Por que Python continua crescendo?

Qual linguagem de programação existe há mais de três décadas e continua a crescer em popularidade a cada ano?

Se você falou Python, você acertou em cheio. No relatório Octoverse de 2023, descobrimos que Python continua sendo a segunda linguagem de programação mais usada no GitHub. Curiosamente, o uso do Python cresceu mais de 22% ano após ano, com mais de quatro milhões de desenvolvedores no GitHub usando-o em algum momento de 2022. Neste artigo, mergulharemos em uma breve história do Python, seus benefícios, seus casos de uso e procuraremos responder por que uma linguagem de programa concebida na década de 1980 continua a dominar o desenvolvimento. E, como este é o GitHub, também ofereceremos algumas dicas e truques úteis para desenvolvedores novos e experientes em Python.

Então, o que é Python? 🤔

Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível com uma sintaxe simples, o que a torna facilmente legível e extremamente amigável para usuários e iniciantes. Originalmente construído para satisfazer o desejo de Guido Van Rossum por uma linguagem de programação simples de usar e bonita de se ver, Python foi lançado ao mundo pela primeira vez em 1991.

Curiosidade: Python recebeu o nome do programa de TV da BBC, “Monty Python's Flying Circus”.

Desde o seu desenvolvimento, cresceu e tem ampla aplicabilidade para desenvolvedores, cientistas de dados, pesquisadores e muito mais. Mas como, você pode perguntar, uma linguagem de codificação pode ser simples e bonita de se ver? Aqui estão algumas provas:

Python

print("Hello world.")        

Java

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

Como Python é uma linguagem de uso geral, ele pode ser usado em uma variedade de aplicações e sua natureza descomplicada o torna uma linguagem excelente para automatizar tarefas, construir sites ou software e analisar dados.

Python também possui várias outras características que o tornaram popular entre desenvolvedores e engenheiros. Esses incluem:

• É fácil de ler. O código Python usa palavras-chave em inglês em vez de pontuação, e suas quebras de linha ajudam a definir os blocos de código. Na prática, isso significa que você pode identificar a função do código simplesmente olhando para ele.
• É código aberto. Você pode baixar o código-fonte, modificá-lo e usá-lo como quiser.
• É portátil. Algumas linguagens exigem que você modifique o código para ser executado em plataformas diferentes, mas Python é uma linguagem multiplataforma, o que significa que você pode executar o mesmo código em qualquer sistema operacional com um interpretador Python.
• É extensível. O código Python pode ser escrito em outras linguagens (como C++), e os usuários podem adicionar módulos de baixo nível ao interpretador Python para personalizar e otimizar suas ferramentas.
• Possui uma ampla biblioteca padrão. Essa biblioteca está disponível para acesso de qualquer pessoa e significa que os usuários não precisam escrever código para cada função – eles podem acessar módulos integrados que ajudam com problemas na programação diária e muito mais.

Para que o Python é comumente usado? 💻

Python pode ser usado para praticamente qualquer coisa, desde desenvolvimento web e de software até aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA). Vamos dar uma olhada em alguns de seus casos de uso mais comuns.

import antigravity

def main():
    antigravity.fly()

if __name__ == '__main__':
    main()        

Execute este comando para conferir uma piada interna entre desenvolvedores Python.

Usando Python para desenvolvimento web e de software

Python é uma linguagem popular para desenvolvimento web e de software porque você pode criar aplicativos complexos e multiprotocolos enquanto mantém uma sintaxe concisa e legível. Na verdade, alguns dos aplicativos mais populares foram desenvolvidos com Python. Além disso, a comunidade de código aberto do Python fornece aos desenvolvedores uma grande quantidade de código reutilizável, estruturas e suporte. Caso em questão: Django é um dos frameworks Python mais usados, projetado por desenvolvedores experientes para ajudar outros a acelerar o tempo de construção de seus aplicativos e evitar problemas que possam impedir seu progresso. Usando Python para automação de tarefas

Um dos principais benefícios do Python é a capacidade de automatizar tarefas manuais e repetitivas. Com Python, você pode aprender como automatizar praticamente qualquer coisa usando módulos integrados ou código pré-escrito de sua biblioteca robusta. Ou você pode escrever seus próprios scripts personalizados para executar ações específicas. Por exemplo, você pode automatizar e-mails facilmente com o módulo “smtplib” ou copiar arquivos com o módulo “shutil” . Python também possui um conjunto robusto de estruturas de teste, o que o torna uma linguagem excelente para automação de testes. Frameworks como Pytest, Behave e Robot permitem que os desenvolvedores escrevam testes simples, mas eficazes, para garantir a qualidade de suas compilações.

Usando Python para aprendizado de máquina e ciência de dados

Aqui está uma curiosidade: Python é a linguagem preferida para ciência e pesquisa de dados. Como sua sintaxe é facilmente compreensível e adaptável, pessoas com pouca ou nenhuma experiência em desenvolvimento podem facilmente aprender Python e usá-lo para manipular dados para pesquisas, relatórios, análises previsíveis ou de regressão e muito mais. Coletar e analisar dados pode ser uma tarefa demorada para cientistas de dados. Python também é uma das principais linguagens para treinamento de modelos de aprendizado de máquina (ML). Através de algoritmos específicos, esses modelos podem analisar e identificar padrões nos dados para fazer previsões ou decisões com base nesses dados. Eles também evoluem constantemente com base nos resultados de conjuntos de dados anteriores para confrontar novas variáveis. Cientistas de dados e desenvolvedores que treinam modelos de ML geralmente utilizam bibliotecas, como NumPy, Pandas e Matplotlib, para automatizar funções como limpeza, transformação de dados e visualização.

Usando Python para análise financeira

Semelhante à forma como o Python pode ajudar os cientistas de dados no trabalho pesado de grandes conjuntos de dados, o Python é amplamente utilizado no setor financeiro para realizar cálculos complexos rapidamente. Os mercados de ações geram enormes quantidades de dados e o Python pode ser usado para importar dados sobre preços de ações e gerar estratégias por meio de algoritmos para identificar oportunidades de negociação. A linguagem também pode ser usada para otimização de portfólio, gerenciamento de risco, modelagem e visualização financeira, análise de criptomoedas e até detecção de fraudes.

Usando Python para inteligência artificial

Python também pode ser encontrado em algumas das tecnologias de inteligência artificial (IA) mais complexas – e é, na verdade, uma das linguagens preferidas para IA. O código conciso e legível do Python permite que os desenvolvedores criem sistemas consistentes e confiáveis, e sua vasta biblioteca fornece uma série de estruturas como PyBrain, que oferece aos desenvolvedores algoritmos poderosos para tarefas de aprendizado de máquina. Além disso, os recursos de visualização do Python podem ajudar a converter esses grandes conjuntos de dados para IA ou ML em gráficos ou relatórios compreensíveis. Curiosamente, o OpenAI, o laboratório de pesquisa em inteligência artificial, utiliza a estrutura Python, Pytorch, como estrutura padrão para aprendizagem profunda, que treina seus sistemas de IA. Por que Python é tão popular? 🙌

Além de sua relativa simplicidade de aprendizado, existem alguns outros motivos pelos quais o Python continua a crescer consistentemente em popularidade. Esses incluem:

• É mais produtivo. Em comparação com outras linguagens de programação mais complexas, como C++, a sintaxe do Python permite que os usuários façam mais com menos e reduzam o tempo e o esforço para escrever as mesmas linhas de código.
• Possui uma comunidade de usuários ampla e solidária. Até mesmo os melhores desenvolvedores enfrentam problemas — e é aqui que as comunidades de usuários podem se tornar um recurso inestimável. Python possui uma enorme comunidade com documentação, tutoriais, dicas e truques para dominar a linguagem. A comunidade Python no GitHub, por exemplo, oferece de tudo, desde informações sobre a versão mais recente da linguagem até relatórios de bugs e notas de atualização.
• É acadêmico. Python se tornou a linguagem preferida na academia, com alguns alunos até encontrando Python já no ensino fundamental. (Acredite ou não, existem livros ilustrados infantis dedicados ao Python.) Embora os alunos de ciência da computação muitas vezes aprendam Python, seu uso se estende além dessa disciplina, para outras áreas de STEM e de pesquisa acadêmica. Por exemplo, Python pode ser usado para resolver equações diferenciais, realizar análises estatísticas, simular e rastrear difusão de partículas e muito mais.
• Tem alta demanda corporativa. Devido à sua aplicabilidade em larga escala no trabalho de desenvolvimento e análise de dados, aprender e conhecer Python é frequentemente considerado uma habilidade de ponta entre os candidatos a emprego. Segundo o Statista, Python foi a terceira linguagem mais procurada em 2022 por recrutadores em todo o mundo.

O resultado final

Python está em toda parte — e tem sido usado para construir um número significativo de tecnologias, sites e até mesmo sistemas que a maioria das pessoas encontra diariamente. Ele potencializa tudo, desde seu serviço de streaming de vídeo favorito até algoritmos de ML que podem ajudá-lo a fazer sua próxima negociação de criptomoeda. E para um exemplo de escopo ainda mais amplo (trocadilho intencional), a NASA usa Python para potencializar a análise de dados com seu sofisticado Telescópio Espacial James Webb, o que o torna uma das poucas linguagens de programação que está, literalmente, fora deste mundo. 🚀

Como começar com Python 📓

Uma rápida pesquisa no Google renderá centenas de recursos disponíveis para impulsionar sua jornada em Python - e isso pode rapidamente se tornar um pouco cansativo. Para simplificar as coisas, aqui estão alguns repositórios GitHub úteis para ajudá-lo a começar a usar Python:

• Explore algoritmos Python pré-construídos: de fluxos de rede a física e redes neurais, este repositório é um ótimo guia para construir algoritmos em Python.
• Aprenda Python em 30 dias: Este guia passo a passo irá guiá-lo pelos fundamentos do Python em 30 dias.
• Pegue algumas dicas desta folha de dicas: Confira esta coleção de scripts Python com exemplos de código e explicações para aprender a linguagem.
• Aprimore suas habilidades em Python: pegue algumas dicas deste guia de estudo para usuários iniciantes e experientes, criado por um superfã de Python!

Para começar, baixe a versão mais recente do Python .

Comece a construir no GitHub hoje mesmo

GitHub oferece duas maneiras mais fáceis de começar a trabalhar com Python: GitHub Codespaces e GitHub Copilot.

Você pode começar a construir hoje gratuitamente com GitHub Codespaces, onde cada desenvolvedor no GitHub recebe 60 horas gratuitas de uso por mês para ativar um ambiente de desenvolvimento na nuvem a partir de qualquer dispositivo com rapidez. Confira o modelo de início rápido do Django para começar a codificar diretamente no seu navegador! Você também pode usar o GitHub Copilot, o programador de pares de IA do GitHub, para escrever suas primeiras linhas de Python. Veja como:

1. Instale a extensão GitHub Copilot em seu editor de código.
2. Descreva o propósito do seu projeto em um comentário.
3. Escreva um comentário descrevendo quais bibliotecas você pode precisar.
4. Comece a tabular e deixe o GitHub Copilot sugerir linhas de código para ajudá-lo a aprender novas técnicas ou métodos.

Do aprendizado de máquina à análise de dados, a versatilidade do Python permite que ele continue seu crescimento explosivo com desenvolvedores e não desenvolvedores. Experimente Python por meio do GitHub ou em sua máquina local para fazer parte desse crescimento e comece hoje mesmo!