Quando se fala de linguagem de programação, Python é uma das principais (senão a principal) referências no assunto, por ser simples de aprender e muito versátil, com a possibilidade de ser usada em diversas áreas, como ciência de dados, inteligência artificial e Machine Learning.

Além disso, Python pode ser usada para integrar sistemas de forma eficaz, construindo-os desde os mais simples até os mais complexos.

Não por acaso, trata-se de uma das linguagens mais relevantes e utilizadas por empresas, conforme a pesquisa Python Developers Survey 2023 Results.

No texto de hoje, trazemos o que é Python, suas funcionalidades, possibilidades de aplicação e dicas para quem deseja aprender a programar com esta linguagem.

O que é Python e para que serve?

O Python é uma linguagem de programação de uso geral utilizada em aplicações da web, desenvolvimento de software, ciência de dados e Machine Learning (ML).

Em geral, uma linguagem de programação é responsável por fazer a comunicação entre computadores e seres humanos e permite a criação de programas para controle físico e lógico de uma máquina, a partir de instruções, símbolos, palavras-chave, entre outros elementos.

Além disso, Python também pode ser usada para automação de tarefas, construção de sites e até mesmo testes de softwares.

Aliás, o software Python pode ser baixado gratuitamente e é considerado de fácil integração, além de ter um desenvolvimento ágil.

Por que o Python é tão usado?

A linguagem Python é uma das mais utilizadas por empresas, logo, é uma das mais relevantes nas organizações.

Ela é considerada ágil, prática e versátil, além de possuir uma sintaxe simples, ser multiplataforma e de código aberto.

De acordo com a TIOBE, indicador de popularidade das linguagens de programação, Python ficou no topo da lista por dois anos consecutivos, em 2020 e 2021.

A seguir, detalhamos os motivos que fazem Python ser uma das linguagens mais utilizadas e populares do momento.

Facilidade de aprendizado

A linguagem Python é conhecida e elogiada por ser considerada de fácil aprendizado, por ter conceitos intuitivos que permitem que os novos programadores se familiarizem rapidamente com ela e possam criar seus primeiros projetos sem a necessidade de muito treinamento prévio.

Versatilidade

Em comparação a outras linguagens, Python é considerada uma linguagem de muita versatilidade, já que ela permite que os desenvolvedores escolham a abordagem mais adequada aos projetos que trabalham.

Ademais, oferece uma gama ampla de bibliotecas e frameworks que tornam as tarefas mais fáceis de serem executadas. Para se ter uma ideia, são mais de 100 mil bibliotecas disponíveis na internet.

Lembrando que uma biblioteca é uma coleção de códigos prontos que os programadores podem usar para realizar algumas tarefas, sejam elas comuns ou repetitivas.

Open-source

Python é uma linguagem open-source, tradução para código aberto. Isso quer dizer que ela tem um código-fonte que está disponível gratuitamente na internet para qualquer pessoa estudar, modificar e distribuir.

Legibilidade

Python possui uma sintaxe clara, legível e expressiva, facilitando o entendimento e reduzindo a quantidade de código necessária para realizar tarefas, em comparação com outras linguagens.

Integração com outras linguagens

Outra característica do Python é a sua fácil integração com outras linguagens de programação. Com isso, é possível construir soluções mais robustas devido a essa integração. Por exemplo, é possível utilizar a linguagem Python para manipular dados no back-end, enquanto o front-end é desenvolvido com Javascript.

Alguns exemplos de integrações são o CPython, escrita em C e em Python; o Jython, escrito em Java e Python; e o Iron Python, criado em Python e C# e integrado com a framework.NET.

Suporte a diversas plataformas

Python é uma linguagem de programação multiplataforma, ou seja, funciona em diversos sistemas operacionais — como Windows, Linux e macOS. Isso faz com que a portabilidade desses programas torne-se mais fácil. Ou seja, os desenvolvedores executam o mesmo código em diferentes sistemas operacionais.

Comunidade ativa

A comunidade de desenvolvedores Python é ativa em todo o mundo, sempre oferecendo suporte uns aos outros, o que auxilia em insights de programação, além da possibilidade de tirar dúvidas com facilidade.

Citamos a Stack Overflow enquanto comunidade de desenvolvedores, mas não para por aí. O site Python Brasil conta com uma lista de comunidades de desenvolvedores localizadas em diversas cidades brasileiras.

Flexibilidade

Python suporta diversos paradigmas de programação, como programação funcional ou orientada a objetos, permitindo que os desenvolvedores escolham o estilo que melhor se adapta ao projeto e preferências pessoais.

Quem usa Python?

Cientistas de dados e desenvolvedores são alguns exemplos de utilizadores da linguagem Python.

Profissionais como engenheiros de machine learning, engenheiros de software e de DevOps, além de profissionais de web design, analistas de dados e de jogos também usam a linguagem de programação Python.

A utilização acontece para algumas funções, como listamos a seguir:

  • correção de dados incorretos (limpeza de dados);
  • extrair e selecionar vários recursos de dados;
  • adição de nomes aos dados (rotulagem);
  • encontrar estatísticas com base em dados;
  • visualização de dados com base em tabelas e gráficos.

Quais são os benefícios do Python?

Python é uma linguagem celebrada devido à facilidade de uso, legibilidade e versatilidade, conforme destacamos a seguir:

  • sintaxe intuitiva e amigável, fazendo do Python uma linguagem fácil de ler, apurar e depurar;
  • grande variedade de bibliotecas e módulos adicionais bem documentados e abrangentes;
  • gratuito para pessoas físicas e jurídicas;
  • comunidade de apoio com muitas pessoas, o que ajuda na expansão da linguagem Python;
  • pode ser integrado a qualquer projeto e usado para resolver problemas avançados;
  • linguagem portátil e multiplataforma, o que permite que ela rode com facilidade em diversos projetos operacionais.

Onde é mais utilizado Python?

Python é aplicado em diversas áreas como Data Science, Machine Learning, desenvolvimento de software e automação de scripts, como elencamos a seguir.

Desenvolvimento web ao lado do servidor

O desenvolvimento web é utilizado para criar websites e aplicativos web-based. Em um website, existem duas partes: Client-side, no qual o código roda no browser do computador do usuário, e Server-side, em que o código roda no servidor da web.

A Python é uma linguagem da Server-side, em que o código roda no servidor e é responsável por processar a lógica dos inputs dos usuários, interagindo com base de dados e outros servidores, etc.

Desenvolvedores Python podem usar frameworks da própria web para construir aplicações dinâmicas da web. Um dos motivos é que os frameworks reduzem bastante o tempo de desenvolvimento por meio da automação de tarefas da web comuns.

A linguagem conta com dois principais frameworks servers-side, os já citados Django e Flask. Além disso, Python conta com módulos nela mesma, na qual ajudam a lidar com JSON, sockets, http-requests, entre outros, a fim de tornar o processo de desenvolvimento web mais fácil.

Automação com scripts Python

O scripting deve ser o caso em que o Python é mais utilizado. Scripting significa a criação de pequenos programas que executam determinadas tarefas. Python é a linguagem ideal para isso, pois ela foi feita para ser fácil e rápida de programar. Um exemplo de script é um Web Scraping — script de analisar um website e extrair informações.

Bibliotecas como o Selenium e o Beautiful Soup facilitam a análise de uma página da web e a obtenção de informações relevantes, que podem ser armazenadas em um arquivo CSV, que pode ser usado depois em um algoritmo de Machine Learning para fazer predições que você, programador, está à procura.

Data science e machine learning

Basicamente, data science (ciência de dados) é o campo em que se extrai informações e insights por meio de dados..

Em data science, Python é considerada uma simplificadora de tarefas, devido à facilidade de lidar com comunicação analítica e quantitativa, além de ser uma linguagem flexível e de código aberto.

Já o Machine Learning (ML), cuja tradução simples é aprendizagem de máquina, é uma aplicação da inteligência artificial (IA) que permite que computadores aprendam a prever resultados e a tomar decisões a partir de dados. Alguns exemplos deste ramo da IA incluem:

  • sistemas recomendadores: alguns exemplos são quando YouTube e Netflix fazem recomendações ao usuário baseadas no histórico de reproduções;
  • sistemas de reconhecimento de imagem: são aqueles que reconhecem se uma imagem é um cachorro ou gato, por exemplo.

O Python é considerado útil para Machine Learning, pois é amplamente usado em aplicações científicas, numéricas e de análise de dados.

Inclusive, com a introdução do Tensorflow, plataforma de Machine Learning do Google, Python tornou-se a linguagem padrão para aplicações dessa área. Outro ponto a se destacar é que a linguagem Python conta com Scikit-learn, um pacote de ferramentas e algoritmos prontos que facilitam a aplicação de técnicas de Machine Learning.

Desenvolvimento de software

Os desenvolvedores de software geralmente usam o Python para diferentes tarefas de desenvolvimento e aplicações de software, tais como:

  • Controle e manutenção de erros no código;
  • Automação do processo de construção (build) do software;
  • Gestão de projetos de software;
  • Criação de protótipos de software;
  • Desenvolvimento de aplicações desktop com o uso de bibliotecas de interface gráfica (GUI);
  • Criação de jogos, desde os mais simples baseados em texto até videogames mais complexos.

Automação de testes de software

Em Python, automação de testes de software é realizada por meio de frameworks como Pytest, Unittest e Selenium Base, que permitem a escrita de testes automatizados para aplicações web e desktop.

Com essa abordagem, são garantidas validações rápidas, é permitida integração com pipelines de CI/CD e são reduzidos erros manuais, especialmente em projetos grandes.

Alguns benefícios de Python na automação de testes são:

  • testes repetitivos são executados de forma confiável, reduzindo erros humanos;
  • Python se integra facilmente a ferramentas de CI/CD, automatiza a execução de testes e garante a qualidade contínua do código;
  • é altamente versátil e utilizado em testes de aplicações web, aplicações desktop e
    APIs.

Qual é a história do Python e quem o criou?

Guido Van Rossum criou o Python em 1989, na Holanda. Inicialmente, era um projeto de hobby para que ele se mantivesse ocupado durante o Natal. Como ele era um grande fã do programa “Monty Python’s Flying Circus”, a nova tecnologia recebeu o nome de Python.

Python contou com o seguinte histórico de versões:

  • primeira versão do código Python: publicada em 1991 com alguns recursos, como alguns tipos de dados e funções para tratamento de erros;
  • Python 1.0: lançado em 1994 com novas funções para processar uma lista de dados, como mapear, filtrar e reduzir;
  • Python 2.0: lançado em 2000 com novos recursos, como suporte para caracteres Unicode e um modo mais rápido de percorrer uma lista;
  • Python 3.0: lançado em 2008 , com recursos como a função de impressão e mais suporte para divisão de números e tratamento de erros.

Quais são os principais recursos do Python?

Python se destaca por uma linguagem limpa e fácil de ler, compatível com diversas plataformas. Além disso, é dinâmica e orientada a objetos, como destacamos a seguir.

Linguagem interpretada

Python executa o código diretamente, linha por linha. Em caso de erros no programa, ele é interrompido. Ou seja, erros podem ser encontrados rapidamente por programadores.

Linguagem fácil de usar

O Python usa palavras semelhantes ao inglês. Diferente de outras linguagens de programação, o Python não usa { } (chaves), para delimitar blocos de código, mas sim recuo, ou seja, espaços ou tabs no início da linha.

Linguagem com tipos dinâmicos

Os programadores não precisam declarar os tipos de variáveis ao escrever o código, porque o Python os determina no tempo de execução, tornando mais ágil e simples o processo da escrita. .

Linguagem de alto nível

Python está mais próximo da linguagem humana se comparado a outras linguagens de programação. Por isso, os programadores não precisam se preocupar com funcionalidades subjacentes, como arquitetura e gerenciamento de memória.

Linguagem orientada a objetos

A Programação Orientada a Objetos (OOP) é um paradigma de programação no qual tudo em Python pode ser considerado um objeto, o qual que combina dados (atributos) e comportamento (métodos) para modelar problemas do mundo real.
Com isso, é possível criar um software seguro e confiável, e muitas bibliotecas usam este paradigma para construir a sua base de código.

É difícil aprender Python?

A linguagem Python é conhecida e elogiada por ser considerada de fácil aprendizado, por ter conceitos intuitivos que permitem que os novos programadores se familiarizem rapidamente com ela e que criem seus primeiros projetos sem a necessidade de muito treinamento prévio.

Alguns motivos para essa conclusão são:

  • sintaxe simples: a linguagem usa menos códigos se comparada a outras linguagens de programação, facilitando a leitura e a escrita;
  • possui alta legibilidade, facilitando o aprendizado para iniciantes;
  • possui uma curva de aprendizado menor, ou seja, são necessárias menos linhas de código para se realizar uma tarefa;
  • alta quantidade de bibliotecas e recursos prontos, o que acelera o aprendizado, já que muitas funcionalidades estão disponíveis para uso.

O que são bibliotecas Python?

Bibliotecas de Python são coleções de objetos e funções que podem ser reaproveitadas ao longo do próprio código. É como se elas fossem “caixas de ferramentas” para programadores, que eles podem abrir e pegar trechos de códigos para facilitar a realização de tarefas complexas.

Os desenvolvedores podem incluir os códigos em seus programas Python para evitar escrever o código do zero. As bibliotecas Python estão disponíveis para várias aplicações, como desenvolvimento web, ciência de dados e Machine Learning.

Quais são as bibliotecas Python mais populares?

As bibliotecas mais populares de Python são Matplotlib, Pandas, NumPy, Requests, entre outras. Elas são assim classificadas pois atendem a diversas funções desejadas pelo usuário, como criação de gráficos, disponibilização de estruturas de dados, cálculos e comunicação web.
A seguir, apresentamos mais detalhes das principais bibliotecas Python.

Matplotlib

Esta é uma biblioteca para criar diagramas e gráficos bidimensionais. É possível construir gráficos como histogramas, gráficos de dispersão e gráficos de coordenadas não cartesianas.

É um ferramenta popular devido à facilidade de uso e sua flexibilidade, além de se integrar facilmente com outras bibliotecas, como Pandas e NumPy.

Pandas

É uma biblioteca que disponibiliza estruturas de dados de alto nível e uma gama de ferramentas para análise. A marca registrada do Pandas é a possibilidade de traduzir operações complexas em poucos comandos (um ou dois).

Além disso, há métodos internos para agrupar, filtrar e combinar dados, além da funcionalidade de séries temporais.

O Pandas também se destaca nas seguintes funções:

  • limpeza e tratamento de dados;
  • análise exploratória de dados;
  • suporte em Machine Learning;
  • consultas em bancos de dados relacionais;
  • visualização de dados;
  • web scraping (coleta de dados na web).

NumPy

Numerical Python – ou apenas NumPy - é uma biblioteca Python para cálculos científicos e numéricos.
Essa biblioteca fornece recursos para que analistas e cientistas de dados trabalhem com matrizes de alto desempenho, que fornecem vetorização de operações matemáticas, acarretando aumento de desempenho das construções de loop em Python.

Requests

A biblioteca Requests oferece recursos que simplificam a comunicação com a internet. É possível enviar informações para a web e receber informações de forma mais prática. Graças a ela, o desenvolvedor pode interagir com APIs, sites e bancos de dados sem a necessidade de conhecer profundamente a rede subjacente.

Alguns exemplos de uso da Request são o envio de solicitações HTTP, adição de cabeçalhos, adição de parâmetros de URL, adição de dados, entre outras tarefas.

OpenCV-Python

Os desenvolvedores usam essa biblioteca para processar imagens para aplicações de visão computacional. Ela traz funções para desenvolvedores que desejam processar imagens, construir imagens 3D com base em um ambiente 2D e analisar imagens de vídeo.

Keras

Esta é uma biblioteca de código aberto para construir redes neurais e modelos de deep learning com Python. Com o Keras, é possível criar, treinar e testar redes neurais rapidamente e ser utilizado em aplicações como:

  • identificação de imagens;
  • reconhecimento de voz e facial;
  • chatbots e geração de texto;
  • análises financeiras;
  • entre outras.

O que são frameworks Python?

Frameworks são conjuntos de ferramentas e recursos que auxiliam os desenvolvedores a criar um projeto do zero.
Apesar de se assemelharem às bibliotecas, vale destacar a diferença entre ambos. Bibliotecas são usadas para desempenhar tarefas específicas, enquanto frameworks fornecem a estrutura necessária para o desenvolvimento de um projeto completo.

Na prática, os frameworks são um esqueleto para o projeto e as bibliotecas são ferramentas para ajudar a construir o projeto.

Dito isso, vale destacar que os frameworks também fornecem estrutura para o desenvolvimento de software e fornecem bibliotecas pré-construídas, que podem ser usadas para construir o projeto em questão.

Quais são os frameworks Python mais conhecidos?

Os frameworks Python mais conhecidos incluem Django, Flask, TurboGears, entre outros. Eles se destacam pela utilidade em diversas funções.

Confira mais a seguir.

Django

É um framework full-stack robusto que disponibiliza os recursos necessários para construir um aplicativo web completo. O Django segue a arquitetura Model-view-template (MVT) e inclui recursos como templates, gerenciamento de banco de dados, painel de controle, e sinais e visualizações.

Flask

Framework usado para criar aplicativos web, que inclui suporte para templates Jinja (uma maneira de reutilizar o código HTML), manipulação de solicitações e sinalização de aplicativos.

É considerado leve e fácil de usar, altamente flexível e fácil de aprender. Com ele, o desenvolvedor adiciona funcionalidades conforme necessário, justificando a sua facilidade de uso para iniciantes.

TurboGears

O TurboGears é um dos frameworks mais usados para a criação de modelos de aprendizagem de alto nível. Ele pode ser usado para tarefas diversas, como visão computacional, processamento de linguagem natural e modelos generativos.

O TurboGears também é conhecido por sua fácil integração com suporte à nuvem, documentação extensa, além de ser gratuito.

Apache MXNet

Este é um framework projetado para a criação de redes neurais e outros aplicativos de deep learning e utilizado para diversas finalidades da Inteligência Artificial, tais como o treinamento de redes neurais, processamento e análise de dados, desenvolvimento de multilinguagem (suporta várias linguagens de programação front-end, como Python, R, Scala, Julia, e JavaScript, além de C++ para otimização de back-end) e integração com plataformas de deploy.

PyTorch

Este é um framework de deep learning de código aberto baseado em software, usado para a construção de redes neurais. É um dos principais frameworks de Machine Learning para comunidades acadêmicas e de pesquisa, isso porque, com o Pytorch, é possível que cientistas de dados construam e executem redes sofisticadas de deep learning, minimizando o tempo e o trabalho em programação e estrutura matemática.

Cientistas de dados também podem testar e executar partes do código em tempo real em vez de esperar que todo o código seja implementado, poupando tempo no processo de depuração.

O que são IDEs Python?

IDE é a sigla para Integrated Development Environment, que em português significa Ambiente de Desenvolvimento Integrado. Basicamente, são softwares que combinam ferramentas essenciais para programação em um único local, como um editor de texto, um depurador e um interpretador.

Ou seja, é um software que oferece recursos abrangentes para programadores, tornando-se ferramentas indispensáveis para a execução de códigos em Python, apesar de não serem obrigatórias para a finalidade.

Quais são os IDEs Python mais conhecidos?

Os IDEs Python mais conhecidos são o PyCharm, IDLE, Spyder e Atom. Todos eles se destacam por oferecerem recursos avançados como análise de códigos, depuração, escrita e testes de códigos-fonte em Python.

PyCharm

Suporta vários databases incluindo MySQL, PostgreSQL, SQLite, e Oracle. Oferece recursos como análise de código inteligente, depurador gráfico e integração com controle de versão.

IDLE

Significa Integrated Development and Learning Environment (Ambiente Integrado de Desenvolvimento e Aprendizado, em português). É considerado um IDE simples para iniciantes na linguagem Python e é fornecido junto com ela a partir da versão 2.3.

Ele permite que usuários escrevam, executem e depurem código Python, incluindo funcionalidades como shell interativo, editor de texto e depurador integrado.

Spyder

O Spyder é um IDE de código aberto que se integra perfeitamente com bibliotecas de Data Science e Machine Learning. Oferece vários recursos para exploração e análise de dados, incluindo capacidades gráficas avançadas e um explorador de variáveis.

Além disso, o Spyder conta com recursos avançados de visualização, como consoles interativos, visualizações de documentação, exploradores de variáveis ​​e outras ferramentas de desenvolvimento.

Atom

Trata-se de um editor de código aberto conhecido por sua modularidade e capacidade de personalização. Possui alta extensão por meio de pacotes e temas, sendo considerado uma IDE altamente personalizável.

Conta com recursos como autocompletar, linhas de código e realce de sintaxe.

O que são SDKs do Python?

São kits de desenvolvimento de software com ferramentas, bibliotecas, exemplos de código e documentação que ajudam desenvolvedores a criarem códigos Python mais rapidamente.

Por fornecerem recursos pré-construídos, simplificam o processo de desenvolvimento, fazendo que os desenvolvedores se concentrem em construir o aplicativo em vez de ter que criar a infraestrutura do zero.

SDKs podem incluir APIs, entre vários outros recursos para a plataforma com os quais são compatíveis. Da mesma forma, você pode usar SDKs para criar novas APIs que você pode compartilhar com outras pessoas.

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