Le Python est un des langages de programmation Open Source de haut niveau les plus populaires, ce dû à sa polyvalence et sa flexibilité.
Créé en 1991 par le développeur Guido Van, Python est orienté objet, typographié dynamiquement et peut s’adapter à une variété de systèmes d'exploitation.
Alors pourquoi le Python ?
D'excellentes bibliothèques Python
Grâce au sponsoring et à sa grande communauté Python bénéficie de bibliothèques et frameworks étendues, polyvalentes et viables pour une multitude de programmes et de plateformes.
Des bibliothèques spécialisées sont également disponibles, comme nltk pour le traitement du langage naturel ou scikit-learn pour les applications d'apprentissage automatique.
Voici quelques frameworks et bibliothèques Python :
- NumPy : NumPy est une bibliothèque fondamentale pour le calcul scientifique en Python. Elle offre des structures de données multidimensionnelles (notamment des tableaux) et des fonctions de calcul optimisées, ce qui en fait un outil essentiel pour le traitement et l'analyse des données numériques.
- Pandas : Pandas est une bibliothèque utilisée pour la manipulation et l'analyse de données. Elle fournit des structures de données faciles à utiliser, comme les DataFrames, qui permettent de gérer et de manipuler des ensembles de données de manière efficace.
- Matplotlib : Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données. Elle permet de créer des graphiques et des visualisations de haute qualité, tels que des graphiques linéaires, des histogrammes, des diagrammes en boîte, des nuages de points, etc.
- TensorFlow et Keras : TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique (machine learning) et d'intelligence artificielle créée par Google. Elle offre une infrastructure puissante pour la création et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond. Keras, quant à lui, est une interface utilisateur conviviale et haut niveau qui facilite l'utilisation de TensorFlow.
- PyTorch : PyTorch est une autre bibliothèque de machine learning et d'intelligence artificielle populaire. Elle est particulièrement appréciée pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation, et elle est largement utilisée dans les domaines de la recherche et du développement de modèles d'apprentissage profond.
- Django : Django est un framework de développement web complet et robuste. Il facilite la création d'applications web en suivant le principe du modèle-vue-contrôleur (MVC). Django inclut de nombreuses fonctionnalités prêtes à l'emploi, comme l'authentification utilisateur, l'administration, la gestion des formulaires, etc.
- Flask : Flask est un framework web léger et flexible. Il permet de développer rapidement des applications web en utilisant une approche minimaliste. Flask offre une grande flexibilité et peut être étendu avec des bibliothèques tierces selon les besoins spécifiques du projet.
Efficacité, Rapidité, Fiabilité et Flexibilité !
Plusieurs facteurs combinés font de Python, un des langages de programmation les plus efficaces et populaires : Le Python est incroyablement fiable, efficace, rapide et polyvalent. En effet, il n’y a pas règles impassibles pour le développement de fonctionnalités ou la résolution de problèmes.
Il est utilisé pour le développement web, le développement d’applications de bureau et mobiles, et bien plus encore !
Automatisation des logiciels
L'automatisation des logiciels en Python est une tâche courante et populaire. Python offre de nombreuses fonctionnalités et bibliothèques qui facilitent l'automatisation des tâches répétitives et l'intégration de systèmes. Voici quelques-uns des outils et des approches utilisés pour l'automatisation en Python :
- Automatisation des tâches système : Python offre des modules tels que os et subprocess qui permettent d'interagir avec le système d'exploitation, de manipuler des fichiers, de lancer des processus externes, de créer des dossiers, de copier des fichiers, etc. Cela permet d'automatiser des tâches telles que la sauvegarde de fichiers, le nettoyage de dossiers, l'exécution de commandes shell, etc.
- Automatisation du web : Python dispose de bibliothèques puissantes pour l'automatisation du web, comme Selenium et BeautifulSoup. Selenium permet d'automatiser des interactions avec des navigateurs web, ce qui est utile pour des tâches telles que le remplissage de formulaires, le clic sur des boutons, le scrapping de données, etc. BeautifulSoup est utilisé pour extraire des informations spécifiques à partir de pages web et effectuer des tâches de web scrapping.
- Planification de tâches : Python propose des bibliothèques telles que schedule et croniter pour la planification et l'exécution automatisée de tâches. Cela permet de programmer des scripts Python pour qu'ils s'exécutent à des intervalles réguliers, à des heures spécifiques ou selon des règles de planification personnalisées.
- Intégration avec des API et services externes : Python facilite l'intégration avec des API et des services web externes grâce à des bibliothèques telles que requests. Cela permet d'automatiser des tâches telles que l'envoi de requêtes HTTP, la récupération de données depuis des API, la manipulation de fichiers distants, etc.
- Gestion des fichiers et des données : Python propose des bibliothèques telles que csv, json et xlsxwriter pour la manipulation et l'automatisation de fichiers de données. Cela permet de lire, de traiter et d'écrire des fichiers CSV, JSON, Excel, etc., pour automatiser des tâches liées aux données.
- Interaction avec des bases de données : Python dispose de bibliothèques pour interagir avec différents types de bases de données, telles que MySQL, PostgreSQL, SQLite, etc. Cela permet d'automatiser des tâches de manipulation de données dans une base de données, de l'extraction à l'insertion, la mise à jour ou la suppression de données.
Une belle communauté expérimentée
La communauté des développeurs python est l'une des communautés les plus actives dans le domaine des langages de programmation. En effet, elle a eu trois décennies pour grandir et mûrir suffisamment pour soutenir ses développeurs, du niveau débutant au niveau expert. De plus, une multitude de documentations, guides et didacticiels vidéo vient prêter main forte aux amateurs de Python.
Un langage qui évolue avec son temps
Les langages de programmation évoluent et s’adaptent pour répondre aux besoins de l'utilisateur et des entreprises. Aujourd’hui le machine learning, le big data et le cloud computing sont au cœur des innovations et Python ne nous déçoit pas !
Le Python est le deuxième langage le plus utilisé après le langage R en data science et data analyse. Un grand nombre de travaux de recherche et de développement sont effectués en Python en raison de ses nombreuses applications, de sa facilité d'analyse et d'organisation des données utilisables.
Le Python permet donc d’analyser, d’améliorer et d'accélérer le traitement des données et cela contribue évidemment à stimuler la popularité de Python parmi les nouveaux venus et les experts.
Le verdict final
Python reste populaire en 2023 pour plusieurs raisons :
- Simplicité et lisibilité : Python est reconnu pour sa syntaxe claire et lisible, ce qui le rend facile à apprendre et à comprendre. Sa simplicité permet aux développeurs d'écrire du code plus rapidement et de le maintenir plus facilement.
- Polyvalence : Python est un langage polyvalent utilisé dans de nombreux domaines tels que le développement web, l'analyse de données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique (machine learning), l'automatisation et bien d'autres. Sa polyvalence en fait un choix attrayant pour les développeurs qui souhaitent travailler sur différents projets.
- Large écosystème : Python bénéficie d'un écosystème riche en bibliothèques et en frameworks. Des bibliothèques populaires comme NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow et Django offrent des fonctionnalités prêtes à l'emploi et permettent de gagner du temps lors du développement d'applications.
- Adoption par les grandes entreprises : De nombreuses entreprises de renom, telles que Google, Facebook, Netflix et Amazon, utilisent Python dans leurs projets. Cette adoption par les grandes entreprises renforce la confiance dans le langage et génère une demande continue de développeurs Python sur le marché du travail.
- Communauté active : Python dispose d'une communauté de développeurs passionnée et active. Cette communauté partage ses connaissances, collabore sur des projets open source et fournit un support aux nouveaux arrivants. Les forums de discussion, les sites de questions-réponses et les événements communautaires permettent aux développeurs de rester connectés et de résoudre rapidement les problèmes.
- Machine Learning : Le Machine Learning est un domaine en pleine expansion, et Python est largement utilisé dans ce domaine grâce à des bibliothèques populaires comme TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Python offre des outils puissants pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique, ce qui contribue à sa popularité croissante.
En combinant sa simplicité, sa polyvalence, son écosystème riche, son adoption par les grandes entreprises, sa communauté active et son utilisation dans des domaines émergents tels que l'apprentissage automatique, Python reste un choix privilégié pour les développeurs en 2023.