10個超級有用的Python工具!

　　眾所周知，Python是*流行的程式語言之一，因為它簡單、強大，也使它越來越流行，大家可以免費構建軟體、開發Web服務、執行資料分析和視覺化等等，那麼在Python語言中常用的工具有哪些呢?以下是詳細的內容：

　　【Python開發工具】

　　1、Jupyter Notebook

　　Jupyter Notebook是一個基於Web的IDE，用於試驗程式碼並顯示結果。它在資料科學家和機器學習從業者中相當受歡迎。它允許他們執行和測試一小組程式碼並檢視結果，而不是執行整個檔案。

　　當你把科學計算和Python開發結合起來時，你就得到了一個Jupyter筆記本。如今，教師們正在使用它來教授資料科學課程，資料分析師們正在使用它來建立報告，機器學習工程師們正在使用實驗和構建高效能的模型架構。

　　2、Pip

　　Pip是一個使用Python包索引來安裝和管理Python軟體的工具。有393,343個專案供您下載和安裝與閃電般的速度。

　　3、VSCode

　　Visual Studio Code是免費的、輕量級的、功能強大的程式碼編輯器。您可以構建、測試、部署和維護所有型別的應用程式，而無需離開軟體視窗。它提供語法高亮顯示、程式碼自動完成、語言、Git和內聯除錯支援。您可以使用擴充套件來預構建系統並將應用程式部署到雲中。

　　VSCode是目前世界上*流*的IDE，它的流行主要得益於提升使用者體驗的免費擴充套件。這些擴充套件允許資料科學家在Jupyter筆記本上執行實驗、編輯markdown檔案、整合SQL Server、在專案上協作、自動完成程式碼和內聯程式碼幫助。不需要使用多個軟體，您可以使用擴充套件並執行來自VSCode軟體的所有東西，如bash終端和瀏覽器。

　　【Python網頁抓取工具】

　　1、Requests

　　Requests使您可以輕鬆傳送HTTP請求。您可以簡單地使用API和getJSON方法，而不必手動向URL新增身份驗證、引數和配置查詢字串。Requests是資料專業人士中非常流行的用於抓取多頁網站的庫。

　　2、Beautiful Soup

　　Beautiful Soup用於清理和提取HTML和XLM中的資料。

　　它用於解析HTML文字，並允許資料科學家將文字資料轉換為結構化資料，只需幾行程式碼，就可以提取複雜的HTML資料。在某些情況下，您只需要一個表標籤，並且可以訪問整個資料，而無需解析文字。

　　3、Scrapy

　　Scrapy是一個開源的協作框架，用於網頁抓取和網頁抓取。它在爬取多個頁面的網站以提取結構化格式的資料時快速、簡單且可擴充套件。它通常用於資料探勘、監控和自動化測試。