Para que o Python é usado? 7 usos reais do Python

Python é atualmente (em novembro de 2022) a linguagem de programação mais popular do mundo, e sua base de usuários está em constante crescimento. Mas para que o Python é usado? Muitos setores e empresas usam Python para analisar dados, criar modelos de aprendizado de máquina, criar sites e programar software.

Aqui, exploramos os principais usos do Python, os motivos pelos quais o Python é tão popular, por que você deve aprendê-lo e quanto tempo leva. Também examinamos quais empregos normalmente precisam de habilidades de programação em Python. Você tem curiosidade sobre Python vs. SQL? Confira nosso artigo separado comparando os dois. 

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação de código aberto, orientada a objetos, de alto nível e de uso geral. Como essa definição pode parecer muito complicada, vamos dar uma olhada em cada característica separadamente para entender o que cada uma delas significa:

• Código aberto: é gratuito e está disponível para melhorias adicionais, como adição de recursos úteis ou correção de bugs
• Orientado a objetos: baseado não em funções, mas em objetos com atributos e métodos definidos
• Alto nível: amigável ao ser humano em vez de amigável ao computador
• Finalidade geral: pode ser usado para criar qualquer tipo de programa

O Python é amplamente aplicado em ciência de dados, análise de dados, aprendizado de máquina, engenharia de dados, desenvolvimento da Web, desenvolvimento de software e outros campos.

Para saber mais sobre o que é Python, você pode encontrar nosso artigo no blog sobre os fundamentos dessa linguagem popular.

Por que o Python é tão popular?

Vamos discutir agora as principais vantagens do uso do Python que fazem dele uma linguagem de programação tão avançada e predominante:

• Ele tem uma sintaxe intuitiva que se assemelha a um idioma inglês natural e, portanto, é fácil de aprender, especialmente para pessoas que estão começando no mundo da programação
• Devido à sua sintaxe amigável, é fácil escrever, ler e depurar
• Ele oferece uma extensa biblioteca padrão e uma grande variedade de bibliotecas e módulos adicionais bem documentados e abrangentes
• É gratuito para pessoas físicas e jurídicas
• Graças à sua enorme comunidade de apoio, o Python é constantemente desenvolvido, aprimorado e expandido
• Ele pode ser integrado a qualquer projeto e usado para resolver problemas avançados
• Por ser uma linguagem de uso geral, ela tem várias aplicações em diversas esferas

Para que o Python é usado? 7 usos do Python

Já mencionamos mais de uma vez neste artigo que o Python tem muitos aplicativos. Então, vamos ver onde exatamente podemos usar o Python no mundo real.

1. Python para análise de dados

Os dados se tornaram um ativo realmente precioso em qualquer setor moderno, e a maioria das empresas está interessada em coletar, manipular e analisar dados relevantes para extrair deles insights comerciais significativos. E é nesse ponto que o Python vai além de qualquer concorrência. 

O Python é particularmente valioso porque, além de sua biblioteca padrão abrangente, oferece uma coleção impressionante de módulos adicionais projetados especificamente para fins analíticos. 

As bibliotecas Python mais famosas para a realização de análise de dados são pandas e NumPy. Essas ferramentas permitem que você faça quase tudo com seus dados, como limpá-los e organizá-los, explorar estatísticas ou visualizar tendências ocultas em seus dados.

Além dessas duas bibliotecas, você pode usar muitas outras para várias tarefas relacionadas a dados, como visualização de dados, raspagem da Web ou teste de hipóteses.

2. Python para visualização de dados

A visualização de dados é uma parte autônoma da análise de dados que nos ajuda a representar as informações, sejam elas brutas ou limpas e transformadas, de uma forma mais atraente e perspicaz. 

Aqui o Python entra novamente em ação, oferecendo um amplo espectro de ferramentas para visualizar os dados. Os mais populares deles são o matplotlib e, com base nele, o seaborn. Com eles, podemos criar literalmente todos os tipos de visualizações, desde as mais simples (gráficos de linhas, gráficos de barras, histogramas) até as mais avançadas (gráficos animados, linhas de fluxo, mapas de agrupamento, gráficos de alegria etc.).

Se quiser saber mais sobre como usar essas duas bibliotecas Python, você pode fazer nossos cursos Introduction to Data Visualization with Matplotlib e Introduction to Data Visualization with Seaborn.

Há também uma infinidade de outras bibliotecas gráficas em Python: tanto as multiuso (como Plotly, Bokeh ou Altair) quanto as mais específicas(missingno para visualizar valores ausentes, Toyplot para criar gráficos interativos para publicação eletrônica, GeoPandas para criar mapas etc.).

3. Python para aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) está no centro da maioria das tarefas de ciência de dados. Representa um campo da inteligência artificial (IA) preocupado com o uso de algoritmos para permitir que as máquinas aprendam padrões e tendências de dados históricos para fazer previsões sobre dados desconhecidos. 

Usando técnicas de ML, podemos criar modelos que podem prever com precisão a taxa de rotatividade de clientes da empresa, estimar o risco de uma pessoa ter uma determinada doença, identificar o posicionamento ideal dos veículos de táxi etc.

Com o Python, podemos criar um modelo de ML usando apenas três linhas de código (veja um exemplo desse modelo para prever transações bancárias fraudulentas). Mesmo que, por trás dessas poucas linhas de código, haja processos e cálculos complexos, as bibliotecas Python ML fazem a maior parte do trabalho nos bastidores, o que facilita significativamente a tarefa do usuário. As bibliotecas mais comuns são scikit-learn, Keras, TensorFlow e PyTorch.

4. Python para desenvolvimento de software

Além de sua aplicação multifacetada nas áreas de ciência de dados, o Python é usado em cada estágio do desenvolvimento de software, incluindo controle de compilação, compilação contínua automatizada, prototipagem, rastreamento de bugs, testes e manutenção de software. 

A flexibilidade e, ao mesmo tempo, o poder dessa linguagem de programação permitem que você a use para criar aplicativos multiprotocolo relativamente simples e altamente avançados ou que envolvam cálculos numéricos complexos. 

Com Python, podemos criar programas de áudio ou vídeo com base em técnicas de IA ou ML, APIs (interfaces de programação de aplicativos), GUIs (interfaces gráficas de usuário) ou qualquer outro tipo de software.

5. Python para desenvolvimento web

Enquanto para criar o front-end de um site (a parte de um site acessível aos usuários), usamos principalmente linguagens como HTML, CSS e JavaScript, para o back-end (a parte invisível de um site), geralmente optamos por Python. 

Para esses fins, o Python é usado em algumas estruturas comuns (como Django ou Flask) com módulos internos especializados que permitem o compartilhamento de dados com servidores, o processamento de informações, o acesso a bancos de dados, o roteamento de URL, o gerenciamento de conteúdo e a manutenção da segurança do site.

Entre os sites e aplicativos gigantes criados com Python, vale a pena mencionar o Google, o Facebook, o Instagram, o YouTube, o Dropbox e o Reddit.

6. Python para automação de tarefas/scripts

Python é uma ótima ferramenta para escrever programas para automatizar diferentes tarefas repetitivas. Esse processo também é chamado de scripting.

Em particular, você pode usar scripts para trabalhar com arquivos e pastas. Por exemplo, você pode criar, renomear, converter, dividir, mesclar ou excluir arquivos, verificar se há erros, duplicatas ou determinados padrões de texto, ou atualizar o conteúdo do arquivo. 

Você também pode usar a automação Python para pesquisar e baixar informações da Internet, preencher e enviar formulários on-line e enviar notificações ou e-mails regulares. 

Fazer todas essas coisas manualmente, além de ser extremamente entediante, consumiria muito tempo e seria propenso a erros. O uso de scripts Python para executar essas ações em apenas alguns minutos aumentaria significativamente sua eficiência e pouparia a você tempo e esforço preciosos para tarefas mais criativas.

7. Usos diversos do Python

Além de todas essas implementações consideradas acima, para que mais o Python é usado? Abaixo estão algumas ideias novas:

• Monitoramento do mercado de ações
• Raspagem da Web
• Manter atualizada uma lista de tarefas
• Criação de bots
• Geração de listas de nomes, cores, números de telefone, moedas, etc. aleatórios.

Por fim, você pode usar o Python por pura diversão:

• Conversão de texto em arte ASCII, como esta: ʕ -`ᴥ-'ʔ
• Emparelhar aleatoriamente os presentes e os destinatários do amigo secreto
• Geração de imagens de arte ASCII de um animal selecionado com uma mensagem
• Jogar xadrez
• Lendo seu horóscopo
• Usando o Tinder

Por que aprender a usar Python? 

Os benefícios de conhecer e usar Python mostram claramente por que ele é uma ótima opção para o aprendizado, especialmente como sua primeira linguagem de programação. No entanto, por que você pessoalmente decidiria aprender isso? Aqui estão alguns motivos que podem convencer você ainda mais:

• Ele pode abrir inúmeras oportunidades para você começar uma nova carreira em muitos campos, e em breve analisaremos detalhadamente quais são exatamente esses campos.
• Ele pode se tornar uma ferramenta complementar útil para seu trabalho atual. Por exemplo, usando Python, você pode automatizar muitas tarefas monótonas, como renomear muitos arquivos de uma só vez, converter arquivos para outro formato ou criar e atualizar relatórios de trabalho.
• Isso pode fazer com que você se destaque da multidão, mesmo ao se candidatar a cargos que não exijam conhecimento direto de Python (por exemplo, você pode conferir um exemplo de modelo de descrição de cargo de analista de negócios).
• Atualmente, as profissões relacionadas a Python são muito bem remuneradas e altamente demandadas, e essa tendência só tende a crescer no futuro. Se você precisar de provas, basta pegar qualquer um dos empregos mencionados no capítulo Quais empregos precisam de Python? deste artigo e verificar o respectivo salário médio no Indeed e as vagas de emprego no LinkedIn.
• Por fim, com a capacidade de usar Python, você pode fazer muitas coisas úteis para si mesmo, como raspar sites ou criar bots. 

Quanto tempo você leva para aprender Python

Quanto tempo você levaria para aprender Python? Bem, aqui, tudo depende da sua experiência anterior em codificação, dos seus objetivos, da sua motivação e de quanto tempo você está disposto a dedicar aos estudos. 

A boa notícia é que, mesmo se você for totalmente iniciante, poderá aprender os fundamentos do Python para qualquer finalidade em apenas 15 horas. 

Se você quiser aprender os conceitos básicos de Python para ciência de dados, ou aprender a usá-lo em estatística, ou se já conhece Python, mas gostaria de dominar a escrita do código de forma eficiente, você levará apenas cerca de 4 horas. 

Se, em vez disso, você precisar de uma abordagem mais estruturada e multifacetada para seus estudos para se tornar um analista de dados em Python, poderá levar até 32 horas. Portanto, cabe a você escolher o que vai fazer com esse idioma e começar a aprender.

Quais trabalhos precisam de Python?

Muitas profissões precisam do Python diretamente para seu trabalho diário. Abaixo, descrevemos o que você pode fazer com Python em uma capacidade profissional:

• Cientista de dados
• Analista de dados
• Engenheiro de dados
• Engenheiro de aprendizado de máquina
• Jornalista de dados
• Arquiteto de dados
• Desenvolvedor web full-stack
• Desenvolvedor web de back-end
• Engenheiro de DevOps
• Engenheiro de software

Além disso, alguns outros empregos podem exigir habilidades Python para realizar determinadas tarefas, como analisar dados, automatizar tarefas repetitivas ou monitorar o comportamento do mercado: analistas de negócios, banqueiros e cientistas são apenas alguns exemplos. 

Escolhendo Python

Então, para que o Python é usado? Em resumo, discutimos muitas coisas sobre as implementações do Python para resolver diferentes tarefas, em áreas como visualização de dados, análise de dados e aprendizado de máquina.

Também aprendemos o que é Python e quais são as principais vantagens de Python, que fazem dela a linguagem de programação mais usada no mundo. 

Se você estiver interessado em continuar a empolgante jornada de aprendizado de Python para ampliar os horizontes de sua carreira, explore os exaustivos programas on-line para iniciantes das seguintes trilhas de habilidades e carreiras do DataCamp:

• Fundamentos de Python
• Programador Python
• Analista de dados com Python
• Cientista de dados com Python