六星源课堂：常用的几个python工具你知道哪些？
Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用。学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法。
如果你想学Python，而且又是零基础，那么要注意了，令你中途放弃的可能不是Python的函数，也不是Python面向类编程，最大的可能是，你还没有打出来Hello Python就放弃了。因为仅仅是前期的包管理、环境配置，你就已经晕头转向了。所以推荐大家使用Anaconda这个工具，不仅适合新手，工程师们也在用这个工具。
下面是程序员和学生最常使用的一些Python工具：
01IDLE
IDLE,Integrated Development and Learning Environment 。在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口（交互式解释器）、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
02Selenium
Selenium 是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE（7, 8, 9, 10, 11），Mozilla Firefox，Safari，GoogleChrome，Opera，Edge等。
特点：
框架底层使用JavaScript模拟真实用户对浏览器进行操作。测试脚本执行时，浏览器自动按照脚本代码做出点击，输入，打开，验证等操作，就像真实用户所做的一样，从终端用户的角度测试应用程序。使浏览器兼容性测试自动化成为可能，尽管在不同的浏览器上依然有细微的差别。使用简单，可使用Java，Python等多种语言编写用例脚本。
03Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。
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04Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
05Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。作为一只小菜鸟，第一次接触到融合了界面录制和脚本的工具，简直不要太好用。
TestComplete为Windows、.NET、Java和Web应用程序提供了一个特性全面的自动测试环境。将开发人员和QA部门人员从繁琐耗时的人工测试中解脱出来。TestComplete测试具有系统化、自动化和结构化特性，支持。NET,Java,Visual C++, Visual Basic, Delphi, C++Builder 和web应用程序。
06Pandas
Pandas是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。 它是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。长期以来，Python一直非常适合数据准备工作。Pandas填补了这一空白，你无需切换到其他域即可在Python中执行整个数据分析工作流，而且Pandas还是数据分析方面最出色的Python工具。
07Beautiful soap
Beautifulsoap是网络抓取的Python工具。这个Python库能够从HTML和XML文件中提取数据，是导航、搜索和修改分析树的Python工具。此外，Beautiful soap还可以自动将传入文档转换为Unicode，并将传出文档转换为UTF-8。它是最优秀的Web抓取工具，可以节省大量时间。BeautifulSoup 是一个能从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库。它能通过自己定义的解析器来提供导航、搜索，甚至改变解析树。它的出现，会大大节省开发者的时间。
本次分享的全部内容到这里就结束了，对python感兴趣的小伙伴不妨前往六星源课堂看看，立即开启你的编程之旅哦~
