Nos últimos anos, a linguagem de programação Python tem conquistado uma crescente popularidade entre desenvolvedores de todo o mundo. O seu crescimento se deve não apenas à sua simplicidade de uso e facilidade de aprendizado, mas também à sua versatilidade e poder. 

Neste post, vamos conhecer o conceito por trás do Python. Iremos explorar sua origem, principais recursos e benefícios, além da aplicação desta linguagem. Vamos entender também os motivos pelos quais o Python se tornou uma ferramenta indispensável para programadores de todas as áreas.

Quer saber para que serve Python e também como utilizá-la da melhor forma? Então, leia esse artigo até o final e aproveite o conteúdo!

O que é Python?

Existem várias pesquisas anuais que classificam as linguagens de programação mais populares com base em diferentes critérios. A Redmonk é uma das pesquisas que destaca o crescimento e a posição do Python quando comparado a outras linguagens.

Se você costuma acompanhar as vagas de emprego do ramo da programação, certamente já percebeu um aumento notável de conhecimento em Python. Isso acontece porque cada vez mais empresas estão utilizando essa linguagem em seus projetos e produtos, especialmente as grandes corporações e startups.

Qual a história do Python?

Para entender a história dessa linguagem de programação, vamos voltar ao início dos anos 90, na Holanda. Acompanhe abaixo a evolução do Python e descubra como ele foi criada. 

Como surgiu o Python?

O Python foi criado por Guido van Rossum, um programador holandês, em 1991. Ele começou a desenvolver o Python como um projeto pessoal durante o seu tempo livre. Rossum buscava uma linguagem de programação de alto nível que fosse fácil de aprender e usar. Além disso, que fosse poderosa o suficiente para lidar com tarefas mais complexas. 

O objetivo era resolver as limitações que ele percebia em outras linguagens de programação. Van Rossum buscava uma opção que fosse simples, limpa e expressiva. Com isso, os desenvolvedores web poderiam escrever códigos de forma mais eficiente e compreensível.

O nome “Python” foi inspirado no programa de televisão britânico “Monty Python’s Flying Circus”, do qual Guido van Rossum era fã. Ele escolheu o nome porque queria dar um toque divertido e irreverente à linguagem.

Histórico de versões do Python

Desde o seu lançamento inicial em 1991, o Python passou por várias versões e atualizações significativas. Conheça as principais:

• Python 1.x: lançado em 1994, este foi o início oficial do Python como uma linguagem de programação estável e utilizável.
• Python 2.x: esta série de versões, iniciada em 2000, trouxe muitas melhorias e recursos novos. Isso tornou o Python mais popular e amplamente adotado em uma variedade de campos.
• Python 3.x: lançado em 2008, o Python 3 trouxe outras mudanças bem importantes. Isso inclui melhorias na sintaxe, suporte a Unicode e outras atualizações de linguagem. 

Houve uma certa resistência à migração do Python 2 para o Python 3 devido à incompatibilidade entre as versões. Ainda assim, o Python 3 acabou se tornando a versão predominante e é amplamente recomendada para novos projetos.

Como aprender a programar em Python?

Para começar a aprender Python, não é necessário ter experiência prévia em programação. Já que, a linguagem foi projetada para ser amigável e fácil de entender, o que é ideal para iniciantes. 

Além disso, existem muitos recursos online como tutoriais, cursos, vídeos e páginas dedicadas a essa linguagem. A comunidade Python também é conhecida por ser bem ativa e acolhedora. Você com certeza será bem recebido e terá ajuda e suporte em fóruns e grupos das redes sociais.

É iniciante e quer dar os primeiros passos? Trouxemos algumas instruções que serão seu norte durante esse início, confira:

• Instale o Python: baixe e instale a versão mais recente do Python em seu computador.
• Escolha um IDE: você precisa de uma ferramenta para escrever e executar seu código. Existem várias opções como PyCharm, Visual Studio Code ou IDLE.
• Aprenda a sintaxe básica: familiarize-se com conceitos básicos como declaração de variáveis, estruturas de controle de fluxo e funções.
• Pratique com códigos simples: comece com programas básicos, como exibir “Olá, mundo!” ou fazer cálculos simples.
• Utilize recursos online: aproveite tutoriais no YouTube ou os cursos gratuitos disponíveis em sites como Codecademy e Udemy.
• Realize pequenos projetos: desenvolva aplicativos simples, como uma lista de tarefas ou um conversor de unidades.
• Pratique regularmente: dedique um pouco do seu tempo, todos os dias, para escrever código, resolver problemas e revisar conceitos.

Por fim, durante o período de aprendizado, não se intimide com os erros. Eles são uma excelente oportunidade de aprendizado e de conhecer ainda mais essa linguagem.

Quanto tempo leva para aprender Python?

O tempo necessário para dominar Python varia bastante, principalmente com base no conhecimento prévio na área. Para quem está tendo o primeiro contato com programação, é comum levar cerca de 6 meses para compreender a linguagem e conceitos fundamentais.

No entanto, há relatos de programadores experientes que aprenderam Python em apenas algumas horas. Isso se dá pela semelhança com outras linguagens e a facilidade de sintaxe.

Quais os principais recursos do Python?

O Python não se tornou tão popular à toa! Conheça a seguir as características que a tornam uma escolha comum entre desenvolvedores.

• Linguagem de alto nível: isso significa que possui uma sintaxe mais próxima da linguagem humana, facilitando a leitura e a compreensão do código.
• Facilidade de uso: Python é considerado uma das linguagens mais fáceis de aprender e usar. Sua sintaxe limpa e intuitiva permite que os desenvolvedores escrevam código de forma rápida e eficiente.
• Tipos dinâmicos: em Python não é necessário declarar explicitamente o tipo de uma variável antes de usá-la. Isso proporciona uma flexibilidade significativa ao escrever código.
• Orientação a objetos: ele suporta programação orientada a objetos, permitindo a criação e manipulação de objetos que encapsulam dados e funcionalidades relacionadas. Isso facilita a organização e reutilização do código.
• Linguagem interpretada: Python é uma linguagem interpretada. Isso significa que o código fonte é executado linha por linha por um interpretador, sem a necessidade de compilação prévia.

A versatilidade é outra característica que torna essa linguagem tão popular. O Python é executado em várias plataformas, incluindo Windows, macOS e Linux, sendo portátil e acessível em diferentes ambientes de desenvolvimento.

Quais os benefícios do Python?

Além das características já citadas, podemos encontrar outros benefícios de se trabalhar com essa linguagem:

• Ampla comunidade e suporte: como você já sabe, Python tem uma comunidade global ativa de desenvolvedores que contribuem com bibliotecas, frameworks e recursos. Você sempre pode encontrar suporte e soluções para seus problemas de programação.
• Versatilidade: Python é uma linguagem versátil que pode ser usada em uma ampla variedade de domínios. Isso inclui desenvolvimento web, ciência de dados, automação, inteligência artificial e muito mais. Sua flexibilidade permite que seja uma escolha popular para uma variedade de projetos e aplicações.
• Biblioteca padrão abundante: Python vem com uma vasta biblioteca padrão que oferece uma ampla gama de módulos e ferramentas para realizar diversas tarefas. Isso vai desde manipulação de arquivos até desenvolvimento de GUI.
• Portabilidade: Você pode escrever código uma vez e executá-lo em diferentes sistemas operacionais sem a necessidade de modificação. Isso torna o desenvolvimento e a implantação de aplicativos mais simples e eficazes.
• Produtividade elevada: o Python permite que os desenvolvedores escrevam código de forma rápida e eficiente, possibilitando maior produtividade no desenvolvimento de software.

Esses são apenas alguns exemplos dos muitos benefícios de utilizar essa linguagem em diversas áreas e setores. A sua versatilidade e facilidade de uso o tornam uma escolha popular para uma variedade de aplicações e projetos, como veremos a seguir.

Onde usar Python?

São muitas atividades que permitem o uso do Python e são vários os recursos disponíveis nessa linguagem, entre eles podemos citar:

Desenvolvimento de software

O Python é uma escolha popular para o desenvolvimento de software por sua simplicidade e pela grande quantidade de bibliotecas e frameworks disponíveis. Ele é usado para criar desde aplicativos de desktop até aplicativos empresariais complexos.

Automação de testes de software

Essa linguagem também é bastante utilizada para automatizar testes de software. Isso se deve à sua facilidade de uso e capacidade de se integrar a estruturas de teste existentes. Desta forma, os testes são escritos de forma eficiente e executados de maneira rápida e confiável.

Desenvolvimento web do lado do servidor 

O Python é uma escolha comum para o desenvolvimento do lado do servidor, graças a frameworks populares como Django e Flask. Essas ferramentas fornecem recursos robustos para criar aplicativos web escaláveis e seguros de maneira eficiente.

Automação com scripts python

O Python também é bastante utilizado para automação de tarefas do sistema e administração de servidores. Isso se deve à sua sintaxe simples e à sua capacidade de interagir com sistemas operacionais e APIs de forma eficiente. Ele é ideal para escrever scripts que automatizam processos repetitivos e tediosos.

Ciência de dados e machine learning 

Essa linguagem é uma escolha popular na ciência de dados e machine learning, possuindo vasta coleção de bibliotecas especializadas, como NumPy e Pandas. Elas oferecem uma plataforma robusta para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de algoritmos de machine learning.

O que são as bibliotecas do Python?

As bibliotecas em Python são conjuntos de módulos e funções pré-escritos que podem ser importados e utilizados em seus próprios programas. Elas oferecem funcionalidades adicionais que permitem aos desenvolvedores economizar tempo e esforço, aproveitando o trabalho já realizado por outros. 

Vamos abordar algumas das bibliotecas mais populares do Python e explicar as suas principais funcionalidades, confira:

Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados em Python, que permite a criação de gráficos estáticos, gráficos interativos e até mesmo animações. Ele é frequentemente usado para criar gráficos de linha, histogramas, dispersão e muito mais. Isso o torna uma ferramenta poderosa para explorar e comunicar dados de forma eficaz.

OpenCV-Python

OpenCV-Python é uma biblioteca de código aberto voltada para visão computacional e processamento de imagens. Com ela, é possível realizar uma ampla gama de tarefas, como detecção de objetos, reconhecimento facial, calibração de câmera e muito mais. 

É bastante usada em aplicações de robótica, automação industrial, realidade aumentada e outros campos.

Keras

Keras é uma biblioteca de aprendizado profundo de alto nível, escrita em Python e capaz de rodar sobre o TensorFlow, Theano ou CNTK. Ela permite a rápida prototipação de redes neurais, com foco na facilidade de uso, modularidade e extensibilidade. 

Keras é frequentemente utilizada para construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e outros modelos de aprendizado profundo.

Requests

Requests é uma biblioteca HTTP para Python, que permite realizar requisições HTTP de forma simples. Com ela, é possível fazer solicitações GET, POST, PUT, DELETE e outros métodos HTTP, além de trabalhar com cookies, cabeçalhos e autenticação. É amplamente utilizada para acessar APIs da web, baixar conteúdo da internet e realizar integrações com serviços web.

Pandas

Pandas é uma biblioteca de análise de dados em Python. Ela fornece estruturas de dados e ferramentas para manipulação e análise de dados tabulares. Isso serve de ajuda para quem precisa trabalhar com conjuntos de dados grandes e complexos. A Pandas permite operações como filtragem, agrupamento, pivoteamento e junção de dados de forma eficiente. 

O Pandas é uma ferramenta essencial para cientistas de dados e analistas que trabalham com Python e, provavelmente, a mais conhecida e usada.

NumPy

NumPy é uma biblioteca fundamental para computação numérica em Python, que fornece suporte para arrays multidimensionais e operações matemáticas de alto desempenho. 

Ele é muito utilizado para processamento de dados, álgebra linear, transformada de Fourier e geração de números aleatórios. NumPy é a base de muitas outras bibliotecas de análise de dados em Python, parte essencial do ecossistema de ciência de dados da linguagem.

O que são frameworks Python?

Frameworks Python são conjuntos de ferramentas, bibliotecas e convenções que fornecem uma estrutura para o desenvolvimento de aplicativos em Python. 

Eles simplificam o processo de criação de software, fornecendo funcionalidades comuns e padrões de design pré-definidos. Isso permite aos desenvolvedores focar mais na lógica de negócios do que na infraestrutura. 

Vamos conhecer os principais:

Django

Django é um framework Python de alto nível, que incentiva o desenvolvimento rápido e limpo de aplicações web. 

Ele é projetado para maximizar a produtividade dos desenvolvedores. Fornece uma arquitetura MVC, ORM integrado e um conjunto de ferramentas. Com isso, é possível lidar com autenticação, segurança, administração do banco de dados e muito mais. É usado em projetos de todos os tamanhos, desde pequenos sites até grandes plataformas web.

Flask

Flask oferece uma abordagem mais leve para o desenvolvimento web, fornecendo apenas o básico necessário para construir uma aplicação web. Ao mesmo tempo, ele permite aos desenvolvedores escolherem e integrarem as bibliotecas e ferramentas que melhor se adequarem às suas necessidades. É uma escolha popular para projetos menores e aplicações simples.

TurboGears

TurboGears combina várias bibliotecas e ferramentas populares. Ele segue o princípio de convenção sobre configuração, fornecendo padrões e estruturas predefinidas para agilizar o desenvolvimento. 

Esse framework é conhecido por sua modularidade, escalabilidade e suporte integrado para tecnologias modernas, como AJAX, JSON e RESTful APIs.

Apache MXNet

Já o Apache MXNet é um framework de aprendizado profundo de código aberto, projetado para escalabilidade e eficiência em ambientes distribuídos. Ele oferece suporte a uma ampla gama de arquiteturas de redes neurais, incluindo CNNs, RNNs e LSTMs. É muito usado em pesquisa acadêmica, desenvolvimento de produtos e aplicativos de IA.

PyTorch

PyTorch é um framework de aprendizado profundo de código aberto, que combina flexibilidade e facilidade de uso com desempenho e escalabilidade. Ele oferece uma interface intuitiva e dinâmica para construir e treinar modelos de aprendizado profundo, facilitando a experimentação e a prototipagem. 

PyTorch é usado pela comunidade de pesquisa e indústria devido à sua poderosa API, suporte à computação em GPU e integração com bibliotecas. Entre elas, estão a NumPy e SciPy.

O que são IDEs Python?

IDEs (Integrated Development Environments) são ambientes de desenvolvimento integrados que fornecem ferramentas e recursos. Eles que facilitam a escrita, edição, depuração e execução de código Python. 

As IDEs são aplicativos de desktop ou web que oferecem uma interface unificada para o desenvolvimento de código Python. Vamos conhecer os principais:

Atom

Atom é um editor de texto de código aberto desenvolvido pelo GitHub. Embora não seja uma IDE completa, ele oferece suporte extensivo para Python e outros idiomas de programação. Isso ocorre por meio de pacotes de extensão e plugins. 

Ele é personalizável e permite aos usuários configurarem sua própria experiência de desenvolvimento. É possivel adicionar funcionalidades como realce de sintaxe, autocompletar, depuração e integração com sistemas de controle de versão.

PyCharm

PyCharm oferece recursos para desenvolvimento Python. Entre eles, estão a edição de código inteligente, refatoração, depuração interativa e análise de código estático. Há também suporte a testes automatizados e integração com frameworks populares como Django, Flask e PyTest.

Spyder

Spyder é uma IDE Python de código aberto, projetada para cientistas e engenheiros que trabalham com análise de dados e computação científica. 

Ela oferece suporte para edição de código, visualização de dados, depuração, execução de scripts e integração com bibliotecas como NumPy, SciPy e Matplotlib. É conhecida por sua simplicidade e facilidade de uso.

IDLE

IDLE (Integrated Development and Learning Environment) é a IDE padrão que acompanha a instalação padrão do Python. Ela fornece um ambiente básico para escrever, editar e executar código Python, com recursos simples como realce de sintaxe, autocompletar e depuração. 

Embora seja adequada para iniciantes e projetos simples, IDLE pode ser limitada em termos de recursos avançados comparada a outras IDEs disponíveis.

Quais profissões utilizam o Python?

Se engana quem acredita que aprender Python é útil apenas para quem trabalha diretamente com o desenvolvimento de aplicativos e softwares. Confira algumas profissões que se beneficiam bastante do conhecimento em Python:

• Analista GIS: análise e manipulação de dados geoespaciais, criação de mapas interativos e automação de processos de geoprocessamento.
• Desenvolvedor de software: utilizam Python para criar aplicativos web, desktop, mobile, jogos e muito mais.
• Engenheiro de qualidade: utilizam Python para escrever scripts de automação de testes, realizar testes de unidade e integração, e desenvolver ferramentas de teste automatizado.
• Desenvolvedor Full Stack: desenvolvedores Full Stack podem utilizar Python em conjunto com frameworks como Django e Flask para criar sistemas completos e dinâmicos.
• Engenheiro de aprendizado de máquina: Python é a linguagem preferida para desenvolvimento de algoritmos de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. 

Essas são apenas algumas das muitas profissões que requerem habilidades em Python. Já que a versatilidade e ampla aplicabilidade tornam o Python uma habilidade valiosa em vários campos profissionais.

Média salarial de quem utiliza o Python?

Profissionais em Python geralmente recebem salários competitivos em várias faixas de experiência. Em estágios iniciais da carreira, desenvolvedores Python recebem cerca de R$ 2.166,00.

Com o aprimoramento das habilidades, desenvolvedores Python alcançam uma média salarial em torno de R$ 4.130,00, podendo chegar até R$7.009,00 no Brasil.

Profissionais mais experientes, com extensa experiência em Python, podem receber salários ainda mais atrativos. Isso reflete a demanda crescente por especialistas nessa linguagem de programação. 

Quais as empresas que usam Python?

Empresas de renome mundial têm adotado o Python em suas operações diárias. Algumas das principais corporações que utilizam a linguagem incluem gigantes da tecnologia como:

• Google;
• NASA;
• Facebook;
• Instagram;
• Netflix;
• Spotify.

Essas empresas confiam no Python para uma variedade de aplicações. Isso vai desde desenvolvimento de software e análise de dados até automação de processos e inteligência artificial. 

Conclusão

Em resumo, o Python se destaca como uma linguagem de programação extremamente popular e versátil. Ela é usada por empresas de todos os portes e por profissionais de tecnologia ao redor do mundo. 

A sua facilidade de uso, eficiência e ampla gama de aplicativos tornam Python uma escolha ideal para uma variedade de projetos. Isso inclui desde desenvolvimento de software até análise de dados e machine learning. 

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