Python是一种开源编程语言，可用于网络编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习Python可以让程序员专注于解决问题而不是语法。因为Python体积比较小，工具范围广，相对于Java、C++等语言有优势，丰富的库赋予了Python完成各种伟大任务的能力。以下是程序员和学生最常用的一些Python工具：IDLE当你安装Python时，IDLE也默认安装。这是Python的最佳工具之一。可以降低Python入门门槛。它的主要功能包括PythonShell窗口（交互式解释器）、自动完成、语法突出显示和基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，易于学习。但是，它不适合大型项目。许多程序员将其称为最好的Python工具。Scikit-learnScikit-learn是数据科学中最常用的Python工具之一。这是一个专为机器学习和数据科学设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择和预处理等任务。scikit-learn最突出的特点是在对测试数据集执行基准测试时具有令人难以置信的速度。因此，Scikit-learn是最适合程序员和学生的Python工具之一。TheanoTheano是一个用于数据科学的Python工具，对于程序员和学生来说是一个非常可靠的工具。它是深度学习最好的Python工具，所以非常适合深度学习。Theano被设计为用户友好的、模块化的、易于扩展的，并且与Python一起工作。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。SeleniumSelenium是最好的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，经常被用作Web应用程序的自动化框架。我们可以使用Selenium通过很多编程语言来编写测试脚本，包括Java、C#、Python、ruby等很多程序员和学生使用的语言。您还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具来管理测试用例并生成报告。测试完成测试完成是另一个优秀的Python自动化工具。支持网络、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要商业许可，也可以帮助学生提高学习成绩。Testcomplete还可以像RobotFramework一样执行关键字驱动的测试。它具有最优秀的录音和播放功能，非常实用。BeautifulsoupBeautifulsoup是一个用于网络抓取的Python工具。这个Python库能够从HTML和XML文件中提取数据，是一个用于导航、搜索和修改解析树的Python工具。此外，BeautifulSoup可以自动将传入文档转换为Unicode，将传出文档自动转换为UTF-8。它是最好的网络抓取工具，可以节省大量时间。PandasPandas是最常用的Python数据分析工具之一。Pandas是一个BSD许可的开源库，为Python编程语言提供高性能和易于使用的数据结构和数据分析工具。Python长期以来一直非常适合数据准备。Pandas填补了这个空白，你不需要切换到其他领域就可以在Python中执行整个数据分析工作流程，而且Pandas也是最好的数据分析Python工具。PuLPuLP是用于线性规划的Python工具之一。它是一种在给定约束条件下最大化目标函数的优化。PuLP是一个用Python编写的线性规划建模器。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。学生可以使用这个工具进行常规研究，程序员可以在工作中使用这个工具。总结在本文中，我们讨论了各种最常用的Python工具。我们讨论了这些工具的使用以及如何使用它们来提高自己。希望对你有帮助。
