O que é Python? Tudo o que você precisa saber para começar

O que NASA, Spotify, Google e JP Morgan Chase têm em comum? Todas essas empresas usam Python no dia a dia.

Python é uma linguagem de programação poderosa e versátil que desempenha um papel essencial em uma grande variedade de soluções tecnológicas. De aplicativos web, mecanismos de busca e jogos a softwares de animação e até outras linguagens de programação, Python está no centro da inovação.

Nos últimos anos, Python viu um salto de popularidade, tornando-se uma das linguagens de programação mais usadas no mundo. Suas aplicações se expandem para áreas novas e empolgantes, como inteligência artificial, machine learning e ciência de dados.

Na verdade, Python ocupa a primeira posição no índice TIOBE graças ao seu crescimento e uso consistentes. Dada sua ampla adoção e versatilidade, entender Python é mais importante do que nunca.

Neste guia completo, vamos explorar o mundo de Python, sua história, sua ascensão, as diversas carreiras que ele possibilita e muito mais.

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação de alto nível, conhecida por sua legibilidade e simplicidade. Ela segue o paradigma de programação orientada a objetos, o que significa que é organizada em torno de objetos, e não de ações, tornando o desenvolvimento mais intuitivo e eficiente.

A filosofia de design de Python enfatiza a legibilidade e a simplicidade do código, permitindo que desenvolvedores escrevam programas claros e lógicos, tanto para projetos pequenos quanto para projetos em grande escala. Como linguagem de alto nível, Python abstrai boa parte da complexidade da programação, permitindo que você foque em resolver problemas em vez de se preocupar com detalhes técnicos subjacentes.

Python está no núcleo de muitas tecnologias e aplicativos que usamos diariamente. Por exemplo, o YouTube o utiliza para processamento de vídeo e mecanismos de busca o empregam para lidar com grandes volumes de dados.

Por que Python é tão popular?

Python é consistentemente apontado como uma das linguagens de programação mais populares do mundo. Na prática, Python conquistou o topo do índice TIOBE diversas vezes, incluindo em 2023, consolidando sua posição como linguagem preferida entre desenvolvedores.

Na Stack Overflow Developer Survey 2024, Python foi classificada como a linguagem mais usada e desejada. Esse desempenho constante destaca a crescente influência de Python e sua ampla adoção em várias áreas.

Resultados da seção de linguagens de programação da pesquisa Stack Overflow Developer Survey 2024.

A popularidade de Python pode ser atribuída a vários fatores:

1. Python é versátil e flexível

Python é uma linguagem de propósito geral, o que significa que pode ser usada para criar uma grande variedade de aplicações. Do desenvolvimento web à análise de dados, da inteligência artificial à computação científica, sua versatilidade é incomparável.

Por exemplo, cientistas de dados usam Python para gerar visualizações e manipular dados, enquanto desenvolvedores web o utilizam para construir sites dinâmicos.

2. Python é simples e fácil de aprender

A sintaxe simples e limpa de Python o torna ideal para iniciantes. Seus comandos se parecem com inglês, e seu layout direto ajuda novos programadores a entender o código com facilidade. Essa simplicidade também torna Python adequado para desenvolvimento rápido e prototipagem, reduzindo o tempo do conceito à implementação.

Se você quer começar a aprender Python, confira nosso curso Introduction to Python.

3. Python é open source

A natureza open source de Python levou ao desenvolvimento de um vasto ecossistema de bibliotecas e frameworks. Precisa de ferramentas para desenvolvimento web (Django, Flask), análise de dados (pandas, NumPy), machine learning (TensorFlow, scikit-learn) ou qualquer outra tarefa? Python tem uma biblioteca para isso.

Esse conjunto amplo de recursos acelera o desenvolvimento e permite que os desenvolvedores foquem em resolver problemas em vez de reinventar a roda.

4. Python tem uma comunidade forte

Python conta com uma comunidade grande e ativa de desenvolvedores que contribuem para sua melhoria contínua. Isso significa que há incontáveis tutoriais, fóruns e documentações disponíveis para ajudar tanto iniciantes quanto profissionais experientes.

Essa comunidade vibrante também impulsiona a criação de novas ferramentas, bibliotecas e frameworks, expandindo ainda mais as capacidades da linguagem.

5. Python é usado em todo lugar

O uso disseminado de Python em vários setores torna essa habilidade muito valiosa. Empresas do mundo todo, de gigantes de tecnologia como Google e Facebook a instituições financeiras como JP Morgan Chase, confiam em Python para suas soluções tecnológicas.

Essa onipresença garante que desenvolvedores Python estejam em alta demanda, tornando a escolha de carreira muito acertada.

6. Python está em constante evolução

Python evolui continuamente para atender às necessidades dos desenvolvedores modernos. Versões recentes, como Python 3.10 e 3.11, trouxeram melhorias significativas de performance e novos recursos, mantendo a linguagem atual e eficiente.

O resultado é que mais pessoas conhecem Python e têm mais chances de usá-lo em seus próprios projetos ou recomendá-lo a outros.

Comparação de Python com outras linguagens de programação

Quando Python foi criado?

Python foi idealizado no fim da década de 1980 como sucessor da linguagem ABC, que, apesar de suas capacidades de alto nível e simplicidade, tinha limitações que impediram sua adoção em larga escala.

ABC foi projetada para substituir BASIC, uma linguagem de programação que data de 1964. Embora ABC oferecesse muitos recursos úteis, não era extensível e carecia da flexibilidade necessária para um uso mais amplo, servindo principalmente como linguagem instrucional. Essas limitações inspiraram seu criador a desenvolver uma nova linguagem que mantivesse os pontos fortes de ABC, ao mesmo tempo em que corrigisse suas fraquezas.

A primeira versão de Python, 0.9.0, foi lançada em 1991 no alt.sources, um fórum inicial da internet para compartilhamento de código-fonte. Esse lançamento inicial já trazia muitos dos elementos centrais que definem Python hoje, incluindo design orientado a objetos, sistema de módulos, funções, tratamento de exceções e tipos de dados essenciais como listas, dicionários e strings.

Desde seus humildes primórdios como um projeto para melhorar a ABC, Python evoluiu significativamente, tornando-se uma das linguagens de programação mais populares e usadas do mundo. Seu desenvolvimento tem sido guiado por uma comunidade forte de contribuidores e por um foco em simplicidade e legibilidade, o que a tornou favorita entre desenvolvedores de várias áreas.

Quem inventou Python?

Python foi inventado por Guido van Rossum enquanto trabalhava no Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), na Holanda. Van Rossum esteve ativamente envolvido no desenvolvimento da linguagem ABC, mas encontrou várias limitações e a falta de extensibilidade como algo frustrante:

“Eu tinha várias queixas sobre a linguagem ABC, mas também gostava de muitos de seus recursos. Era impossível estender a linguagem ABC (ou sua implementação) para resolver minhas reclamações – de fato, sua falta de extensibilidade era um dos seus maiores problemas.” - Guido van Rossum

Movido pelo desejo de criar uma linguagem mais flexível e poderosa, van Rossum começou a desenvolver Python como um projeto paralelo durante as festas de fim de ano de 1989. Esse esforço extracurricular acabou levando à criação de Python, nomeado em homenagem ao grupo de comédia britânico Monty Python, refletindo seu senso de humor irreverente.

Ao longo de sua carreira, van Rossum permaneceu profundamente envolvido no desenvolvimento de Python. Ele atuou como Benevolent Dictator for Life (BDFL), guiando a evolução da linguagem até renunciar ao cargo em 2018. Suas contribuições para o desenvolvimento de software vão além de Python, incluindo a criação do Mondrian, uma ferramenta de revisão de código usada pelo Google.

Embora seu nome não seja tão amplamente reconhecido quanto o de gigantes da tecnologia como Steve Jobs ou Bill Gates, o trabalho de Guido van Rossum teve um impacto profundo no desenvolvimento de software e na tecnologia mundial.

Como Python evoluiu ao longo dos anos

Python passou por muitas mudanças ao longo de sua existência, o que não surpreende, já que a linguagem começou como um hobby de van Rossum e se tornou uma das mais proeminentes do mundo.

Aqui estão algumas formas como Python evoluiu para acompanhar as necessidades dos desenvolvedores e das tecnologias:

Uma linha do tempo de versões e recursos do Python

Desenvolvimentos contínuos em Python

O desenvolvimento de Python não para nas grandes versões. Atualizações intermediárias trazem continuamente novos recursos, melhorias de desempenho e correções de segurança. Versões recentes, como 3.9, 3.10 e 3.11, trouxeram otimizações importantes e novas construções de sintaxe que deixam o código mais expressivo e eficiente.

A comunidade Python desempenha um papel crucial na evolução da linguagem. A Python Software Foundation (PSF) e inúmeros voluntários contribuem para que Python continue relevante e poderoso. Essa abordagem orientada pela comunidade levou a um ecossistema vibrante de pacotes de terceiros no Python Package Index (PyPI), ampliando ainda mais as capacidades da linguagem.

Bibliotecas, frameworks e pacotes Python

Desde o lançamento inicial, a comunidade Python cresceu exponencialmente, resultando no desenvolvimento de uma enorme variedade de bibliotecas e frameworks.

Essas ferramentas ampliaram a aplicabilidade de Python em diversos campos, incluindo desenvolvimento web, ciência de dados, inteligência artificial e mais. Por exemplo, bibliotecas como TensorFlow e scikit-learn fizeram de Python um pilar da pesquisa e das aplicações em IA e ML.

Se você se interessa por bibliotecas avançadas de Python, confira a seção de cursos de Machine Learning.

Python e a ascensão da ciência de dados

No mundo orientado por dados de hoje, a importância dos dados é inegável. A ciência de dados surgiu como uma disciplina crucial, combinando matemática, estatística e programação para extrair insights de grandes volumes de dados. Esses insights ajudam empresas a tomar decisões informadas, impulsionar a inovação e resolver problemas complexos.

Python se tornou um pilar da ciência de dados por sua versatilidade, facilidade de uso e bibliotecas poderosas. Ao lado de SQL e R, é uma das linguagens mais populares nessa área.

Quem usa Python?

Python é usado por empresas e profissionais em diversos setores para criar sites, desenvolver componentes de software, construir aplicações e trabalhar com dados, IA e machine learning. Sua versatilidade e facilidade de uso o tornam uma escolha popular tanto para startups quanto para grandes corporações.

Empresas que usam Python

Python é utilizado por algumas das maiores empresas do mundo, demonstrando sua ampla adoção e versatilidade. Alguns exemplos notáveis:

• Google: Python é uma das linguagens oficiais no Google e é amplamente usado para construção de sistemas, ferramentas de avaliação de código e diversos serviços.
• NASA: Usado em várias aplicações científicas e de engenharia, incluindo análise de dados e simulações.
• Spotify: O gigante do streaming usa Python para análise de dados e serviços de backend.
• Netflix: Python impulsiona diversos aspectos das operações da Netflix, de algoritmos de recomendação à análise de dados.
• JP Morgan Chase: No setor financeiro, Python é usado para análise quantitativa e estratégias de negociação.
• Facebook: Utiliza Python para gestão de infraestrutura, análise de dados e vários serviços de backend.
• Instagram: A popular rede social usa Python no backend, aproveitando sua simplicidade e escalabilidade.

Funções profissionais que usam Python

A flexibilidade de Python o torna valioso em inúmeras funções profissionais, incluindo, mas não se limitando a:

• Cientistas de dados: usam Python para análise, visualização e construção de modelos de machine learning.
• Desenvolvedores web: utilizam frameworks como Django e Flask para criar aplicações robustas.
• Engenheiros de software: desenvolvem desde scripts de sistema até aplicações completas.
• Engenheiros de machine learning: aproveitam bibliotecas de ML em Python para treinar e implantar modelos.
• Analistas de dados: manipulam e analisam grandes conjuntos de dados com ferramentas como pandas e NumPy.
• Engenheiros de DevOps: automatizam fluxos de trabalho, gerenciam infraestrutura e fazem deploy de aplicações.
• Pesquisadores: empregam Python para computação científica e simulações.
• Desenvolvedores de jogos: usam Python para scripting e lógica de jogo.
• Especialistas em SEO: automatizam tarefas e analisam dados da web para melhorar o ranqueamento.

Caminhos de carreira em Python e salários médios

Confira o post Python Developer Salaries para saber mais sobre remuneração de profissionais Python.

A ampla gama de aplicações de Python e a diversidade de seu público reforçam seu status como uma linguagem líder.

O que Python pode fazer?

Talvez a pergunta melhor seja: o que Python não pode fazer?

Embora Python seja mais lembrado como linguagem para sites, apps, ciência de dados, IA e ML, suas aplicações vão muito além.

Vamos explorar algumas formas (às vezes surpreendentes) de usar Python:

1. Análise de dados e visualizações

Python é muito adequado para tarefas de ciência de dados em geral, incluindo analytics e visualizações. Com Python, analistas podem ordenar, manipular e extrair insights de alto nível dos dados. Também é possível criar visuais poderosos que destacam descobertas.

Há um número crescente de bibliotecas e frameworks para analytics e visualização, incluindo Pandas Visualization, Plotly e Matplotlib, para citar algumas. Seja um diagrama simples ou um relatório estatístico complexo, Python tem ferramentas para ajudar.

Outro motivo de Python ser preferido na ciência de dados é que qualquer um pode usá-lo. Analistas e profissionais de BI nem sempre são programadores, mas Python é amigável o suficiente para quem não tem formação em computação se adaptar com facilidade.

A especialidade da DataCamp é ensinar indivíduos e colaboradores de grandes empresas como o Google a usar Python e outras linguagens de ciência de dados.

2. Programação de aplicações

Por ser uma linguagem de propósito geral, Python pode ser usado para criar todo tipo de aplicação web e mobile, de produtos avançados de serviços financeiros a componentes em um jogo de F1.

Python também é usado com frequência para programar diretórios de arquivos, criar interfaces gráficas (GUIs) e APIs, e muito mais.

Se você consegue imaginar, há uma boa chance de conseguir construir com Python (ou ao menos muitos componentes-chave).

Quer aprender a criar aplicações em Python? Confira nossa trilha de carreira Python Programmer.

3. IA e machine learning

Python é a linguagem ideal para aplicações de IA e ML devido à sua estabilidade, flexibilidade e simplicidade. Ele permite escrever código legível e confiável e criar protótipos rapidamente.

Bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow e Keras fornecem ferramentas poderosas para construir e implantar modelos de ML, tornando Python indispensável no desenvolvimento de tecnologias de ponta.

Se você quer trabalhar na vanguarda da tecnologia, a trilha de carreira Machine Learning Scientist with Python da DataCamp pode te levar até lá.

4. Análise financeira e fintech

No mercado financeiro, Python é favorito para análises quantitativas e qualitativas e para lidar com grandes volumes de dados.

Ele ajuda a automatizar tarefas como cálculo de risco, gestão de carteiras, acompanhamento de tendências de mercado e visualização de dados de ações. Python também é parte integrante do desenvolvimento de produtos fintech; empresas como Venmo, Robinhood e Affirm usam Python em seus stacks.

Quer se tornar o próximo guru de finanças? Veja o curso Intermediate Python for Finance da DataCamp.

5. Marketing e otimização para mecanismos de busca (SEO)

Python é cada vez mais usado em marketing digital e SEO. Ele ajuda a automatizar tarefas, categorizar palavras-chave, extrair e analisar dados e implementar mudanças em várias páginas.

Bibliotecas de processamento de linguagem natural (NLP) como SpaCy ajudam profissionais de SEO a otimizar conteúdo e analisar tendências de busca.

Django, um framework web popular, simplifica a otimização técnica de SEO.

6. Desenvolvimento de jogos

Python não é a linguagem mais comum para desenvolvimento de jogos, e poucos são escritos inteiramente em Python. Mas é frequentemente usado por desenvolvedores para outras tarefas, como a ligação entre módulos em C e C++.

Isso não quer dizer que você não possa criar um jogo completo com Python — confira o Unknown Horizons para ver um exemplo que usa apenas Python. A maioria dos jogos combina várias linguagens; títulos famosos como The Sims 4 e Battlefield 2 usam Python para elementos críticos, como a lógica do jogo.

O PyGame, um conjunto multiplataforma de módulos Python para criação de jogos, ajuda nessas tarefas.

7. Design gráfico

Python é útil no desenvolvimento de aplicações de design gráfico. Ele é usado em softwares de imagem 2D, incluindo os conhecidos Gimp e Paint Shop Pro. Há também o DrawBot, um app open source popular que ajuda a criar gráficos 2D com código Python.

Designers que trabalham com sites ou imagens digitais podem usar Python com frequência.

Como prova adicional da versatilidade de Python, softwares de animação 3D como Blender e Lightwave também o utilizam.

8. Inspirar outras linguagens de programação

A simplicidade e a sintaxe clara de Python inspiraram a criação de outras linguagens como Go (Golang) e Cobra. Também é um excelente ponto de partida para aprender a programar, pois sua facilidade de uso torna a transição para outras linguagens mais simples após dominar o básico.

A diversidade de aplicações e a facilidade de uso fazem de Python uma ferramenta valiosa para muitas tarefas. Seja analisando dados, desenvolvendo aplicações ou explorando novas fronteiras tecnológicas, Python tem as ferramentas e bibliotecas para apoiar você.

Python em ação: exemplos de código

Aqui estão alguns exemplos que mostram as capacidades de Python em manipulação de dados, visualização e machine learning usando bibliotecas modernas. Esta seção é para dar um gostinho da linguagem.

1. Encontrando a média de uma lista de números

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)))

Saída:

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. Multiplicando matrizes com 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)

Saída:

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. Visualizando dados com 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()

Saída:

Um gráfico exibindo uma onda senoidal.

4. Machine learning básico com 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}")

Saída:

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Bibliotecas Python por caso de uso

Aprendendo Python: do básico ao avançado

A simplicidade de Python significa que mesmo quem não tem experiência em programação pode começar a usar a linguagem imediatamente. Seja um profissional de escritório automatizando tarefas rotineiras, um marketer enviando e-mails em intervalos definidos ou um estudante aprendendo a programar, Python é acessível para todos.

Porém, há uma diferença grande entre o que você consegue fazer com conhecimentos básicos e o que alcança com domínio intermediário ou avançado. Como aprender um instrumento musical, dominar Python exige prática e evolução gradual. Você pode começar com scripts simples e, com tempo e dedicação, chegar a desenvolver algoritmos complexos, criar aplicações web sofisticadas ou conduzir análises avançadas de dados.

Especialistas em Python atuam em tarefas complexas, desde construir sistemas de IA que geram seus próprios algoritmos até desenvolver novas APIs e resolver problemas do mundo real. Seja você iniciante, esteja aprofundando seus conhecimentos ou buscando maestria, há recursos para apoiar sua jornada.

Fechando

Python é poderoso, flexível e incrivelmente versátil. Sua natureza intuitiva e amigável, somada à rapidez de desenvolvimento e facilidade de aprendizado, o tornam uma das linguagens mais populares do mundo.

As aplicações de Python atravessam indústrias, impulsionando tecnologias em desenvolvimento web, ciência de dados, inteligência artificial, finanças e muito mais. Sua popularidade e uso devem continuar crescendo, fazendo de Python uma habilidade essencial para profissionais modernos.

Aprender Python é um ótimo investimento para quem deseja impulsionar a carreira. Seja para ser um programador completo, cientista de dados, engenheiro de IA ou ML, ou outro profissional de tecnologia, Python abre portas para inúmeras oportunidades em alta. Além disso, carreiras que exigem Python costumam oferecer salários expressivos, devido à alta demanda e à oferta ainda limitada de profissionais qualificados.

Pronto para começar sua jornada em Python? Confira recursos e cursos completos para todos os níveis. Seja você um iniciante total ou um usuário avançado, existe um caminho para seguir.