Que fait Python et à quoi peut-il servir?

Python est un langage de programmation à usage général axé sur la lisibilité du code. L'un des langages de programmation les plus populaires, il est facile à apprendre, simple à lire et suit une approche orientée objet.

Explorons à quoi sert Python, y compris sa large gamme d'applications, puis examinons ses limites.

À quoi sert Python?

Python est utilisé dans une variété d'applications, allant de la fintech à l'apprentissage automatique.

Science des données

Les bibliothèques scientifiques de Python en font un choix populaire pour la science des données, en particulier en ce qui concerne l'analyse et la visualisation des données. La popularité de Python dans la science des données se résume à sa prise en charge des bibliothèques: avec la puissance des bibliothèques Python, les scientifiques des données ont l'aide dont ils ont besoin pour gérer des problèmes de données complexes.

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Une bibliothèque de visualisation de données Python vous permet de créer une grande variété de tracés et de représentations visuelles, y compris des lignes, des barres, des marqueurs, des tracés 3D et des graphiques à secteurs. En fonction de la bibliothèque avec laquelle vous choisissez de travailler, vous pouvez également avoir le choix d'ajouter des éléments tels que du texte, des étiquettes et des annotations à vos représentations visuelles.

Apprentissage automatique

Un champ adjacent à la science des données, l'apprentissage automatique crée des systèmes capables d'apprendre de manière autonome à l'aide de données d'entrée. Les bibliothèques Python sont utilisées pour résoudre des problèmes dans des situations d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement.

TensorFlow, l'une des bibliothèques Python open source les plus populaires pour l'apprentissage automatique, a été développée par Google Brain Team. Utilisé chez Google pour la recherche et la production, les développeurs des quatre coins du monde ont la possibilité d'utiliser cette bibliothèque pour s'attaquer à leurs propres problèmes d'apprentissage automatique.

En plus de la prise en charge étendue des bibliothèques open-source, Python est l'outil idéal pour l'apprentissage automatique car sa syntaxe est précise et efficace, a un point d'entrée bas et s'intègre bien avec d'autres programmes langues.

Développement web

Python est fréquemment trouvé sur le back-end des applications Web. Dans les coulisses, Python gère le côté serveur de l'application et traite les demandes de données.

Sa plus grande force dans le développement Web est le grand choix de frameworks Web disponibles, notamment Django, Bottle et Flask.

La combinaison de bibliothèques préexistantes et de frameworks Web de Python le rend idéal pour les projets Web simples aux applications Web complexes.

Enseignement en informatique

La lisibilité du code et la syntaxe simple de Python en font un outil pédagogique idéal pour les étudiants explorant des concepts avancés en informatique. De plus, Python prend en charge des paradigmes de programmation polyvalents tels que la programmation fonctionnelle, la programmation impérative, la programmation orientée objet et la programmation procédurale.

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Les nombreuses applications du monde réel de Python en font un outil précieux pour les étudiants à maîtriser et à utiliser comme outil pour apprendre des concepts de niveau supérieur.

Traitement d'image et vision par ordinateur

Le traitement d'image consiste à appliquer des transformations à une image avant de renvoyer une nouvelle version. La vision par ordinateur est légèrement plus complexe et consiste à aider l'ordinateur à interpréter et à comprendre une image. Les bibliothèques Python sont utiles pour ces deux applications et peuvent être utilisées pour effectuer des opérations telles que le recadrage, le retournement, la rotation, la détection des bords et des lignes et la restauration d'images.

Médecine et pharmacologie

Python est fréquemment utilisé pour combiner la technologie et les connaissances médicales pour aider à diagnostiquer et traiter les patients.

Au début des années 2000, le laboratoire d'AstraZeneca développé de nouveaux médicaments à l'aide de modèles de calcul alimentés par Python. Cette réussite ne fait qu'effleurer la surface de ce que Python est capable de faire dans le domaine médical.

Des packages médicaux Python open source ont également été développés pour des tâches spécifiques, telles que MedPy, une bibliothèque open source pour le traitement d'images médicales.

Fintech et finance

Python est en tête du peloton dans l'industrie des technologies financières, selon une enquête HackerRank de 2016. Plus largement, Python est largement utilisé dans le secteur financier, soutenu par une multitude de bibliothèques spécialement conçues pour se conformer à la réglementation financière.

L'étendue des bibliothèques open source de Python répondant aux exigences spécifiques du secteur financier a conduit à son utilisation dans les principales fintechs telles que Venmo, Zopa et Vyze.

Neuroscience et psychologie

La capacité de Python à acquérir et analyser des données et à tester des hypothèses par la modélisation et la simulation en fait la solution idéale pour la recherche en neurosciences computationnelles et en psychologie expérimentale. Le package open source PsychoPy a été développé pour mener des expériences en Python et est utilisé dans les laboratoires du monde entier pour les neurosciences cognitives, la psychologie expérimentale et la psychophysique.

Les startups

Python est populaire dans les startups technologiques car il est évolutif, intuitif et facile à utiliser. Pour témoigner de l'évolutivité de Python, Dropbox a été initialement développé comme une solution pour le fondateur Drew Houston pendant ses années à l'université, quand il oublia sans cesse d'apporter sa clé USB en classe. Dropbox a été construit sur Python, il était donc facile à mettre à l'échelle car les utilisateurs enregistrés sont passés à 100 millions en 2012.

Les autres startups notables qui ont construit leur produit en utilisant Python incluent 21 Buttons, Deuce Tennis, TravelPerk et Zappi.

Quand Python n'est-il pas approprié?

Python a plusieurs limitations qui le rendent inadapté à certains types de projets.

Développement de jeux et d'applications mobiles

Python fonctionne avec un interpréteur plutôt qu'un compilateur comme C ++ et Java. Par conséquent, il s'exécute plus lentement que les langages compilés. De plus, les structures de Python nécessitent un grand espace mémoire, ce qui le rend impropre au développement où il existe des restrictions de mémoire.

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Ces restrictions ne sont pas idéales dans le développement de jeux et d'applications mobiles où une vitesse de traitement rapide et une consommation de mémoire élevée sont nécessaires.

Accès à la base de données

La couche d'accès à la base de données de Python est sous-développée par rapport aux technologies telles que ODBC et JDBC. Lors de l'interaction avec des données héritées complexes, une couche d'accès à la base de données primitive constitue un obstacle majeur. Les risques de sécurité sont également un problème, car Python est un langage hautement non sécurisé.

Restrictions générales de développement

Python est typé dynamiquement, ce qui rend le débogage difficile car les erreurs n'apparaissent qu'au moment de l'exécution.

La simplicité de Python rend également difficile pour les programmeurs de passer à d'autres langages une fois qu'ils sont habitués à la facilité de programmation en Python.

Plonger dans Python

Il existe d'innombrables langages de programmation, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Bien qu'aucune langue ne soit un fourre-tout parfait, Python est une excellente première langue en raison de sa lisibilité du code et de sa proximité avec la langue anglaise.

Maintenant que vous savez à quoi sert exactement Python, pourquoi ne pas plonger directement dans la programmation en Python et créer votre premier programme?

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