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Che cos'è Python?

Python è un linguaggio di programmazione di facile interpretazione e ad alto livello basato su oggetti con sintassi di facile lettura. Ideale per la creazione di prototipi e attività ad-hoc, Python si avvale di elaborazione scientifica, sviluppo Web e automazione. In un linguaggio di programmazione di uso generico e di facile utilizzo, Python supporta molti computer scientist di alto livello e sviluppatori di applicazioni a livello globale

Vuoi sentire un patrocinio di celebrità? Ecco Peter Norvig, direttore della ricerca presso 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 Python, delle librerie Python, nonché di alcune tendenze storiche e future. Continua a leggere per avvolgere la mente in questo linguaggio elegante e incredibile.


Perché gli sviluppatori devono imparare Python

Python è il primo linguaggio di molti nuovi programmatori. In un corso di informatica universitaria, di solito è la prima introdotta. Perché?

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

Ciò è in contrasto con altre lingue di applicazione della sua generazione, che tendono a essere più confuse. Ad esempio, confrontare questi bit di codice, entrambi i quali stampano "Salve, mondo!" alla console del computer.

Di seguito viene descritto come funziona Java.


public class Hello { public static void main (String[] args) 
  { System.out.println("Hello, world!"); } }

	

Ed ecco il Python:


print("Hello, world!")

	

Quale si potrebbe utilizzare?

Python costringe l'utente a scrivere codice pulito

A differenza della maggior parte degli altri linguaggi di sviluppo, il codice Python dipende dalla rientranza. In breve, è necessario aggiungere spazi alle linee di codice all'interno di un determinato blocco di codice in modo specifico e prevedibile. In caso contrario, il codice non verrà eseguito.

Questo può frustrare i nuovi programmatori Python! Per un principiante, la sintassi Python può essere frustrante a volte. Ma dopo qualche pratica con il linguaggio, 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 gli altri programmatori che possono incontrare il tuo lavoro, sia per te stesso in futuro!

Python è popolare, in particolare nella data science e nell'AI

Una lingua potrebbe essere la più leggibile del mondo e ancora morire dimenticata. Molti campi di informatica sono come contestazione 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 tempo e sforzi incredibili. Anche le lingue più popolari tendono ad avere più tutorial e documentazione, quindi sarà più probabile trovare soluzioni ai problemi.

E se hai interesse nella data science o nel apprendimento automatico, non cercare oltre. Python è la scelta migliore dei settori AI e di data science. Questo garantisce praticamente la sua sopravvivenza.

Breve cronologia di Python

Nel 1989 Guido van Rossum lavorava in un laboratorio di informatica nei Paesi Bassi. Ha deciso di scrivere una lingua che migliorerebbe sui difetti dei più popolari del suo tempo. Cinque anni e mezzo dopo lo ha rilasciato, chiamandolo "Python" dopo "Monty Python's Flying Circus", uno spettacolo della commedia britannica di cui era appassionato.

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

Nel 2005, Python ha rilasciato Django, una struttura per la creazione di applicazioni Web. Django esplode in popolarità ed è venuto a sfidare l'allora dominante Ruby sulla struttura Rails.

Entro il 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 di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, probabilmente a causa della sua facilità d'uso e leggibilità.

Sebbene von Rossum abbia incoronato il "benevolent dittator" di Python per molti dei suoi primi anni, lo sviluppo di Python viene ora gestito da Python Software Foundation.

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

Che cosa si può costruire con Python?

Come lingua generale, la risposta è: praticamente tutto! 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 l'automazione dei flussi di lavoro
  • Raschietti Web per raccogliere dati su Internet
  • File binari standalone (ad esempio applicazioni) mediante il programma di installazione Py
  • Applicazioni Web e API REST ad alta potenza che utilizzano Flask o Django
  • Programmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale
  • "Codice blu" che collega il software in diverse lingue
  • Applicazioni di trading che gestiscono il denaro
  • Sviluppo di software open source

Questo è solo la punta dell'iceberg! Il linguaggio di programmazione Python viene utilizzato attivamente in tutti i domini della informatica contemporanea. Poiché lo sviluppo Python è più efficiente della maggior parte delle altre lingue, è una scelta popolare per le startup, in cui è necessario apportare le modifiche alla base di codice in modo rapido ed economico.

È anche un successo tra scienziati e matematici, con una serie di potenti biblioteche interne per statistiche e matematica complessa.

Librerie Python più richieste

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

Grazie, Python ha una grande selezione di pacchetti per tutte le tue esigenze di programmazione. È possibile usarli in Python Package Index. Di seguito sono elencate alcune librerie a all-star scritte in Python.

  • Beautiful Soup è uno scraper di HTML, che consente a uno sviluppatore di estrarre dati dal Web su larga scala
  • Flask e Django, citati brevemente sopra, offrono un rapido sviluppo web sia per casi d'uso semplici che complessi
  • NumPy e Matplotlib abilitano visualizzazioni di dati semplici e sorprendenti
  • PyTorch per machine learning di livello superiore

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 dispone di più funzionalità e può scalare su un gran numero di utenti.

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

Cos'è il Flask?

In particolare, Flask è una "struttura Microweb". È molto più piccolo del vostro strumento medio riempito di boilerplate. Non richiede librerie o componenti esterni ed è creato interamente su vanilla Python.
Tuttavia, è possibile combinare facilmente strumenti di terze parti per aumentare l'efficacia.

Flask è progettato per lo sviluppo rapido delle applicazioni. È ideale per creare prototipi di una nuova idea prima di farlo diventare più completamente in un contesto più grande come Django.

Che cos'è Django?

Quanto è popolare Django, la struttura Web più diffusa di Python?

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

Django si basa su un modello MVC, abbreviato per Model-Viewer-Controller. MVC è un modello speciale in informatica, il cui scopo 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. Il traffico viene trasferito su modelli diversi, che gestiscono i dati e la logica della richiesta. Il modello esporta quindi tale risposta al visualizzatore, che esegue la presentazione dei dati al client.

Ciò rende disponibile una struttura semplice e con tolleranza agli errori. Django eccels con scalabilità di dimensioni e complessità come risultato.

Python per Data Science

La forza più importante di Python è Data Science e Machine Learning. Come si può iniziare in questi campi innovativi?

È probabile che si voglia iniziare familiarizzando con gli strumenti più popolari nello spazio. Uno di questi è Notebook Jupyter, in cui troverai panoramiche interattive degli algoritmi e delle 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 dove trovare guide e istruzioni all'inizio della tua avventura nel data science.

Probabilmente la libreria più importante di data science in Python è conosciuta come pandas. Un compito essenziale per un data scientist è quello di pulire i dati che utilizzi e le pandas rendono molto più semplice. Dispone inoltre di una suite di strumenti per agevolare la manipolazione e l'analisi dei dati.

AI e data science continueranno a esplodere nella popolarità. Iniziare a imparare questi strumenti ora è una scelta eccellente.

Dove può uno sviluppatore imparare Python?

Come la maggior parte degli altri argomenti relativi alla tecnologia, è facile e libero di imparare Python guardando video di esercitazione su YouTube. Viviamo in un'età d'oro di contenuti didattici online gratuiti. Brad Traversy è una figura principale nel campo, ma c'è una selezione quasi infinita di istruttori tra cui scegliere.

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

Se desideri approfondire la conoscenza di data science, prova Kaggle. La maggior parte dei data scientist online esamina la piattaforma come la risorsa più importante.

Informazioni sull'uso di Python su GitHub Anche se ci sono molte fonti da utilizzare e apprendere Python, ad esempio libri di riferimento online, esercitazioni video e siti Web, gli sviluppatori possono anche contare GitHub come origine affidabile per apprendere Python.

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

Corso di crash Python per principianti

Python: Un linguaggio per te

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

Per saperne di più sullo sviluppo in generale, consulta il nostro blog.