Python是一种用于Web编程、数据科学、人工智能和许多科学应用的开源编程语言。学习Python使程序员能够专注于解决问题而不是语法，其丰富的库赋予它做伟大事情所需的力量。1.IDLE当你安装Python的时候，IDLE也默认安装了。这是更好的Python工具之一。这使得开始使用Python非常容易。其主要功能包括Pythonshell窗口（交互式解释器）、跨平台（Windows、Linux、UNIX、MacOSX）、智能缩进、代码着色、自动提示、断点提示、单步执行等调试功能基础综合调试器.IDLE易于学习，因为它轻巧且易于使用。但是，它不是大型项目的最佳选择。2.Scikit-learnscikit-learn是一个构建在Scipy之上的用于机器学习的Python模块。在不同的应用领域，展示了大量基于Scipy的工具包，统称为Scikits。在所有分支版本中，scikit-learn是最著名和开源的。任何人都可以免费使用这个库或者进行二次开发。scikit-learn包含了很多顶级的机器学习算法，主要有六大基本功能，即分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。scikit-learn有一个非常活跃的用户社区，基本上它的所有功能都有非常详细的文档供用户查阅。您可以研究scikit-learn的用户指南和文档，以更全面地了解其算法的使用。3.TheanoTheano是比较成熟和稳定的机器学习python库之一。Theano基于Python，擅长处理多维数组（与Numpy紧密结合）。它是一个相对低级的框架。Theano最初是为深度学习中大规模人工神经网络算法的运行而设计的。我们可以使用符号语言来定义想要的结果，然后theano会编译我们的程序，使其在GPU或CPU上高效运行，非常适合深度学习Python。4.SeleniumSelenium是最好的python自动化工具之一。属于Python测试的自动化。它用于Web应用程序的自动化框架。使用Selenium，我们可以用很多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等很多程序员和新手都会用到的语言。您还可以集成Junit和TestNG等uranium工具来管理测试用例和生成报告。5.测试完成是支持web、移动、桌面自动化测试的较好的自动化Python工具之一。支持单元测试、功能测试、回归测试、分布式测试、数据驱动测试、HTTP负载测试、Web测试、手动测试等多种测试类型，支持5种脚本语言VBScript、JScript、C++Script、DelphiScript、C#Script，支持SVN、VSS等代码控制系统，支持Bugzilla等缺陷跟踪系统。6.BeautifulsoupBeautifulSoup是一个用Python编写的HTML/XML解析器，可以很好地处理不规则的标签，并生成解析树。它为导航、搜索和修改解析树提供了简单而通用的操作。它可以通过您喜欢的转换器实现通常的文档导航、搜索和修改方式。简而言之，它可以大大节省您的时间。ProgrammingTime7.Pandaspandas是一个基于NumPy的工具，旨在解决数据分析任务。Pandas整合了大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具。提供了大量的函数和方法，使我们能够快速、轻松地处理数据，为Python编程语言和易于使用的数据结构和数据分析工具提供了最好的、高性能的工作。8.线性规划是研究线性约束条件下线性目标函数极值的数学理论和方法。Python中有很多第三方工具可以解决这类问题。下面介绍一下常用的pulp工具包。Pulp可以解决包括整数规划在内的大部分线性规划问题，并提供了多种求解器，每种求解器对于不同类型的线性规划问题都有更好的结果。而puLP可以生成LP文件并调用高度优化的求解器、GLPK、COINCLP/CBC、CPLEX和GUROBI来解决这些线性问题。
