Existem muitas aplicações e utilizações diferentes para a linguagem de programação Python – desenvolvimento web, jogos, desenvolvimento de software, inteligência artificial, machine learning e desenvolvimento de linguagens, para citar apenas alguns. E embora pudéssemos entrar em detalhes sobre todas essas áreas, hoje vamos focar nas 3 principais utilizações: desenvolvimento web (incluindo criação de apps), ciência de dados e scripting.
Primeiro, no entanto, vamos rever os fundamentos do Python e suas características.
O que é Python?
Python é apenas uma das muitas linguagens de programação existentes, usada atualmente para construir websites e software. Algumas das linguagens mais básicas incluem HTML, CSS e Javascript, cada uma utilizada para criar websites simples e padrões. Python é uma linguagem de programação relativamente simples, pois permite o uso de palavras (em inglês) em vez de símbolos e é fácil de trabalhar.
Ao contrário de HTML, CSS e Javascript, Python é uma linguagem de uso geral, o que significa que pode ser utilizada para vários tipos de programação, não apenas para desenvolvimento web. Isso pode incluir desenvolvimento backend, construção de software e escrita de scripts. Como funciona para uma gama de tarefas de desenvolvimento web, é uma opção atraente para quem precisa de versatilidade. Além disso, é uma linguagem open-source, portanto qualquer pessoa pode aceder e utilizá-la gratuitamente.
Python é amplamente utilizado no desenvolvimento web devido à sua simplicidade e bibliotecas poderosas. Por exemplo, frameworks como Django e Flask permitem que os programadores criem aplicações web robustas e escaláveis de forma eficiente. Empresas como Instagram e Spotify utilizam Python para criar serviços web dinâmicos e de fácil utilização.
De acordo com uma pesquisa da Stack Overflow, Python é a linguagem mais popular entre os analistas de dados, com mais de 80% dos entrevistados utilizando-a para manipulação e análise de dados. Bibliotecas como Pandas e NumPy são fundamentais para lidar com dados de forma eficiente, enquanto Matplotlib e Seaborn são excelentes para visualização de dados.
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Melhores usos da programação Python
1) Machine Learning
Python é a principal linguagem por detrás do machine learning. Ensinar máquinas a aprender é um processo relativamente novo, para não mencionar revolucionário. Machine learning baseado nesta linguagem ensina computadores a reconhecer padrões e aprender com eles.
O machine learning inclui tarefas computacionais como reconhecimento de voz ("Hey Google") e o algoritmo que gera e apresenta as recomendações do YouTube ou Netflix. De facto, o YouTube foi escrito com a linguagem de programação Python e o sistema de pesquisa do Google também é baseado nesta linguagem. É frequentemente usado em computação científica, análise e geração de relatórios e é um componente chave de aplicações que processam dados científicos.
Quando se trata de machine learning, existem várias bibliotecas e frameworks Python disponíveis:
Algumas das mais amplamente utilizadas são TensorFlow e scikit-learn, enquanto Django, Flask, Falcon e Pyramid também são muito populares.
O Scikit-learn possui alguns dos principais algoritmos de machine learning embutidos, enquanto o TensorFlow pode ser usado para criar algoritmos personalizados.
Para quem está a começar num projeto de machine learning, o scikit-learn é um bom ponto de partida.
A inteligência artificial construída com esta linguagem de codificação pode até realizar tarefas como fazer previsões e estimativas.
Profissionais de ciência de dados que trabalham em machine learning geralmente preferem esta linguagem de programação devido à sua simplicidade, independência de plataforma e ampla gama de bibliotecas disponíveis para trabalhar.
2) Análise e visualização de dados
A próxima utilização, análise e visualização de dados, é usada para apresentar dados (informação) de uma forma visual, muitas vezes para tirar conclusões e tomar decisões com base na informação. Python é ideal para criar gráficos, como gráficos de barras e gráficos de linhas, representando assim detalhes através de uma imagem:
Os detalhes ou dados apresentados são frequentemente numéricos e podem basear-se num determinado período de tempo.
Podem estar envolvidos múltiplos fatores e os gráficos podem ser tão simples ou tão complexos quanto necessário.
Para análise e visualização de dados, uma das bibliotecas mais populares para esta linguagem de codificação em particular é o Matplotlib – esta biblioteca é fácil de usar e muitas outras bibliotecas centradas em dados baseiam-se nela, proporcionando uma excelente base ou ponto de partida para a análise de dados com Python em geral.
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3) Scripting
Scripting é o processo de escrever pequenos programas para realizar tarefas simples e automatizadas; por exemplo, um programa que conta e rastreia comentários ou e-mails que contêm termos ou palavras-chave específicas usa scripting. Programas simples com tarefas únicas podem ser construídos e testados de forma rápida e fácil usando Python. Esta é uma das melhores utilizações desta linguagem devido à sua simplicidade na sintaxe e facilidade de uso. Embora seja ideal para projetos e programas de pequena escala, também é adequado para grandes projetos, e Python é ideal para scripting graças à sua simplicidade:
Os desenvolvedores geralmente acham mais rápido e fácil trabalhar com Python em comparação com linguagens como Java, C++ e Ruby, o que é sempre uma vantagem.
Ao contrário da codificação, o scripting é usado para criar conteúdo dinâmico e utiliza uma série de comandos dentro de um arquivo – o Javascript também é frequentemente usado para esta tarefa, assim como Perl e PHP.
Scripts geralmente são mais rápidos de aprender do que programas, embora, para tarefas pesadas, possam ser mais lentos do que programas.
Enquanto as linguagens de scripting são usadas para fornecer instruções aos programas e dizer-lhes o que fazer, passo a passo, as linguagens de codificação como CSS e HTML são geralmente usadas para informar um computador sobre a aparência e o layout de um website, por exemplo, enquanto Javascript e Python – quando usados para scripting – suportam os processos mais dinâmicos de um site.
Fonte: Statista
Introdução às linguagens de programação
O nosso Bootcamp de Ciência de Dados & Machine Learning vai apresentar-te os fundamentos do Python; o Bootcamp de Desenvolvimento Web da Ironhack vai introduzir-te ao HTML, CSS e Javascript, bem como frameworks como Express (backend) e React (frontend), que fornecem uma excelente base para o desenvolvimento web em geral. A escolha é tua.
Python é excelente para criação de IA, ensino de máquinas e análise de dados – especialmente quando se trata de grandes quantidades de dados, e é ideal para scripting. Se precisares de te concentrar em qualquer uma destas tarefas, é a melhor linguagem de programação a ser utilizada, preferida tanto por novos programadores quanto por programadores experientes, e é um código flexível e altamente funcional para uma ampla gama de tarefas.
Como começar com Python para desenvolvimento web
Instala Python: Usa gestores de pacotes como pip para instalar o Python.
Configura um ambiente de desenvolvimento: Usa IDEs como PyCharm ou VSCode.
Descobre as principais bibliotecas: Familiariza-te com Django ou Flask para desenvolvimento web.
Constrói um projeto: Começa com uma aplicação web simples para aplicar o teu conhecimento.
Explora recursos avançados: Implementa autenticação de utilizadores e conexões com bases de dados.
Interessado em impulsionar a tua carreira na área de tecnologia com a ajuda do Python? Estás no lugar certo.
Sobre a Autora:
Juliette Carreiro é uma escritora técnica com dois anos de experiência a escrever artigos detalhados para a Ironhack. Desde conselhos de carreira e como navegar na escada do emprego, até ao impacto futuro da IA no espaço global da tecnologia, Juliette é a referência para a comunidade de aspirantes a profissionais de tecnologia da Ironhack.
