Python是最流行的编程语言之一。 它简单、强大，并且由一个致力于开源项目的社区驱动。Python的大量使用是它如此流行的原因; 您可以免费构建软件、开发Web服务、执行数据分析和可视化以及训练机器学习模型。

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。它包括集成开发环境（IDE）、Python包管理器和生产性扩展。这些工具使测试软件、调试和在生产环境中部署解决方案变得非常容易。

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个基于Web的IDE，用于试验代码并显示结果。它在数据科学家和机器学习从业者中相当受欢迎。它允许他们运行和测试一小组代码并查看结果，而不是运行整个文件。
当你把科学计算和Python开发结合起来时，你就得到了一个Jupyter笔记本。如今，教师们正在使用它来教授数据科学课程，数据分析师们正在使用它来创建报告，机器学习工程师们正在使用实验和构建高性能的模型架构。

2. Pip

Pip 是一个使用Python包索引来安装和管理Python软件的工具。有393,343个项目供您下载和安装与闪电般的速度。

pip install <package_name> 

pip不仅仅是一个安装程序。您可以创建和管理Python环境、安装依赖项以及使用URL从第三方存储库安装包。

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code是免费的、轻量级的、功能强大的代码编辑器。您可以构建、测试、部署和维护所有类型的应用程序，而无需离开软件窗口。它提供语法高亮显示、代码自动完成、语言、Git和内联调试支持。您可以使用扩展来预构建系统并将应用程序部署到云中。
VSCode是目前世界上最流行的IDE，它的流行主要得益于提升用户体验的免费扩展。这些扩展允许数据科学家在Jupyter笔记本上运行实验、编辑markdown文件、集成SQL Server、在项目上协作、自动完成代码和内联代码帮助。不需要使用多个软件，您可以使用扩展并运行来自VSCode软件的所有东西，如bash终端和浏览器。

Python网页抓取工具

Web抓取允许数据科学家和分析人员从网站收集数据。Web抓取的难点在于清理数据并将其转换为可读的结构化格式。在本节中，我们将了解执行Web抓取和数据清理的最常用工具。

4. Requests

Requests 使您可以轻松发送HTTP请求。您可以简单地使用API和getJSON方法，而不必手动向URL添加身份验证、参数和配置查询字符串。Requests是数据专业人士中非常流行的用于抓取多页网站的库。

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup用于清理和提取HTML和XLM中的数据。
它用于解析HTML文本，并允许数据科学家将文本数据转换为结构化数据，只需几行代码，就可以提取复杂的HTML数据。在某些情况下，您只需要一个表标签，并且可以访问整个数据，而无需解析文本。

6. Scrapy

Scrapy 是一个开源的协作框架，用于网页抓取和网页抓取。它在爬取多个页面的网站以提取结构化格式的数据时快速、简单且可扩展。它通常用于数据挖掘、监控和自动化测试。

Python Web开发工具

Python拥有最好的Web开发框架之一。您可以通过键入几行代码来创建网页、Web应用程序或Web API。这些工具对初学者很友好，不需要你掌握HTML、CSS和JS等语言。

7. Flask

**Flask是一个用于构建Web应用程序和REST API的开源Web框架。**它比Django的框架更容易学习，只需要几行代码，你就可以组装一个简单的Web API，并在本地运行。
Flask基于WSGI（Web服务器网关接口）工具包和Jinja2模板引擎。它可用于创建简单和大规模的Web应用程序，如博客网站、社交媒体应用程序、投资组合网页、机器学习应用程序和分析仪表板。

8. Streamlit

**Streamlit是构建和共享web应用程序的最快、最简单的方法。**您可以在几分钟内创建数据科学组合、分析仪表板、机器学习Web应用、教育教程以及地理空间和计算机视觉应用。您只需要像在Python中声明变量一样添加一个小部件。无需学习后端开发、定义路由和处理HTTP请求、HTML、CSS和JavaScript。
对于数据科学家和分析师来说，它是通往Web开发世界的大门。这就是为什么大多数数据科学家使用Streamlit来演示财务报告、研究和机器学习概念。

9. FastAPI

**FastAPI是用于创建高性能Web API的Web框架。**与Streamlit类似，它需要几行代码来构建生产就绪的Web应用程序。部署Web应用程序后，您可以使用GUI界面访问它或发送HTTP请求。
它快速、直观、健壮。您可以轻松部署机器学习模型。它还用于内部危机管理和Web应用程序的身份验证管理。

Python数据分析工具

数据分析工具允许用户摄取、清理和操作数据以进行统计分析。每个数据专业人员都必须了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任务。

10. pandas

pandas是进入数据科学世界的门户。作为初学者，您学习的第一件事是使用read_csv（）加载CSV文件。panda是所有数据专业人员的必备工具。
您可以加载、清理、操作数据集、计算统计信息、创建可视化效果以及将数据保存为各种文件格式。熊猫API简单直观。您可以加载和保存CSV和文本文件、Microsoft Excel、SQL数据库以及快速HDF 5文件格式。

11. Numpy

NumPy 是用于科学计算的基本Python包，大多数现代工具都是基于它构建的。作为数据科学家，您将使用Numpy数组进行数学计算和数据处理。它提供多维数组对象来执行快速操作，例如逻辑、形状操作、排序、选择、基本静态操作和随机模拟。
Numpy将帮助您理解数据科学中的数学基础，以及如何将复杂的方程转换为Python代码。您可以使用它来创建机器学习模型、自定义静态公式、科学模拟和执行高级数据分析任务。

12. SQLAlchemy

**SQLAlchemy是一个Python SQL工具包，用于访问和管理关系数据库。**它使用对象关系映射器来提供SQL强大的特性和灵活性。
这个工具对于数据科学家和分析师来说是必需的，他们需要使用Python来执行数据处理和分析。您可以使用SQL脚本来执行数据分析，也可以使用基于对象的方法，其中您可以使用直观的Python API以有效的方式执行类似的任务。

13. Dask

Dask是处理大数据或文件的必备工具。它使用并行计算来执行类似于NumPy、panda和scikit-learn等库的任务。
在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。即使有更好的机器，你也不能把处理时间缩短到几秒钟。Dask使用动态任务调度和并行数据收集，以便在同一台计算机上快速获得结果。
该API类似于pandas和scikit-learn。它是灵活的，Python原生的，它可以向上扩展（1000核）和向下扩展（单核），并提供快速反馈和诊断来帮助人类。

Python数据可视化工具

数据可视化为数据分析提供了生命力。如果您想向非技术管理人员解释一些事情，则需要通过显示条形图、折线图、散点图、热图和直方图来讲述数据故事。可视化工具可帮助数据分析人员使用较少的代码行创建交互式、丰富多彩且清晰的可视化。

14. Matplotlib

Matplotlib是数据可视化世界的门户。您将在许多数据可视化介绍中了解它。
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。它非常直观，您可以使用它来绘制三维、多级和详细的可视化效果。
具体教程可参考官方文档。

15. Seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的高级界面，用于创建吸引人的统计图形。与Matplotlib类似，您可以通过键入单行代码生成交互式可视化。
它具有很强的适应性，当您刚接触数据可视化时，它会产生很好的效果。对于自定义，您始终可以使用matplotlib创建多个图形、编辑轴、标题甚至颜色。

16. Plotly

如果您需要Tableau或PowerBI的功能，可以使用Plotly Python库来显示交互式和出版质量的图表。 你可以放大一个图表，分离出一个单独的条，过滤东西，甚至根据你的需要制作动画。
它带有自定义控件，允许您对可视化效果进行动画处理并进行数据转换。Plotly还包含Jupyter小工具、3D图表、AI图表、财务图表和科学图表。
Plotly是创建基于Jupyter的数据分析报告的最佳工具。您可以创建一个静态图并添加自定义控件来探索和解释数据洞察，而不是创建多个静态图。

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling是一个AutoEDA工具，用于使用单行代码创建探索性数据分析报告。报表包括列类型、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。
当你有较少的时间去探索的时候，它是相当有帮助的工具。

Python机器学习工具

机器学习工具用于数据处理、数据扩充以及机器学习模型的构建、训练和验证。
这些工具提供了一个完整的生态系统，可以执行从图像分类到时间序列预测的任何任务。

18. Scikit-learn

scikit-learn是一个用于执行预测分析的开源工具。它基于Numpy、Scipy和matplotlib构建。Scikit-learn让机器学习变得人人皆可。它是初学者友好的，界面的设计是为了满足专业人士的需要。
Scikit-learn允许您执行分类、回归、聚类、降维、数据预处理和特征提取。它主要用于表格数据和执行深度学习模型的数据扩充。它还允许您在机器学习管道的帮助下简化多个流程。

19. Keras

Keras 是一个深度学习框架，用于处理非结构化数据并在神经网络上进行训练。它构建在TensorFlow 2之上，提供GPU和TPU加速。借助Keras，您可以在服务器、浏览器、安卓和嵌入式系统上部署模型。
Keras API为您提供了模型接口、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。界面简单、快捷、功能强大。它是初学者友好的，是进入深度神经网络世界的门户。

20. PyTorch

PyTorch是一个面向研究人员和机器学习从业人员的开源深度学习框架。它提供了比Keras更直接的调试体验，同时允许您创建自定义训练器、损失函数和指标。
PyTorch的主要特性是模型服务和生产支持、分布式训练、强大的生态系统和云支持。
PyTorch为NLP、计算机视觉、音频和表格数据提供了专门的支持。只需几行代码，您就可以加载预先训练好的模型，并在新的但相似的数据集上对其进行微调。
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。

21. OpenCV

OpenCV 是一个用于开发实时应用程序的计算机视觉框架。您可以使用它来处理图像、使用标签和分割来可视化图像、增强图像和视频以提高机器学习性能，以及使用标签查看实时结果。它是执行图像处理和训练深度学习模型以执行计算机视觉任务的基本工具。

总结

这21个基本的Python工具是软件和Web开发、Web抓取、数据分析和可视化以及机器学习所必需的。即使您不是数据专业人员，也必须了解这些工具的功能，才能充分利用开发经验。