Python é uma linguagem de programação orientada a objetos de alto nível, fácil de interpretar e com sintaxe fácil de ler. Ideal para prototipagem e tarefas ad hoc, o Python é amplamente usado em computação científica, desenvolvimento web e automação. Como uma linguagem de programação de uso geral e amigável para iniciantes, o Python dá suporte a muitos dos principais cientistas da computação e desenvolvedores de aplicativos em todo o mundo.
Quer ouvir o endosso de uma celebridade? Veja o que diz Peter Norvig, diretor de pesquisa do Google: “Python tem sido uma parte importante do Google desde o início e continua sendo à medida que o sistema cresce e evolui.”
É importante entender todos os aspectos do Python como uma linguagem de programação de código aberto. Discutiremos o desenvolvimento em Python, as bibliotecas Python, bem como um pouco da história e das tendências futuras. Continue lendo para entender melhor essa linguagem elegante e incrível.
Python é a primeira linguagem de muitos novos programadores. Em um curso universitário de ciência da computação, geralmente é o primeiro apresentado. Por quê?
Para começar, Python é legível. Às vezes, ele até se aproxima do inglês — com um pouco de conhecimento do idioma, você pode examinar o código e ter uma ideia do que ele está tentando fazer.
Isso contrasta com outras linguagens de aplicação de sua geração, que podem ser mais confusas. Exemplo em Python para imprimir "Hello, world!" no console de um computador.
print("Hello, world!")Ao contrário da maioria das outras linguagens de desenvolvimento, o código Python depende da indentação. Em resumo, você precisa adicionar espaços às linhas de código dentro de um determinado bloco de código de uma forma específica e previsível. Caso contrário, o código não será executado.
Isso pode frustrar programadores Python iniciantes! Para um iniciante, a sintaxe do Python pode realmente ser frustrante às vezes. Mas, depois de alguma prática com a linguagem, a maioria passa a defendê-la com convicção. Como seu código segue uma lógica visual previsível, fica mais fácil de ler — tanto para outros programadores que possam encontrar seu trabalho quanto para você no futuro!
Uma linguagem poderia ser a mais legível do mundo e ainda assim morrer esquecida. Muitas áreas da ciência da computação são como concursos de popularidade: as ferramentas mais populares muitas vezes acabam sendo a melhor escolha para o trabalho.
Linguagens populares contam com uma seleção maior de bibliotecas, que poupam aos desenvolvedores uma quantidade incrível de tempo e esforço. Linguagens populares também tendem a ter mais tutoriais e documentação, portanto, é mais provável que você encontre soluções para seus problemas.
E se você tiver algum interesse em ciência de dados ou machine learning, não precisa procurar mais. Python é a principal escolha dos setores de IA e ciência de dados. Isso praticamente garante sua sobrevivência.
Em 1989, Guido van Rossum trabalhava em um laboratório de ciência da computação nos Países Baixos. Ele decidiu escrever uma linguagem que melhorasse as falhas das mais populares de sua época. Cinco anos e meio depois, ele a lançou, chamando-a de "Python" em referência a "Monty Python's Flying Circus", um programa de comédia britânico do qual ele gostava.
No início, foi lento, mas Python ganhou um grande impulso quando um jovem Google anunciou que usava Python em muitos processos internos.
Em 2005, o Python lançou o Django, uma framework para criar aplicações web. O Django explodiu em popularidade e passou a desafiar o framework Ruby on Rails, então dominante.
Até 2011, Python era a linguagem mais ensinada nos cursos de ciência da computação em todo o país. Alguns anos depois, tornou-se o padrão de fato para pesquisadores nas áreas de Machine Learning e Inteligência Artificial, provavelmente devido à sua facilidade de uso e legibilidade.
Embora von Rossum tenha se autoproclamado o “ditador benevolente” do Python durante muitos de seus primeiros anos, o desenvolvimento do Python agora é conduzido pela Python Software Foundation.
Com seu status consolidado pelas áreas mais avançadas do nosso tempo, o futuro do Python parece promissor!
Como uma linguagem de propósito geral, a resposta é: praticamente qualquer coisa! O Python se destaca quando você tem uma tarefa complexa que precisa simplificar, um script curto para executar ou um grande conjunto de dados para manipular.
Isso é apenas a ponta do iceberg! A linguagem de programação Python é usada ativamente em todos os domínios da ciência da computação contemporânea. Como o desenvolvimento em Python é mais eficiente do que a maioria das outras linguagens, é uma escolha popular para startups, em que as alterações na base de código devem ser feitas de forma rápida e barata.
Também é popular entre cientistas e matemáticos, com várias bibliotecas internas poderosas para estatística e matemática complexa.
As bibliotecas de pacotes são um serviço essencial para qualquer linguagem de programação moderna. Sem elas, todos os programadores precisariam criar seu próprio software para as tarefas mais rotineiras e comuns.
Felizmente, o Python conta com uma excelente seleção de pacotes para todas as suas necessidades de programação. Você pode consultá-los no Python Package Index. Algumas bibliotecas de destaque escritas em Python estão listadas abaixo:
Aplicações Python para a web geralmente são criadas em duas plataformas principais: Flask e Django. O Flask é mais simples, mais limpo e mais fácil para iniciantes. Django tem mais recursos e pode escalar para um grande número de usuários.
Se você vem de uma experiência com JavaScript, Flask está para Django assim como Express está para Nest.
Mais especificamente, Flask é um “microweb framework”. É muito menor do que uma ferramenta comum, repleta de código boilerplate. Não requer bibliotecas nem componentes externos e é desenvolvido inteiramente em Python puro. No entanto, você pode integrar facilmente ferramentas de terceiros para aumentar a eficácia.
Flask foi projetado para o desenvolvimento rápido de aplicativos. É ideal para prototipar uma nova ideia antes de desenvolvê-la mais completamente em uma estrutura maior como o Django.
Qual é a popularidade do Django, o framework Web mais popular do Python?
Instagram, a gigante das mídias sociais, escalou para um milhão de usuários usando Django. Atualmente, é usado pelo Pinterest, pela Udemy, pelo Spotify e pelo Dropbox. É tão popular assim. Django é um framework de código aberto “para perfeccionistas com prazos”, de acordo com sua documentação. Ele é multiplataforma e funciona igualmente bem em Windows e Mac.
Django é baseado em um modelo MVC, abreviação de Modelo-Visualizador-Controlador. MVC é um padrão especial na ciência da computação, cujo objetivo é separar as responsabilidades de um aplicativo Web em seus três componentes distintos.
Quando um cliente envia uma solicitação, ela primeiro chega ao controlador, que lida com o tráfego de diferentes solicitações recebidas. Ele repassa esse tráfego para diferentes modelos, que lidam com os dados e a lógica da solicitação. Em seguida, o modelo exporta essa resposta para a visualização, que renderiza a apresentação dos dados para o cliente.
Isso resulta em um framework simples e tolerante a falhas. Como resultado, o Django se destaca ao escalar em tamanho e complexidade.
O principal ponto forte do Python está em ciência de dados e machine learning. Como dar os primeiros passos nesses campos revolucionários?
Você provavelmente vai querer começar se familiarizando com as ferramentas mais populares do segmento. Um deles é Jupyter Notebooks, onde você encontrará tutoriais interativos sobre algoritmos e bibliotecas de ciência de dados.
Outra é Anaconda, uma plataforma em que cientistas de dados compartilham seu trabalho. Este é outro ótimo lugar para encontrar guias e instruções para começar sua aventura em ciência de dados.
Provavelmente, a biblioteca mais importante para ciência de dados em Python é conhecida como pandas. Uma tarefa essencial para um cientista de dados é limpar os dados que você usará, e o pandas torna isso muito mais fácil. Ele também conta com um conjunto de ferramentas para auxiliar na manipulação e análise de dados.
A IA e a ciência de dados continuarão ganhando popularidade, portanto começar a aprender essas ferramentas agora é uma ótima escolha!
Assim como a maioria dos outros temas relacionados à tecnologia, é fácil e gratuito aprender Python assistindo a vídeos tutoriais no YouTube. Estamos vivendo uma era de ouro de conteúdo gratuito de tutoriais online. Brad Traversy é uma figura de destaque na área, mas há uma seleção quase infinita de instrutores para escolher.
Depois de aprender o básico, experimente testar seus conhecimentos com alguns exercícios. Também há muitas opções aqui. O Exercism é um excelente recurso para programadores que desejam aprimorar seus talentos. O Exercism oferece desafios direcionados com mentores e testes divertidos usando a linha de comando.
Se quiser se aprofundar em ciência de dados, experimente o Kaggle. A maioria dos cientistas de dados online considera a plataforma o principal recurso.
Que tal usar Python no GitHub? Embora existam muitas fontes para usar e aprender Python, como livros de referência on-line, tutoriais em vídeo e sites, os desenvolvedores também podem contar com o GitHub como uma fonte confiável para aprender Python.
Por fim, a melhor maneira de aprender qualquer linguagem de programação, no longo prazo, é criar algo significativo com ela. Experimente criar um web scraper, uma API simples ou um script de automação!
Esperamos que este guia tenha esclarecido suas dúvidas sobre esta fantástica linguagem de programação. Se você quer entrar na área de ciência de dados, executar um servidor Web escalável ou simplesmente gosta de escrever pequenos scripts, Python tem algo para você.
Para saber mais sobre desenvolvimento em geral, confira nosso blog.