O que é Python? - A linguagem de programação mais versátil

O que a NASA, o Spotify, o Google e o JP Morgan Chase têm em comum?

Todas essas empresas usam Python diariamente.

Python é uma linguagem de programação popular de uso geral que tem uma grande variedade de aplicações. Todos os tipos de soluções tecnológicas têm Python em seu núcleo, desde aplicativos da Web, mecanismos de pesquisa e jogos até softwares de animação e até mesmo outras linguagens de programação.

É seguro dizer que Python é um verdadeiro pau para toda obra, e não é de se admirar que essa linguagem seja muito popular entre os profissionais.

Como o Python está em toda parte e facilita todos os tipos de coisas, é útil entender um pouco mais sobre ele.

Com isso em mente, aqui analisamos tudo sobre Python, incluindo sua história, por que é tão popular, as carreiras em que Python é uma habilidade obrigatória e muito mais.

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação de alto nível orientada a objetos. Orientada a objetos significa que essa linguagem é baseada em objetos (como dados) em vez de funções, e alto nível significa que é fácil para os seres humanos entenderem.

Você pode encontrar exemplos de Python em ação em muitas das tecnologias que usamos diariamente, como o YouTube, por exemplo, e os processos por trás dos mecanismos de pesquisa, por exemplo.

O Python é usado para criar software móvel e para a Web, em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), para realizar manipulação e análise de dados e muito mais.

Por que o Python é tão popular?

O Python é consistentemente classificado como uma das linguagens de programação mais populares do mundo. No índice TIOBE de Programação de Computadores, um indicador da popularidade das linguagens, o Python conquistou o primeiro lugar em fevereiro de 2022.

E na Pesquisa de Desenvolvedores de 2021 do Stack Overflow, Python ficou em quarto lugar como a linguagem de programação mais usada, com 41,53% dos programadores profissionais (principalmente da Web) usando Python.

O Python é popular por vários motivos, vamos examiná-los agora.

Python é versátil

Por ser uma linguagem de uso geral, você pode usar o Python para fazer e criar muitas coisas diferentes. Por exemplo, um cientista de dados pode usar Python para gerar visualizações ou manipular dados, e um desenvolvedor da Web pode usar Python para criar um site. Abordamos seus casos de uso em mais detalhes aqui.

Python é simples e fácil de aprender

Se alguém estiver começando a programar, há poucas linguagens melhores para começar do que Python. Sua sintaxe é simples, os comandos são baseados em inglês e seu layout é relativamente direto, facilitando a compreensão de cada linha de código e sua finalidade, seja o usuário experiente ou não.

Sua simplicidade também significa que Python é a linguagem ideal quando é necessário um desenvolvimento rápido.

Python é de código aberto

Por ser de código aberto, o Python pode ser usado gratuitamente por qualquer pessoa. O benefício adicional disso é que qualquer pessoa pode criar ferramentas, bibliotecas e estruturas adicionais para Python que outros usuários possam aproveitar. Por exemplo, existem bibliotecas Python pré-fabricadas para tudo, desde chatbots até criptografia.

A próspera comunidade de usuários de Python ajuda a ampliar as funcionalidades e os aplicativos dessa linguagem.

O Python é muito usado

Há também a questão da ubiquidade a ser considerada. Quando uma linguagem como Python faz parte de tantas soluções tecnológicas diferentes e é empregada por um grande número de empresas, torna-se ainda mais importante que os desenvolvedores e programadores conheçam a linguagem se quiserem ser empregados ou entender como determinadas soluções funcionam.

O resultado disso é que mais pessoas conhecem Python e têm maior probabilidade de usá-lo em seus próprios projetos ou de sugeri-lo a outras pessoas.

Quando o Python foi criado?

O Python foi concebido pela primeira vez no final da década de 1980. Ela foi inicialmente projetada para ser a sucessora da linguagem de programação ABC, outra linguagem de programação de uso geral desenvolvida no Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), um instituto de pesquisa de matemática e ciência da computação, na Holanda.

O próprio ABC foi projetado para substituir o BASIC, uma linguagem de programação antiga que data de 1964 - praticamente a idade das trevas em termos de tecnologia!

Embora o ABC também seja uma linguagem de programação de alto nível, ele não causou muito impacto e seu uso geralmente se limitava a um ambiente de instrução. De muitas maneiras, a maior reivindicação de fama da ABC é o fato de ter inspirado a criação do Python.

A história do Python está intimamente ligada ao ABC porque o desenvolvedor que inventou o Python (mais sobre ele abaixo) passou vários anos trabalhando no ABC.

A primeira versão do Python (0.9.0) foi lançada em 1991 no alt.sources, um grupo on-line onde os usuários publicam o código-fonte da linguagem. Essa versão era orientada a objetos com um sistema de módulos, incluía funções, tratamento de exceções e um núcleo de dados, como lista, dict, str e outros.

Quem inventou o Python?

Guido van Rossum inventou o Python quando estava trabalhando na CWI. Van Rossum estava ativamente envolvido com o idioma ABC, mas tinha algumas reclamações:

"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 remediar minhas reclamações - na verdade, a falta de extensibilidade era um de seus maiores problemas." - Guido van Rossum

Embora estivesse empregado na CWI na época, van Rossum desenvolveu a Python como uma atividade extracurricular. No prefácio de Programming Python by Mark Lutz, van Rossum observa que estava entediado durante o período de férias e decidiu começar a trabalhar na linguagem como um projeto de hobby.

O inventor do Python esteve muito envolvido com a linguagem durante grande parte de sua vida profissional, acabando por deixar o cargo de "Ditador Benevolente Vitalício" em 2018. Van Rossum também é responsável pela criação do Mondrian do Google, uma ferramenta de revisão de código que está em uso atualmente.

Embora o nome de Van Rossum não seja tão reconhecido como o de outros grandes contribuidores para a tecnologia, como Steve Jobs ou Bill Gates, seu trabalho teve um grande impacto no campo de desenvolvimento de software e, por extensão, nas tecnologias do mundo como um todo.

Fato curioso: Van Rossum batizou sua língua de Python porque era fã do grupo britânico de comédia de esquetes Monty Python e estava em um "clima irreverente".

Como o Python evoluiu ao longo dos anos

O Python passou por muitas mudanças ao longo de sua vida, o que não é surpreendente, já que a linguagem começou como um projeto de hobby de van Rossum e se tornou uma das linguagens de programação mais importantes do mundo.

Aqui estão algumas das maneiras pelas quais vimos o Python evoluir para atender às necessidades dos desenvolvedores e ao avanço das tecnologias:

Bibliotecas, estruturas e pacotes Python

Desde seu lançamento inicial, a comunidade Python cresceu exponencialmente, assim como o número de bibliotecas e estruturas disponíveis para uma gama cada vez mais ampla de tarefas e usos.

Por exemplo, nos anos desde o primeiro lançamento do Python em 1991, as tecnologias de IA e ML se tornaram ferramentas importantes. A comunidade Python respondeu a essa necessidade criando bibliotecas e pacotes com foco em IA e ML.

Uma linha do tempo das principais versões do Python

• 1991 - A versão 0.9.0 do Python é lançada ao público pela primeira vez.
  
  
• 1994 - O Python 1.0 chega às ruas digitais com algumas atualizações importantes, incluindo novos recursos para programação funcional (lambda, reduce, filter e map). Ele ofereceu aos desenvolvedores uma alternativa ao Perl, na época uma linguagem de script popular.
• 2000 - O Python 2.0 foi lançado em outubro, depois que a equipe principal de desenvolvimento fundou o BeOpen PythonLabs. Essa versão foi a primeira a introduzir o tipo de dados de cadeia de caracteres Unicode, compreensões de lista e um coletor de lixo (uma forma de gerenciamento automatizado de memória) para ciclos de referência.

• 2008 - O Python 3.0 (também conhecido como Python 3000 e Py3K) foi lançado em dezembro. Essa versão tinha um objetivo principal: abordar e corrigir quaisquer falhas fundamentais presentes nas versões 2.0, mantendo-se fiel aos princípios orientadores do Python, também conhecidos como o Zen do Python. Construções e módulos duplicados foram removidos para manter o Python o mais simples e descomplicado possível.

Uma das principais maneiras pelas quais o Python 3.0 quebrou o padrão foi a falta de compatibilidade com versões anteriores - o código das versões do Python 3 não é compatível com o código das versões do Python 2. O fim da vida útil das versões do Python 2.0 foi definido para janeiro de 2020.

Entre essas versões, houve outras atualizações, e cada uma delas ofereceu alterações e/ou novos recursos.

De muitas maneiras, uma linguagem de programação é como uma linguagem viva e humana: ela evolui com o uso. As formas mais antigas de dizer as coisas caem no esquecimento e a terminologia moderna assume o controle.

Python e a ascensão da ciência de dados

No mundo de hoje, a importância dos dados não pode ser subestimada. Como resultado, surgiram vários novos campos de estudo e ocupações, incluindo a ciência de dados.

Os analistas e cientistas de dados usam matemática, estatística e habilidades de programação para extrair significado dos dados. Suas descobertas são usadas de várias maneiras, como, por exemplo, para ajudar as empresas a ter sucesso ou ajudar as organizações governamentais a entender os problemas.

O Python, juntamente com o SQL e o R, é uma das melhores linguagens de programação para a ciência de dados. O fato de ser tão complementar a esse campo fez com que o Python ganhasse ainda mais destaque e defensores.

Quem usa Python?

Empresas e profissionais de diversos setores usam Python para criar sites, componentes de software e aplicativos ou para trabalhar com tecnologias de dados, IA e ML.

Os profissionais que usam Python incluem cientistas de dados, desenvolvedores e designers da Web, engenheiros de software e muitos outros.

Carreiras com Python

Devido à sua flexibilidade e versatilidade, o Python é usado por um grande número de profissionais, não apenas programadores ou desenvolvedores. Aqui estão apenas algumas das carreiras em que Python é uma habilidade fundamental:

• Desenvolvedor de back-end (lado do servidor)
• Desenvolvedor front-end (lado do cliente)
• Desenvolvedor de pilha completa (tanto no lado do cliente quanto no lado do servidor)
• Web designer
• Desenvolvedor Python
• Engenheiro de aprendizado de máquina
• Cientista de dados
• Analista de dados
• Engenheiro de dados
• Engenheiro de DevOps (operações de desenvolvimento)
• Engenheiro de software
• Pesquisador
• Desenvolvedor de jogos
• Estatístico
• Especialista em SEO
• E mais...

Empresas que usam Python

É impossível listar todas as empresas que usam Python porque são muitas, mas aqui estão alguns dos grandes nomes reconhecidos:

• Google (Python é uma das linguagens "oficiais" do Google)
• Intel
• IBM
• NASA
• PayPal
• Netflix
• YouTube
• Reddit
• Pinterest
• Instagram
• Facebook
• JP Morgan Chase
• Spotify
• Dropbox
• Listrado
• Uber
• Amazon
• E muito mais...

O que o Python pode fazer?

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

Embora o Python seja mais frequentemente visto como uma linguagem de codificação para sites e aplicativos ou para tarefas e projetos de dados, IA e ML, ele também tem muitas outras aplicações.

Vamos dar uma olhada mais de perto em algumas das maneiras (às vezes surpreendentes) como o Python é usado:

Análise e visualização de dados

O Python é adequado para tarefas de ciência de dados em geral, o que inclui análise e visualização de dados. Com Python, os analistas podem classificar, manipular e obter percepções de alto nível dos dados. Eles também podem usar a linguagem para criar recursos visuais poderosos que destaquem suas descobertas.

Há um número crescente de bibliotecas e estruturas Python para análise e visualização de dados, incluindo Pandas Visualization, Plotly e Matplotlib, para citar apenas algumas. Quer se trate de um diagrama simples ou de um relatório estatístico complexo, o Python tem ferramentas que podem ajudar.

Outro motivo pelo qual Python é a linguagem preferida para a ciência de dados é que qualquer pessoa pode usá-la. Os analistas e os profissionais de business intelligence nem sempre são programadores ou desenvolvedores, mas o Python é suficientemente fácil de usar para que pessoas sem formação em ciência da computação possam se adaptar facilmente a ele.

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

Oferecemos uma ampla seleção de cursos de Python, trilhas de habilidades e trilhas de carreira que podem ajudá-lo a começar a trilhar o caminho para uma carreira em dados. Clique aqui para ver nossas ofertas de cursos.

Aplicativos de programação

Como Python é uma linguagem de programação de uso geral, ela pode ser usada para criar todos os tipos de aplicativos da Web e móveis, desde produtos avançados de serviços financeiros até componentes de um jogo de corrida de F1.

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

Se você conseguir pensar nisso, há uma boa chance de que possa construí-lo (ou pelo menos muitos componentes-chave) com Python.

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IA e aprendizado de máquina

O Python é estável, flexível e descomplicado. Por isso, é a linguagem de programação ideal para aplicativos de IA e ML, que envolvem algoritmos sofisticados e, muitas vezes, muito complexos. O Python permite que os especialistas em IA e ML escrevam códigos confiáveis, legíveis e que possibilitem a criação rápida de protótipos.

Outro benefício de sua simplicidade é que a depuração é rápida, portanto, em vez de procurar erros de sintaxe, os desenvolvedores de IA e ML podem dedicar mais tempo a seus algoritmos e heurística.

Há um grande número de bibliotecas e estruturas Python para projetos de IA e ML, como scikit-learn, TensorFlow e Pylearn2, para citar apenas alguns. Isso facilita o início dos desenvolvedores.

Se você estiver interessado em trabalhar na vanguarda da tecnologia, a carreira de Cientista de Aprendizado de Máquina com Python da DataCamp pode ajudá-lo a chegar lá.

Análise financeira e fintechs

Nos últimos anos, o Python surgiu como uma das linguagens de programação preferidas do mundo financeiro. Ele é particularmente adequado para análises quantitativas e qualitativas e é ótimo para lidar com grandes conjuntos de dados.

Com a ajuda do Python, as pessoas que trabalham com finanças podem automatizar muitas tarefas que costumavam levar muito tempo: calcular riscos, gerenciar uma carteira de ações, acompanhar o mercado e visualizar tendências de ações.

O Python também é popular como linguagem de programação para criar produtos de fintech (tecnologia financeira). Fintechs populares, como Venmo, Robinhood e Affirm, têm Python em suas pilhas de tecnologia principais (as tecnologias que criaram o produto final).

Como as fintechs geralmente são projetos ambiciosos, o código escalável e simples, porém maduro, do Python é ideal. Além disso, há todas as bibliotecas e componentes prontos para uso.

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Marketing e otimização de mecanismos de pesquisa (SEO)

Uma maneira nova e interessante de usar Python é nas áreas de marketing digital e SEO.

Além dessas áreas em que a automação é útil, o Python pode ajudar os profissionais de marketing e especialistas em SEO em outras tarefas, como categorização de palavras-chave, extração e análise de dados ou implementação de alterações em várias páginas da Web.

As tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP) também estão surgindo e já estão afetando as pessoas que trabalham com SEO. Como esperado, o Python tem bibliotecas e estruturas para PNL, incluindo o popular SpaCy.

O Django, uma estrutura da Web Python amplamente usada, é preferido por muitos profissionais de SEO porque simplifica o processo de otimização técnica de SEO.

Desenvolvimento de jogos

Python não é a linguagem de programação mais comum ou popular para o desenvolvimento de jogos, e não há muitos jogos escritos inteiramente em Python. Mas ele é frequentemente usado pelos desenvolvedores para outras tarefas, como vincular módulos C e C++.

Isso não quer dizer que você não possa criar um jogo completo com Python - dê uma olhada em Unknown Horizons se quiser ver um jogo que usa apenas Python. Só que a maioria dos jogos usa várias linguagens, por exemplo, jogos famosos como The Sims 4 e Battlefield 2 usam código Python para elementos essenciais, como a lógica do jogo.

O PyGame, um conjunto multiplataforma de módulos Python projetado para a criação de videogames, ajuda os desenvolvedores com tarefas relacionadas ao Python.

Design

Python é uma linguagem útil quando se trata de desenvolver aplicativos de design gráfico. Ele é usado em softwares de imagem 2D, incluindo os conhecidos programas Gimp e Paint Shop Pro. Há também o DrawBot, um aplicativo popular de código aberto que ajuda os usuários a criar gráficos 2D usando código Python.

Os designers gráficos que trabalham com sites ou imagens digitais podem usar o Python regularmente.

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

Como ponto de partida para outros idiomas

A simplicidade e a sintaxe clara do Python são muito apreciadas. Tanto, de fato, que o Python inspirou a criação de outras linguagens de programação. O Go (Golang) e o Cobra usam uma sintaxe muito parecida com a do Python.

Também é um ponto de partida útil em termos de usuários - por ser fácil de aprender, o Python é uma maneira perfeita de começar a programar. Depois de aprender Python, é mais fácil aprender outras linguagens de programação.

Exemplos de código:

#finding average

# creating an array consisting of number 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.average(a))

#above code in just one line

print("The results of average for the short version:")

print(np.average(np.arange(1,11)))

Saída:

#multiplying matrix

#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 = ", b)

print("c = ", c)

print("d = ", d)

#multiplication of 2-D arrays

bc = np.matmul(b,c)

print("Result of b*c=",bc)

#multiplication of 2-D and 1-D arrays

cd = np.matmul(c,d)

print("Result of c*d=",cd)

Saída:

Noções básicas de Python e Python avançado

Qualquer pessoa pode usar Python. Sua simplicidade significa que mesmo aqueles que não têm experiência em programação ou codificação podem aprender o básico e usar essa linguagem desde o início.

Por exemplo, digamos que um funcionário de escritório queira uma maneira mais rápida de concluir tarefas de rotina, como renomear um grande número de arquivos. Eles podem usar o Python para escrever um script básico que conclua essa tarefa para eles. Ou um profissional de marketing pode usar Python para ajudar a enviar e-mails para clientes potenciais em intervalos definidos.

Como acontece com muitas coisas, há uma grande diferença entre o que você pode fazer com Python básico e o que você pode fazer com habilidades avançadas ou até mesmo intermediárias em Python.

É como tocar piano. Muitos de nós aprendemos a usar pauzinhos quando éramos crianças, mas alguns de nós acabaram se tornando pianistas de concerto que conseguem tocar Rachmaninov confortavelmente.

No entanto, a única maneira de chegarem a esse nível de realização foi com a prática e o desenvolvimento gradual de suas habilidades ao longo do tempo.

Há uma boa chance de que eles também tenham começado com pauzinhos.

O mesmo acontece com o Python. Você começa com o básico e gradualmente desenvolve suas habilidades até chegar ao nível de virtuose. Os especialistas costumam dizer que você nunca para de aprender uma linguagem de programação porque sempre há algo novo para aprender. Talvez você consiga codificar com os olhos vendados, mas novos aplicativos e maneiras de usar a linguagem estão sempre surgindo.

Os especialistas em Python usam suas habilidades para todos os tipos de tarefas complexas. Você pode encontrá-los criando sistemas de IA que geram seus próprios algoritmos a partir de enormes conjuntos de dados. Ou eles podem estar ocupados trabalhando em novas APIs, desenvolvendo programas que respondem a problemas do mundo real ou ministrando cursos para o DataCamp.

Quer você entenda os fundamentos do Python, seja novato na linguagem ou queira alcançar um nível virtuoso, o DataCamp pode ajudá-lo a atingir seus objetivos.

Oferecemos uma variedade de cursos de Python gerais e específicos para carreiras, para iniciantes completos e para usuários avançados.

Resumindo o Python

O Python é poderoso, flexível e incrivelmente versátil. Ela também é amigável, intuitiva, permite tempos de desenvolvimento rápidos e é fácil de aprender - não é de se admirar que seja uma das linguagens de programação mais populares do mundo!

Todos os tipos de indústrias, empresas e setores dependem do Python para potencializar suas tecnologias, e espera-se que o uso e a popularidade do Python aumentem em 2022 e nos anos seguintes.

Aprender a codificar em Python é uma ótima ideia para qualquer pessoa, mas é essencial para quem deseja se tornar um programador completo, cientista de dados, engenheiro de IA e ML e muitas outras profissões.

A variedade de carreiras em que as habilidades de programação em Python são necessárias é diversa, mas essas carreiras têm uma coisa em comum: os salários são impressionantes. Em parte, porque há uma falta de talentos Python para preencher todas as posições em oferta.

Aprender Python pode ser sua passagem para uma carreira totalmente nova ou uma forma de aprimorar suas habilidades em sua carreira atual.

Está pronto para começar a usar algum código? Confira a ampla gama de cursos individuais de Python e trilhas de carreira da DataCamp.