Qu'est-ce que Python ? Tout ce qu'il faut savoir pour bien démarrer

Qu’ont en commun la NASA, Spotify, Google et JP Morgan Chase ? Toutes ces entreprises utilisent Python au quotidien.

Python est un langage de programmation puissant et polyvalent qui joue un rôle clé dans une grande variété de solutions technologiques. Des applications web, moteurs de recherche et jeux vidéo aux logiciels d’animation et même à d’autres langages de programmation, Python est au cœur de l’innovation.

Ces dernières années, Python a connu un essor considérable, devenant l’un des langages les plus utilisés dans le monde. Ses usages s’étendent à de nouveaux domaines passionnants comme l’intelligence artificielle, le machine learning et la data science.

Python occupe d’ailleurs la première place de l’indice TIOBE grâce à sa croissance et à son adoption continues. Compte tenu de sa diffusion et de sa polyvalence, comprendre Python n’a jamais été aussi important.

Dans ce guide complet, nous allons explorer l’univers de Python, son histoire, son ascension, les débouchés qu’il offre, et bien plus encore.

Qu’est-ce que Python ?

Python est un langage de programmation de haut niveau, reconnu pour sa lisibilité et sa simplicité. Il suit le paradigme de la programmation orientée objet, c’est‑à‑dire qu’il est organisé autour d’objets plutôt que d’actions, ce qui le rend intuitif et efficace pour les développeurs.

Sa philosophie de conception met l’accent sur la lisibilité et la simplicité, permettant d’écrire un code clair et logique pour des projets de petite comme de grande envergure. En tant que langage de haut niveau, Python masque une grande partie de la complexité de la programmation, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes plutôt que sur les détails techniques sous‑jacents.

Python est au cœur de nombreuses technologies et applications que nous utilisons au quotidien. Par exemple, YouTube l’emploie pour le traitement vidéo et les moteurs de recherche pour gérer d’immenses volumes de données.

Why Is Python So Popular?

Python est régulièrement classé parmi les langages de programmation les plus populaires au monde. Il a d’ailleurs pris la tête du classement TIOBE à plusieurs reprises, y compris en 2023, confirmant son statut de langage plébiscité par les développeurs.

Dans le Stack Overflow Developer Survey 2024, Python est classé comme le langage le plus utilisé et le plus convoité. Cette constance illustre l’influence croissante de Python et son adoption généralisée dans de nombreux domaines.

Résultats de la section sur les langages du Stack Overflow Developer Survey 2024.

Plusieurs facteurs expliquent la popularité de Python :

1. Python est polyvalent et flexible

Python est un langage généraliste, ce qui signifie qu’il peut servir à créer une grande variété d’applications. Du développement web à l’analyse de données, de l’intelligence artificielle au calcul scientifique, sa polyvalence est sans égale.

Par exemple, les data scientists utilisent Python pour générer des visualisations et manipuler des données, tandis que les développeurs web l’exploitent pour bâtir des sites dynamiques.

2. Python est simple et facile à apprendre

Sa syntaxe claire et épurée en fait un langage idéal pour débuter. Les commandes, proches de l’anglais, et la structure lisible aident les nouveaux programmeurs à comprendre rapidement le code. Cette simplicité favorise aussi le prototypage rapide, réduisant le délai entre l’idée et la mise en œuvre.

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3. Python est open source

Le caractère open source de Python a donné naissance à un vaste écosystème de bibliothèques et frameworks. Que vous ayez besoin d’outils pour le web (Django, Flask), l’analyse de données (pandas, NumPy), le machine learning (TensorFlow, scikit-learn) ou tout autre usage, il existe une bibliothèque Python pour vous.

Cette richesse accélère les développements et permet de se concentrer sur la résolution de problèmes plutôt que de réinventer la roue.

4. Python bénéficie d’une forte communauté

Python s’appuie sur une communauté vaste et active qui contribue à son amélioration continue. Résultat : des innombrables tutoriels, forums et documentations sont disponibles pour accompagner aussi bien les débutants que les développeurs confirmés.

Cette communauté dynamique stimule également la création de nouveaux outils, bibliothèques et frameworks, renforçant sans cesse les capacités de Python.

5. Python est utilisé partout

L’usage généralisé de Python dans de nombreux secteurs en fait une compétence précieuse. Des géants de la tech comme Google et Facebook aux institutions financières comme JP Morgan Chase, les entreprises du monde entier s’appuient sur Python pour leurs solutions technologiques.

Cette omniprésence garantit une forte demande pour les développeurs Python et en fait un choix de carrière pertinent.

6. Python évolue en continu

Python ne cesse d’évoluer pour répondre aux besoins des développeurs d’aujourd’hui. Les versions récentes, comme Python 3.10 et 3.11, ont introduit des gains de performances notables et de nouvelles fonctionnalités, maintenant le langage à la fois moderne et efficace.

Conséquence : de plus en plus de personnes connaissent Python, l’utilisent pour leurs projets ou le recommandent autour d’elles.

Comparaison de Python avec d’autres langages

When Was Python Created?

Python a été conçu à la fin des années 1980 comme successeur du langage ABC qui, malgré son haut niveau et sa simplicité, souffrait de limites freinant son adoption.

ABC avait été pensé pour remplacer BASIC, un langage qui remonte à 1964. Bien qu’ABC offrait de nombreuses fonctionnalités utiles, il n’était pas extensible et manquait de flexibilité pour des usages plus larges, servant surtout de langage pédagogique. Ces limites ont poussé son créateur à imaginer un nouveau langage conservant les forces d’ABC tout en corrigeant ses faiblesses.

La première version de Python, 0.9.0, a été publiée en 1991 sur alt.sources, un des premiers forums en ligne de partage de code. Cette version initiale comportait déjà de nombreux piliers de Python tels que la conception orientée objet, le système de modules, les fonctions, la gestion des exceptions et des types de données essentiels comme les listes, dictionnaires et chaînes de caractères.

Parti modestement comme un projet visant à améliorer ABC, Python a énormément évolué pour devenir l’un des langages de programmation les plus populaires et les plus utilisés au monde. Son développement a été guidé par une communauté solide et par l’importance accordée à la simplicité et à la lisibilité, ce qui en fait un favori de nombreux développeurs.

Qui a inventé Python ?

Python a été inventé par Guido van Rossum alors qu’il travaillait au Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) aux Pays‑Bas. Van Rossum avait participé activement au développement d’ABC mais en avait constaté des limites et un manque d’extensibilité frustrant :

« J’avais de nombreux griefs à l’égard du langage ABC, même si j’en appréciais beaucoup de fonctionnalités. Il était impossible d’étendre ABC (ou son implémentation) pour répondre à mes objections – son manque d’extensibilité était en fait l’un de ses plus gros problèmes. » – Guido van Rossum

Porté par l’envie de créer un langage plus flexible et plus puissant, van Rossum a commencé à développer Python en projet annexe pendant les fêtes de 1989. Il l’a baptisé d’après la troupe comique britannique Monty Python, clin d’œil à son sens de l’humour.

Tout au long de sa carrière, van Rossum est resté très impliqué dans l’évolution de Python. Il a occupé le rôle de BDFL (Benevolent Dictator For Life) jusqu’en 2018. Ses contributions dépassent Python, avec notamment Mondrian, un outil de revue de code utilisé chez Google.

Bien que son nom ne soit pas aussi connu que ceux de Steve Jobs ou Bill Gates, l’impact de Guido van Rossum sur le développement logiciel et la technologie est considérable.

How Python Has Evolved the Years

Python a connu de nombreuses évolutions au fil du temps. Rien d’étonnant pour un langage né d’un projet personnel de van Rossum et devenu l’un des plus en vue au monde.

Voici quelques jalons qui montrent comment Python s’est adapté aux besoins des développeurs et aux avancées technologiques :

Frise chronologique des versions et fonctionnalités de Python

Développements continus de Python

Le développement de Python ne s’arrête pas aux versions majeures. Des mises à jour intermédiaires introduisent en continu de nouvelles fonctionnalités, des gains de performance et des améliorations de sécurité. Les récentes 3.9, 3.10 et 3.11 ont apporté des optimisations significatives et de nouvelles syntaxes rendant le code plus expressif et efficace.

La communauté joue un rôle central. La Python Software Foundation (PSF) et de nombreux bénévoles veillent à ce que le langage reste pertinent et puissant. Cette gouvernance communautaire a fait émerger un écosystème florissant de packages tiers disponibles sur le Python Package Index (PyPI), étendant encore les capacités de Python.

Bibliothèques, frameworks et packages Python

Depuis sa première version, la communauté Python a connu une croissance exponentielle, donnant naissance à une multitude de bibliothèques et frameworks.

Ces outils ont élargi les usages de Python dans de nombreux domaines, dont le web, la data science, l’IA, et bien plus. Par exemple, des bibliothèques comme TensorFlow et scikit‑learn ont fait de Python une pierre angulaire de la recherche et des applications en IA et ML.

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Python et l’essor de la data science

Dans un monde guidé par les données, leur importance est cruciale. La data science a émergé comme une discipline clé, combinant mathématiques, statistiques et programmation pour extraire des insights utiles de volumes massifs de données. Ces informations aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, à innover et à résoudre des problèmes complexes.

Python est devenu un pilier de la data science grâce à sa polyvalence, sa facilité d’usage et ses bibliothèques puissantes. Aux côtés de SQL et R, Python figure parmi les langages les plus populaires du domaine.

Qui utilise Python ?

Python est utilisé par des entreprises et des professionnels dans un large éventail de secteurs pour créer des sites web, développer des composants logiciels, bâtir des applications et travailler avec les données, l’IA et le machine learning. Sa polyvalence et sa simplicité en font un choix prisé autant par les startups que par les grandes entreprises.

Entreprises qui utilisent Python

Python est déployé par certaines des plus grandes entreprises au monde, preuve de son adoption et de sa polyvalence. Quelques exemples :

• Google : Python est l’un des langages officiels chez Google et sert intensivement à la construction de systèmes, aux outils d’évaluation de code et à divers services.
• NASA : utilisé pour des applications scientifiques et d’ingénierie, notamment l’analyse de données et la simulation.
• Spotify : le géant du streaming l’utilise pour l’analyse de données et les services backend.
• Netflix : Python alimente différents aspects des opérations, des algorithmes de recommandation à l’analytique.
• JP Morgan Chase : utilisé dans la finance pour l’analyse quantitative et les stratégies de trading.
• Facebook : emploie Python pour la gestion d’infrastructure, l’analyse de données et des services backend.
• Instagram : la plateforme s’appuie sur Python pour son backend, appréciant sa simplicité et sa scalabilité.

Métiers qui utilisent Python

La flexibilité de Python le rend précieux dans de nombreux rôles, notamment :

• Data scientists : analyse de données, visualisation, création de modèles de machine learning.
• Développeurs web : création d’applications robustes avec Django et Flask.
• Ingénieurs logiciels : développement de solutions, des scripts systèmes aux applications complètes.
• Ingénieurs ML : construction et déploiement de modèles grâce aux bibliothèques de ML.
• Data analysts : manipulation et analyse de grands jeux de données avec pandas et NumPy.
• Ingénieurs DevOps : automatisation des workflows, gestion d’infrastructure, déploiements.
• Chercheurs : calcul scientifique et simulations de recherche.
• Développeurs de jeux : scripting et logique de jeu.
• Spécialistes SEO : automatisation des tâches et analyse des données web pour améliorer le référencement.

Parcours de carrière et salaires moyens avec Python

Consultez l’article Python Developer Salaries pour en savoir plus sur les rémunérations.

La variété des applications de Python et la diversité de ses utilisateurs confirment son statut de langage incontournable.

Que peut faire Python ?

La vraie question serait plutôt : qu’est‑ce que Python ne peut pas faire ?

Si l’on pense souvent à Python pour les sites, les applications, la data science, l’IA et le ML, ses usages vont bien au‑delà.

Voici quelques façons (parfois surprenantes) d’utiliser Python :

1. Analyse de données et visualisations

Python est particulièrement adapté aux tâches de data science, dont l’analytique et la visualisation. Les analystes peuvent trier, manipuler et extraire des insights, puis créer des visuels percutants pour les mettre en évidence.

Le nombre de bibliothèques dédiées ne cesse d’augmenter : Pandas Visualization, Plotly, Matplotlib, pour n’en citer que quelques‑unes. Qu’il s’agisse d’un simple diagramme ou d’un rapport statistique complexe, Python a les bons outils.

Autre raison de son succès en data science : tout le monde peut s’y mettre. Les analystes et professionnels de la BI ne sont pas toujours développeurs, mais Python est suffisamment accessible pour être adopté sans bagage informatique avancé.

La spécialité de DataCamp est de former des particuliers et les équipes de grandes entreprises comme Google à l’usage de Python et d’autres langages de data science.

2. Programmation d’applications

Langage généraliste, Python permet de créer toutes sortes d’applications web et mobiles, des produits financiers avancés à des composants d’un jeu de F1.

On l’utilise aussi fréquemment pour programmer des répertoires de fichiers, créer des interfaces graphiques (GUI) et des API, et bien plus encore.

Si vous pouvez l’imaginer, il y a de fortes chances que vous puissiez le construire (ou au moins des composants clés) avec Python.

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3. IA et machine learning

Python est idéal pour l’IA et le ML grâce à sa stabilité, sa flexibilité et sa simplicité. Il permet d’écrire un code fiable et lisible, et de prototyper rapidement.

Des bibliothèques comme scikit‑learn, TensorFlow et Keras offrent des outils puissants pour construire et déployer des modèles, rendant Python indispensable au développement de technologies de pointe.

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4. Analyse financière et fintech

Dans la finance, Python est apprécié pour l’analyse quantitative et qualitative et la gestion de grands volumes de données.

Il permet d’automatiser des tâches comme le calcul du risque, la gestion de portefeuilles, le suivi des tendances de marché et la visualisation des cours. Python est aussi central dans le développement de produits fintech ; des entreprises comme Venmo, Robinhood et Affirm l’intègrent à leurs stacks.

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5. Marketing et référencement (SEO)

Python est de plus en plus utilisé en marketing digital et en SEO. Il aide à automatiser des tâches, catégoriser des mots‑clés, extraire et analyser des données, et appliquer des changements sur de multiples pages.

Les bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) comme SpaCy aident les spécialistes SEO à optimiser les contenus et analyser les tendances de recherche.

Django, framework web populaire, simplifie la mise en œuvre du SEO technique.

6. Développement de jeux

Python n’est pas le langage le plus courant pour créer des jeux, et peu de jeux sont écrits entièrement en Python. Mais il est souvent utilisé pour d’autres tâches, comme relier des modules C et C++.

Ce qui ne veut pas dire qu’on ne peut pas créer un jeu complet en Python — voyez Unknown Horizons pour un exemple 100 % Python. La plupart des jeux mêlent plusieurs langages ; par exemple, The Sims 4 et Battlefield 2 utilisent Python pour des éléments critiques comme la logique de jeu.

PyGame, un ensemble multiplateforme de modules Python conçus pour la création de jeux, aide les développeurs sur ces aspects.

7. Graphisme

Python est utile pour développer des applications de conception graphique. Il est utilisé dans des logiciels 2D comme Gimp et Paint Shop Pro. DrawBot, une application open source populaire, permet aussi de créer des graphiques 2D via du code Python.

Les graphistes qui travaillent sur des sites ou des images numériques utilisent souvent Python.

Preuve supplémentaire de sa polyvalence : des logiciels d’animation 3D comme Blender et Lightwave utilisent également Python.

8. Inspirer d’autres langages

La simplicité et la syntaxe claire de Python ont inspiré la création d’autres langages comme Go (Golang) et Cobra. C’est aussi un excellent point de départ pour apprendre à coder : une fois les bases de Python acquises, passer à d’autres langages devient plus facile.

La diversité des applications de Python et sa facilité d’utilisation en font un outil précieux pour de nombreuses tâches. Que vous analysiez des données, développiez des applications ou exploriez de nouveaux horizons technologiques, Python propose les bibliothèques et outils nécessaires.

Python en action : exemples de code

Voici quelques exemples qui illustrent les capacités de Python en manipulation de données, visualisation et machine learning avec des bibliothèques modernes. De quoi vous donner un premier aperçu du langage.

1. Calculer la moyenne d’une liste de nombres

import numpy as np

# Creating an array consisting of numbers from 1 to 10
a = np.arange(1, 11)

print("The generated array looks like:")
print(a)

print("The average of the numbers in the array:")
print(np.mean(a))

# The above code in just one line
print("The result of the average for the short version:")
print(np.mean(np.arange(1, 11)))

Sortie :

The generated array looks like:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
The average of the numbers in the array:
5.5
The result of the average for the short version:
5.5

2. Multiplier des matrices avec NumPy

import numpy as np

# Creating matrices using NumPy
b = np.array([[2, 3], [4, 5]])
c = np.array([[6, 7], [8, 9]])
d = np.array([1, 10])

print("The matrices look like:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)

# Multiplication of 2-D arrays
bc = np.matmul(b, c)
print("Result of b * c =\n", bc)

# Multiplication of 2-D and 1-D arrays
cd = np.dot(c, d)
print("Result of c * d =", cd)

Sortie :

The matrices look like:
b =
 [[2 3]
 [4 5]]
c =
 [[6 7]
 [8 9]]
d = [ 1 10]
Result of b * c =
 [[36 41]
 [64 73]]
Result of c * d = [76 98]

3. Visualiser des données avec Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating some data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Creating a simple plot
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Wave Example')
plt.legend()
plt.show()

Sortie :

Un graphique affichant une onde sinusoïdale.

4. Machine learning basique avec scikit‑learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Loading the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Splitting the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Training a RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Making predictions
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluating the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy of the RandomForest model: {accuracy:.2f}")

Sortie :

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Bibliothèques Python par cas d’usage

Apprendre Python : des bases à l’avancé

La simplicité de Python permet même à celles et ceux sans expérience de commencer à l’utiliser immédiatement. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches de bureau, d’envoyer des emails à intervalles réguliers ou d’apprendre à coder, Python est accessible à tous.

Cela dit, il y a une vraie différence entre ce que l’on peut faire avec des bases et ce que l’on accomplit avec une expertise intermédiaire ou avancée. Comme pour un instrument de musique, la maîtrise vient avec la pratique et l’entraînement. On débute avec des scripts simples, puis on progresse vers des algorithmes complexes, des applications web sophistiquées ou des analyses avancées.

Les experts Python travaillent sur des tâches complexes : systèmes d’IA qui génèrent leurs propres algorithmes, nouvelles API, résolution de problèmes concrets. Que vous débutiez, souhaitiez approfondir ou viser l’excellence, des ressources existent pour vous accompagner.

En résumé

Python est puissant, flexible et incroyablement polyvalent. Son côté intuitif et accessible, conjugué à des cycles de développement rapides, en fait l’un des langages les plus populaires au monde.

Ses applications couvrent de nombreux secteurs : web, data science, IA, finance, et bien plus. Sa popularité et ses usages devraient continuer de croître, faisant de Python une compétence essentielle pour les professionnels d’aujourd’hui.

Apprendre Python est un excellent investissement pour booster votre carrière. Que vous visiez un profil développeur complet, data scientist, ingénieur IA/ML ou un autre métier de la tech, Python ouvre la voie à de nombreuses opportunités très demandées. De plus, ces carrières offrent souvent des salaires attractifs, portés par une forte demande et un vivier de talents encore limité.

Prêt à vous lancer ? Découvrez nos ressources et cours pour tous niveaux. Que vous soyez grand débutant ou utilisateur avancé, il y a un parcours pour vous.