O que é Python?

Python é uma linguagem de programação orientada a objetos fácil de interpretar e de alto nível com sintaxe fácil de ler. Ideal para prototipagem e tarefas ad-hoc, o Python tem amplo uso em computação científica, desenvolvimento web e automação. Como uma linguagem de programação de uso geral e amigável para iniciantes, o Python suporta muitos dos principais cientistas da computação e desenvolvedores de aplicativos globalmente.

Quer ouvir um endosso de celebridade? Peter Norvig, diretor de pesquisa do Google: "O Python tem sido uma parte importante do Google desde o início, e permanece assim 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 de Python, bibliotecas Python, bem como alguma história e tendências futuras. Continue lendo para envolver sua mente em torno desta linguagem elegante e incrível.

Por que os desenvolvedores devem aprender Python

Python é a primeira linguagem de muitos programadores novos. Em um curso universitário de ciência da computação, geralmente é o primeiro introduzido. Por quê?

Por um lado, o Python é legível. Às vezes, é até perto de inglês - com um pouco de conhecimento do idioma, você pode olhar através do código e ter uma ideia do que ele está tentando fazer.

Isso está em contraste com outras linguagens de aplicação de sua geração, o que pode ser mais confuso. Exemplo em Python para imprimir "Olá, mundo!" no console de um computador.

print("Hello, world!")

Python obriga você a escrever código limpo

Em contraste com a maioria das outras linguagens de desenvolvimento, o código Python depende do recuo. Em suma, você precisa adicionar espaços a linhas de código dentro de um determinado bloco de código de uma maneira específica e previsível. Caso contrário, o código não será executado.

Isso pode frustrar novos programadores Python! Para um iniciante, a sintaxe Python pode realmente ser frustrante às vezes. Mas depois de alguma prática com a linguagem, a maioria vem a jurar por ela. Como seu código obedece a uma lógica visual previsível, torna-se mais fácil de ler - tanto para outros programadores que podem encontrar seu trabalho, quanto para si mesmo no futuro!

Python é popular, especialmente em ciência de dados e IA

Uma língua pode ser a mais legível do mundo e ainda morrer esquecida. Muitos campos da ciência da computação são como concursos de popularidade: as ferramentas mais populares muitas vezes acabam sendo a melhor escolha para o trabalho.

As linguagens populares têm uma seleção maior de bibliotecas, o que economiza um desenvolvedor quantidades incríveis de tempo e esforço. Linguagens populares também tendem a ter mais tutoriais e documentação, então você terá mais chances de encontrar soluções para seus problemas.

E se você tiver algum interesse em ciência de dados ou machine learning, não procure mais. O Python é a principal escolha dos setores de IA e ciência de dados. Isso praticamente garante sua sobrevivência.

Breve História do Python

Em 1989, Guido van Rossum estava trabalhando em um laboratório de ciência da computação na Holanda. Ele decidiu escrever uma linguagem que melhorasse as falhas dos mais populares de seu tempo. Cinco anos e meio depois, ele o lançou, chamando-o de "Python" depois de "Monty Python's Flying Circus", um programa de comédia britânico do qual ele gostava.

Foi lento no início, mas o Python teve uma grande chance quando um jovem Google anunciou que usava Python para muitos processos internos.

Em 2005, o Python lançou o Django, um framework para a construção de aplicações web. Django explodiu em popularidade e veio desafiar o então dominante framework Ruby on Rails.

Em 2011, o Python foi a linguagem mais ensinada em programas de ciência da computação em todo o país. Alguns anos depois, tornou-se o padrão de fato para pesquisadores nos campos de Machine Learning e Inteligência Artificial, provavelmente devido à sua facilidade de uso e legibilidade.

Enquanto von Rossum se coroou o "ditador benevolente" de Python por muitos de seus primeiros anos, o desenvolvimento de Python agora é tratado pela Python Software Foundation.

Com seu status cimentado pelos campos mais avançados do nosso tempo, o futuro do Python parece brilhante!

O que você pode criar com Python?

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 que precisa manipular.

• Scripts simples para automatizar fluxos de trabalho
• Raspadores da Web para coletar dados da Internet
• Binários independentes (ou seja, aplicativos) usando o Py Installer
• Aplicativos web de alta potência e APIs REST usando Flask ou Django
• Programas de machine learning e inteligência artificial
• "Código de cola" que conecta software em diferentes idiomas
• Aplicativos de negociação que gerenciam dinheiro
• Desenvolvimento de software de código aberto

Essa 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 um sucesso entre cientistas e matemáticos, com várias bibliotecas internas poderosas para estatística e matemática complexa.

Bibliotecas Python Populares

As bibliotecas de pacotes são um serviço essencial para qualquer linguagem de programação moderna. Sem eles, todo codificador precisaria escrever seu próprio software para as tarefas mais rotineiras e comuns.

Felizmente, o Python tem uma grande seleção de pacotes para todas as suas necessidades de programação. Você pode consultá-los em Python Package Index. Algumas bibliotecas all-star escritas em Python estão listadas abaixo:

• Beautiful Soup é um raspador de HTML sobrecarregado, permitindo que um desenvolvedor extraia dados da web em escala
• O Flask e o Django, mencionados brevemente acima, fornecem um desenvolvimento web extremamente rápido para casos de uso simples e complexos
• NumPy e Matplotlib permitem visualizações de dados simples e impressionantes
• PyTorch para machine learning de classe mundial

O que é Python Web App Development?

Os aplicativos Python para a web são geralmente construídos em duas plataformas principais, Flask e Django. O frasco 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 um plano de fundo JavaScript, Flask é para Django o que Express é para Nest.

O que é o Flask?

De um modo mais específico, Flask é um "framework da microweb". É muito menor do que sua ferramenta média cheia de texto padronizado. Ele não requer bibliotecas ou componentes externos e é construído inteiramente em Python comum. No entanto, você pode facilmente misturar em ferramentas de terceiros para maior eficácia.

O Flask foi projetado para rápido desenvolvimento de aplicações. É ideal para prototipar uma nova ideia antes de lançá-la mais completamente em um framework maior como o Django.

O que é Django?

Qual é o nível de popularidade do Django, o framework Web mais popular do Python?

O Instagram, gigante das redes sociais, chegou a um milhão de usuários no Django. Atualmente é usado pelo Pinterest, Udemy, Spotify e Dropbox. É tão popular. Django é uma estrutura de código aberto "para perfeccionistas com prazos", de acordo com seus documentos. É multi-plataforma e funciona igualmente bem no Windows e Mac.

Django é construído em um modelo MVC, abreviação de Model-Viewer-Controller. O MVC é um padrão especial em ciência da computação, cujo objetivo é separar as preocupações de um aplicativo web em seus três componentes separados.

Quando um cliente envia uma solicitação, ele primeiro atinge o controlador, que lida com o tráfego de diferentes solicitações de entrada. Ele passa esse tráfego para diferentes modelos, que lidam com os dados e a lógica da solicitação. Em seguida, o modelo exporta essa resposta para o visualizador, o que renderiza a apresentação dos dados para o cliente.

Isso cria uma estrutura simples e tolerante a falhas. O Django se destaca com dimensionamento em tamanho e complexidade como resultado.

Python para ciência de dados

A principal força do Python é em ciência de dados e machine learning. Como você pode começar nesses campos inovadores?

Você provavelmente vai querer começar familiarizando-se com as ferramentas mais populares no espaço. Um deles é o Jupyter Notebooks, onde você encontrará orientações interativas de algoritmos e bibliotecas de ciência de dados.

Outra é a Anaconda, uma plataforma onde cientistas de dados compartilham seu trabalho. Este é outro ótimo lugar para encontrar guias e instruções sobre como iniciar 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 os pandas facilitam muito isso. Ele também tem um conjunto de ferramentas para ajudar na manipulação e análise de dados.

IA e ciência de dados só continuarão a explodir em popularidade, então começar a aprender essas ferramentas agora é uma ótima escolha!

Onde um desenvolvedor pode aprender Python?

Como a maioria dos outros assuntos relacionados à tecnologia, é fácil e gratuito aprender Python assistindo a vídeos tutoriais em YouTube. Estamos vivendo em uma era de ouro de conteúdo tutorial on-line gratuito. Brad Traversy é uma figura de liderança no campo, mas há uma seleção quase infinita de instrutores para escolher.

Depois de aprender o básico, tente testar seu conhecimento com alguns exercícios. Há muitas opções aqui também. O exercício é um ótimo recurso para um programador que procura aprimorar seus talentos. O exercício oferece desafios direcionados com mentores e testes divertidos usando a linha de comando.

Se você quiser se aprofundar na ciência de dados, experimente o Kaggle. A maioria dos cientistas de dados on-line jura pela plataforma como o principal recurso.

Que tal usar Python em GitHub? Embora existam muitas fontes para usar e aprender Python, por exemplo, livros de referência on-line, tutoriais em vídeo e sites, os desenvolvedores também podem contar GitHub como uma fonte confiável para aprender Python.

Finalmente, a melhor maneira de aprender qualquer linguagem de programação, a longo prazo, é construir algo significativo com ela. Tente criar um web scraper, uma API simples ou um script de automação!

Python: Uma linguagem para você

Espero que este guia tenha esclarecido suas perguntas sobre esta fantástica linguagem de codificação. Se você quer entrar na ciência de dados, executar um servidor web escalável ou apenas como escrever pequenos scripts, o Python tem algo para você.

Para saber mais sobre desenvolvimento em geral, confira o nosso blog.