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学习如何使用工具是程序员提高工作效率的常见方法之一，而今天我们就通过案例分析来了解一下，Python编程开发程序员都有哪些常用工具。
1、Testcomplete
它是支持Web、移动和桌面自动化测试的自动化比较好的Python工具之一。它支持单元测试、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、人工测试等类型的测试，支持5种脚本语言编写VBScript、JScript、C++Script、DelphiScript、C#Script，支持SVN、VSS等代码控制系统，并且支持Bugzilla等缺陷跟踪系统。
2、Beautifulsoup
BeautifulSoup是用Python写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parsetree)。它提供简单又常用的导航(navigating)，搜索以及修改剖析树的操作,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式,简单的说，它可以大大节省你的编程时间
3、Pandas
pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，为Python编程语言提供佳、高性能的工作以及易于使用的数据结构和数据分析工具。
4、Pulp
线性规划是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。Python中有许多工具可以解决这类问题，这里介绍常用的pulp工具包。pulp能够解包括整数规划在内的绝大多数线性规划问题，并且提供了多种solver，每种solver针对不同类型的线性规划问题有更好的效果。而且puLP可以生成LP文件，并调用高度优化的solvers、GLPK、COINCLP/CBC、CPLEX和GUROBI来解决这些线性问题。
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