Linguagem de Programação — Python
Python é formalmente uma linguagem interpretada via bytecode, de alto nível (VHLL — Very High Level Language), imperativa (expressa ordem, ou seja, faz uso do tempo verbal imperativo ), orientada a objetos, modular (consiste em separar as funcionalidades em módulos), multiplataforma, de tipagem dinâmica (o interpretador deduz o tipo de dado da variável sem que a declare) e forte (o interpretador avalia as expressões), cujo os comandos são executados através de um software conhecido como intérprete Python. Possui um modelo de desenvolvimento gerenciado pela organização sem fins lucrativos Python Software Foundation, que possui a missão de estimular e proteger essa linguagem; e uma licença de código aberto, chamada Python Software Foundation License compatível com a General Public License (GNU). Foi criada por Guido van Rossum em 1991 no Instituto Nacional de Pesquisa em Matemática e Ciência da Computação na Holanda, o CWI , e batizou a linguagem com esse nome por ser um grande fã de Monty Python’s Flying Circus.
O programador ou a programadora define uma série de comandos e salva-os em um arquivo de texto, nomeado com o sufixo .py, conhecido como código-fonte ou script. Para entrar no modo interativo do Python, no prompt de comando podemos executar python -i file-name.py / py -i file-name.py. Caso contrário, poderemos apenas invocar o intérprete do python ao executar python file-name.py / py file-name.py também no prompt de comando. Muitos ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) fornecem plataformas de desenvolvimento para Python, a citar, a IDLE incluída com a distribuição padrão do Python que oferece um editor de texto com suporte para exibição e edição de código e um depurador básico que permite a execução passo a passo de um programa enquanto examina os principais valores das variáveis. Essa linguagem possui dois objetivos principais que é ter produtividade e legibilidade. A produtividade consiste em fazer mais com poucas linhas de código; e a legibilidade implica em que o código escrito é amigável ao ser humano. O desempenho torna-se mais lento, porém esse é o preço a ser pago por poder produzir códigos mais rápidos em poucas linhas.
No mercado, essa linguagem tem disparado nas estatísticas como a mais popular em 2019 pois tem sido usada em web development, ciência de dados (incluindo machine learning, data analysis e data visualization), para resolução de problemas de matemática, engenharia e deep learning, manipulação de dados e visualizações, scripting e entre outras aplicações. Dezenas de engenheiros/engenheiras do Google usam Python; o Spotify utiliza a linguagem principalmente para análise de dados e serviços de backend, e a Netflix também usa a linguagem para análise de dados no servidor.
Além disso, o dia 10 de abril de 2019 não será esquecido para a ciência mundial porque pela primeira vez foi possível observar a foto de um buraco negro, fruto do sonho de Albert Einstein há 100 anos, graças ao algoritmo criado pela cientista da computação Dra. Katie Bouman cuja linguagem Python foi utilizada nessa conquista ao fazer uso de 6 bibliotecas: Numpy, Scipy , Pandas, Jupyter, Matplotlib e Astropy. O código está disponível no github do projeto.
Logo abaixo, citarei três aplicações mais populares de Python:
Web Development
Os web frameworks Django e Flask tornaram-se muito populares no desenvolvimento web porque eles permitem criar códigos no backend. O Django por incentivar a desenvolver o código rapidamente e o Flask por ser mais adequado para projetos pequenos e fáceis; ele é uma boa alternativa caso você precise lidar com poucos componentes ou queira mais personalização. É recomendável usá-las para quem está iniciando. Para saber mais detalhes sobre eles leia esse artigo.
A importância de se utilizar web frameworks está em facilitar a criação comum de lógica no backend, a citar, lidar com o banco de dados, autenticação de usuário, trabalhar em camadas e etc.
Data Science — machine learning, data analysis e data visualization
O machine learning implementa um algoritmo que detecta automaticamente um padrão de entrada de dados fornecida. Por exemplo, você pode oferecer fotos de golfinhos e de seres humanos que logo em seguida o algoritmo aprenderá a diferenciar esses dois. Esse aprendizado pode ser comparado ao modo que um bebê aprende coisas novas. Um algoritmo comum de machine learning é o Random forest e você pode aprender tudo sobre ele nesse artigo. E as bibliotecas de Python mais usadas para o machine learning são:
Data analysis é um processo exploratório que analisa dados estruturados ou não-estruturados de um conjunto, visando obter informações úteis para tirar conclusões importantes desse conjunto de dados.
Data visualization envolve a representação visual dos dados (gráficos, painéis, listas, mapas e etc.), que eficazmente reduzem de forma significativa a quantidade de tempo que o público leva para processar e acessar informações valiosas e ajuda a entender a magnitude dos dados.
A biblioteca mais popular para data visualization é a Matplotlib.
Scripting
Se refere a codificação de pequenos programas para automatizar tarefas simples e repetitivas / processos, como por exemplo: resolver o fatorial de n números, colocar uma lista de nomes em ordem alfabética, contar a quantidade de e-mails que tenham uma determinada palavra-chave e etc.
Em 2014 essa linguagem ultrapassou o Java como a linguagem introdutória para o ensino de programação nas principais universidades dos EUA:
Ademais, Python é a linguagem número 1 para o ensino de programação às crianças por ser bem similar a idiomas, intuitiva e por possuir funcionalidades embutidas, isto é, muito do que o programador(a) precisa já vem por padrão. A crianças poderão em uma única aula começar a criar programas bem simples e instigar a imaginação.
Se essa for sua escolha como sua primeira linguagem: domine-a primeiro para então pular para uma segunda linguagem, pois o aprendizado será muito mais fácil!
Veja abaixo alguns projetos e scripts open source criados em Python:
- Scripts com estruturas de dados em Python
- Scripts de exercícios em Python
- Diversos exemplos escritos em Python
- Exercícios do Livro: Python — Escreva seus primeiros programas
- Manim: um mecanismo de animação para vídeos explicativos de matemática
- Operação Serenata de Amor: utiliza inteligência artificial para controle da administração pública
- OpenPose: detecta em tempo real principais partes do corpo humano em imagens
- Reaver: Modular Deep Reinforcement Learning Framework
- Google Images Download: Python Script para ‘pesquisar’ e ‘baixar’ centenas de imagens do Google no disco rígido local
References
- Python Used to Take Photo of Black Hole
- PyScience-Brasil
- Goodrich M.T., Tamassia R., Goldwasser M. — Data structures and algorithms in Python (2013, Wiley).
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