Que vous ayez besoin d’outils Python pour la science des données, l’apprentissage automatique, le développement Web ou toute autre activité intermédiaire, cette liste vous couvre.

Python est vénéré dans le secteur du développement logiciel pour sa polyvalence, son utilisation et sa facilité d’accès. La véritable valeur du langage réside dans les domaines du calcul mathématique, de la science des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, de l’IdO (Internet des objets) et de quelques autres applications diverses.

Pour tirer le meilleur parti de ce langage, les développeurs doivent se familiariser avec les outils Python afin d’améliorer leurs compétences SDLC (cycle de vie du développement logiciel).

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

IDE PyCharm

Interface PyCharm

PyCharm, en tant qu’IDE, offre une autocomplétion intuitive, des astuces, des vérifications PEP8 et d’autres fonctions d’amélioration de la qualité du code. Vous pouvez également compter sur lui pour le remaniement intelligent et automatisé du code, l’assistance aux tests et l’inspection du code, entre autres fonctionnalités.

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

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

Jupyter Notebook

Interface de Jupyter Notebook

Jupyter Notebook offre tout ce dont vous avez 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 des mathématiques, des médias riches, des calculs et des explications textuelles. Deuxièmement, il peut répertorier les entrées et les sorties utilisées dans les calculs, ainsi que les objets enrichis en rich media et autres contenus connexes.

Cette fonction vous aide à modifier le code grâce à des inspections dans le navigateur et à la mise en évidence automatique de la syntaxe. Vous pouvez également gérer l’indentation et la complétion de tabulation 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.

Grâce à l’intégration LaTeX de Jupyter, vous pouvez insérer des notations mathématiques dans les cellules markdown et les restituer nativement avec MathJax.

Keras

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

Keras génère des messages d’erreur riches en détails et exploitables pour vous permettre de dépanner votre code de manière approfondie. Vous pouvez adapter le cadre d’apprentissage profond à un grand nombre de cas d’utilisation du flux de travail, étant donné sa capacité à s’adapter à diverses configurations d’infrastructure, qu’il s’agisse d’un cluster de GPU ou d’un pod TPU entier.

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

Paquet Pip

Interface du site Web Pip Package

Le paquet Pip de Python est un gestionnaire de paquets par défaut pour Python et est fourni avec chaque installation. Pip vous aide à exploiter les paquets d’autres dépôts locaux ou distants, à condition qu’ils respectent la Python Enhancement Proposal 503.

Pip gère des listes complètes de paquets avec les numéros de version correspondants. Il consigne votre gestion des paquets dans un fichier d’exigences pour vous aider à cataloguer les mêmes paquets pour un autre bureau ou un autre environnement virtuel.

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

Python Anywhere

Interface du site 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.

Grâce à 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 AWS EC2. L’hébergement décentralisé permet la recherche, l’apprentissage et le développement à distance basés sur Python.

Scikit-Learn

La bibliothèque open-source Scikit-Learn est prête à vous aider à atteindre vos objectifs de ML sous Python. Les outils d’analyse prédictive de Scikit accélèrent la classification des objets, aident à la prédiction et à la régression des attributs à valeur continue, au regroupement des machines vectorielles de support, au boosting de gradient, aux forêts aléatoires et au regroupement automatique d’objets similaires.

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

Sphinx

Sphinx est un autre outil de documentation Python qui peut être considéré comme une bonne alternative à Jupyter Notebook. Il génère une documentation Python très articulée en HTML, LaTeX, ePub et autres formats.

Sphinx peut également vous aider à mettre en place des indices et des tests automatiques, spécifiques à la langue, pour les extraits de code. Sphinx est équipé de plusieurs extensions tierces en plus de ses bibliothèques docstrings intégrées.

Selenium

Selenium est l’outil de référence pour les tests agiles en Python. L’outil vous aide à effectuer des tests manuels, automatisés et inter-navigateurs pour les applications web basées sur Python.

Avec Selenium, vous pouvez même convertir des tests automatisés en tests de fonction manuels, selon vos besoins. Vous pouvez écrire des scripts ou des cas de test personnalisés et orientés vers un but précis pour n’importe quel logiciel.

Grâce à son large éventail de personnalisation, il est facile de mettre en œuvre les fonctions de test Selenium dans des constructions logicielles sur mesure.

Voir aussi :
Comment installer Selenium WebDriver sur n’importe quel ordinateur avec Python

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

Sublime Text

Interface de l’éditeur 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 fonction d’autocomplétion hautement contextuelle et son moteur de définition syntaxique vous aident à affiner rapidement vos compétences en Python.

Sublime Text rend insignifiants de nombreux problèmes de débutants grâce à sa documentation étendue sur l’API Python. L’interface utilisateur adaptative offre une interface de programmation très esthétique qui s’adapte intuitivement au schéma de couleurs natif de toute plate-forme.

La dernière version de Sublime Text vous permet d’exploiter l’API Python mise à jour, mais vous pouvez toujours profiter de la rétrocompatibilité avec les paquets pour les anciennes versions de Python.

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

BeautifulSoup

BeautifulSoup est un framework de scraping web qui s’avère très utile pour accéder aux données des applications web Python, les gérer ou les manipuler. L’outil fonctionne en synergie avec n’importe quel analyseur syntaxique et prend 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. En outre, utilisez BeautifulSoup pour obtenir des données dans des feuilles de calcul CSV, des données HTML, XML et JS à partir de sites Python.

Les principaux outils Python que tout programmeur doit apprendre

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

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