Python est un langage de programmation orienté objet, de haut niveau et facile à interpréter, avec une syntaxe facile à lire. Idéal pour le prototypage et les tâches ponctuelles, Python est largement utilisé dans le calcul scientifique, le développement Web et l’automatisation. Langage de programmation polyvalent et accessible aux débutants, Python accompagne de nombreux informaticiens de haut niveau et développeurs d’applications dans le monde entier.
Vous voulez entendre le témoignage d’une célébrité ? Voici Peter Norvig, directeur de la recherche chez Google : « Python joue un rôle important chez Google depuis le début, et continue de le faire à mesure que le système se développe et évolue. »
Il est important de comprendre tous les aspects de Python en tant que langage de programmation open source. Nous aborderons le développement Python, les bibliothèques Python, ainsi qu’un peu d’histoire et les tendances futures. Lisez la suite pour mieux appréhender ce langage élégant et incroyable.
Python est le premier langage de nombreux nouveaux programmeurs. Dans un cours d’informatique à l’université, c’est généralement le premier à être présenté. Pourquoi ?
Tout d’abord, Python est lisible. Parfois, il est même proche de l’anglais : avec quelques connaissances de ce langage, vous pouvez parcourir le code et vous faire une idée de ce qu’il tente de faire.
Cela contraste avec d’autres langages d’application de sa génération, qui peuvent s’avérer plus déroutants. Exemple Python pour afficher « Hello, world ! » dans la console d’un ordinateur.
print("Hello, world!")Contrairement à la plupart des autres langages de développement, le code Python dépend de l’indentation. En bref, vous devez ajouter des espaces aux lignes de code au sein d’un bloc de code donné, d’une manière spécifique et prévisible. Sinon, le code ne s’exécutera pas.
Cela peut frustrer les nouveaux programmeurs Python ! Pour un débutant, la syntaxe Python peut effectivement parfois être frustrante. Mais après un peu de pratique du langage, la plupart finissent par ne plus jurer que par lui. Parce que votre code obéit à une logique visuelle prévisible, il devient plus facile à lire, tant pour les autres programmeurs susceptibles de consulter votre travail que pour vous-même à l’avenir !
Une langue pourrait être la plus lisible au monde et pourtant mourir dans l’oubli. De nombreux domaines de l’informatique s’apparentent à des concours de popularité : les outils les plus populaires finissent souvent par s’imposer comme le meilleur choix pour la tâche à accomplir.
Les langages populaires offrent un plus grand choix de bibliothèques, ce qui permet aux développeurs de gagner énormément de temps et d’efforts. Les langages populaires ont aussi tendance à proposer davantage de tutoriels et de documentation ; vous aurez donc plus de chances de trouver des solutions à vos problèmes.
Et si vous vous intéressez à la science des données ou au machine learning, ne cherchez pas plus loin. Python est le choix numéro un des secteurs de l’IA et de la science des données. Cela garantit pratiquement sa survie.
En 1989, Guido van Rossum travaillait dans un laboratoire d’informatique aux Pays-Bas. Il a décidé d’écrire un langage qui corrigerait les défauts des plus populaires de son époque. Cinq ans et demi plus tard, il l’a publié, le baptisant « Python » en référence à « Monty Python's Flying Circus », une émission comique britannique qu’il appréciait.
Les débuts ont été lents, mais Python a connu un tournant majeur lorsque la jeune entreprise Google a annoncé qu’elle utilisait Python pour de nombreux processus internes.
En 2005, Python a publié Django, un framework pour créer des applications web. Django a connu une popularité fulgurante et en est venu à concurrencer Ruby on Rails, le framework alors dominant.
En 2011, Python était le langage le plus enseigné dans les programmes d’informatique à travers le pays. Quelques années plus tard, il est devenu la norme de facto pour les chercheurs dans les domaines du machine learning et de l’intelligence artificielle, probablement en raison de sa simplicité d’utilisation et de sa lisibilité.
Bien que von Rossum se soit proclamé « dictateur bienveillant » de Python pendant une grande partie de ses premières années, le développement de Python est désormais géré par la Python Software Foundation.
Son statut étant consolidé par les domaines les plus à la pointe de notre époque, l’avenir de Python s’annonce prometteur !
En tant que langage généraliste, la réponse est : pratiquement tout ! Python excelle lorsqu’il s’agit de simplifier une tâche complexe, d’exécuter un court script ou de manipuler un grand jeu de données.
Ce n’est que la partie émergée de l’iceberg ! Le langage de programmation Python est activement utilisé dans tous les domaines de l’informatique contemporaine. Le développement Python étant plus efficace que la plupart des autres langages, il constitue un choix populaire pour les startups, chez qui les modifications de la base de code doivent être effectuées rapidement et à moindre coût.
Il est également très prisé des scientifiques et des mathématiciens, avec un certain nombre de bibliothèques internes puissantes pour les statistiques et les mathématiques complexes.
Les bibliothèques de packages sont un service essentiel pour tout langage de programmation moderne. Sans elles, chaque développeur devrait écrire son propre logiciel pour les tâches les plus courantes et routinières.
Heureusement, Python offre une vaste sélection de packages pour tous vos besoins en programmation. Vous pouvez les consulter dans le Python Package Index. Voici quelques bibliothèques incontournables écrites en Python :
Les applications Python pour le Web sont généralement développées sur deux principales plateformes : Flask et Django. Flask est plus simple, plus épuré et plus facile pour les débutants. Django offre davantage de fonctionnalités et peut évoluer pour prendre en charge un très grand nombre d’utilisateurs.
Si vous venez d’un environnement JavaScript, Flask est à Django ce qu’Express est à Nest.
Plus précisément, Flask est un « microframework web ». Il est bien plus compact qu’un outil classique rempli de code passe-partout. Il ne nécessite aucune bibliothèque ni composant externe et est entièrement basé sur Python standard. Cependant, vous pouvez facilement intégrer des outils tiers pour plus d’efficacité.
Flask est conçu pour le développement rapide d’applications. Il est idéal pour prototyper une nouvelle idée avant de la développer plus complètement dans un framework plus vaste comme Django.
Quelle est la popularité de Django, le framework web le plus populaire de Python ?
Instagram, le géant des réseaux sociaux, a atteint le million d’utilisateurs avec Django. Cette solution est actuellement utilisée par Pinterest, Udemy, Spotify et Dropbox. C’est dire à quel point c’est populaire. Django est un framework open source « pour les perfectionnistes qui ont des échéances », selon sa documentation. Il est multiplateforme et fonctionne aussi bien sous Windows que sur Mac.
Django repose sur un modèle MVC, abréviation de Modèle-Vue-Contrôleur. MVC est un modèle spécifique en informatique, dont l’objectif est de séparer les préoccupations d’une application web en trois composants distincts.
Lorsqu’un client envoie une requête, celle-ci atteint d’abord le contrôleur, qui gère le trafic des différentes requêtes entrantes. Il transmet ce trafic à différents modèles, qui gèrent les données et la logique de la requête. Le modèle exporte ensuite cette réponse vers la visionneuse, qui restitue la présentation des données au client.
Cela permet de créer un framework simple et tolérant aux pannes. Par conséquent, Django excelle dans la mise à l’échelle en termes de taille et de complexité.
La principale force de Python réside dans la data science et le machine learning. Comment se lancer dans ces domaines révolutionnaires ?
Vous voudrez probablement commencer par vous familiariser avec les outils les plus populaires dans ce domaine. L’un d’eux est Jupyter Notebooks, où vous trouverez des présentations interactives des algorithmes et bibliothèques de science des données.
Une autre est Anaconda, une plateforme où les data scientists partagent leurs travaux. C’est un autre excellent endroit pour trouver des guides et des instructions afin de vous lancer dans l’aventure de la science des données.
La bibliothèque probablement la plus importante pour la science des données en Python est connue sous le nom de pandas. Une tâche essentielle pour un data scientist consiste à nettoyer les données que vous allez utiliser, et pandas facilite grandement cette opération. Elle dispose également d’une suite d’outils pour faciliter la manipulation et l’analyse des données.
L’IA et la science des données ne feront que continuer à gagner en popularité. Commencer à apprendre ces outils dès maintenant est donc un excellent choix !
Comme la plupart des autres sujets liés à la technologie, il est facile et gratuit d’apprendre Python en regardant des vidéos de tutoriel sur YouTube. Nous vivons à l’âge d’or des tutoriels gratuits en ligne. Brad Traversy est une figure de proue dans ce domaine, mais il existe un choix presque infini de formateurs parmi lesquels choisir.
Une fois les notions de base acquises, testez vos connaissances à l’aide de quelques exercices. De nombreuses options sont également disponibles ici. Exercism est une excellente ressource pour les programmeurs qui souhaitent perfectionner leurs compétences. Exercism propose des défis ciblés avec des mentors et des tests ludiques à l’aide de la ligne de commande.
Si vous souhaitez approfondir la science des données, essayez Kaggle. La plupart des data scientists en ligne ne jurent que par cette plateforme comme ressource de référence.
Que diriez-vous d’utiliser Python sur GitHub ? Même s’il existe de nombreuses ressources pour utiliser et apprendre Python, par exemple des ouvrages de référence en ligne, des tutoriels vidéo et des sites Web, les développeurs peuvent également compter sur GitHub comme source fiable pour apprendre Python.
Enfin, la meilleure façon d’apprendre un langage de programmation sur le long terme est de l’utiliser pour créer quelque chose de significatif. Essayez de créer un scraper Web, une API simple ou un script d’automatisation !
Nous espérons que ce guide a répondu à vos questions sur ce formidable langage de programmation. Que vous souhaitiez vous lancer dans la data science, exécuter un serveur Web évolutif ou simplement écrire de petits scripts, Python a quelque chose à vous offrir.
Pour en savoir plus sur le développement en général, consultez notre blog.