À quoi sert Python ? 7 utilisations concrètes de Python

Python est actuellement (en novembre 2022) le langage de programmation le plus populaire au monde, et sa base d'utilisateurs ne cesse de croître. Mais à quoi sert Python ? De nombreux secteurs et entreprises utilisent Python pour analyser des données, construire des modèles d'apprentissage automatique, créer des sites web et programmer des logiciels.

Nous explorons ici les principales utilisations de Python, les raisons pour lesquelles Python est si populaire, pourquoi vous devriez l'apprendre et combien de temps cela prend. Nous examinons également les emplois qui nécessitent généralement des compétences en programmation Python. Curieux de savoir si Python ou SQL? Consultez notre article comparant les deux. 

Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage de programmation libre, orienté objet, de haut niveau et à usage général. Comme cette définition peut sembler écrasante, examinons chaque caractéristique séparément pour comprendre ce qu'elle signifie :

• Open-source : il est gratuit et disponible pour d'autres améliorations, comme l'ajout de fonctionnalités utiles ou la correction de bogues.
• Orienté objet : basé non pas sur des fonctions mais sur des objets avec des attributs et des méthodes définis.
• Haut niveau : convivial pour l'homme plutôt que pour l'ordinateur
• Usage général : peut être utilisé pour créer n'importe quel type de programme

Python est largement appliqué dans la science des données, l'analyse des données, l'apprentissage automatique, l'ingénierie des données, le développement web, le développement de logiciels et d'autres domaines.

Pour en savoir plus sur ce qu'est Python, vous pouvez retrouver notre article de blog sur les fondamentaux de ce langage populaire.

Pourquoi Python est-il si populaire ?

Examinons maintenant les principaux avantages de l'utilisation de Python qui en font un langage de programmation si puissant et si répandu :

• Il possède une syntaxe intuitive qui ressemble à une langue anglaise naturelle et est donc facile à apprendre, en particulier pour les personnes qui débutent dans le monde de la programmation.
• Grâce à sa syntaxe conviviale, il est facile d'écrire, de lire et de déboguer.
• Il fournit une bibliothèque standard étendue et un large choix de bibliothèques et de modules supplémentaires bien documentés et complets.
• Il est gratuit pour les particuliers et les entreprises
• Grâce à son énorme communauté de soutien, Python est constamment développé, amélioré et étendu
• Il peut être intégré dans n'importe quel projet et utilisé pour résoudre des problèmes avancés.
• Comme il s'agit d'un langage polyvalent, il a des applications variées dans de nombreux domaines

À quoi sert Python ? 7 utilisations de Python

Nous avons déjà mentionné plus d'une fois dans cet article que Python a de nombreuses applications. Voyons donc où exactement nous pouvons utiliser Python dans le monde réel.

1. Python pour l'analyse de données

Les données sont devenues un atout précieux dans tous les secteurs d'activité modernes, et la plupart des entreprises sont intéressées par la collecte, la manipulation et l'analyse de données pertinentes afin d'en extraire des informations utiles pour l'entreprise. Et c'est là que Python dépasse toute concurrence. 

Python est particulièrement précieux car, outre sa bibliothèque standard complète, il fournit une collection impressionnante de modules supplémentaires conçus spécifiquement à des fins analytiques. 

Les bibliothèques Python les plus connues pour effectuer des analyses de données sont pandas et NumPy. Ces outils vous permettent de faire presque tout avec vos données, comme les nettoyer et les manipuler, explorer les statistiques ou visualiser les tendances cachées dans vos données.

Outre ces deux bibliothèques, vous pouvez en utiliser beaucoup d'autres pour diverses tâches liées aux données, telles que la visualisation de données, l'exploration du web ou les tests d'hypothèse.

2. Python pour la visualisation de données

La visualisation des données est une partie autonome de l'analyse des données qui nous aide à représenter les informations, qu'elles soient brutes ou nettoyées et transformées, sous une forme plus convaincante et plus perspicace. 

C'est là que Python entre à nouveau en jeu, offrant un large spectre d'outils pour visualiser les données. Les plus populaires d'entre eux sont matplotlib et, sur sa base, seaborn. Grâce à eux, nous pouvons créer littéralement toutes sortes de visualisations, des plus simples (diagrammes linéaires, diagrammes à barres, histogrammes) aux plus avancées (diagrammes animés, lignes de courant, cartes en grappes, diagrammes de joie, etc.)

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'utilisation de ces deux bibliothèques Python, vous pouvez suivre nos cours Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib et Introduction à la visualisation de données avec Python.

Il existe également une pléthore d'autres bibliothèques graphiques en Python : à la fois polyvalentes (comme Plotly, Bokeh ou Altair) et plus ciblées(missingno pour la visualisation des valeurs manquantes, Toyplot pour la création de tracés interactifs pour l'édition électronique, GeoPandas pour la construction de cartes, etc.)

3. Python pour l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est au cœur de la majorité des tâches liées à la science des données. Il s'agit d'un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui s'intéresse à l'utilisation d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre des modèles et des tendances à partir de données historiques afin de faire des prédictions sur des données inconnues. 

Grâce aux techniques de ML, nous pouvons créer des modèles capables de prédire avec précision le taux d'attrition de la clientèle d'une entreprise, d'estimer le risque qu'une personne soit atteinte d'une certaine maladie, d'identifier le positionnement optimal des véhicules de taxi, etc.

Avec Python, nous pouvons construire un modèle ML en utilisant seulement trois lignes de code (voir un exemple d'un tel modèle pour prédire les transactions bancaires frauduleuses). Même si derrière ces quelques lignes de code se cachent des processus et des calculs complexes, les bibliothèques ML de Python font le plus gros du travail sous le capot, ce qui facilite considérablement la tâche de l'utilisateur. Les bibliothèques les plus courantes sont scikit-learn, Keras, TensorFlow et PyTorch.

4. Python pour le développement de logiciels

Outre son application multiforme dans les domaines de la science des données, Python est utilisé à chaque étape du développement de logiciels, notamment pour le contrôle de la construction, la compilation continue automatisée, le prototypage, le suivi des bogues, les tests et la maintenance logicielle. 

La flexibilité et, en même temps, la puissance de ce langage de programmation permettent de l'utiliser pour créer des applications multiprotocoles relativement simples ou très avancées, ou celles qui impliquent des calculs numériques complexes. 

Avec Python, nous pouvons construire des programmes audio ou vidéo basés sur des techniques d'IA ou de ML, des API (interfaces de programmation d'applications), des GUI (interfaces graphiques), ou tout autre type de logiciel.

5. Python pour le développement Web

Alors que pour construire le front-end d'un site web (la partie d'un site web accessible à ses utilisateurs), nous utiliserons principalement des langages tels que HTML, CSS et JavaScript, pour son back-end (la partie invisible d'un site web), nous opterons souvent pour Python. 

À ces fins, Python est utilisé pour certains cadres communs (comme Django ou Flask) avec des modules intégrés spécialisés qui permettent de partager des données avec des serveurs, de traiter des informations, d'accéder à des bases de données, d'acheminer des URL, de gérer du contenu et de maintenir la sécurité des sites web.

Parmi les sites web et applications géants créés à l'aide de Python, il convient de citer Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox et Reddit.

6. Python pour l'automatisation des tâches/la création de scripts

Python est un outil formidable pour écrire des programmes permettant d'automatiser différentes tâches répétitives. Ce processus est également appelé "script".

En particulier, vous pouvez utiliser des scripts pour travailler avec des fichiers et des dossiers. Par exemple, vous pouvez créer, renommer, convertir, diviser, fusionner ou supprimer des fichiers, vérifier s'ils contiennent des erreurs, des doublons ou certains types de texte, ou encore mettre à jour leur contenu. 

Vous pouvez également utiliser l'automatisation de Python pour rechercher et télécharger des informations sur internet, remplir et soumettre des formulaires en ligne, et envoyer régulièrement des notifications ou des courriels. 

Faire toutes ces choses manuellement, en plus d'être extrêmement ennuyeux, prendrait beaucoup de temps et serait source d'erreurs. L'utilisation de scripts Python pour effectuer de telles actions en quelques minutes seulement augmenterait considérablement votre efficacité et vous permettrait d'économiser un temps et des efforts précieux pour des tâches plus créatives.

7. Diverses utilisations de Python

Outre toutes les implémentations évoquées ci-dessus, à quoi sert Python ? Vous trouverez ci-dessous quelques idées nouvelles :

• Suivi du marché boursier
• Récupération de données sur Internet
• Tenir à jour une liste de tâches
• Création de robots
• Générer des listes de noms, de couleurs, de numéros de téléphone, de devises, etc. au hasard.

Enfin, vous pouvez profiter de Python par pur plaisir :

• Convertir un texte en art ASCII, comme ceci : ʕ -`ᴥ-'ʔ
• Associer de manière aléatoire les donateurs et les destinataires du Père Noël secret
• Générer des images ASCII d'un animal sélectionné avec un message
• Jouer aux échecs
• Lire votre horoscope
• Utiliser Tinder

Pourquoi apprendre à utiliser Python ? 

Les avantages liés à la connaissance et à l'utilisation de Python montrent clairement pourquoi il s'agit d'un excellent choix pour l'apprentissage, en particulier en tant que premier langage de programmation. Cependant, pourquoi décideriez-vous personnellement de l'apprendre ? Voici quelques raisons qui peuvent vous convaincre davantage :

• Il peut vous offrir de nombreuses possibilités de commencer une nouvelle carrière dans de nombreux domaines, et nous allons bientôt examiner de manière détaillée lesquels.
• Il peut devenir un outil complémentaire très pratique pour votre travail actuel. Par exemple, en utilisant Python, vous pouvez automatiser de nombreuses tâches monotones comme renommer de nombreux fichiers à la fois, convertir des fichiers dans un autre format ou créer et mettre à jour des rapports de travail.
• Il peut vous permettre de vous démarquer, même lorsque vous postulez à des postes qui ne nécessitent pas de connaître directement Python (vous pouvez par exemple consulter un exemple de modèle de description de poste d'analyste commercial).
• Les professions liées à Python sont actuellement très bien rémunérées et très demandées, et cette tendance ne fera que s'accentuer à l'avenir. Si vous avez besoin de preuves, il vous suffit de prendre l'un des emplois mentionnés dans le chapitre " Quels emplois nécessitent Python ?" de cet article et de vérifier le salaire moyen respectif sur Indeed et les offres d'emploi sur LinkedIn.
• Enfin, en étant capable d'utiliser Python, vous pouvez faire beaucoup de choses utiles pour vous-même, comme le scraping de sites web ou la création de bots. 

Combien de temps faut-il pour apprendre Python ?

Combien de temps vous faudrait-il pour apprendre Python? Ici, tout dépend de votre expérience en matière de codage, de vos objectifs, de votre motivation et du temps que vous êtes prêt à consacrer à vos études. 

La bonne nouvelle, c'est que même si vous êtes totalement débutant, vous pouvez apprendre les bases de Python pour n'importe quel usage en seulement 15 heures. 

Si vous souhaitez apprendre les bases de Python pour la science des données, ou apprendre à l'utiliser en statistiques, ou si vous connaissez déjà Python mais souhaitez maîtriser l'écriture du code de manière efficace, cela ne vous prendra qu'environ 4 heures. 

Si au contraire, vous avez besoin d'une approche plus structurée et multiforme de vos études pour devenir analyste de données en Python, cela peut vous prendre jusqu'à 32 heures. C'est donc à vous de choisir ce que vous ferez avec cette langue et de commencer à apprendre.

Quels sont les emplois qui nécessitent Python ?

De nombreuses professions ont directement besoin de Python pour leur travail quotidien. Vous trouverez ci-dessous un aperçu de ce que vous pouvez faire avec Python dans un cadre professionnel :

• Scientifique des données
• Analyste de données
• Ingénieur de données
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Journaliste de données
• Architecte de données
• Développeur web complet
• Développeur web back-end
• Ingénieur DevOps
• Ingénieur logiciel

En outre, certains autres emplois peuvent nécessiter des compétences en Python pour mener à bien certaines tâches, comme l'analyse de données, l'automatisation de tâches répétitives ou le suivi du comportement du marché : les analystes commerciaux, les banquiers et les scientifiques n'en sont que quelques exemples. 

Choisir Python

Alors, à quoi sert Python ? Pour résumer, nous avons discuté de beaucoup de choses concernant les implémentations de Python pour résoudre différentes tâches, dans des domaines tels que la visualisation de données, l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

Nous avons également appris ce qu'est Python et quels sont les principaux avantages de Python qui en font le langage de programmation le plus utilisé au monde. 

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