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Python

por Sagar Joshi
Python é uma linguagem de programação para iniciantes e desenvolvedores experientes. Saiba mais sobre como aprender esta linguagem, seus usos e os benefícios do Python.

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação simples para iniciantes e desenvolvedores experientes. É uma linguagem de alto nível, orientada a objetos, fácil de entender e codificar.

Python é ideal para desenvolvimento de protótipos e outras tarefas ad hoc. Possui módulos e pacotes que suportam a modularidade do programa e a reutilização de código. O interpretador Python e a extensa biblioteca padrão estão disponíveis em todas as principais plataformas. Ele pode ser executado em qualquer lugar.

O modo interativo do Python facilita o teste de pequenos trechos de código. Muitos desenvolvedores preferem usar ferramentas de teste de software para determinar a qualidade dos projetos de criação e melhoria de software. A depuração é mais fácil, pois não há etapa de compilação. Muitas empresas usam Python na maioria das aplicações para fornecer serviços.

Usos do Python

Abaixo estão alguns usos notáveis da linguagem de programação Python.

  • O uso em desenvolvimento web, mineração de dados, programas de interface gráfica de usuário, desenvolvimento de jogos e gráficos 3D é prevalente.
  • Python suporta múltiplos paradigmas de programação porque se integra com programação orientada a objetos e programação estruturada.
  • Python possui uma biblioteca extensa e robusta para suas aplicações. A biblioteca padrão ajuda os desenvolvedores a usar várias faixas de módulos disponíveis.
  • Ajuda a acessar e personalizar interfaces de bancos de dados como MYSQL, Oracle, Microsoft SQL Server ou PostgreSQL.
  • Por ser uma linguagem de programação de propósito geral, Python simplifica o processo complexo de desenvolvimento de software. Python ajuda a analisar dados sem esforço ou tempo extra.
  • Muitas aplicações de código aberto de frameworks, bibliotecas e ferramentas de desenvolvimento Python estão disponíveis sem custos extras.

Como aprender Python

Python é fácil de aprender enquanto se busca ciência de dados, aprendizado de máquina, desenvolvimento de aplicativos móveis e desenvolvimento de sites ou jogos. Abaixo estão alguns passos para aprender Python.

  • Leia o básico. Entender o básico permite que um desenvolvedor iniciante saiba por onde começar.
  • Baixe as ferramentas necessárias. Como Python é multiplataforma, é importante experimentar com ele.
  • Aprenda a sintaxe básica. Fazer projetos usando a sintaxe da linguagem e aplicar o conhecimento imediatamente ajuda o desenvolvedor a lembrar as instruções.
  • Obtenha suporte online. Python tem uma comunidade orientada por usuários com fóruns de suporte online ativos que ajudam os desenvolvedores com suas dúvidas.
  • Inscreva-se em cursos avançados. Fazer um curso estruturado uma vez que as lições básicas de Python são dominadas aprofunda o entendimento e a habilidade.
  • Participe da comunidade. Participar de eventos como conferências ou workshops desenvolve objetivos pessoais e comunitários.

Benefícios do Python

Python tem benefícios sobre outras linguagens de programação, alguns dos quais estão descritos abaixo.

  • Python tem uma sintaxe fácil de entender em comparação com outras linguagens.
  • Python é um paradigma de programação de alto nível e propósito geral que foca na legibilidade do código.
  • Python é gratuito. É uma linguagem de programação de código aberto que qualquer pessoa pode usar gratuitamente.
  • A compatibilidade é uma das barreiras significativas que qualquer linguagem de programação enfrenta. Os programadores preferem Python porque ele funciona em todas as plataformas.
  • Python tem uma vasta biblioteca e muitos frameworks. Ele possui memória automática, o que ajuda os desenvolvedores a serem mais produtivos.
  • Depurar um programa Python é fácil. O ciclo de edição-teste-depuração é incrivelmente rápido, pois não há etapa de compilação.

Melhores práticas em Python

Python evoluiu significativamente nas últimas décadas. A facilidade de criação de código e o suporte da comunidade desempenharam um papel significativo. Abaixo estão algumas das melhores práticas a seguir ao usar Python.

  • Convenção de nomenclatura: Escolher um nome significativo para classe, variável ou função melhora a legibilidade e a uniformidade do código Python.
  • Estruturar repositório: É importante armazenar componentes críticos como uma licença, um arquivo README, código de módulo, arquivos .py, arquivos .txt, testes e documentação no repositório de um desenvolvedor.
  • Siga as diretrizes: As Propostas de Melhoria do Python (PEP8) são padrões de desenvolvimento que garantem que todo o código Python tenha a mesma aparência e sensação.
  • Ambientes virtuais: Os desenvolvedores devem criar um ambiente virtual para cada projeto para evitar conflitos entre diferentes versões de bibliotecas.
  • Escreva códigos legíveis: É inteligente usar quebras de linha e indentação, convenções de nomenclatura para identificadores, comentários e espaços em branco ao redor de operadores e atribuições, comprimento máximo de linha de até 79 caracteres.
  • Corrija código quebrado: Corrigir código quebrado imediatamente evita complicações futuras.

Python vs. R

R é uma linguagem de programação que suporta computação estatística e gráficos. Ela suporta facilidades de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica. O ambiente R possui uma instalação de armazenamento e manipulação de dados de alto desempenho, matrizes para cálculos de array, ferramentas dedicadas à análise de dados, funções recursivas definidas pelo usuário, loops, condicionais e facilidades de entrada e saída.

R permite que os desenvolvedores transformem dados desorganizados e não estruturados em um formato estruturado. Possui uma comunidade de suporte sólida que está constantemente atualizando e aprimorando.

R e Python são ambas linguagens de código aberto e semelhantes em muitos aspectos. Enquanto Python é uma linguagem de programação de propósito geral, R tem suas raízes na análise estatística. A principal distinção está em sua abordagem à ciência de dados.

Python tem uma curva de aprendizado que é linear e suave, enquanto com R, é mais fácil executar tarefas de análise de dados para iniciantes. Ainda assim, a complexidade da funcionalidade avançada pode tornar mais difícil desenvolver expertise. Python é uma linguagem pronta para produção com uma sintaxe legível usada em vários fluxos de trabalho de indústria, pesquisa e engenharia.

R é uma ferramenta estatística usada por acadêmicos, engenheiros e cientistas. Ela requer experiência essencial em codificação e compreensão de programação.

Python é uma opção melhor para aprendizado de máquina e aplicações em larga escala, como análise de dados dentro de aplicações web. Por outro lado, R é útil para aprendizado estatístico; possui bibliotecas incomparáveis para exploração e experimentação de dados.

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Sagar Joshi
SJ

Sagar Joshi

Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.

Software de Python

Esta lista mostra os principais softwares que mencionam python mais no G2.

O IDE Python inteligente com assistência e análise de código únicas, para desenvolvimento produtivo em Python em todos os níveis.

Python, uma linguagem de programação de alto nível para programação de propósito geral

Código é gratuito e disponível na sua plataforma favorita - Linux, Mac OSX e Windows.

Jupyter Notebook é um aplicativo web de código aberto projetado para permitir que os usuários criem e compartilhem documentos que contêm código ao vivo, equações, visualizações e texto narrativo.

Microsoft Visual Studio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para desenvolver aplicativos de console e interface gráfica de usuário, juntamente com aplicativos Windows Forms ou WPF, sites, aplicativos web e serviços web.

Sublime Text é um editor de texto sofisticado para código, marcação e prosa. Você vai adorar a interface de usuário elegante, recursos extraordinários e desempenho incrível.

A Eclipse Foundation oferece à nossa comunidade global de indivíduos e organizações um ambiente maduro, escalável e amigável para negócios para colaboração e inovação em software de código aberto.

PythonAnywhere torna fácil criar e executar programas Python na nuvem.

Django é um servidor de aplicação Web em Python de alto nível que incentiva o desenvolvimento rápido e um design limpo e pragmático. Construído por desenvolvedores experientes, ele cuida de grande parte dos problemas do desenvolvimento Web, permitindo que você se concentre em escrever seu aplicativo sem precisar reinventar a roda. É gratuito e de código aberto.

A Plataforma Anaconda AI é uma plataforma unificada para organizações que buscam aproveitar com segurança o código aberto para o desenvolvimento de IA. Como a única plataforma abrangente que combina distribuição confiável, fluxos de trabalho simplificados, insights em tempo real e controles de governança, a Plataforma Anaconda AI ajuda as organizações a aumentar a produtividade dos profissionais enquanto reduz o tempo, custo e risco.

Notepad++ é um editor de código-fonte e substituto do bloco de notas que suporta várias linguagens em um ambiente MS Windows com realce e dobragem de sintaxe, PCRE, GUI personalizável, autocompletação e mais.

UiPath capacita usuários de negócios sem habilidades de codificação a projetar e executar automação de processos robóticos.

O Spyder é um ambiente científico poderoso escrito em Python, para Python, e projetado por e para cientistas, engenheiros e analistas de dados. Ele oferece uma combinação única das funcionalidades avançadas de edição, análise, depuração e perfilamento de um compr

Automation Anywhere Enterprise é uma plataforma RPA projetada para a empresa digital.

O IntelliJ IDEA inclui um conjunto incrível de ferramentas que funcionam imediatamente: suporte para Maven, Gradle e STS; integração com Git, SVN, Mercurial; ferramentas de banco de dados integradas; e muitos mais.

pip é um substituto para easy_install. Ele usa principalmente as mesmas técnicas para encontrar pacotes, então pacotes que foram feitos para easy_install devem ser instaláveis com pip também.

Você sabia que apenas 40% das licenças tradicionais de RPA são utilizadas e bots quebrados afligem quase 70% das empresas? É por isso que a Robocorp criou a próxima geração de automação de processos robóticos. Chamamos de Gen2 RPA, que automatiza empresas 3 vezes mais rápido a ⅓ do custo das soluções Gen1 comuns. Gen2 RPA é uma forma de automação inteligente que integra aplicativos e opera sem afetar os sistemas centrais. Sua abordagem de código aberto utiliza Robot Framework e Python, oferecendo flexibilidade, escalabilidade e casos de uso ilimitados com preços baseados no consumo.

python-sql é uma biblioteca para escrever consultas SQL de uma maneira pythônica.

Mode é uma plataforma de análise que ajuda equipes orientadas por dados a analisar, visualizar e compartilhar dados.