A cosa serve Python? 8 usi reali di Python

A cosa serve Python? 8 usi di Python

In questo articolo abbiamo detto più volte che Python ha molte applicazioni. Vediamo quindi dove esattamente possiamo usare Python nel mondo reale.

1. Python per l'analisi dei dati

I dati sono diventati una risorsa davvero preziosa in qualsiasi settore moderno e la maggior parte delle aziende è interessata a raccogliere, manipolare e analizzare dati rilevanti per estrarne insight utili per il business. Ed è qui che Python non teme confronti. 

Python è particolarmente prezioso perché, oltre alla sua completa libreria standard, offre un'impressionante raccolta di moduli aggiuntivi progettati specificamente per scopi analitici. 

Le librerie Python più famose per condurre analisi dei dati sono pandas e NumPy. Questi strumenti ti permettono di fare praticamente qualsiasi cosa con i tuoi dati, come pulirli e prepararli, esplorare statistiche o visualizzare trend nascosti nei dati.

Oltre a queste due librerie, puoi usarne molte altre per vari compiti legati ai dati, come la visualizzazione, il web scraping o il test di ipotesi.

2. Python per la visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati è una parte autonoma dell'analisi che ci aiuta a rappresentare le informazioni, grezze o già pulite e trasformate, in una forma più efficace e informativa. 

Anche qui Python entra in gioco, offrendo un ampio ventaglio di strumenti per visualizzare i dati. I più popolari sono matplotlib e, basata su di essa, seaborn. Con questi strumenti possiamo creare letteralmente ogni tipo di visualizzazione, da quelle semplici (line plot, bar chart, istogrammi) a quelle più avanzate (grafici animati, linee di flusso, cluster map, joy plot, ecc.).

Se vuoi saperne di più sull'uso di queste due librerie Python, puoi seguire i nostri corsi Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib e Introduzione alla visualizzazione dei dati con Seaborn.

Esiste anche una pletora di altre librerie grafiche in Python: sia multipurpose (come Plotly, Bokeh o Altair) sia più specializzate (missingno per visualizzare i valori mancanti, Toyplot per creare grafici interattivi per la pubblicazione elettronica, GeoPandas per costruire mappe, ecc.).

3. Python per il machine learning

Il machine learning (ML) è al centro della maggior parte dei compiti di data science. Rappresenta un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che utilizza algoritmi per permettere alle macchine di apprendere pattern e trend dai dati storici per fare previsioni su dati sconosciuti. 

Usando tecniche di ML possiamo creare modelli in grado di prevedere con precisione il tasso di abbandono dei clienti di un'azienda, stimare il rischio che una persona abbia una certa malattia, identificare il posizionamento ottimale dei taxi, ecc.

Con Python possiamo costruire un modello di ML con appena tre righe di codice (vedi un esempio di modello per prevedere transazioni bancarie fraudolente). Anche se dietro quelle poche righe ci sono processi e calcoli complessi, le librerie di ML in Python svolgono gran parte del lavoro sotto il cofano, semplificando notevolmente il compito dell'utente. Le librerie più comuni sono scikit-learn, Keras, TensorFlow e PyTorch.

4. Python in AI e deep learning

Python svolge un ruolo centrale nell'AI e nel deep learning, guidando i progressi in tecnologie come il natural language processing (NLP) e la computer vision. Questi ambiti stanno vivendo una crescita significativa e l'ecosistema di librerie e framework di Python lo rende il linguaggio di riferimento per sviluppare soluzioni di AI.

Librerie come spaCy, NLTK e Hugging Face Transformers consentono attività come l'analisi del sentiment, la traduzione automatica, il riassunto di testi e lo sviluppo di chatbot. La versatilità di Python permette a ricercatori e sviluppatori di implementare modelli all'avanguardia e di ottimizzare modelli pre-addestrati per applicazioni personalizzate.

Python è in prima linea nell'innovazione della computer vision, con librerie come OpenCV, PyTorch e TensorFlow. Questi strumenti vengono impiegati per sviluppare applicazioni come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini e l'analisi video. La facilità d'uso di Python e la disponibilità di modelli pre-addestrati lo rendono accessibile sia ai principianti che ai professionisti.

5. Python per lo sviluppo software

Oltre ai suoi molteplici impieghi nella data science, Python è usato in ogni fase dello sviluppo software, inclusi controllo delle build, compilazione continua automatizzata, prototipazione, tracciamento dei bug, testing e manutenzione del software. 

La flessibilità e la potenza di questo linguaggio permettono di creare applicazioni relativamente semplici e sistemi multi‑protocollo altamente avanzati o che coinvolgono calcoli numerici complessi. 

Con Python possiamo costruire programmi audio o video basati su tecniche di AI o ML, API (application programming interface), GUI (interfacce grafiche) o qualsiasi altro tipo di software.

6. Python per lo sviluppo web

Per costruire il front-end di un sito (la parte accessibile agli utenti) useremmo soprattutto linguaggi come HTML, CSS e JavaScript, mentre per il back-end (la parte invisibile del sito) spesso opteremmo per Python. 

A questo scopo, Python è usato con alcuni framework comuni (come Django o Flask), che offrono moduli integrati specializzati per condividere dati con i server, elaborare informazioni, accedere ai database, gestire il routing degli URL, la gestione dei contenuti e la sicurezza del sito. Negli ultimi anni abbiamo anche visto il crescente uso di FastAPI per sviluppare API grazie alle sue prestazioni e facilità d'uso.

Tra i grandi siti e applicazioni creati con Python vale la pena menzionare Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox e Reddit.

7. Python per automazione e scripting

Python è un ottimo strumento per scrivere programmi che automatizzano attività ripetitive, un processo noto anche come scripting. In particolare, puoi fare scripting per lavorare con file e cartelle. Ad esempio, puoi creare, rinominare, convertire, dividere, unire o eliminare file, controllarli per errori, duplicati o determinate espressioni testuali, oppure aggiornare il contenuto dei file. 

Puoi anche usare l'automazione con Python per cercare e scaricare informazioni dal web, compilare e inviare moduli online e spedire notifiche o email periodiche. 

Oltre a essere estremamente noioso, fare tutto questo manualmente richiederebbe tempo ed esporrebbe a errori. Usare script Python per svolgere tali azioni in pochi minuti aumenterebbe notevolmente la tua efficienza e ti farebbe risparmiare tempo ed energie per compiti più creativi.

Python gioca anche un ruolo importante nel DevOps e nell'Infrastructure as Code (IaC), usando librerie come Ansible e Terraform.

8. Altri usi di Python

Oltre a tutte le implementazioni viste sopra, cos'altro si può fare con Python? Ecco alcune idee fresche:

• Monitorare il mercato azionario
• Web scraping
• Mantenere aggiornata una to-do list
• Creare bot
• Generare elenchi di nomi, colori, numeri di telefono, valute, ecc. casuali

Infine, puoi usare Python anche solo per divertimento:

• Convertire testo in ASCII art, così: ʕ •`ᴥ•´ʔ
• Abbinare casualmente i partecipanti al Secret Santa
• Generare immagini ASCII di un animale a scelta con un messaggio
• Giocare a scacchi
• Leggere l'oroscopo
• Usare Tinder

Perché imparare Python? 

I vantaggi di conoscere e usare Python spiegano chiaramente perché sia un'ottima scelta da imparare, soprattutto come primo linguaggio di programmazione. Ma perché dovresti decidere di studiarlo personalmente? Ecco alcuni motivi che possono convincerti:

• Può aprirti numerose opportunità per iniziare una nuova carriera in molti campi, e tra poco vedremo esattamente quali.
• Può diventare un pratico strumento complementare per il tuo lavoro attuale. Ad esempio, con Python puoi automatizzare molte attività monotone come rinominare file in blocco, convertire file in un altro formato o creare e aggiornare report di lavoro.
• Può farti emergere dalla massa anche quando ti candidi a posizioni che non richiedono direttamente la conoscenza di Python (ad esempio, puoi dare un'occhiata a un esempio di template di job description per business analyst).
• Le professioni legate a Python sono attualmente molto ben retribuite e molto richieste, e questa tendenza crescerà solo in futuro.
• Infine, con Python puoi fare molte cose utili per te stesso, come fare scraping di siti o creare bot. 

Quanto tempo ci vuole per imparare Python?

Quanto tempo ti servirebbe per imparare Python? Tutto dipende dalla tua precedente esperienza di coding, dai tuoi obiettivi, dalla motivazione e dal tempo che sei disposto a dedicare allo studio. 

La buona notizia è che, anche se parti da zero, puoi imparare i fondamenti di Python per qualsiasi scopo in appena 30 ore. Ecco una tabella dettagliata con le tempistiche in base ai tuoi obiettivi specifici:

Quali lavori richiedono Python?

Molte professioni richiedono Python direttamente per il lavoro quotidiano. Di seguito abbiamo delineato cosa puoi fare con Python in ambito professionale, insieme ad altre competenze richieste:

Inoltre, altri lavori possono richiedere competenze in Python per svolgere determinati compiti, come analizzare dati, automatizzare attività ripetitive o monitorare il comportamento del mercato: business analyst, banchieri e scienziati sono solo alcuni esempi. 

Conclusione

Quindi, a cosa serve Python? In sintesi, abbiamo discusso molti aspetti relativi alle implementazioni di Python per risolvere diversi compiti in ambiti come visualizzazione dei dati, analisi dei dati e machine learning.

Abbiamo anche visto cos'è Python e i suoi principali vantaggi, che lo rendono il linguaggio di programmazione più usato al mondo. 

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