C'est quoi Python ?

Python est un langage de programmation orienté objet facile à interpréter et de haut niveau avec une syntaxe facile à lire. Idéal pour le prototypage et les tâches ad hoc, Python est largement utilisé dans l'informatique scientifique, le développement Web et l'automatisation. En tant que langage de programmation polyvalent et adapté aux débutants, Python prend en charge de nombreux informaticiens et développeurs d'applications de premier plan dans le monde entier.

Voulez-vous entendre un soutien de célébrité ? Peter Norvig, directeur de la recherche chez Google : "Python a été une partie importante de Google depuis le début et le reste au fur et 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 discuterons du développement Python, des bibliothèques Python, ainsi que de l'histoire et des tendances futures. Continuez à lire pour envelopper votre esprit autour de ce langage élégant et incroyable.

Pourquoi les développeurs devraient apprendre Python

Python est le premier langage de nombreux nouveaux programmeurs. Dans un cours d'informatique universitaire, c'est généralement le premier introduit. Pourquoi ?

D'une part, Python est lisible. Parfois, il est même proche de l'anglais - avec un peu de connaissance de la langue, vous pouvez regarder à travers le code et avoir une idée de ce qu'il tente de faire.

Cela contraste avec d'autres langages d'application de sa génération, ce qui peut être plus déroutant. Exemple Python pour afficher "Bonjour, monde !" sur la console d'un ordinateur.

print("Hello, world!")

Python vous oblige à écrire du code propre

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 d'un bloc de code donné de manière spécifique et prévisible. Sinon, le code ne sera pas exécuté.

Cela peut frustrer les nouveaux programmeurs Python ! Pour un débutant, la syntaxe Python peut en effet être parfois frustrante. Mais après une certaine pratique avec la langue, la plupart viennent à jurer par elle. Parce que votre code obéit à une logique visuelle prévisible, il devient plus facile à lire, à la fois pour les autres programmeurs qui peuvent rencontrer votre travail, et pour vous-même à l'avenir !

Python est populaire, en particulier dans la science des données et l'IA

Une langue pourrait être la plus lisible au monde et encore mourir oubliée. De nombreux domaines de l'informatique sont comme les concours de popularité : les outils les plus populaires finissent souvent par être le meilleur choix pour le travail.

Les langues populaires ont une plus grande sélection de bibliothèques, ce qui permet à un développeur de gagner beaucoup de temps et d'efforts. Les langues populaires ont également tendance à avoir plus de tutoriels et de documentation, de sorte que vous serez plus susceptible de trouver des solutions à vos problèmes.

Et si vous êtes intéressé par la data science ou le machine learning, n'allez pas plus loin. Python est le premier choix des industries de l'IA et de la data science. Cela garantit pratiquement sa survie.

Brève histoire de Python

En 1989, Guido van Rossum travaillait dans un laboratoire d'informatique aux Pays-Bas. Il décida d'écrire une langue qui s'améliorerait sur les défauts des plus populaires de son temps. Cinq ans et demi plus tard, il l'a publié, l'appelant "Python" après "Monty Python's Flying Circus", un spectacle de comédie britannique qu'il aimait.

Au début, c'était lent, mais Python a fait une grosse pause quand un jeune Google a annoncé qu'il utilisait Python pour de nombreux processus internes.

En 2005, Python a publié Django, un framework pour la création d'applications Web. Django a explosé en popularité et est venu contester le cadre alors dominant de Ruby on Rails.

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 de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, probablement en raison de sa facilité d'utilisation et de lisibilité.

Alors que von Rossum s'est couronné "dictateur bienveillant" de Python pendant plusieurs de ses premières années, le développement de Python est maintenant géré par la Python Software Foundation.

Avec son statut cimenté par les domaines les plus avant-gardistes de notre temps, l'avenir de Python semble brillant !

Que pouvez-vous construire avec Python ?

En tant que langage général, la réponse est : à peu près n'importe quoi ! Python excelle lorsque vous avez une tâche complexe que vous devez simplifier, un court script à exécuter ou un ensemble de données volumineux que vous devez manipuler.

• Scripts simples pour automatiser les workflows
• Des grattoirs Web pour collecter des données Internet
• Fichiers binaires autonomes (c.-à-d. applications) utilisant le programme d'installation Py
• Applications Web et API REST puissantes utilisant Flask ou Django
• Programmes de machine learning et intelligence artificielle
• "Glue code" qui connecte les logiciels dans différentes langues
• Applications de trading qui gèrent l'argent
• Développement de logiciels open source

Ce n'est que la pointe de l'iceberg ! La programmation Python est activement utilisée dans tous les domaines de l'informatique contemporaine. Le développement Python étant plus efficace que la plupart d'autres langages, il constitue un choix populaire pour les start-up, chez qui les modifications de la base de code doivent être effectuées rapidement et à moindre coût.

C'est également un succès pour les scientifiques et les mathématiciens, avec un certain nombre de bibliothèques internes puissantes pour les statistiques et les mathématiques complexes.

Bibliothèques Python populaires

Les bibliothèques de packages sont un service essentiel pour tout langage de programmation moderne. Sans eux, chaque codeur aurait besoin d'écrire son propre logiciel pour les tâches les plus routinières et courantes.

Heureusement, Python dispose d'une grande sélection de packages pour tous vos besoins en programmation. Vous pouvez les consulter dans Python Package Index. Certaines bibliothèques toutes étoiles écrites en Python sont répertoriées ci-dessous :

• Beautiful Soup est un grattoir super-chargé de HTML, permettant à un développeur d'extraire des données du Web à grande échelle
• Flask et Django, mentionnés brièvement ci-dessus, fournissent un développement Web ultra rapide pour des cas d'utilisation simples et complexes
• NumPy et Matplotlib permettent des visualisations de données simples et époustouflantes
• PyTorch pour le machine learning de premier ordre

Qu'est-ce que le développement d'applications Web Python ?

Les applications Python pour le Web sont généralement construites sur deux plates-formes principales, Flask et Django. Flacon est plus simple, plus propre et plus facile pour les débutants. Django a plus de fonctionnalités et peut évoluer vers un grand nombre d'utilisateurs.

Si vous venez d'un fond JavaScript, Flask est à Django ce qu'Express est à Nest.

Qu'est-ce que Flask ?

Plus précisément, Flask est une "structure de microweb". Il est beaucoup plus petit que votre outil moyen rempli de chaudières. Il ne nécessite pas de bibliothèques ou de composants externes et est entièrement construit sur vanilla Python. Cependant, vous pouvez facilement mélanger dans des outils tiers pour plus d'efficacité.

Flask est conçu pour le développement rapide d'applications. Il est idéal pour le prototypage d'une nouvelle idée avant de l'expulser plus complètement dans un cadre plus grand comme Django.

Qu'est-ce que Django ?

Quelle est la popularité de Django, la structure Web la plus populaire de Python ?

Instagram, le géant des médias sociaux, s'est étendu à un million d'utilisateurs sur Django. Il est actuellement utilisé par Pinterest, Udemy, Spotify et Dropbox. C'est à quel point ils sont populaires. Django est un framework open source "pour les perfectionnistes avec des délais", selon ses docs. Il est multiplateforme et fonctionne également bien sur Windows et Mac.

Django est construit sur un modèle MVC, court pour Model-Viewer-Controller. MVC est un modèle spécial en informatique, dont l'objectif est de séparer les préoccupations d'une application Web dans ses trois composants distincts.

Lorsqu'un client envoie une demande, il frappe d'abord le contrôleur, qui gère le trafic de différentes demandes entrantes. Il transmet ce trafic à différents modèles, qui gèrent les données et la logique de la demande. Le modèle exporte ensuite cette réponse au visualiseur, ce qui rend la présentation des données au client.

Il s'agit d'une structure simple et tolérante aux pannes. Django excelle en termes de taille et de complexité.

Python pour la data science

La principale force de Python est la science des données et l'apprentissage automatique. Comment commencer dans ces domaines novateurs ?

Vous voudrez probablement commencer par vous familiariser avec les outils les plus populaires de l'espace. L'un d'eux est Jupyter Notebooks, où vous trouverez des revues de processus interactives d'algorithmes et de bibliothèques de science des données.

Une autre est Anaconda, une plate-forme où les data scientists partagent leur travail. C'est un autre endroit idéal pour trouver des guides et des instructions sur le début de votre aventure en science des données.

La bibliothèque la plus importante pour la data science en Python est probablement appelée pandas. Une tâche essentielle pour un data scientist est de nettoyer les données que vous utiliserez et les pandas rendent cela beaucoup plus facile. Il dispose également d'une suite d'outils pour faciliter la manipulation et l'analyse des données.

L'IA et la data science ne feront que continuer à exploser en popularité, donc commencer à apprendre ces outils maintenant est un excellent choix !

Où un développeur peut-il apprendre Python ?

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 dans un âge d'or de contenu de tutoriel en ligne gratuit. Brad Traversy est une figure de proue dans le domaine, mais il y a une sélection presque infinie d'instructeurs parmi lesquels choisir.

Une fois que vous avez appris les bases, essayez de tester vos connaissances avec des exercices. Il y a beaucoup d'options ici aussi. L'exercice est une excellente ressource pour un programmeur qui cherche à aiguiser ses talents. L'exercice offre des défis ciblés avec des mentors et des tests amusants en utilisant la ligne de commande.

Si vous souhaitez approfondir la science des données, essayez Kaggle. La plupart des data scientists en ligne jurent par la plateforme comme la principale ressource.

Pourquoi ne pas utiliser Python sur GitHub ? Bien qu'il existe de nombreuses sources pour utiliser et apprendre Python, par exemple, des livres de référence en ligne, des tutoriels vidéo et des sites Web, les développeurs peuvent également compter GitHub comme une source fiable pour apprendre Python.

Enfin, la meilleure façon d'apprendre n'importe quel langage de programmation, à long terme, est de construire quelque chose de significatif avec lui. Essayez de créer un grattoir Web, une API simple ou un script d'automatisation !

Python : un langage pour vous

J'espère que ce guide a éclairci vos questions sur ce langage de codage fantastique. Que vous souhaitiez passer à la data science, exécuter un serveur Web évolutif ou tout comme écrire de petits scripts, Python a quelque chose pour vous.

Pour en savoir plus sur le développement en général, consultez notre blog.