ها به طور یکپارچه با ویژوال استودیو کد ادغام شده‌اند و کارکرد بهتری ارائه نمایند.
یکپارچگی پای‌چارم با نامپای (NumPy) و مت‌پلات‌لیب (Matplotlib) موجب شده که قابلیت‌های آن در زمینه محاسبات علمی هر چه بیشتر توسعه یابد. امکانات توسعه ریموت، توازن بین فناوری و تست یکپارچه پای‌چارم موجب غنای هر چه بیشتر این IDE گشته است.
2) نت‌بوک ژوپیتر
نت‌بوک ژوپیتر (Jupyter Notebook) هر آن چه که برای توسعه تعاملی، مستندسازی و اجرای کد نیاز دارید را یک جا جمع کرده است. این نت‌بوک با رویکرد مبتنی بر کنسول، امکان ایجاد سندهای مختلف را فراهم ساخته است.
نت‌بوک ژوپیتر در وهله نخست یک مولفه اپلیکیشن مبتنی بر مرورگر دارد که قابلیت‌های فرمول‌نویسی ریاضی، مدیای غنی، محاسبات علمی و توضیح‌های متنی را با هم ترکیب کرده است. در وهله دوم، این نت‌بوک می‌تواند ورودی‌ها و خروجی‌های مورد استفاده در محاسبات را فهرست‌بندی کند و همراه با اشیای بهبود یافته، با مدیای متنوع و دیگر محتواهای مرتبط در اختیار کاربر قرار دهد.
این قابلیت به کاربر امکان می‌دهد که کد را با استفاده از وارسی‌های درون مرورگری ادیت کرده و امکان هایلایت خودکار نحوی کد را در اختیار داشته باشد. همچنین امکان مدیریت تورفتگی‌ها و تکمیل تب‌ها در نت‌بوک ژوپیتر عرضه شده است. این ابزار برنامه‌نویسی پایتون از زبان نشانه‌گذاری Markdown بهره گرفته که موجب می‌شود محدود به متن ساده نباشیم و بتوانیم توضیح‌های کد را به روشی زیبا قالب‌بندی نماییم. با توجه به قابلیت ادغام لاتک (LaTeX) در نت‌بوک ژوپیتر می‌توانید نمادهای ریاضی را درون سلول‌های markdown قرار داده و آن‌ها را به طور نیتیو با استفاده از MathJax رندر کنید.
بیشتر بخوانید:
3. کتابخانه Keras
کراس (Keras) به عنوان یک ابزار برنامه نویسی پایتون یک کتابخانه API سطح بالای شبکه عصبی است که امکان ایجاد پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پایتون را فراهم ساخته است. کراس به کاربر امکان می‌دهد که اکوسیستم شبکه عصبی هوش مصنوعی خود را با بک‌اند‌هایی مانند TensorFlow، Microsoft Cognitive Toolkit، PlaidML، Theano و بسیاری موارد دیگر بسط دهید.
کراس پیام‌های خطای حاوی جزئیات دقیق و قابل اقدام عرضه می‌کند که موجب شده عیب‌یابی کد تا حدود زیادی تسهیل شود. شما می‌توانید در کاربردهای مختلفی از کراس به عنوان یک فریمورک یادگیری عمیق استفاده کنید، چون ظرفیت ترکیب شدن با پیکربندی‌های زیرساختی مختلف بر مبنای خوشه‌های GPU یا حتی مجموعه‌های عظیم واحدهای پردازشی تنسور (TPU) را ارائه کرده است.
استفاده از کراس موجب می‌شود که متخصصان یادگیری عمیق، بار شناختی یادگیری ماشین خود را کاهش دهند. این کتابخانه متنباز به دلیل قابلیت‌های سهولت کاربرد، بسط پذیری و رویکرد برنامه‌نویسی ماژولار به طور گسترده‌ای مورد استقبال پژوهشگران علوم داده قرار گرفته است.
4. پکیج Pip
پکیج Pip در پایتون در واقع یک ابزار مدیریت پکیج و یک ابزار برنامه نویسی پایتون است که به طور پیش‌فرض در اغلب بسته‌های نصبی پایتون گنجانده شده است. این پکیج به شما کمک می‌کند تا بتوانید پکیج‌های موجود در ریپازیتوری‌های لوکال یا ریموت را در صورتی که با پروپوزال 503 Python Enhancement سازگار باشند، مورد استفاده قرار دهید.
پکیج Pip فهرستی از همه نسخه‌های پکیج‌های مختلف دارد. به این ترتیب مدیریت پکیج در یک فایل requirements لاگ می‌شود تا بتوانید از پکیج‌های یکسان روی محیط‌های مختلف دسکتاپ یا مجازی بهره بگیرید.
Pip یک ابزار مدیریت پکیج آماده به کار است که برای هر نوع کارهای مرتبط با مدیریت پکیج در سطح مبتدی تا پیشرفته به کارتان خواهد آمد. بسیاری از توسعه‌دهندگان و تیم‌های نرم‌افزاری از ابزارهای جانبی مدیریت پکیج مانند PyPL استفاده می‌کنند، زیرا Pip در پایتون نسخه 3 در دسترس قرار گرفته است.
5. Python Anywhere
شهرت Python Anywhere به دلیل عملکرد خوبش در زمینه نیازهای سر‌به‌سر SDLC است. این سازوکار پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS) به کاربر امکان توسعه، اجرا و میزبانی برنامه‌های پایتونی روی وب را می‌دهد. شما در زمان استفاده از پایتون اِنی‌ور با استفاده از کتابخانه‌های داخلی مختلف پایتون از قبیل NumPy، SciPy، Mechanize، BeautifulSoup و PyCrypto می‌توانید به سادگی تغییرها را کامیت کرده و به‌روزرسانی‌ها را به شیوه‌ای خودکار مستقیماً از مرورگر دیپلوی نمایید.
Python Anywhere به دیپلوی کردن سریع کدبیس روی سرورهای مبتنی بر EC2 آمازون نیز کمک می‌کند. به این ترتیب با بهره‌گیری از تکنیک میزبانی نامتمرکز می‌توانید به صورت ریموت به تحقیقات، یادگیری و توسعه با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون بپردازید.
6. کتابخانه Scikit-Learn
کتابخانه متن-باز Scikit-Learn به منظور کمک به رفع نیازهای یادگیری ماشین اسکریپت‌نویسی شده در پایتون طراحی شده است. کتابخانه Scikit ابزارهای تحلیل پیش‌بینی را عرضه کرده است که به طبقه‌بندی اشیا کمک می‌کنند، به پیش‌بینی و رگرسیون خصوصیت‌ها با مقادیر پیوسته می‌پردازد و امکان اجرای خوشه‌بندی ماشین‌های بردار پشتیبانی، ارتقای گرادیان، رندوم‌فارست و گروه‌بندی خودکار اشیای مشابه را فراهم می‌سازد.
کتابخانه Scikit-Learn ابزارهای پیشرفته یادگیری ماشین مانند کاهش ابعاد و انتخاب مدل برای تحلیل پیشرفته ML ارائه کرده است. این کتابخانه بر مبنای کتابخانه‌های Matplotlib، NumPy و SciPy ساخته شده که هر کدام از آن‌ها برای حوزه‌های مختلف یادگیری ماشین بسیار کارآمد هستند.
7. Sphinx
Sphinx یک ابزار دیگر مستندسازی برای پایتون است که آن را می‌توان جایگزینی برای نت‌بوک ژوپیتر تصور کرد. این ابزار مستندات کاملاً جزئی و تفصیلی برای پایتون در قالب‌های HTML ،LaTeX ،ePub و بسیاری قالب‌های دیگر تولید می‌کند. کتابخانه Sphinx به شما کمک می‌کند که ایندکس‌های خودکار مبتنی بر زبان ایجاد کنید و قطعه کدهای مختلف را مورد تست قرار دهید. Sphinx به چند اکستنشن جانبی مجهز است که قابلیت‌های مستندسازی آن را هر چه بیشتر توسعه می‌دهند.
8. Selenium
Selenium یک ابزار بی‌بدیل برای تست چابک کدهای پایتون است. این ابزار به اجرای تست‌های دستی، خودکار و چندمرورگری برای وب‌اپلیکیشن‌های پایتونی کمک می‌کند. با استفاده از سلنیوم می‌توانید تست‌های خودکار را بسته به نیازهایتان به تست‌های تابعی دستی تبدیل کنید. همچنین امکان نوشتن اسکریپت‌های تست یا کیس‌های سفارشی و با هدف مشخص برای هر نرم‌افزاری وجود دارد. گستره وسیع قابلیت‌های سفارشی‌سازی سلنیوم موجب شده که پیاده‌سازی کارکردهای تست آن روی بیلد‌های نرم‌افزاری مختلف آسان باشد.
کل مجموعه جامع تست سلنیوم به صورت متن-باز ارائه شده است. اگر برنامه پایتون شما روی پلتفرم‌های متعدد اجرا می‌شود، می‌توانید از سلنیوم برای تست‌های چند پلتفرمی بهره بگیرید. سلنیوم الزامات تست Maven، Jenkins و Docker را برآورده می‌کند.
9. Sublime Text
یکی دیگر از انواع ابزار برنامه نویسی پایتون سابلایم تکست است یک IDE سبک و با امکانات کامل محسوب می‌شود که مورد استقبال گسترده جامعه توسعه‌دهندگان قرار گرفته است. قابلیت تکمیل خودکار کد آن با آگاهی کامل از زمینه کدنویسی و همچنین موتور تعریف نحو عالی باعث می‌شود که با سرعت بالایی بتوانید مهارت‌های کدنویسی خود در پایتون را ارتقا ببخشید.
سابلایم تکست با بهره‌گیری از مستندات API پایتون بسیاری از خطاهای شما را به سادگی رفع می‌کند. رابط کاربری تطبیق‌پذیر این IDE یک اینترفیس برنامه‌نویسی کاملاً زیبا ارائه کرده است که به طور خودکار به طرح رنگی نیتیو هر پلتفرمی که رویان اجرا شده سوئیچ می‌کند. جدیدترین نسخه سابلایم تکست امکان بهره‌گیری از API بروز شده پایتون را فراهم ساخته، اما همچنان می‌توانید از سازگاری رو به عقب با پکیج‌های نسخه‌های قدیمی‌تر پایتون نیز بهره‌مند شوید.
اگر از رزبری پای (Raspberry Pi)، Apple Silicon یا Linux Arm64 استفاده می‌کنید، می‌توانید از سابلایم تکست برای به دست آوردن پشتیبانی چند پلتفرمی روی پایتون بهره بگیرید. مدیریت پروژه‌ها درون این IDE به لطف انتخاب چندزبانه‌ای و مشخصه‌های سیستم ناوبری‌اش آسان است.
10.BeautifulSoup
BeautifulSoup یک فریمورک وب‌اسکرپینگ و یک ابزار برنامه نویسی پایتون است که به منظور دسترسی، مدیریت یا دستکاری داده‌های وب‌اپلیکیشن پایتون به کار می‌آید. این ابزار با هر نوع پارسری کار می‌کند و از طیف وسیعی از آیدیوم‌های پایتون برای عمل روی درخت parse بهره می‌گیرد.
اگر BeautifulSoup را با API-های خود ادغام کنید، می‌توانید به سادگی داده‌های هر اپلیکیشن یا وب‌سایت را اسکرپ نمایید. به علاوه با بهره‌گیری از این ابزار می‌توانید داده‌ها را به صورت صفحات گسترده CSV، فایل‌های HTML، XML و حتی داده‌های JS را از سایت‌های پایتونی بگیرید.
اگر یک توسعه‌دهنده مبتدی یا حتی پیشرفته پایتون هستید، باید با ابزارها و IDE-های مختلف سازگار با پایتون آشنا باشید تا بتوانید به روشی سریع و مؤثر کدنویسی کنید؛ بنابراین 10 ابزار برنامه نویسی پایتون که در این مطلب معرفی کردیم، به شما کمک می‌کنند تا وظایف روزمره خود را به روشی سریع‌تر و مؤثرتر با کارایی بالاتر انجام دهید.
مطالب زیر را حتما مطالعه کنید
زبان برنامه نویسی سالیدیتی چیست؟
پایتون یا روبی کدام بهتر است؟
بررسی قدرت زبان برنامه نویسی پایتون
چرا پایتون بهترین گزینه برای مبتدیان است؟
گو یا پایتون کدام بهتر است؟ جذابترین مقایسه 2 زبان برنامه نویسی روز دنیا
دیدگاهتان را بنویسید