Python ao cubo: por que aprender essa linguagem?


Já pensou em aprender Python e se perguntou: o que serei capaz de fazer com essa linguagem? Ou melhor: já está aprendendo, mas ainda não sabe onde aplicar? No post de hoje apresentaremos três grandes, entre muitas, aplicações de Python:

  • Web Development
  • Data Science & Machine Learning
  • Scripting

Vamos começar por Web Development, ou melhor: desenvolvimento web.

Com o intuito de sempre poupar tempo, programadores apostam no uso de frameworks para reproduzirem funções. Os frameworks de web facilitam a programação backend de sites ao mapear diferentes URLs a blocos de códigos, lidar com banco de dados e gerar páginas de Html. Ou seja, essa ferramenta contribui muito no desenvolvimento de sites, principalmente, se você está começando a programar.

Os dois principais e mais populares frameworks para web estão em Python. Django e Flask contam com 26.048 e 3.391 commits e 1.830 e 476 contribuidores respectivamente. De acordo com a análise do GitHub Python’s Web Framework Benchmarks, Flask é um microframework baseado em Werkzeug e Jinja2 e Django um framework para perfeccionistas com deadlines (para entender afundo a diferença entre eles, acesse esse artigo).

Outra grande aplicação de Python é em Data Science. As subáreas de análise e visualização de dados demandam muito tempo dos programadores para limpar, modelar e identificar dados relevantes. Além de projetar representações visuais para facilitar o estudo e a análise dos mesmos. Graças a grande comunidade open source de Python, bibliotecas prontas e específicas dessa área foram desenvolvidas e são, constantemente, alimentadas por milhares de contribuidores. Matpotlib a lib mais conhecida para visualização de dados, produz diversos formatos de gráficos, mapas e histogramas que facilitam muito o desenvolvimento de novos relatórios.

Não só em data science se encontram as bibliotecas de Python. O aprendizado de máquina (um subcampo da ciência da computação) tem a inteligência de reconhecer padrões sem o comando de um “humano”. Ou seja, após a máquina aprender com um grande volume de dados, ela passa a realizar testes e ainda aplicar sozinha classificações de novos dados de entrada. Mas, quais são as possíveis aplicações com machine learning? Diversas! Entre elas: sistema de recomendação (como YouTube, Netflix e Spotify); reconhecimento facial e reconhecimento de voz. Scikit-learn e TensorFlow  são as libs mais populares para essa inteligência. Caso você tenha interesse em se aprofundar mais sobre as bibliotecas de Python, acesse nosso post A Biblioteca de Alexandria. Nele você encontrará não só bibliotecas para machine learning, mas também para data science, games e web.

Outra aplicação de Python e não menos importante, são os scripts. Scripts são pequenos programas projetados para automatizar tarefas simples. Verificação de tabelas, busca de arquivos, comparações de dados, envio de email-marketing e webcrawling são exemplos de aplicações do nosso dia a dia que podem ser facilmente automatizados por Python.

Mesmo para quem não conhece programação, investir nessa habilidade auxiliaria em tarefas que demandam tempo de trabalho. Com uma ampla variedade de aplicações e uma simples sintaxe, Python é a linguagem ideal para você iniciar. Aprenda na Let’s Code e seja um coder!