Du développement Web aux bibliothèques de science des données pour vous aider à réussir
L’une des questions d’entretien les plus courantes dans tout travail d’ingénierie logicielle consiste à expliquer les modules Python. La capacité d’identifier et de décrire les modules clés démontre une connaissance de la langue, mais également une compréhension des outils les mieux adaptés au travail.
Cet article discutera des modules Python essentiels que vous devez connaître. Ceux-ci ont été divisés en trois grandes catégories pour rendre les choses un peu plus faciles.
Un avantage significatif de Python dans le développement Web est sa vaste collection de bibliothèques, ainsi qu’une meilleure lisibilité et une intégration facile avec d’autres langages. Python offre également la portabilité, la prise en charge de l’interface graphique et de nombreuses autres fonctionnalités qui en font un langage parfait pour les développeurs Web.
Même le géant de l’IT Tech, Google, s’appuie fortement sur Python, l’un des trois principaux langages utilisés par le moteur de recherche.
Demandes
Le module Requests peut être utilisé pour envoyer facilement des requêtes HTTP, permettant aux développeurs d’être rapidement opérationnels avec tout ce qui concerne le Web. Pour cette raison, il est devenu le package Python le plus téléchargé avec 8 millions de téléchargements cette semaine.
Nous pouvons utiliser ce module pour créer toutes les requêtes HTTP que nous souhaitons avec authentification, cookies, historique et délais d’attente. Tout ce que vous pouvez espérer faire avec un appel HTTP peut être fait rapidement et facilement avec Requests.
Belle Sup
Beautiful Soup est un module fantastique pour gratter le Web ; Il peut être un allié formidable lorsque vous essayez de récupérer des données HTML sur Internet. Son but est d’analyser des données structurées et vous permet d’interagir avec HTML comme vous le pouvez en utilisant les outils de développement de votre navigateur.
Le module contient quelques fonctions intuitives pour vous permettre d’explorer le code HTML et de saisir des informations par ID, noms de classe et autres identifiants. Nous pouvons extraire du texte/des attributs et même transmettre des fonctions à nos résultats.
Django
Django est un peu différent de nos deux entrées précédentes dans cette liste en ce sens qu’il s’agit d’un framework Web complet. C’est le framework Python le plus populaire sur le Web et l’un des plus largement utilisés dans toutes les langues. Utilisé par des entreprises telles qu’Instagram et Spotify.
Django est un framework lourd qui est livré avec un ensemble d’outils complet et des concepts complexes qui vous permettront de maximiser votre site. Il peut être difficile à apprendre au début, mais il est extrêmement puissant lorsqu’il est utilisé efficacement.
Ballon
Flask, comme Django, est un framework Web et pourrait être décrit comme son petit frère. Flask est beaucoup plus léger, ce qui le rend beaucoup plus facile à configurer et à démarrer, mais ne vient pas avec toutes les cloches et sifflets qu’un site Django pourrait avoir.
PyQt5
PyQT5 est une implémentation python de l’outil open source QT, qui fonctionne comme un cadre de développement d’applications multiplateforme. QT est un choix populaire pour écrire des applications GUI pour n’importe quelle plate-forme majeure.
PyQT5 va au-delà de la simple interface graphique, mais inclut également des fonctionnalités telles que :
- Bases de données SQL
- Outils Web
- Traitement XML
- La mise en réseau
À mon avis, c’est la meilleure option d’interface graphique pour Python en raison de son ensemble complet de fonctionnalités et permet le style via CSS.
Bien que PyQT5 soit mon préféré et ma recommandation, d’autres bibliothèques d’interface graphique sont disponibles telles que : Tkinter, Kivy et PySide
Python est considéré comme le langage de programmation le plus populaire pour les data scientists, avec une part de marché de 65,6 % en 2018 (selon KDnuggets Software Poll 2018). Il est facile de voir pourquoi; C’est un langage facile à utiliser qui ne nécessite pas de connaissances considérables en codage et qui possède une vaste bibliothèque d’outils et une communauté active. Voici deux de mes bibliothèques préférées personnelles.
Pandas
Padas est sans égal lorsqu’il s’agit de travailler avec des données. Il fournit des structures de données efficaces et expressives, ce qui rend le travail avec des données relationnelles facile et intuitif. Pandas est utilisé pour l’analyse de données du monde réel en Python et convient bien à de nombreux types de données différents :
- Tabulaire via des feuilles de calcul SQL ou Excel
- Listes ordonnées et non ordonnées / données de séries chronologiques
- Données matricielles
- Ensembles de données statistiques et d’observation.
Numpy
Numpy aide énormément avec les opérations mathématiques en Python et vous permet de travailler très efficacement avec des tableaux multidimensionnels.
Les tableaux NumPy à n dimensions facilitent extrêmement l’exécution d’opérations mathématiques
L’énorme avantage de Numpys est la rapidité et l’efficacité. Il faut beaucoup moins de mémoire pour stocker des données par rapport à une alternative Python List et a la capacité de créer des tableaux à n dimensions. Nous pouvons utiliser numpy pour effectuer des opérations mathématiques sur ces tableaux, par exemple :
Les autres bibliothèques Top Data Science incluent Tensorflow, SciPy, Matplotlib, Keras, Pytorch et la belle soupe mentionnée précédemment pour le grattage Web.
Merci d’avoir tout lu, j’espère que vous avez apprécié. Découvrez mes autres articles ci-dessous :