Cos'è Python? Tutto quello che ti serve per iniziare

Cosa hanno in comune NASA, Spotify, Google e JP Morgan Chase? Tutte queste aziende usano Python ogni giorno.

Python è un linguaggio di programmazione potente e versatile che svolge un ruolo fondamentale in un'ampia varietà di soluzioni tecnologiche. Dalle applicazioni web, ai motori di ricerca e ai giochi, fino ai software di animazione e persino ad altri linguaggi di programmazione, Python è al cuore dell'innovazione.

Negli ultimi anni, Python ha visto un'impennata di popolarità, diventando uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati al mondo. Le sue applicazioni si stanno espandendo in aree nuove e interessanti, come l'intelligenza artificiale, il machine learning e la data science.

Infatti, Python occupa la prima posizione nel TIOBE index grazie alla sua crescita e al suo utilizzo costanti. Data la sua ampia adozione e versatilità, capire Python è più importante che mai.

In questa guida completa esploreremo il mondo di Python, la sua storia, l'ascesa alla popolarità, i vari percorsi di carriera che supporta e molto altro ancora.

Cos'è Python?

Python è un linguaggio di programmazione potente e di alto livello, noto per la sua leggibilità e semplicità. Segue il paradigma della programmazione orientata agli oggetti, il che significa che è organizzato attorno agli oggetti piuttosto che alle azioni, risultando intuitivo ed efficiente per gli sviluppatori.

La filosofia di progettazione di Python enfatizza la leggibilità e la semplicità del codice, permettendo agli sviluppatori di scrivere codice chiaro e logico sia per progetti di piccola—sia di grande scala. In quanto linguaggio di alto livello, Python astrae gran parte della complessità della programmazione, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla risoluzione dei problemi invece che sui dettagli tecnici sottostanti.

Python è al centro di molte tecnologie e applicazioni che usiamo tutti i giorni. Per esempio, YouTube lo usa per l'elaborazione dei video e i motori di ricerca per gestire enormi quantità di dati.

Perché è Python tanto popolare?

Python è costantemente valutato come uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo. In effetti, Python ha conquistato più volte il primo posto nel TIOBE Programming Community index, incluso il 2023, consolidando la sua posizione come linguaggio preferito dagli sviluppatori.

Nello Stack Overflow Developer Survey 2024, Python è stato classificato come il linguaggio di programmazione più usato e desiderato. Questa classifica costante evidenzia l'influenza crescente di Python e la sua ampia adozione in diversi campi.

Risultati della sezione sui linguaggi di programmazione dello Stack Overflow Developer Survey 2024.

La popolarità di Python può essere attribuita a diversi fattori:

1. Python è versatile e flessibile

Python è un linguaggio general-purpose, il che significa che può essere usato per creare una grande varietà di applicazioni. Dallo sviluppo web all'analisi dei dati, dall'intelligenza artificiale al calcolo scientifico, la versatilità di Python è impareggiabile.

Per esempio, i data scientist usano Python per generare visualizzazioni e manipolare i dati, mentre gli sviluppatori web lo usano per creare siti dinamici.

2. Python è semplice e facile da imparare

La sintassi semplice e pulita di Python lo rende un linguaggio ideale per i principianti. I suoi comandi sono basati sull'inglese e il layout lineare aiuta i nuovi programmatori a comprendere facilmente il codice. Questa semplicità rende Python adatto anche allo sviluppo rapido e al prototyping, riducendo il tempo che intercorre dall'idea all'implementazione.

Se vuoi iniziare a imparare Python, dai un'occhiata al nostro corso Introduzione a Python. 

3. Python è open-source

La natura open-source di Python ha portato allo sviluppo di un vasto ecosistema di librerie e framework. Che ti servano strumenti per lo sviluppo web (Django, Flask), l'analisi dei dati (pandas, NumPy), il machine learning (TensorFlow, scikit-learn) o qualsiasi altro compito, Python ha una libreria per questo.

Questa ampia raccolta di risorse accelera lo sviluppo e permette agli sviluppatori di concentrarsi sulla risoluzione dei problemi invece di reinventare la ruota.

4. Python ha un forte supporto della community

Python vanta una community ampia e attiva di sviluppatori che contribuiscono al suo miglioramento continuo. Questo supporto significa che esistono innumerevoli tutorial, forum e documentazione a disposizione sia dei neofiti sia degli sviluppatori esperti.

La community fiorente favorisce anche la creazione di nuovi strumenti, librerie e framework, ampliando ulteriormente le capacità di Python.

5. Python è usato ovunque

L'uso diffuso di Python in vari settori lo rende una competenza preziosa per gli sviluppatori. Aziende di tutto il mondo, dai giganti tech come Google e Facebook alle istituzioni finanziarie come JP Morgan Chase, si affidano a Python per le loro soluzioni tecnologiche.

Questa ubiquità garantisce che gli sviluppatori Python siano molto richiesti, rendendolo una scelta di carriera intelligente.

6. Python è in continua evoluzione

Python evolve continuamente per soddisfare le esigenze degli sviluppatori moderni. Le versioni recenti, come Python 3.10 e 3.11, hanno introdotto significativi miglioramenti delle prestazioni e nuove funzionalità, mantenendo il linguaggio attuale ed efficiente.

Il risultato è che sempre più persone conoscono Python e sono più propense a usarlo per i propri progetti o a consigliarlo ad altri.

Confronto di Python con altri linguaggi di programmazione

Quando è stato creato Python?

Python fu concepito per la prima volta alla fine degli anni '80 come successore del linguaggio di programmazione ABC che, nonostante le sue capacità di alto livello e la semplicità, presentava limitazioni che ne ostacolavano l'adozione diffusa.

ABC era stato progettato per sostituire BASIC, un linguaggio di programmazione che risale al 1964. Sebbene ABC offrisse molte funzionalità utili, non era estendibile e mancava della flessibilità necessaria per un uso più ampio, servendo principalmente come linguaggio didattico. Queste limitazioni ispirarono il suo creatore a sviluppare un nuovo linguaggio che mantenesse i punti di forza di ABC affrontandone al contempo le debolezze.

La prima versione di Python, la 0.9.0, fu rilasciata nel 1991 su alt.sources, un primissimo forum Internet per la condivisione di codice sorgente. Questo rilascio iniziale presentava molti degli aspetti centrali che definiscono Python oggi, tra cui un design orientato agli oggetti, un sistema di moduli, funzioni, gestione delle eccezioni e tipi di dati essenziali come liste, dizionari e stringhe.

Da umile progetto nato per migliorare ABC, Python si è evoluto significativamente, diventando uno dei linguaggi di programmazione più popolari e diffusi al mondo. Il suo sviluppo è stato guidato da una solida community di contributori e da un'enfasi su semplicità e leggibilità, rendendolo il preferito dagli sviluppatori in vari ambiti.

Chi ha inventato Python?

Python è stato inventato da Guido van Rossum mentre lavorava al Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) nei Paesi Bassi. Van Rossum era stato attivamente coinvolto nello sviluppo del linguaggio ABC, ma ne trovava diverse limitazioni e la mancanza di estendibilità frustranti:

«Avevo una serie di lamentele sul linguaggio ABC, ma mi piacevano anche molte delle sue caratteristiche. Era impossibile estendere il linguaggio ABC (o la sua implementazione) per rimediare alle mie obiezioni – in effetti, la sua mancanza di estendibilità era uno dei suoi problemi più grandi.» - Guido van Rossum

Spinto dal desiderio di creare un linguaggio più flessibile e potente, van Rossum iniziò a sviluppare Python come progetto secondario durante le vacanze del 1989. Questo impegno extra-curricolare portò alla creazione di Python, che chiamò come il gruppo comico britannico Monty Python, riflettendo il suo spirito irriverente.

Nel corso della sua carriera, van Rossum rimase profondamente coinvolto nello sviluppo di Python. Ha ricoperto il ruolo di Benevolent Dictator for Life (BDFL), guidando l'evoluzione del linguaggio fino alle sue dimissioni nel 2018. I suoi contributi allo sviluppo software vanno oltre Python e includono la creazione di Mondrian, uno strumento di code review usato da Google.

Sebbene il suo nome non sia noto quanto quello di giganti della tecnologia come Steve Jobs o Bill Gates, il lavoro di Guido van Rossum ha avuto un impatto profondo sullo sviluppo software e sulla tecnologia a livello globale.

Come Python si è evoluto negli anni

Python ha attraversato molti cambiamenti nel corso della sua vita, il che non sorprende dato che il linguaggio è iniziato come progetto hobbistico di van Rossum ed è diventato uno dei linguaggi di programmazione più importanti al mondo.

Ecco alcuni modi in cui abbiamo visto Python evolversi per soddisfare le esigenze degli sviluppatori e delle tecnologie in avanzamento:

Una timeline delle versioni e funzionalità di Python

Sviluppi continui di Python

Lo sviluppo di Python non si è fermato con le release principali. Gli aggiornamenti intermedi introducono continuamente nuove funzionalità, miglioramenti delle prestazioni e correzioni di sicurezza. Le versioni recenti, come Python 3.9, 3.10 e 3.11, hanno portato ottimizzazioni significative e nuove caratteristiche di sintassi che rendono il codice Python più espressivo ed efficiente.

La community Python gioca un ruolo cruciale nell'evoluzione del linguaggio. La Python Software Foundation (PSF) e innumerevoli volontari contribuiscono allo sviluppo di Python, assicurando che rimanga attuale e potente. L'approccio guidato dalla community ha portato a un ecosistema florido di pacchetti di terze parti disponibili tramite il Python Package Index (PyPI), ampliando ulteriormente le capacità di Python.

Librerie, framework e pacchetti Python

Fin dal suo rilascio iniziale, la community Python è cresciuta in modo esponenziale, portando allo sviluppo di una vasta gamma di librerie e framework.

Questi strumenti hanno ampliato l'applicabilità di Python in numerosi campi, tra cui sviluppo web, data science, intelligenza artificiale e altro. Per esempio, librerie come TensorFlow e scikit-learn hanno reso Python una pietra angolare della ricerca e delle applicazioni di AI e ML.

Se ti interessano le librerie avanzate di Python, vai alla sezione dei nostri corsi di Machine Learning.

Python e l'ascesa della data science

Nell'odierno mondo data-driven, l'importanza dei dati non può essere sopravvalutata. Il campo della data science è emerso come disciplina cruciale, combinando matematica, statistica e programmazione per estrarre insight significativi da grandi quantità di dati. Questi insight aiutano le aziende a prendere decisioni informate, stimolare l'innovazione e risolvere problemi complessi.

Python è diventato una pietra angolare della data science grazie alla sua versatilità, facilità d'uso e potenti librerie. Insieme a SQL e R, Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari in questo ambito

Chi usa Python?

Python è usato da aziende e professionisti in un'ampia gamma di settori per creare siti web, sviluppare componenti software, costruire applicazioni e lavorare con tecnologie di dati, IA e machine learning. La sua versatilità e facilità d'uso lo rendono una scelta popolare sia per le startup sia per le imprese consolidate.

Aziende che usano Python

Python è impiegato da alcune delle aziende leader al mondo, a dimostrazione della sua ampia adozione e versatilità. Ecco alcuni esempi notevoli:

• Google: Python è uno dei linguaggi ufficiali in Google ed è usato estesamente per la costruzione di sistemi, strumenti di valutazione del codice e vari servizi.
• NASA: Python è usato per varie applicazioni scientifiche e ingegneristiche, inclusa l'analisi dei dati e la simulazione.
• Spotify: Il colosso dello streaming musicale usa Python per l'analisi dei dati e i servizi backend.
• Netflix: Python alimenta vari aspetti delle operazioni di Netflix, dagli algoritmi di raccomandazione all'analisi dei dati.
• JP Morgan Chase: Python è usato nel settore finanziario per analisi quantitative e strategie di trading.
• Facebook: Utilizza Python per la gestione dell'infrastruttura, l'analisi dei dati e vari servizi backend.
• Instagram: Il popolare social utilizza Python per il backend, sfruttandone semplicità e scalabilità.

Ruoli professionali che usano Python

La flessibilità di Python lo rende prezioso in numerosi ruoli professionali, tra cui ma non solo:

• Data Scientist: Usano Python per analisi dei dati, visualizzazione e costruzione di modelli di machine learning.
• Sviluppatori web: Usano framework come Django e Flask per creare applicazioni web robuste.
• Software Engineer: Sviluppano varie soluzioni software, da script di sistema ad applicazioni complete.
• Machine Learning Engineer: Sfruttano le librerie di machine learning di Python per costruire e distribuire modelli.
• Data Analyst: Manipolano e analizzano grandi dataset con strumenti come Pandas e NumPy.
• DevOps Engineer: Usano Python per automatizzare workflow, gestire l'infrastruttura e distribuire applicazioni.
• Ricercatori: Impiegano Python per il calcolo scientifico e le simulazioni di ricerca.
• Game Developer: Usano Python per scripting e costruzione della logica di gioco.
• Specialisti SEO: Automatizzano task e analizzano dati web per migliorare il posizionamento sui motori di ricerca.

Percorsi di carriera in Python e stipendi medi

Dai un'occhiata al post Python Developer Salaries per saperne di più sulla retribuzione dei professionisti Python.

La vasta gamma di applicazioni di Python e la diversità della sua base utenti sottolineano il suo status di linguaggio di programmazione leader.

Cosa può fare Python?

Forse la domanda migliore è: cosa non può fare Python?

Esploriamo alcuni dei modi (a volte sorprendenti) in cui Python viene usato:

1. Analisi dei dati e visualizzazioni

Python è molto adatto ai task di data science in generale, tra cui analytics e visualizzazioni. Con Python, gli analisti possono ordinare, manipolare e ricavare insight di alto livello dai dati. Possono anche usare il linguaggio per creare potenti visual che evidenziano le loro scoperte.

Il numero di librerie e framework Python per l'analisi e la visualizzazione dei dati è in crescita, tra cui Pandas Visualization, Plotly e Matplotlib, per citarne solo alcune. Che si tratti di un diagramma semplice o di un report statistico complesso, Python ha gli strumenti per aiutarti.

Un altro motivo per cui Python è una lingua preferita nella data science è che chiunque può usarlo. Analisti e professionisti della business intelligence non sono sempre programmatori o sviluppatori, ma Python è abbastanza user-friendly da permettere anche a chi non ha un background in informatica di adattarsi facilmente.

La specialità di DataCamp è insegnare a privati e dipendenti di grandi aziende come Google a usare Python e altri linguaggi di data science.

2. Programmazione di applicazioni

Poiché Python è un linguaggio di programmazione general-purpose, può essere usato per creare ogni tipo di applicazioni web e mobile, dai prodotti per i servizi finanziari avanzati a componenti in un gioco di F1.

Python è anche spesso usato per programmare directory di file, creare interfacce grafiche (GUI) e application programming interface (API), e molto altro.

Se riesci a immaginarlo, è molto probabile che tu possa costruirlo (o almeno molti componenti chiave) con Python.

Ti interessa imparare a creare applicazioni in Python? Dai un'occhiata al nostro percorso di carriera Python Programmer.

3. Intelligenza artificiale e machine learning

Python è il linguaggio ideale per applicazioni di AI e ML grazie alla sua stabilità, flessibilità e semplicità. Permette agli sviluppatori di scrivere codice affidabile, leggibile e di creare prototipi rapidamente.

Librerie come scikit-learn, TensorFlow e Keras forniscono strumenti potenti per costruire e distribuire modelli di machine learning, rendendo Python imprescindibile per lo sviluppo di tecnologie all'avanguardia.

Se ti interessa lavorare all'avanguardia della tecnologia, il percorso di carriera Machine Learning Scientist with Python di DataCamp può aiutarti ad arrivarci.

4. Analisi finanziaria e fintech

Nel mondo finanziario, Python è preferito per l'analisi quantitativa e qualitativa e la gestione di grandi dataset.

Aiuta ad automatizzare task come il calcolo del rischio, la gestione di portafogli azionari, il tracciamento delle tendenze di mercato e la visualizzazione dei dati azionari. Python è anche fondamentale nello sviluppo di prodotti fintech, con aziende come Venmo, Robinhood e Affirm che usano Python nei propri stack tecnologici.

Ti piacerebbe diventare il prossimo guru della finanza? Dai un'occhiata al corso di DataCamp Intermediate Python for Finance.

5. Marketing e ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO)

Python è sempre più usato nel digital marketing e nella SEO. Aiuta ad automatizzare compiti, categorizzare le keyword, estrarre e analizzare dati e applicare modifiche su più pagine web.

Librerie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come SpaCy assistono i professionisti SEO nell'ottimizzazione dei contenuti e nell'analisi delle tendenze di ricerca.

Django, un popolare framework web, semplifica il processo di ottimizzazione tecnica SEO.

6. Sviluppo di giochi

Python non è il linguaggio più comune o popolare per lo sviluppo di videogiochi e non molti giochi sono scritti interamente in Python. Ma è spesso usato dagli sviluppatori per altri compiti, come collegare moduli C e C++.

Questo non significa che non si possa costruire un gioco completo con Python—dai un'occhiata a Unknown Horizons se vuoi vedere un gioco che usa solo Python. La maggior parte dei giochi usa più linguaggi; per esempio, giochi famosi come The Sims 4 e Battlefield 2 usano codice Python per elementi critici come la logica di gioco.

PyGame, un set multipiattaforma di moduli Python progettato per la creazione di videogiochi, aiuta gli sviluppatori con i task legati a Python.

7. Graphic design

Python è un linguaggio utile per lo sviluppo di applicazioni di graphic design. È usato in software di imaging 2D, inclusi programmi noti come Gimp e Paint Shop Pro. C'è anche DrawBot, una popolare applicazione open-source che aiuta a creare grafica 2D usando codice Python.

I graphic designer che lavorano con siti web o immagini digitali possono usare Python regolarmente.

A ulteriore prova della versatilità di Python, anche software di animazione 3D come Blender e Lightwave usano Python.

8. Dà origine ad altri linguaggi di programmazione

La semplicità e la sintassi chiara di Python hanno ispirato la creazione di altri linguaggi di programmazione come Go (Golang) e Cobra. È anche un eccellente punto di partenza per imparare a programmare, poiché la sua facilità d'uso rende più semplice passare ad altri linguaggi una volta padroneggiate le basi di Python.

La varietà di applicazioni e la natura user-friendly di Python lo rendono uno strumento prezioso per molti compiti. Che tu stia analizzando dati, sviluppando applicazioni o esplorando nuove frontiere tecnologiche, Python ha strumenti e librerie per supportare i tuoi progetti.

Python in azione: esempi di codice

Ecco alcuni esempi di codice che mostrano le capacità di Python in manipolazione dei dati, visualizzazione e machine learning con librerie moderne. Questa sezione ha lo scopo di darti un assaggio del linguaggio.

1. Trovare la media di una lista di numeri

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)))

Output:

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. Moltiplicare matrici con 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)

Output:

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. Visualizzare dati con 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()

Output:

Un grafico che mostra un'onda sinusoidale.

4. Machine learning di base con 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}")

Output:

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Librerie Python per caso d'uso

Imparare Python: dalle basi all'avanzato

La semplicità di Python fa sì che anche chi non ha esperienza di programmazione possa iniziare subito a usare il linguaggio. Che si tratti di un impiegato che automatizza attività di routine, un marketer che invia email a intervalli prestabiliti o uno studente che impara a programmare, Python è accessibile a tutti.

Tuttavia, c'è una differenza significativa tra ciò che puoi ottenere con competenze di base in Python e ciò che puoi fare con un livello intermedio o avanzato. Proprio come imparare a suonare uno strumento musicale, padroneggiare Python richiede pratica e una crescita graduale delle abilità. Anche se potresti iniziare con semplici script, con il tempo e l'impegno puoi arrivare a sviluppare algoritmi complessi, creare applicazioni web sofisticate o condurre analisi avanzate dei dati.

Gli esperti di Python si occupano di una varietà di task complessi, dalla costruzione di sistemi di AI che generano i propri algoritmi allo sviluppo di nuove API e alla risoluzione di problemi reali. Che tu sia nuovo in Python, voglia approfondire la tua comprensione o miri alla padronanza, ci sono risorse disponibili per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.

In sintesi

Python è potente, flessibile e incredibilmente versatile. La sua natura user-friendly e intuitiva, unita a capacità di sviluppo rapido e facilità di apprendimento, lo rendono uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo.

Le applicazioni di Python si estendono in tutti i settori, alimentando tecnologie nello sviluppo web, nella data science, nell'intelligenza artificiale, nella finanza e oltre. La sua popolarità e il suo utilizzo sono destinati a crescere, rendendo Python una competenza essenziale per i professionisti moderni.

Imparare Python è un investimento intelligente per chiunque desideri migliorare le proprie prospettive di carriera. Che tu aspiri a essere un programmatore completo, un data scientist, un ingegnere di AI o ML, o un altro professionista della tecnologia, Python apre le porte a numerose opportunità lavorative ad alta domanda. Inoltre, le carriere che richiedono competenze in Python spesso offrono stipendi notevoli, grazie all'elevata domanda e alla relativa scarsità di professionisti qualificati.

Pronto a iniziare il tuo percorso con Python? Scopri le risorse e i corsi completi pensati per tutti i livelli. Che tu sia un principiante assoluto o un utente avanzato, c'è un percorso per te.