使用和不使用云原生安全工具

1) Github

它提供了Git的分布式版本控制和源代码管理(SCM)功能，以及其自己的功能。 它为每个项目提供访问控制和多种协作功能，例如错误跟踪，功能请求，任务管理和Wiki。

备选：DVC，BitBucket，GitLab

(2) PyCharm社区版

计算机编程中使用的集成开发环境(IDE)，专门用于Python语言。 它是由捷克JetBrains公司开发的。 它提供代码分析，图形调试器，集成的单元测试器，与版本控制系统(VCSes)集成，并支持使用Django进行Web开发以及使用Anaconda进行数据科学开发。

替代方案：Atom，Sublime

(3) pytest

框架使编写小型测试变得容易，但可以扩展以支持针对应用程序和库的复杂功能测试。 它节省了手动测试的大量时间。 如果您每次更改代码都需要测试某些东西，请使用Pytest将其自动化。

备选：单元测试

(4) CircleCi

CircleCI是一个持续集成和部署工具。 当您提交到Github时，它将使用远程docker创建一个自动化的测试工作流。 Circle CI拒绝任何未通过PyTest设置的测试用例的提交。 这样可以确保代码质量，尤其是在与较大的团队合作时。

备选方案：詹金斯，特拉维斯CI，Github Action

(5) Heroku(仅当您需要网络托管时)

平台即服务(PaaS)，使开发人员可以完全在云中构建，运行和操作应用程序。 您可以与CircleCI和Github集成以启用自动部署。

替代方案：Google App Engine，AWS Elastic Compute Cloud，其他

(6) Streamlit(仅在需要交互式UI时)

Streamlit是面向机器学习和数据科学团队的开源应用程序框架。 近年来，它已成为我最喜欢的工具之一。 查看我如何使用它以及本节中的其他工具来创建电影和模拟应用程序。

替代方案：Flask，Django，Tableau

3. iPad：探索工具

Streamlit重新点亮

忘了Jupyter Notebook。 是的，这是对的。

Jupyter是我探索数据，进行分析以及尝试不同数据和建模过程的入门工具。 但我不记得有多少次：

• 我花了很多时间进行调试(并抽出头发)，但最终意识到我忘了从头开始运行代码。 Streamlit解决了此问题。
• 即使稍作更改，我也必须等待一段时间才能重新运行数据管道。 Streamlit缓存可解决此问题。
• 我不得不将代码从Jupyter重写或转换为可执行文件，以及花在重新测试上的时间。 Streamlit提供了一个快捷方式。

真令人沮丧。 因此，我使用Streamlit进行早期探索并为最终的前端服务-用一块石头杀死两只鸟。 以下是我的典型屏幕设置。 左侧为PyCharm IDE，右侧为结果可视化。 试一试。

（编辑：广安站长网）

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