Che cos'è Python?

Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti facile da interpretare e di alto livello con sintassi di facile lettura. Ideale per la prototipazione e le attività ad-hoc, Python ha un ampio utilizzo nell'informatica scientifica, nello sviluppo web e nell'automazione. Come linguaggio di programmazione per principianti, Python supporta molti top computer scientist e sviluppatori di applicazioni a livello globale.

Vuoi sentire l'approvazione di una celebrità? Ecco Peter Norvig, direttore della ricerca di Google: "Python è stata una parte importante di Google fin dall'inizio, e rimane così come il sistema cresce e si evolve".

È importante comprendere tutti gli aspetti di Python come linguaggio di programmazione open source. Discuteremo dello sviluppo di Python, delle librerie Python, nonché di alcune tendenze storiche e 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 universitaria, di solito è il primo introdotto. Perché?

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

Ciò 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 costringe a scrivere codice pulito

A differenza della 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 vanificare i nuovi programmatori Python! Per un principiante, la sintassi di Python può effettivamente essere frustrante a volte. Ma dopo un po 'di pratica con la lingua, la maggior parte viene a giurare da esso. 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 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 risparmiano agli sviluppatori incredibili quantità 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 nel data science o nel machine learning, non cercare oltre. Python è la scelta migliore dei settori dell'intelligenza artificiale e della data science. Questo garantisce praticamente la sua sopravvivenza.

Breve storia di Python

Nel 1989, Guido van Rossum stava lavorando in un laboratorio di informatica nei Paesi Bassi. Decise di scrivere un linguaggio che migliorasse i difetti dei più popolari del suo tempo. Cinque anni e mezzo dopo lo pubblicò, definendolo "Python" dopo "Monty Python's Flying Circus", uno spettacolo comico britannico a cui era affezionato.

All'inizio era lento, ma Python ha avuto una grande rottura 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 ha sfidato l'allora dominante framework Ruby on Rails.

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 cementato 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 compito complesso che devi semplificare, uno script breve da eseguire o un set di dati di grandi dimensioni che devi manipolare.

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

Questa è solo la punta dell'iceberg! Il linguaggio di programmazione Python viene utilizzato attivamente in tutti i domini dell'informatica contemporanea. Poiché lo sviluppo di Python è più efficiente della maggior parte degli altri linguaggi, è una scelta popolare per le startup, 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 matematica complessa.

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 comuni e di routine.

Per fortuna, Python ha una grande selezione di pacchetti per tutte le vostre esigenze di programmazione. È possibile esaminarle all'indirizzo Python Package Index. Di seguito sono elencate alcune librerie all-star 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, citati brevemente sopra, forniscono uno sviluppo web veloce per casi d'uso semplici e complessi
• NumPy e Matplotlib consentono visualizzazioni dei dati semplici e straordinarie
• PyTorch per il Machine Learning di altissimo livello

Che cos'è lo sviluppo di applicazioni Web Python?

Le applicazioni Python per il web sono generalmente 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 vasto numero di utenti.

Se provenite da uno sfondo JavaScript, Flask è a Django quello che Express è a Nest.

Che cosa è Flask?

In particolare, Flask è un "framework microweb". 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, puoi facilmente combinare strumenti di terze parti per una maggiore efficacia.

Flask è progettato per lo sviluppo rapido di applicazioni. È ideale per la prototipazione di una nuova idea prima di realizzarla più completamente in un quadro più grande come Django.

Cos'è Django?

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

Instagram, il gigante dei social media, ha raggiunto un milione di utenti su Django. Attualmente è utilizzato da Pinterest, Udemy, Spotify e Dropbox. È così 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 nell'informatica, il cui obiettivo è quello di separare le preoccupazioni di un'app web nei suoi tre componenti separati.

Quando un client invia una richiesta, colpisce prima il controller, che gestisce il traffico delle diverse richieste in entrata. Trasferisce tale 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 crea un framework semplice e tollerante agli errori. Django eccelle con la scalabilità in termini di dimensioni e complessità.

Python per Data Science

La forza principale di Python è in 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 Jupyter Notebooks, dove troverai guide interattive di algoritmi e librerie di data science.

Un'altra è Anaconda, una piattaforma in cui i data scientist condividono il proprio 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 nota come pandas. Un compito essenziale per un data scientist è pulire i dati che utilizzerai e i panda semplificano notevolmente questo aspetto. Ha anche una serie di strumenti per aiutare nella manipolazione e nell'analisi dei dati.

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

Dove uno sviluppatore può imparare Python?

Come la maggior parte degli altri argomenti relativi alla tecnologia, è facile e gratuito imparare Python guardando i video tutorial su YouTube. Viviamo 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 basi, prova a testare le tue conoscenze con alcuni esercizi. Anche qui ci sono molte opzioni. L'esercizio fisico è una grande risorsa per un programmatore che cerca di affinare i propri talenti. L'esercizio offre sfide mirate con mentori e test divertenti utilizzando la riga di comando.

Se vuoi approfondire il campo della data science, prova Kaggle. La maggior parte dei data scientist online giura sulla piattaforma come la risorsa principale.

Come si utilizza Python su GitHub? Anche se ci sono molte fonti per utilizzare e imparare Python, ad esempio libri di riferimento online, tutorial video e siti Web, gli sviluppatori possono anche contare GitHub come 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 un raschietto 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 codifica. Che tu voglia approfondire la data science, eseguire un server Web scalabile o proprio come scrivere piccoli script, Python ha qualcosa per te.

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