Qu'est-ce que Python ?

Le guide de carrière Python Developer de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative dans le développement Web et la science des données. Lisez la suite pour un aperçu de Python, de ses applications et pourquoi il est si populaire auprès des Data Scientists.

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Python est un langage de programmation interprété, orienté objet et de haut niveau avec une syntaxe facile à apprendre qui met l'accent sur la lisibilité. En fait, Python a été conçu pour la lisibilité, avec une syntaxe similaire à une version mathématique de la langue anglaise.

Python est un langage open source multiplateforme, ce qui signifie qu'il peut être exécuté sur Mac, Windows, Linux et Raspberry Pi.

En dehors de cela, Python diffère des autres langages de programmation de plusieurs manières, notamment en utilisant de nouvelles lignes pour compléter une commande (par opposition au point-virgule ou aux parenthèses) et des espaces pour définir la portée des boucles, des fonctions et des classes (par opposition aux boucles crochets utilisés dans d'autres langues)

Les développeurs adorent Python car cela donne un énorme coup de pouce à leur productivité. Sans étape de compilation, le cycle édition-test-débogage est incroyablement rapide.

Le débogage des programmes Python est simple : un bogue ou une mauvaise entrée ne causera pas de défaut de segmentation. Au lieu de cela, lorsque l'interpréteur découvre une erreur, il lève une exception. Lorsque le programme n'attrape pas l'exception, l'interpréteur imprime une trace de pile. Un débogueur au niveau source permet d'inspecter les variables locales et globales, d'évaluer des expressions arbitraires, de définir des points d'arrêt, de parcourir le code ligne par ligne, etc.

Le débogueur est écrit en Python lui-même, témoignant de la puissance de Python.

Quels sont les avantages de Python ?

La lisibilité et l'adaptabilité multiplateforme de Python lui confèrent un certain nombre d'avantages, notamment :

    Polyvalence. Python peut être utilisé dans le développement Web, la science des données, les scripts, etc. Python se concentre sur la lisibilité du code. Le langage est polyvalent, soigné, facile à utiliser et à apprendre, lisible et bien structuré.Code lisible et maintenable. Les similitudes avec la langue anglaise la rendent conviviale pour les débutants. La courbe d'apprentissage est très douce et la langue est riche en fonctionnalités. Python est typé dynamiquement, ce qui le rend convivial et plus rapide à développer.Moins de code requis pour terminer les projets. La syntaxe de Python permet aux développeurs d'écrire des programmes avec moins de lignes que les autres langages de programmation.Compatibilité avec les principales plateformes, y compris Windows, Mac, Linux, etc.Bibliothèques approfondies, y compris Pandas et NumPy. Vous pouvez trouver une bibliothèque pour pratiquement tout ce que vous pouvez imaginer : du développement Web au développement de jeux en passant par l'apprentissage automatique.Prototypage plus rapide. Il peut accélérer le prototypage car il s'exécute sur un système interpréteur, permettant au code d'être exécuté dès qu'il est écrit.Outils et frameworks open source, avec une communauté dynamique pour démarrer. Vous pouvez télécharger Python gratuitement et commencer à écrire du code en quelques minutes. Et certains des esprits les plus intelligents du monde informatique contribuent à la fois au langage lui-même et à ses forums de support.

Que pouvez-vous faire avec Python ?

Du développement Web à la science des données, en passant par l'apprentissage automatique, etc., le nombre d'applications réelles potentielles pour Python est infini.

La facilité d'utilisation et les fonctionnalités de Python en ont fait un langage de programmation polyvalent pour une gamme de tâches et de projets, notamment :

  • Développement Web côté serveur
  • Développement de logiciels
  • Création de flux de travail
  • Connexion des systèmes de base de données
  • Big data et mathématiques complexes
  • Prototypage rapide
  • Script système

Voyons comment les géants de la technologie utilisent Python. Google utilise Python depuis le début, et il s'est imposé comme l'un des principaux langages côté serveur de l'entreprise. Guido van Rossum, le dictateur bienveillant de Python pour la vie, y a même travaillé pendant plusieurs années, supervisant le développement du langage.

Instagram est connu pour exécuter le plus grand déploiement au monde du framework Web Django, qui est entièrement écrit en Python.

Spotify, quant à lui, utilise Python dans ses services d'analyse de données et de back-end. L'équipe de Spotify affirme que la facilité d'utilisation de Python conduit à un pipeline de développement ultra-rapide. Spotify effectue une tonne d'analyses pour donner des recommandations à ses utilisateurs, ils ont donc besoin de quelque chose de simple mais qui fonctionne aussi bien. C'est Python en un mot.

Et les ingénieurs de production de Facebook sont également passionnés par Python, ce qui en fait le troisième langage le plus populaire chez le géant des médias sociaux (juste derrière C++ et leur dialecte PHP propriétaire, Hack). En moyenne, il y a plus de 5 000 engagements envers les utilitaires et les services chez Facebook, la gestion de l'infrastructure, la distribution binaire, l'imagerie matérielle et l'automatisation opérationnelle.

Pourquoi Python est-il populaire auprès des data scientists ?

Avec une courbe d'apprentissage gérable et un éventail de bibliothèques qui permettent des applications quasi infinies, Python est le premier langage de programmation de choix pour de nombreux Data Scientists qui apprécient son accessibilité, sa facilité d'utilisation et sa polyvalence à usage général. En fait, l'enquête 2019 sur les compétences numériques de BrainStation a révélé que Python était l'outil le plus fréquemment utilisé par les scientifiques des données dans l'ensemble.

Depuis son introduction en 1991, Python a créé un nombre croissant de bibliothèques dédiées pour effectuer des tâches, notamment le prétraitement, l'analyse, les prédictions, la visualisation et la préservation des données. Pendant ce temps, les bibliothèques Python, y compris Tensorflow, pandas et scikit-learn permettent des applications d'apprentissage automatique ou d'apprentissage en profondeur plus avancées.

Les Data Scientists ont également tendance à trouver que Python est généralement plus rapide que R et meilleur pour la manipulation de données. Il est également connu pour augmenter la productivité en raison de la simplicité du langage et du cycle de débogage rapide.

La science des données consiste à extrapoler des informations utiles à partir de vastes réserves de statistiques, de registres et de données. Ces données sont généralement non triées et difficiles à corréler avec une précision significative. L'apprentissage automatique peut établir des liens entre des ensembles de données disparates, mais nécessite un sophisme et une puissance de calcul sérieux.

Python répond à ce besoin en étant un langage de programmation à usage général. Il vous permet de créer une sortie CSV pour une lecture facile des données dans une feuille de calcul.

Peu importe ce que les Data Scientists cherchent à faire avec Python, qu'il s'agisse d'analyse causale prédictive ou d'analyse prescriptive, Python dispose de l'ensemble d'outils pour exécuter une variété de fonctions puissantes.

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