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 à usage général et convivial pour les débutants, Python prend en charge de nombreux informaticiens et développeurs d'applications de premier plan dans le monde.
Voulez-vous entendre un soutien de célébrité ? Peter Norvig, directeur de la recherche chez Google : "Python est 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 de Python, des bibliothèques Python, ainsi que de l'histoire et des tendances futures. Lisez la suite pour envelopper votre esprit autour de ce langage élégant et incroyable.
Python est le premier langage de nombreux nouveaux programmeurs. Dans un cours d'informatique universitaire, c'est généralement le premier introduit. Pourquoi ?
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 essaie de faire.
Cela contraste avec d'autres langages d'application de sa génération, ce qui pourrait être plus déroutant. Exemple Python permettant d'afficher "Bonjour, monde !" sur 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 d'un bloc de code donné d'une 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 parfois être frustrante. Mais après une certaine pratique de la langue, la plupart en viennent à jurer par elle. Votre code obéissant à une logique visuelle prévisible, il devient plus facile à lire, à la fois pour les autres programmeurs susceptibles de rencontrer votre travail et pour vous-même à l'avenir !
Une langue pourrait être la plus lisible au monde et mourir oubliée. De nombreux domaines de l'informatique sont comme des concours de popularité : les outils les plus populaires finissent souvent par être le meilleur choix pour le travail.
Les langues populaires ont un plus grand choix de bibliothèques, ce qui permet à un développeur d'économiser énormément 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, ne cherchez pas plus loin. Python est le premier choix des industries 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 améliorerait les défauts des plus populaires de son temps. Cinq ans et demi plus tard, il l'a publié, l'appelant "Python" d'après "Monty Python's Flying Circus", une comédie britannique qu'il aimait.
C'était lent au début, mais Python a connu une grande pause lorsqu'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 défier 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 sa lisibilité.
Alors que von Rossum s'est couronné le "dictateur bienveillant" de Python pendant plusieurs de ses premières années, le développement de Python est désormais 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 !
En tant que langage général, la réponse est : à peu près tout ! Python excelle quand vous avez une tâche complexe que vous devez simplifier, un script court à exécuter ou un jeu de données volumineux que vous devez manipuler.
Ce n'est que la pointe 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 est un choix populaire pour les startups, où les modifications de la base de code doivent être effectuées rapidement et à bas prix.
C'est également un succès parmi les scientifiques et les 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 eux, chaque codeur aurait besoin d'écrire son propre logiciel pour les tâches les plus routinières et les plus courantes.
Heureusement, Python dispose d'une grande sélection de packages pour tous vos besoins de programmation. Vous pouvez les utiliser dans Python Package Index. Certaines bibliothèques toutes étoiles écrites en Python sont répertoriées ci-dessous :
Les applications Python pour le web sont généralement construites sur deux plates-formes principales, Flask et Django. Flask 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 arrière-plan JavaScript, Flask est à Django ce qu'Express est à Nest.
Plus précisément, Flask est une "structure microweb". Il est beaucoup plus petit que votre outil moyen rempli de boilerplate. Il ne nécessite pas de bibliothèques ou de composants externes et est entièrement construit sur Python vanille. Cependant, vous pouvez facilement mélanger dans des outils tiers pour plus d'efficacité.
Flask est conçu pour un développement rapide des applications. Il est idéal pour le prototypage d'une nouvelle idée avant de la compléter plus complètement dans un cadre plus grand comme Django.
Quelle est la popularité de Django, le framework le plus populaire de Python ?
Instagram, le géant des médias sociaux, est passé à un million d'utilisateurs sur Django. Il est actuellement utilisé par Pinterest, Udemy, Spotify et Dropbox. C'est comme ça que ça a été populaire. 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, abréviation de Model-Viewer-Controller. MVC est un modèle spécial en informatique, dont l'objectif est de séparer les préoccupations d'une application Web en trois composants distincts.
Lorsqu'un client envoie une demande, il frappe d'abord le contrôleur, qui gère le trafic des 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 vers le visualiseur, ce qui rend la présentation des données au client.
Il s'agit d'un cadre simple et tolérant aux pannes. Django excelle par sa taille et sa complexité.
La principale force de Python est la science des données et le machine learning. Comment se lancer dans ces domaines révolutionnaires ?
Vous voudrez probablement commencer par vous familiariser avec les outils les plus populaires de l'espace. L'un d'entre eux est Blocs-notes Jupyter, où vous trouverez des revues interactives des algorithmes et des 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 science des données en Python est probablement connue sous le nom de 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 série d'outils pour faciliter la manipulation et l'analyse des données.
L'IA et la data science continueront seulement à exploser en popularité, donc commencer à apprendre ces outils maintenant est 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 tutorielles sur YouTube. Nous vivons dans un âge d'or du contenu de tutoriel en ligne gratuit. Brad Traversy est une figure de proue sur le terrain, 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 quelques exercices. Il y a beaucoup d'options ici aussi. L'exercice est une excellente ressource pour un programmeur qui cherche à affiner 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.
Que diriez-vous d'utiliser Python sur GitHub ? Même s'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 scraper web, une API simple ou un script d'automatisation !
J'espère que ce guide a clarifié vos questions sur ce langage de codage fantastique. Que vous souhaitiez entrer dans 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.