为程序员和新手准备的8大Python工具

本文介绍了8款对程序员和新手有用的Python工具,包括IDLE(Python的默认IDE),Scikit-learn(强大的机器学习库),Theano(深度学习框架),Selenium(Web自动化测试工具),Test complete(多平台自动化测试),Beautiful Soup(HTML/XML解析器),Pandas(数据分析库)和Pulp(线性规划求解器)。这些工具覆盖了从开发到测试再到数据分析的各个环节。

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Python 是一种开源编程语言,用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题,而不是专注于语法,其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。

  1. IDLE
    在这里插入图片描述
    安装 Python 时,默认情况下也会安装 IDLE。这是比较好的Python工具之一。这使得在 Python 中入门变得非常简单。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。IDLE 易于学习,因为它重量轻且易于使用。但是,它并不是大型项目的最佳选择。

  2. Scikit-learn
    在这里插入图片描述
    scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。在不同的应用领域中,已经大展出为数众多的基于Scipy的工具包,他们统称为Scikits。而在所有的分支版本中,scikit-learn是最有名的,是开源的,任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。

scikit-learn包含众多顶级机器学习算法,主要有六大基本功能,分别是分类、回归、聚类、数据将维、模型选择和数据预处理。scikit-learn拥有非常活跃的用户社区,基本上其所有的功能都有非常详尽的文档供用

Windows 7上安装pulpglpk步骤: 亲测环境: Windows 6.1.7601 Service Pack 1 Build 7601 x64 Python 2.7.11 PuLP 1.6.8 GLPK 4.34 安装步骤: 1、下载PuLP安装包:前提是,已安装python2.6以及2.6以上版本,在网页(https://pythonhosted.org/PuLP/main/installing_pulp_at_home.html)上点击PuLP zipfile下载pulp包,当然,也可以在我的资源里下载 2、安装PuLP:将zipfile解压缩,并在命令行窗口中,进入解压缩的目录,然后输入命令:setup.py install 3、下载glpk安装包:在网页(https://sourceforge.net/projects/gnuwin32/files/glpk/4.34/)上,下载glpk-4.34-setup.exe(也可以在我的资源里下载),然后双击默认安装 4、按照以上步骤,安装完以后,写一个.py的脚本并运行,脚本内容: from pulp import * pulp.pulpTestAll() 然后,会看到以下类似输出结果: D:\002-Task_150524\117-17data_thesis\004-code\testPulp.py Testing zero subtraction Testing inconsistant lp solution Testing continuous LP solution Testing maximize continuous LP solution Testing unbounded continuous LP solution Testing Long Names Testing repeated Names Testing zero constraint Testing zero objective Testing LpVariable (not LpAffineExpression) objective Testing Long lines in LP Testing LpAffineExpression divide Testing MIP solution Testing MIP solution with floats in objective Testing MIP relaxation Testing feasibility problem (no objective) Testing an infeasible problem Testing an integer infeasible problem Testing column based modelling Testing dual variables and slacks reporting Testing fractional constraints Testing elastic constraints (no change) Testing elastic constraints (freebound) Testing elastic constraints (penalty unchanged) Testing elastic constraints (penalty unbounded) * Solver pulp.solvers.PULP_CBC_CMD passed. Solver pulp.solvers.CPLEX_DLL unavailable Solver pulp.solvers.CPLEX_CMD unavailable Solver pulp.solvers.CPLEX_PY unavailable Solver pulp.solvers.COIN_CMD unavailable Solver pulp.solvers.COINMP_DLL unavailable Testing zero subtraction Testing inconsistant lp solut
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