Que vous ayez besoin d’outils Python pour la science des données, l’apprentissage automatique, le développement Web ou quoi que ce soit entre les deux, cette liste vous couvre.

Python est vénéré dans l’industrie du développement de logiciels pour sa polyvalence, son utilisation et sa facilité d’accès. La véritable valeur du langage brille dans les domaines du calcul mathématique, de la science des données, du ML (apprentissage automatique) et de l’IA, de l’IoT (Internet des objets) et de quelques autres applications diverses.

Pour tirer le meilleur parti du langage, les développeurs doivent se familiariser avec les outils Python pour améliorer leurs compétences SDLC (Software Development Life Cycle).

Cette liste d’outils vous aidera à devenir un programmeur Python plus complet en 2022 et au-delà.

VOIR AUSSI: Comment fonctionne la méthode Python String format() ? 10 exemples

1. EDI PyCharm

PyCharm, en tant qu’IDE, offre une saisie semi-automatique intuitive, des conseils, des vérifications PEP8 et d’autres fonctionnalités d’amélioration de la qualité du code. Vous pouvez également compter sur lui pour une refactorisation automatisée intelligente du code, une assistance aux tests et des inspections de code, entre autres fonctionnalités.

PyCharm prend en charge certains des frameworks les plus connus comme Django, Flask, web2py, etc. L’IDE dispose de quelques bases de données intégrées et d’outils de développement pour le débogage et le profilage, chacun s’intégrant de manière transparente à Visual Studio Code pour plus de fonctionnalités.

Ses intégrations de bibliothèques NumPy et Matplotlib étendent ses fonctionnalités de calcul scientifique. Le développement à distance, l’interopérabilité entre les technologies et les installations de test intégrées de PyCharm complètent l’ensemble des fonctionnalités globales de cet IDE.

Télécharger : PyCharm

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook a tout ce dont vous aurez besoin pour le développement interactif, la documentation et l’exécution de code. Le Notebook est équipé d’une approche basée sur la console pour la création de documents.

Premièrement, il vous fournit un composant d’application Web basé sur un navigateur qui combine les mathématiques, les médias enrichis, les calculs et les explications textuelles. Deuxièmement, il peut répertorier les entrées et les sorties utilisées dans les calculs, ainsi que les objets multimédia enrichis et d’autres contenus associés.

Cette fonctionnalité vous aide à modifier le code avec des inspections dans le navigateur et à valider la coloration syntaxique automatique. Vous pouvez également gérer l’indentation et la complétion des tabulations avec Jupyter. Cet outil utilise le langage de balisage Markdown, qui ne se limite pas au texte brut pour sa fonction de commentaire de code.

Avec l’intégration LaTeX de Jupyter, vous pouvez insérer des notations mathématiques dans les cellules de démarquage et les rendre nativement avec MathJax.

Télécharger : Bloc- notes Jupyter

3. Keras

Keras est une bibliothèque d’API de réseau neuronal de haut niveau à la tête des projets Python ML et Deep Learning. Keras vous aide à étendre votre écosystème de programmation de réseau neuronal Python AI avec des back-ends comme TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PlaidML, Theano et bien d’autres.

Keras génère des messages d’erreur détaillés et exploitables pour vous permettre de dépanner votre code de manière approfondie. Vous pouvez vous adapter au cadre d’apprentissage en profondeur pour n’importe quel nombre de cas d’utilisation de flux de travail, compte tenu de sa capacité à s’intégrer à diverses configurations d’infrastructure, qu’il s’agisse d’un cluster GPU ou d’un pod TPU complet.

L’intégration de Keras peut aider les spécialistes de l’apprentissage en profondeur à réduire leur charge cognitive ML. La bibliothèque open source est largement adoptée pour sa convivialité, son extensibilité et son approche de programmation modulaire.

Télécharger : Keras

4. Pip Package

Python’s Pip Package est un gestionnaire de packages par défaut pour Python et est fourni avec chaque installation. Pip vous aide à tirer parti des packages dans d’autres référentiels locaux ou distants, à condition qu’ils respectent la proposition d’amélioration Python 503.

Pip gère des listes de packages complètes avec les numéros de version de package correspondants. Il consigne la gestion de vos packages dans un fichier d’ exigences pour vous aider à cataloguer les mêmes packages pour un poste de travail ou un environnement virtuel différent.

Pip reste un gestionnaire de packages fidèle et facilement disponible, adapté à la gestion de bibliothèques de packages pour débutants et avancés. Néanmoins, de nombreux développeurs et équipes s’appuient sur des solutions de gestion de packages tierces telles que PyPL, car Pip est disponible avec Python 3 et ses versions ultérieures.

Télécharger : Pip Package

5. Python Anywhere

Python Anywhere a acquis sa réputation pour sa fiabilité dans la prise en charge des besoins SDLC de bout en bout. Ce PaaS (Platform as a Service) vous permet de développer, d’exécuter et d’héberger des programmes Python sur le Web.

Avec ses bibliothèques Python NumPy, SciPy, Mechanize, BeautifulSoup et PyCrypto intégrées, vous pouvez valider les modifications et déployer des mises à jour automatisées directement depuis votre navigateur.

Python Anywhere vous aide à déployer rapidement votre base de code sur ses serveurs basés sur AWS EC2. L’hébergement décentralisé permet la recherche, l’apprentissage et le développement à distance basés sur Python.

Télécharger : Python Anywhere

6. Scikit-Learn

La bibliothèque open source de Scikit-Learn est prête et attend pour vous aider à atteindre vos objectifs de ML scripté en Python. Les outils d’analyse prédictive de Scikit accélèrent la classification des objets, facilitent la prédiction et la régression des attributs à valeur continue, le regroupement des machines à vecteurs de support, l’amplification du gradient, les forêts aléatoires et le regroupement automatique d’objets similaires.

Scikit dispose d’outils ML avancés tels que la réduction de la dimensionnalité et la sélection de modèles pour une analyse ML avancée. Il est construit sur les bibliothèques Matplotlib, NumPy et SciPy, chacune étant idéale pour tout contexte ML sur mesure.

Télécharger : Scikit-Learn

7. Sphinx

Sphinx est une autre documentation Python qui peut être considérée comme une alternative appropriée à Jupyter Notebook. Il génère une documentation Python très articulée en HTML, LaTeX, ePub et autres formats.

Sphinx peut en outre vous aider à configurer des index automatiques spécifiques à la langue et à tester les extraits de code. Sphinx est équipé de plusieurs extensions tierces en plus de ses bibliothèques de docstrings intégrées.

Télécharger : Sphinx

8. Selenium

Selenium est l’outil incontournable pour les tests agiles en Python. L’outil vous aide à effectuer des tests manuels, automatisés et multi-navigateurs pour les applications Web basées sur Python.

Avec Selenium, vous pouvez même convertir des tests automatisés en tests de fonctionnement manuels, selon vos besoins. Vous pouvez écrire des scripts ou des cas de test personnalisés et axés sur les objectifs pour n’importe quel logiciel.

Sa large gamme de personnalisation facilite la mise en œuvre des fonctions de test de Selenium dans des versions de logiciels sur mesure.

L’ensemble de la suite complète de tests Selenium est open-source. Si votre programme Python s’exécute sur plusieurs plates-formes, vous pouvez utiliser Selenium pour les tests multiplateformes. Selenium répond aux exigences de test Maven, Jenkins et Docker.

Télécharger : Sélénium

9. Sublime Text

Depuis sa création, Sublime Text est un IDE léger et riche en fonctionnalités qui a pris d’assaut la communauté des développeurs. Sa fonctionnalité d’auto-complétion hautement sensible au contexte et son moteur de définition de syntaxe vous aident à perfectionner rapidement vos compétences en Python.

Sublime Text rend de nombreux problèmes de débutant insignifiants grâce à sa documentation complète sur l’API Python. L’interface utilisateur adaptative offre une interface de programmation très esthétique qui passe intuitivement au schéma de couleurs natif de n’importe quelle plate-forme.

La dernière version de Sublime Text vous permet de tirer parti de l’API Python mise à jour, mais vous pouvez toujours profiter de la rétrocompatibilité avec les packages des anciennes versions de Python.

Si vous utilisez Raspberry Pi, Apple Silicon ou Linux Arm64, vous pouvez utiliser Sublime Text pour la prise en charge Python multiplateforme. La gestion de projets dans Sublime Text se fait sans effort, avec sa sélection multi-onglets et ses propriétés de navigation.

Télécharger : Sublime Text

10. BeautifulSoup

BeautifulSoup est un framework de scraping Web qui s’avère pratique pour accéder, gérer ou manipuler des données d’applications Web Python. L’outil fonctionne en synergie avec n’importe quel analyseur, prenant en charge un large éventail d’idiomes Python pour opérer sur l’arbre d’analyse.

Intégrez vos API à BeautifulSoup pour récupérer sans effort les données des applications et des sites Web. De plus, utilisez BeautifulSoup pour obtenir des données dans des feuilles de calcul CSV, des données HTML, XML et JS à partir de sites Python.

Télécharger : BeautifulSoup

LIRE AUSSI: Créer des chapitres vidéo en Python : la méthode la plus simple

Les meilleurs outils Python que chaque programmeur doit apprendre

Si vous êtes un développeur Python débutant ou intermédiaire, vous devez connaître les différents IDE compatibles Python et ceux que vous pouvez utiliser pour exécuter efficacement vos scripts.

Les IDE ne sont pas de simples éditeurs de texte ; ils sont équipés d’outils permettant de gagner du temps, des packages nécessaires et de tout ce dont vous pourriez avoir besoin pour vous asseoir et coder sous une seule interface graphique.