python开发工具有哪些可视化编程软件分享 _生活百科

1.Helios — 可观测性和故障排除

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Helios是一个开发者平台，可为您的 Python 应用程序流程提供可操作的见解。它结合了OpenTelemetry的上下文传播框架，提供跨微服务、无服务器功能、数据库和第三方 API 的端到端可见性。可以查看他们的沙箱或通过此处注册免费使用它。
【python开发工具有哪些可视化编程软件分享】Helios的特点

提供整个应用程序中数据流的单一视图。
与现有日志、测试、错误监控等轻松集成。
提供完整上下文中的分布式跟踪信息，以帮助排除故障。
允许重新创建精确的工作流程，例如 Lambda 调用。HTTP 请求、Kafka 和 RabbitMQ 消息。
支持多种语言，包括Python、JavaScript、Node.js、Java、Ruby、.NET、Go、C++和Collector 。

2.PyCharm——IDE

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PyCharm是一种流行的 Python 开发集成开发环境 (IDE) 。JetBrains 开发了它并提供了高级功能，例如智能代码完成、语法突出显示和调试功能。可以根据需要选择免费社区版或付费专业版。
PyCharm 的特点

语法突出显示、代码完成、导航和重构。
内置代码检查和分析工具，用于错误检测和代码质量改进。
用于单步执行代码、设置断点和分析运行时行为的调试器。
支持单元测试、pytest 和 doctest 等测试框架。
支持与 Git、Mercurial 和 Subversion 等版本控制系统集成。

3. Pip Package——包管理

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Pip是一种广泛使用的 Python 包管理系统，可简化 Python 包和依赖项的安装、管理和更新。它预装了 Python 3.4 及更高版本，使开发人员可以轻松使用它。使用 Pip ，开发人员可以使用关键字搜索包、指定包版本和要求以及管理虚拟环境。
Pip的特点

允许轻松安装来自各种来源的 Python 包。
自动解析并安装依赖项。
开发人员可以指定特定的包版本或版本范围。
支持隔离虚拟环境的创建和管理。

4. Scikit-Learn、Keras 和 Numpy — 用于机器学习Scikit-Learn、Keras和NumPy是 Python 中数据科学和机器学习的三个

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重要库。

Scikit-Learn：它为分类、回归和聚类任务提供了一套全面的算法和工具。
Keras：Keras 建立在 TensorFlow 之上，简化了深度学习模型的创建和训练，提供用户友好的 API 和预构建的神经网络组件。
NumPy：数值计算的基础库，提供高效的数据结构和数学函数来处理大型数组和矩阵。

这些库相结合，为 Python 中的数据操作、机器学习和深度学习提供了一个强大的生态系统。
Scikit-Learn的特点

提供广泛的机器学习算法和工具。
提供易于使用且高效的各种分类、回归、聚类和降维技术的实现。
支持数据预处理、特征选择和模型评估。
与其他 Python 库和框架集成良好。

Keras的特点

提供用户友好且直观的界面，用于构建和训练深度学习模型。
支持卷积神经网络和循环神经网络。
提供可在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上运行的灵活后端。

NumPy的特点

为多维数组和矩阵提供高效的数据结构。
提供广泛的数学函数和数组运算。
能够与其他库和工具无缝集成以进行数据操作和分析。

5. Selenium——自动化和测试Selenium是一种流行的开源框架，用于自动化 Web 浏览器。它提供了一个编程接口来与 Web 元素交互、模拟用户操作以及执行表单填写、单击按钮和浏览网页等任务。Selenium 支持各种计算机语言和浏览器，非常适合在线应用程序测试和抓取。

python开发工具有哪些 可视化编程软件分享

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