Che cos'è Python?

Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti di facile interpretazione e di alto livello con sintassi di facile lettura. Ideale per la creazione di prototipi e attività ad hoc, Python è ampiamente utilizzato nell'informatica scientifica, nello sviluppo Web e nell'automazione. Come linguaggio di programmazione generico e adatto ai principianti, Python supporta molti dei migliori scienziati informatici e sviluppatori di applicazioni a livello globale.

Vuoi ricevere un'approvazione da celebrità? Peter Norvig, direttore della ricerca di Google: "Python è stata una parte importante di Google sin dall'inizio, e rimane così man mano che il sistema cresce ed evolve".

È importante comprendere tutti gli aspetti di Python come linguaggio di programmazione open source. Parleremo di sviluppo di Python, librerie Python, così come di storia e tendenze future. Continua a leggere per avvolgere la tua mente in questo linguaggio elegante e incredibile.

Perché gli sviluppatori dovrebbero imparare Python

Python è il primo linguaggio di molti nuovi programmatori. In un corso di informatica universitario, di solito è il primo introdotto. Perché?

Per uno, Python è leggibile. A volte, è anche vicino all'inglese: con una piccola conoscenza della lingua, puoi guardare attraverso il codice e avere un'idea di ciò che sta cercando di fare.

Questo è in contrasto con altri linguaggi applicativi della sua generazione, che potrebbero essere più confusi. Esempio di Python per stampare "Hello, world!" sulla console di un computer.

print("Hello, world!")

Python ti obbliga a scrivere codice pulito

In contrasto con la maggior parte degli altri linguaggi di sviluppo, il codice Python dipende dall'indentazione. In breve, è necessario aggiungere spazi alle righe di codice all'interno di un determinato blocco di codice in un modo specifico e prevedibile. In caso contrario, il codice non verrà eseguito.

Questo può frustrare i nuovi programmatori Python! Per un principiante, la sintassi di Python può effettivamente essere frustrante a volte. Ma dopo qualche pratica con la lingua, la maggior parte viene a giurarlo. Poiché il tuo codice obbedisce a una logica prevedibile e visiva, diventa più facile da leggere, sia per altri programmatori che potrebbero incontrare il tuo lavoro, sia per te stesso in futuro!

Python è popolare, soprattutto in Data Science e AI

Una lingua potrebbe essere la più leggibile al mondo e ancora morire dimenticata. Molti campi dell'informatica sono come concorsi di popolarità: gli strumenti più popolari spesso finiscono per essere la scelta migliore per il lavoro.

Le lingue popolari hanno una maggiore selezione di librerie, che consentono a uno sviluppatore di risparmiare una quantità incredibile di tempo e fatica. Le lingue popolari tendono anche ad avere più tutorial e documentazione, quindi avrai maggiori probabilità di trovare soluzioni ai tuoi problemi.

E se hai interesse per la data science o il machine learning, non cercare oltre. Python è la scelta principale dei settori AI e data science. Questo garantisce praticamente la sua sopravvivenza.

Breve storia di Python

Nel 1989, Guido van Rossum lavorava in un laboratorio di informatica nei Paesi Bassi. Decise di scrivere un linguaggio che migliorasse le colpe dei più popolari del suo tempo. Cinque anni e mezzo dopo lo pubblicò, chiamandolo "Python" dopo "Monty Python's Flying Circus", uno spettacolo comico britannico di cui era appassionato.

All'inizio era lento, ma Python ha avuto una grande pausa quando un giovane Google ha annunciato di aver utilizzato Python per molti processi interni.

Nel 2005 Python ha rilasciato Django, un framework per la creazione di applicazioni web. Django è esploso in popolarità e è venuto a sfidare l'allora dominante Ruby on Rails framework.

Nel 2011, Python è stato il linguaggio più insegnato nei programmi di informatica in tutto il paese. Pochi anni dopo è diventato lo standard de facto per i ricercatori nei campi dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, probabilmente a causa della sua facilità d'uso e leggibilità.

Mentre von Rossum si è incoronato "dittatore benevolo" di Python per molti dei suoi primi anni, lo sviluppo di Python è ora gestito dalla Python Software Foundation.

Con il suo status consolidato dai campi più all'avanguardia del nostro tempo, il futuro di Python sembra luminoso!

Cosa puoi costruire con Python?

Come linguaggio generico, la risposta è: praticamente qualsiasi cosa! Python eccelle quando hai un'attività complessa da semplificare, uno script breve da eseguire o un set di dati di grandi dimensioni da manipolare.

• Script semplici per automatizzare i flussi di lavoro
• Web scrapers per raccogliere dati su Internet
• File binari standalone (ad esempio, app) che utilizzano Py Installer
• Applicazioni Web ad alta potenza e API REST utilizzando Flask o Django
• Programmi di machine learning e intelligenza artificiale
• "Glue code" che collega il software in diverse lingue
• App di trading che gestiscono il denaro
• Sviluppo software open source

Questa è solo la punta dell'iceberg! Il linguaggio Python di programmazione viene utilizzato attivamente in tutti i domini dell'informatica contemporanea. Poiché lo sviluppo Python è più efficiente della maggior parte degli altri linguaggi, è una scelta popolare per l'avvio in cui le modifiche al codebase devono essere apportate in modo rapido ed economico.

È anche un successo tra scienziati e matematici, con una serie di potenti librerie in-house per statistiche e operazioni matematiche complesse.

Librerie Python più diffuse

Le librerie di pacchetti sono un servizio essenziale per qualsiasi linguaggio di programmazione moderno. Senza di loro, ogni programmatore avrebbe bisogno di scrivere il proprio software per le attività più ordinarie e ordinarie.

Per fortuna, Python ha un'ottima selezione di pacchetti per tutte le tue esigenze di programmazione. È possibile utilizzarli in Python Package Index. Di seguito sono elencate alcune librerie a tutte le stelle scritte in Python.

• Beautiful Soup è un raschietto super-caricato di HTML, che consente a uno sviluppatore di estrarre dati dal web su larga scala
• Flask e Django, menzionati brevemente sopra, forniscono uno sviluppo web incredibilmente veloce per casi d'uso semplici e complessi
• NumPy e Matplotlib consentono visualizzazioni dei dati semplici e straordinarie
• PyTorch per un machine learning di prim'ordine

Che cos'è lo sviluppo di applicazioni Web Python?

Le applicazioni Python per il Web sono solitamente costruite su due piattaforme principali, Flask e Django. Flask è più semplice, più pulito e più facile per i principianti. Django ha più funzionalità e può scalare a un gran numero di utenti.

Se si proviene da uno sfondo JavaScript, Flask è a Django ciò che Express è a Nest.

Che cosa è Flask?

In particolare, Flask è un "microweb framework". È molto più piccolo del tuo strumento medio pieno di boilerplate. Non richiede librerie o componenti esterni ed è costruito interamente su vanilla Python. Tuttavia, è possibile combinare facilmente strumenti di terze parti per una maggiore efficacia.

Flask è progettato per lo sviluppo rapido delle applicazioni. È l'ideale per prototipare una nuova idea prima di svilupparla più completamente in un framework più grande come Django.

Cos'è Django?

Quanto è popolare Django, il framework Web più popolare di Python?

Instagram, il gigante dei social media, ha scalato a un milione di utenti su Django. Attualmente è utilizzato da Pinterest, Udemy, Spotify e Dropbox. Questo è quanto popolare. Django è un framework open source "per perfezionisti con scadenze", secondo i suoi documenti. È multipiattaforma e funziona altrettanto bene su Windows e Mac.

Django è costruito su un modello MVC, abbreviazione di Model-Viewer-Controller. MVC è un modello speciale in informatica, il cui obiettivo è quello di separare le preoccupazioni di un'applicazione web nei suoi tre componenti separati.

Quando un client invia una richiesta colpisce prima il controller, che gestisce il traffico di diverse richieste in entrata. Passa quel traffico su diversi modelli, che gestiscono i dati e la logica della richiesta. Il modello esporta quindi tale risposta al visualizzatore, che rende la presentazione dei dati al cliente.

Ciò rende un framework semplice e tollerante agli errori. Django eccelle con scalabilità in dimensioni e complessità di conseguenza.

Python per Data Science

Il punto di forza di Python è data science e machine learning. Come puoi iniziare in questi campi innovativi?

Probabilmente vorrai iniziare familiarizzando con gli strumenti più popolari nello spazio. Uno di questi è Notebook Jupyter, in cui troverai guide interattive di algoritmi e librerie di data science.

Un'altra è Anaconda, una piattaforma in cui i data scientist condividono il loro lavoro. Questo è un altro ottimo posto per trovare guide e istruzioni su come iniziare la tua avventura di data science.

Probabilmente la libreria più importante per la data science in Python è conosciuta come pandas. Un compito essenziale per un data scientist è quello di pulire i dati che utilizzerai e i panda rendono questo molto più semplice. Ha anche una serie di strumenti per aiutare nella manipolazione e nell'analisi dei dati.

L'intelligenza artificiale e la data science continueranno a crescere in popolarità, quindi iniziare a imparare questi strumenti ora è un'ottima scelta!

Dove può uno sviluppatore imparare Python?

Come la maggior parte degli altri argomenti relativi alla tecnologia, è facile e gratuito imparare Python guardando video tutorial su YouTube. Stiamo vivendo in un'epoca d'oro di contenuti tutorial online gratuiti. Brad Traversy è una figura di spicco nel campo, ma c'è una selezione quasi infinita di istruttori tra cui scegliere.

Una volta apprese le nozioni di base, prova a testare le tue conoscenze con alcuni esercizi. Ci sono anche molte opzioni qui. L'esercizio fisico è una grande risorsa per un programmatore che cerca di affinare i propri talenti. L'esercizio offre sfide mirate con i mentori e test divertenti utilizzando la riga di comando.

Se vuoi approfondire la data science, prova Kaggle. La maggior parte dei data scientist online giura sulla piattaforma come la risorsa più importante.

Che ne pensi dell'utilizzo di Python su GitHub? Anche se ci sono molte fonti da utilizzare e imparare Python, ad esempio libri di riferimento online, video tutorial e siti web, gli sviluppatori possono anche contare GitHub come una fonte affidabile per imparare Python.

Infine, il modo migliore per imparare qualsiasi linguaggio di programmazione, a lungo termine, è quello di costruire qualcosa di significativo con esso. Prova a creare uno scraper web, una semplice API o uno script di automazione!

Python: un linguaggio per te

Speriamo che questa guida abbia chiarito le tue domande su questo fantastico linguaggio di programmazione. Che tu voglia entrare nella data science, eseguire un server Web scalabile o semplicemente scrivere script di piccole dimensioni, Python ha qualcosa per te.

Per ulteriori informazioni sullo sviluppo in generale, consulta il nostro blog.