Ce este Python? Tot ce trebuie să știi ca să începi

Ce au în comun NASA, Spotify, Google și JP Morgan Chase? Toate aceste companii folosesc zilnic Python.

Python este un limbaj de programare puternic și versatil, care joacă un rol esențial într-o gamă largă de soluții tehnologice. De la aplicații web, motoare de căutare și jocuri la software de animație și chiar alte limbaje de programare, Python se află în centrul inovației.

În ultimii ani, Python a cunoscut un val de popularitate, devenind unul dintre cele mai folosite limbaje de programare din lume. Aplicațiile sale se extind în domenii noi și interesante, precum inteligența artificială, învățarea automată și știința datelor.

De fapt, Python ocupă poziția numărul unu în indexul TIOBE datorită creșterii și utilizării sale constante. Având în vedere adoptarea pe scară largă și versatilitatea, înțelegerea Python este mai importantă ca niciodată.

În acest ghid cuprinzător, vom explora lumea Python, istoria sa, ascensiunea către popularitate, diversele trasee de carieră pe care le susține și multe altele.

Ce este Python?

Python este un limbaj de programare puternic, de nivel înalt, cunoscut pentru lizibilitate și simplitate. Urmează paradigma programării orientate pe obiecte, ceea ce înseamnă că este organizat în jurul obiectelor, nu al acțiunilor, fiind intuitiv și eficient pentru dezvoltatori.

Filozofia de design a Python pune accent pe lizibilitatea și simplitatea codului, permițând dezvoltatorilor să scrie cod clar și logic atât pentru proiecte mici, cât și la scară mare. Ca limbaj de nivel înalt, Python ascunde mult din complexitatea programării, astfel încât dezvoltatorii se pot concentra pe rezolvarea problemelor, nu pe detaliile tehnice de bază.

Python se află la baza multor tehnologii și aplicații pe care le folosim zilnic. De exemplu, YouTube îl folosește pentru procesarea video, iar motoarele de căutare pentru a gestiona cantități uriașe de date.

De ce e Python așa popular?

Python este evaluat constant drept unul dintre cele mai populare limbaje de programare din lume. De fapt, Python a ocupat în repetate rânduri primul loc în indexul TIOBE Programming Community, inclusiv în 2023, consolidându-și poziția de limbaj preferat în rândul dezvoltatorilor.

În sondajul Stack Overflow Developer Survey 2024, Python a fost clasat drept cel mai folosit și dorit limbaj de programare. Această clasare constantă evidențiază influența în creștere a Python și adoptarea sa pe scară largă în diverse domenii.

Rezultatele secțiunii despre limbaje de programare din Stack Overflow Developer Survey 2024.

Popularitatea Python poate fi atribuită mai multor factori:

1. Python este versatil și flexibil

Python este un limbaj cu scop general, ceea ce înseamnă că poate fi folosit pentru a crea o gamă foarte variată de aplicații. De la dezvoltare web la analiză de date, de la inteligență artificială la calcul științific, versatilitatea Python este neegalată.

De exemplu, oamenii de știință în domeniul datelor folosesc Python pentru a genera vizualizări și a manipula date, în timp ce dezvoltatorii web îl folosesc pentru a construi site-uri dinamice.

2. Python este simplu și ușor de învățat

Sintaxa simplă și curată a Python îl face un limbaj ideal pentru începători. Comenzile sale sunt bazate pe engleză, iar structura sa directă îi ajută pe noii programatori să înțeleagă ușor codul. Această simplitate face Python potrivit și pentru dezvoltare rapidă și prototipare, reducând timpul de la idee la implementare.

Dacă vrei să începi să înveți Python, aruncă o privire la cursul nostru Introducere în Python. 

3. Python este open-source

Natura open-source a Python a dus la dezvoltarea unui ecosistem vast de biblioteci și framework-uri. Fie că ai nevoie de unelte pentru dezvoltare web (Django, Flask), analiză de date (pandas, NumPy), învățare automată (TensorFlow, scikit-learn) sau orice altă sarcină, Python are o bibliotecă pentru asta.

Această colecție amplă de resurse accelerează dezvoltarea și le permite dezvoltatorilor să se concentreze pe rezolvarea problemelor în loc să reinventeze roata.

4. Python are o comunitate puternică

Python se mândrește cu o comunitate mare și activă de dezvoltatori care contribuie la îmbunătățirea sa continuă. Asta înseamnă că există nenumărate tutoriale, forumuri și documentație disponibile pentru a-i ajuta atât pe începători, cât și pe dezvoltatorii cu experiență.

Comunitatea efervescentă stimulează, de asemenea, crearea de noi unelte, biblioteci și framework-uri, sporind și mai mult capabilitățile Python.

5. Python este folosit peste tot

Utilizarea pe scară largă a Python în diverse industrii îl face o abilitate valoroasă pentru dezvoltatori. Companii din întreaga lume, de la giganți tech precum Google și Facebook la instituții financiare precum JP Morgan Chase, se bazează pe Python pentru soluțiile lor tehnologice.

Această omniprezență asigură că dezvoltatorii Python sunt foarte căutați, făcând din asta o alegere inteligentă de carieră.

6. Python este în evoluție continuă

Python evoluează constant pentru a răspunde nevoilor dezvoltatorilor moderni. Versiunile recente, precum Python 3.10 și 3.11, au introdus îmbunătățiri semnificative de performanță și funcționalități noi, menținând limbajul relevant și eficient.

Rezultatul este că tot mai mulți oameni cunosc Python și sunt mai predispuși să îl folosească în propriile proiecte sau să îl recomande altora.

Comparație între Python și alte limbaje de programare

Când a fost Python creat?

Python a fost conceput pentru prima dată la sfârșitul anilor 1980 ca succesor al limbajului de programare ABC, care, în ciuda capabilităților sale de nivel înalt și a simplității, avea limitări ce i-au împiedicat adoptarea pe scară largă.

ABC a fost proiectat să înlocuiască BASIC, un limbaj de programare ce datează din 1964. Deși ABC oferea multe funcții utile, nu era extensibil și îi lipsea flexibilitatea necesară pentru o utilizare mai largă, servind în principal ca limbaj didactic. Aceste limitări l-au inspirat pe creatorul său să dezvolte un nou limbaj care să păstreze punctele forte ale ABC, corectându-i în același timp punctele slabe.

Prima versiune de Python, 0.9.0, a fost lansată în 1991 pe alt.sources, un forum timpuriu de pe internet pentru partajarea codului sursă. Această versiune inițială includea multe dintre aspectele de bază care definesc Python astăzi, inclusiv designul orientat pe obiecte, un sistem de module, funcții, gestionarea excepțiilor și tipuri de date esențiale precum liste, dicționare și șiruri de caractere.

Din umilele sale începuturi ca proiect pentru a îmbunătăți ABC, Python a evoluat semnificativ, devenind unul dintre cele mai populare și mai utilizate limbaje de programare din lume. Dezvoltarea sa a fost ghidată de o comunitate puternică de contribuitori și de accentul pus pe simplitate și lizibilitate, ceea ce l-a transformat într-un favorit al dezvoltatorilor din diverse domenii.

Cine a inventat Python?

Python a fost inventat de Guido van Rossum în timp ce lucra la Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) în Țările de Jos. Van Rossum a fost implicat activ în dezvoltarea limbajului ABC, dar a găsit mai multe limitări și lipsa de extensibilitate frustrante:

“Aveam mai multe nemulțumiri legate de limbajul ABC, dar îmi plăceau și multe dintre caracteristicile sale. Era imposibil să extinzi limbajul (sau implementarea) ABC pentru a remedia plângerile mele – de fapt, lipsa de extensibilitate era una dintre cele mai mari probleme ale sale.” - Guido van Rossum

Condus de dorința de a crea un limbaj mai flexibil și mai puternic, van Rossum a început să dezvolte Python ca proiect personal în timpul sărbătorilor din 1989. Această inițiativă extracurriculară a dus în cele din urmă la crearea Python, pe care l-a numit după trupa britanică de comedie Monty Python, reflectându-i simțul umorului ireverențios.

De-a lungul carierei sale, van Rossum a rămas profund implicat în dezvoltarea Python. A servit ca Benevolent Dictator for Life (BDFL), ghidând evoluția limbajului până când a renunțat la rol în 2018. Contribuțiile sale în domeniul dezvoltării software depășesc Python, incluzând crearea lui Mondrian, un instrument de code review folosit de Google.

Deși numele său poate nu este la fel de cunoscut ca al unor giganți tech precum Steve Jobs sau Bill Gates, munca lui Guido van Rossum a avut un impact profund asupra dezvoltării software și tehnologiei la nivel mondial.

Cum Python a evoluat de-a lungul anilor

Python a trecut prin multe schimbări de-a lungul vieții sale, ceea ce nu e surprinzător având în vedere că limbajul a pornit ca proiect de hobby al lui van Rossum și a devenit unul dintre cele mai proeminente limbaje de programare din lume.

Iată câteva moduri în care am văzut Python evoluând pentru a se potrivi nevoilor dezvoltatorilor și tehnologiilor în avans:

O cronologie a versiunilor și funcțiilor Python

Dezvoltări continue în Python

Dezvoltarea Python nu s-a oprit la versiunile majore. Actualizările intermediare introduc constant funcționalități noi, îmbunătățiri de performanță și corecții de securitate. Versiunile recente, precum Python 3.9, 3.10 și 3.11, au adus optimizări importante și elemente noi de sintaxă care fac codul Python mai expresiv și mai eficient.

Comunitatea Python joacă un rol crucial în evoluția limbajului. Python Software Foundation (PSF) și nenumărați voluntari contribuie la dezvoltarea Python, asigurându-se că rămâne relevant și puternic. Abordarea condusă de comunitate a dus la un ecosistem prosper de pachete terțe disponibile prin Python Package Index (PyPI), extinzând și mai mult capabilitățile Python.

Biblioteci, framework-uri și pachete Python

De la lansarea inițială, comunitatea Python a crescut exponențial, ceea ce a dus la dezvoltarea unei game vaste de biblioteci și framework-uri.

Aceste unelte au extins aplicabilitatea Python în numeroase domenii, inclusiv dezvoltare web, știința datelor, inteligență artificială și multe altele. De exemplu, biblioteci precum TensorFlow și scikit-learn au făcut din Python o piatră de temelie a cercetării și aplicațiilor din AI și ML.

Dacă te interesează biblioteci avansate Python, mergi la secțiunea noastră de cursuri de Machine Learning.

Python și ascensiunea științei datelor

În lumea de astăzi, condusă de date, importanța datelor nu poate fi supraestimată. Domeniul științei datelor a apărut ca o disciplină esențială, combinând matematica, statisticile și programarea pentru a extrage informații semnificative din cantități uriașe de date. Aceste informații ajută companiile să ia decizii informate, stimulează inovația și rezolvă probleme complexe.

Python a devenit o piatră de temelie a științei datelor datorită versatilității, ușurinței în utilizare și bibliotecilor sale puternice. Alături de SQL și R, Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare din acest domeniu

Cine folosește Python?

Python este folosit de companii și profesioniști dintr-o gamă largă de industrii pentru a crea site-uri web, a dezvolta componente software, a construi aplicații și a lucra cu tehnologii de date, AI și învățare automată. Versatilitatea și ușurința în utilizare îl fac o alegere populară atât pentru startup-uri, cât și pentru companiile consacrate.

Companii care folosesc Python

Python este utilizat de unele dintre cele mai importante companii din lume, demonstrând adoptarea sa pe scară largă și versatilitatea. Iată câteva exemple notabile:

• Google: Python este unul dintre limbajele oficiale la Google și este folosit pe scară largă pentru construirea de sisteme, unelte de evaluare a codului și diverse servicii.
• NASA: Python este folosit pentru diverse aplicații științifice și inginerești, inclusiv analiză de date și simulări.
• Spotify: Gigantul de streaming muzical folosește Python pentru analiză de date și servicii backend.
• Netflix: Python alimentează diverse aspecte ale operațiunilor Netflix, de la algoritmi de recomandare la analitică de date.
• JP Morgan Chase: Python este folosit în sectorul financiar pentru analiză cantitativă și strategii de tranzacționare.
• Facebook: Utilizează Python pentru managementul infrastructurii, analiză de date și diverse servicii backend.
• Instagram: Platforma populară de social media folosește Python pentru backend, valorificând simplitatea și scalabilitatea sa.

Roluri profesionale care folosesc Python

Flexibilitatea Python îl face valoros în numeroase roluri profesionale, inclusiv, dar fără a se limita la:

• Data Scientists: Folosesc Python pentru analiză de date, vizualizare și construirea de modele de învățare automată.
• Dezvoltatori web: Folosesc framework-uri precum Django și Flask pentru a construi aplicații web robuste.
• Ingineri software: Dezvoltă diverse soluții software, de la scripturi de sistem la aplicații la scară mare.
• Ingineri ML: Valorifică bibliotecile de machine learning ale Python pentru a construi și implementa modele.
• Analiști de date: Manipulează și analizează seturi mari de date folosind unelte precum Pandas și NumPy.
• Ingineri DevOps: Folosesc Python pentru a automatiza fluxuri de lucru, a gestiona infrastructura și a implementa aplicații.
• Cercetători: Folosesc Python pentru calcul științific și simulări de cercetare.
• Dezvoltatori de jocuri: Folosesc Python pentru scripting și construirea logicii de joc.
• Specialiști SEO: Automatizează sarcini și analizează date web pentru a îmbunătăți clasările în motoarele de căutare.

Trasee de carieră în Python și salarii medii

Aruncă o privire la articolul Python Developer Salaries pentru a afla mai multe despre compensația profesioniștilor Python.

Gama largă de aplicații a Python și diversitatea bazei sale de utilizatori subliniază statutul său de limbaj de programare de top.

Ce poate face Python?

Poate că întrebarea mai bună este, ce nu poate face Python?

Deși Python este cel mai des perceput ca limbaj de cod pentru site-uri, aplicații, știința datelor, AI și proiecte ML, aplicațiile sale merg mult dincolo de aceste arii.

Hai să explorăm câteva dintre modurile (uneori surprinzătoare) în care este folosit Python:

1. Analiza datelor și vizualizări

Python se potrivește foarte bine sarcinilor de data science în general, inclusiv analiticei și vizualizărilor de date. Cu Python, analiștii pot sorta, manipula și extrage insight-uri de nivel înalt din date. De asemenea, pot folosi limbajul pentru a crea vizuale puternice care evidențiază concluziile.

Numărul bibliotecilor și framework-urilor Python pentru analiză și vizualizare de date este în creștere, incluzând Pandas Visualization, Plotly și Matplotlib, ca să numim doar câteva. Fie că e un grafic simplu sau un raport statistic complex, Python are unelte care te pot ajuta.

Un alt motiv pentru care Python este un limbaj preferat în știința datelor este accesibilitatea sa. Analiștii și profesioniștii în business intelligence nu sunt întotdeauna programatori sau dezvoltatori, dar Python este suficient de prietenos încât persoanele fără un background în informatică se pot adapta ușor.

Specialitatea DataCamp este să îi învețe pe indivizi și pe angajații unor companii mari precum Google cum să folosească Python și alte limbaje pentru știința datelor.

2. Programarea aplicațiilor

Pentru că Python este un limbaj de programare cu scop general, poate fi folosit pentru a crea tot felul de aplicații web și mobile, de la produse avansate de servicii financiare la componente într-un joc de curse F1.

Python este, de asemenea, folosit frecvent pentru a programa directoare de fișiere, a crea interfețe grafice (GUI) și interfețe de programare a aplicațiilor (API) și multe altele.

Dacă îți poți imagina ceva, sunt șanse mari să poți construi acel lucru (sau cel puțin multe componente-cheie) cu Python.

Ești interesat să înveți cum să creezi aplicații Python? Vezi traseul nostru de carieră Python Programmer.

3. AI și învățare automată

Python este limbajul ideal pentru aplicații de AI și ML datorită stabilității, flexibilității și simplității. Le permite dezvoltatorilor să scrie cod fiabil, ușor de citit, și să prototypeze rapid.

Biblioteci precum scikit-learn, TensorFlow și Keras oferă unelte puternice pentru construirea și implementarea modelelor de învățare automată, făcând Python indispensabil în dezvoltarea de tehnologii de ultimă oră.

Dacă te interesează să lucrezi la frontiera tehnologiei, traseul de carieră DataCamp Machine Learning Scientist with Python te poate ajuta să ajungi acolo.

4. Analiză financiară și fintech

În lumea financiară, Python este preferat pentru analize cantitative și calitative și pentru gestionarea seturilor mari de date.

Ajută la automatizarea unor sarcini precum calculul riscului, gestionarea portofoliilor de acțiuni, urmărirea tendințelor pieței și vizualizarea datelor bursiere. Python este, de asemenea, esențial în dezvoltarea produselor fintech, companii precum Venmo, Robinhood și Affirm folosind Python în stack-urile lor tehnice.

Ți-ar plăcea să devii următorul guru în finanțe? Vezi cursul DataCamp Intermediate Python for Finance.

5. Marketing și optimizare pentru motoarele de căutare (SEO)

Python este folosit din ce în ce mai mult în marketingul digital și SEO. Ajută la automatizarea sarcinilor, clasificarea cuvintelor cheie, extragerea și analiza datelor și implementarea de schimbări pe mai multe pagini web.

Biblioteci de procesare a limbajului natural (NLP) precum SpaCy îi ajută pe profesioniștii SEO să optimizeze conținutul și să analizeze tendințele de căutare.

Django, un framework web popular, simplifică procesul de optimizare SEO tehnică.

6. Dezvoltare de jocuri

Python nu este cel mai comun sau popular limbaj de programare pentru dezvoltarea de jocuri, iar puține jocuri sunt scrise integral în Python. Dar este adesea folosit de dezvoltatori pentru alte sarcini, cum ar fi legarea modulelor C și C++.

Asta nu înseamnă că nu poți construi un joc complet cu Python — vezi Unknown Horizons dacă vrei să vezi un joc care folosește doar Python. Majoritatea jocurilor folosesc mai multe limbaje; de exemplu, jocuri celebre precum The Sims 4 și Battlefield 2 folosesc cod Python pentru elemente critice precum logica de joc.

PyGame, un set cross-platform de module Python concepute pentru crearea de jocuri video, îi ajută pe dezvoltatori cu sarcinile legate de Python.

7. Design grafic

Python este un limbaj util când vine vorba de dezvoltarea aplicațiilor de design grafic. Este folosit în software de imagistică 2D, inclusiv programele bine cunoscute Gimp și Paint Shop Pro. Există și DrawBot, o aplicație open-source populară care îi ajută pe utilizatori să creeze grafică 2D folosind cod Python.

Designerii grafici care lucrează cu site-uri sau imagini digitale pot folosi Python în mod regulat.

Ca dovadă suplimentară a versatilității Python, și software-ul de animație 3D precum Blender și Lightwave folosește Python.

8. A dat naștere altor limbaje de programare

Simplitatea și sintaxa clară ale Python au inspirat crearea altor limbaje de programare precum Go (Golang) și Cobra. Este, de asemenea, un punct de plecare excelent pentru învățarea programării, deoarece ușurința în utilizare face mai simplă tranziția către alte limbaje odată ce stăpânești bazele Python.

Diversitatea aplicațiilor Python și natura sa prietenoasă cu utilizatorul îl fac un instrument de neprețuit pentru multe sarcini. Fie că analizezi date, dezvolți aplicații sau explorezi noi frontiere tehnologice, Python are uneltele și bibliotecile care să-ți susțină demersurile.

Python în acțiune: mostre de cod

Iată câteva exemple de cod care evidențiază capabilitățile Python în manipularea datelor, vizualizare și învățare automată folosind biblioteci moderne. Această secțiune îți oferă o mostră a limbajului.

1. Găsirea mediei unei liste de numere

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. Înmulțirea matricilor folosind 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. Vizualizarea datelor cu 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 grafic care afișează o undă sinusoidală.

4. Învățare automată de bază cu 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

Biblioteci Python după caz de utilizare

Învățarea Python: de la bază la avansat

Simplicitatea Python înseamnă că chiar și cei fără experiență în programare pot începe să folosească limbajul imediat. Fie că este vorba de un angajat de birou care își automatizează sarcini de rutină, un specialist în marketing care trimite emailuri la intervale setate sau un student care învață să codeze, Python este accesibil tuturor.

Totuși, există o diferență semnificativă între ceea ce poți realiza cu abilități de bază în Python și ceea ce poți face cu expertiză avansată sau de nivel intermediar. Asemenea învățării unui instrument muzical, stăpânirea Python necesită practică și dezvoltare treptată a abilităților. Deși poți începe cu scripturi simple, cu timp și efort poți ajunge să dezvolți algoritmi complecși, să creezi aplicații web sofisticate sau să realizezi analize avansate de date.

Experții Python sunt implicați într-o varietate de sarcini complexe, de la construirea de sisteme AI care își generează singure algoritmii la dezvoltarea de API-uri noi și rezolvarea problemelor din lumea reală. Indiferent dacă ești nou în Python, vrei să îți aprofundezi înțelegerea sau îți propui să atingi măiestria, există resurse care te pot ajuta să îți atingi obiectivele.

Pe scurt

Python este puternic, flexibil și incredibil de versatil. Natura sa prietenoasă și intuitivă, combinată cu capabilitățile de dezvoltare rapidă și ușurința de învățare, îl fac unul dintre cele mai populare limbaje de programare din lume.

Aplicațiile Python acoperă industrii diverse, alimentând tehnologii din dezvoltarea web, știința datelor, inteligența artificială, finanțe și multe altele. Popularitatea și utilizarea lui sunt așteptate să crească, ceea ce face din Python o abilitate esențială pentru profesioniștii moderni.

Învățarea Python este o investiție inteligentă pentru oricine dorește să-și îmbunătățească perspectivele de carieră. Fie că aspiri să fii un programator complet, un data scientist, un inginer AI sau ML sau un alt profesionist în tehnologie, Python deschide uși către numeroase oportunități de carieră cu cerere ridicată. În plus, carierele care necesită abilități în Python vin adesea cu salarii impresionante datorită cererii mari și ofertei relativ reduse de profesioniști calificați.

Ești gata să-ți începi călătoria în Python? Explorează resurse și cursuri cuprinzătoare adaptate tuturor nivelurilor. Fie că ești începător absolut sau utilizator avansat, există un parcurs pentru tine.