盘点Python超级好用的10个工具！

　　众所周知，Python是{BANNED}最佳流行的编程语言之一，因为它简单、强大，也使它越来越流行，大家可以免费构建软件、开发Web服务、执行数据分析和可视化等等，那么在Python语言中常用的工具有哪些呢?以下是详细的内容：

　　【Python开发工具】

　　1、Jupyter Notebook

　　Jupyter Notebook是一个基于Web的IDE，用于试验代码并显示结果。它在数据科学家和机器学习从业者中相当受欢迎。它允许他们运行和测试一小组代码并查看结果，而不是运行整个文件。

　　当你把科学计算和Python开发结合起来时，你就得到了一个Jupyter笔记本。如今，教师们正在使用它来教授数据科学课程，数据分析师们正在使用它来创建报告，机器学习工程师们正在使用实验和构建高性能的模型架构。

　　2、Pip

　　Pip是一个使用Python包索引来安装和管理Python软件的工具。有393,343个项目供您下载和安装与闪电般的速度。

　　3、VSCode

　　Visual Studio Code是免费的、轻量级的、功能强大的代码编辑器。您可以构建、测试、部署和维护所有类型的应用程序，而无需离开软件窗口。它提供语法高亮显示、代码自动完成、语言、Git和内联调试支持。您可以使用扩展来预构建系统并将应用程序部署到云中。

　　VSCode是目前世界上{BANNED}最佳流行的IDE，它的流行主要得益于提升用户体验的免费扩展。这些扩展允许数据科学家在Jupyter笔记本上运行实验、编辑markdown文件、集成SQL Server、在项目上协作、自动完成代码和内联代码帮助。不需要使用多个软件，您可以使用扩展并运行来自VSCode软件的所有东西，如bash终端和浏览器。

　　【Python网页抓取工具】

　　1、Requests

　　Requests使您可以轻松发送HTTP请求。您可以简单地使用API和getJSON方法，而不必手动向URL添加身份验证、参数和配置查询字符串。Requests是数据专业人士中非常流行的用于抓取多页网站的库。

　　2、Beautiful Soup

　　Beautiful Soup用于清理和提取HTML和XLM中的数据。

　　它用于解析HTML文本，并允许数据科学家将文本数据转换为结构化数据，只需几行代码，就可以提取复杂的HTML数据。在某些情况下，您只需要一个表标签，并且可以访问整个数据，而无需解析文本。

　　3、Scrapy

　　Scrapy是一个开源的协作框架，用于网页抓取和网页抓取。它在爬取多个页面的网站以提取结构化格式的数据时快速、简单且可扩展。它通常用于数据挖掘、监控和自动化测试。