Com tantas linguagens de programação em uso, desenvolvedores profissionais e aspirantes muitas vezes se encontram em uma situação difícil ao decidir em qual linguagem focar para direcionar suas carreiras.
Entre todas as linguagens, Python tinha um sonho executado em 2020, classificado como o idioma mais popular para as pessoas aprenderem. Os relatórios sugerem que o Python gerou 27% mais interesse entre os desenvolvedores no ano passado em comparação com o ano anterior.
Uma das principais opções para aplicativos de ciência de dados e aprendizado de máquina, Python, é agora a segunda linguagem de programação mais popular no índice Tiobe, tendo superou o Java em popularidade .
Vamos examinar o que torna o Python tão popular, para que é usado o python, as aplicações práticas do Python e discutir dicas para iniciar uma carreira em Python.
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Por que o Python é tão popular?
Python é uma linguagem de programação poderosa e de alto nível que pode ser usada para desenvolvimento da web, sistemas operacionais, IA, aprendizado de máquina, computação numérica, aplicativos móveis e desenvolvimento de jogos. O recente aumento no uso do Python deve-se em grande parte à sua sintaxe simples e facilidade de uso, o que o torna relativamente fácil de aprender, mesmo por iniciantes e não programadores.
Python foi originalmente desenvolvido por Guido Van Rossum no início dos anos 1980 e continuou a ser usado em uma ampla variedade de domínios na indústria de tecnologia. Com a introdução do Python 2.0 no início dos anos 2000, a linguagem evoluiu para sua forma moderna, mantendo seus princípios operacionais básicos. Python usa programação orientada a objetos, que é perfeita para aplicações de Python em grande escala, bem como para pequenos programas.
7 principais aplicações práticas de Python
Sistemas operacionais
A robusta biblioteca padrão do Python o torna perfeito para construir sistemas operacionais inteiros. O design orientado a objetos da linguagem garante que grandes projetos sejam facilmente gerenciados. Python é compatível com a maioria dos sistemas operacionais e pode ser facilmente usado para construir aplicativos nativos para computadores Windows e Mac.
Desenvolvimento para Web e Internet
Python oferece várias opções para projetos complexos de desenvolvimento para web. HTML e JavaScript são as principais linguagens usadas para construir o front-end de um aplicativo. Mas estruturas da web baseadas em Python como Django, Pyramid e Flask são usadas para lidar com back-end ou funcionalidade do lado do servidor de sites e serviços como Spotify, Reddit e Mozilla. Plataformas gigantes como Google e YouTube dependem muito do Python para infraestrutura crítica.
A biblioteca padrão do Python também oferece suporte a muitos protocolos de Internet como HTML e XML, JSON, processamento de e-mail, FTP e IMAP.
Desenvolvimento de jogos
Assim como para o desenvolvimento web, o Python oferece uma variedade de ferramentas e bibliotecas para o desenvolvimento de jogos. Você acredita que Battlefield 2-um dos jogos de tiro mais populares do início dos anos 2000, foi desenvolvido com o uso de Python .
As bibliotecas de desenvolvimento de jogos 2D e 3D do Python são PyGame, Pycap, Panda # D, Construct, PySoy e PyOpenGL.
Python tem sido usado para desenvolver jogos populares, incluindo Sims 4, World of Tanks, Eve Online, Mount & Blade, Doki Doki Literature Club e Disney’s Toontown Online, para citar alguns.
Computação científica e numérica
O ecossistema Python oferece inúmeras ferramentas e bibliotecas que ajudam cientistas e pesquisadores em computação científica e numérica.
SciPy é um conjunto de pacotes para matemática, ciências e engenharia Pandas é uma biblioteca usada para análise de dados e modelagem IPython é um shell interativo forte que fornece edição e gravação sem complicações de uma sessão de trabalho e ajuda na visualização e computação paralela. FreeCAD e Abaqus são aplicativos numéricos e científicos da vida real construídos com Python
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Os chavões mais quentes da década-Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina são principalmente sobre algoritmos, código , e lógica. O Python, junto com algumas outras linguagens de programação, está cada vez mais sendo usado para desenvolver soluções baseadas em IA e ML. O escopo e o poder do Python, junto com sua estabilidade e segurança, o tornam ideal para executar sistemas de IA e ML.
Algumas bibliotecas importantes para o trabalho são:
Scikit-Learn-para construir vários modelos de aprendizado de máquina SciPy-para computação científica e técnica TensorFlow-para redes neurais de última geração Keras-para redes neurais artificiais Pandas-para análise e manipulação de dados
Desktop GUI
Python é uma excelente escolha para programação de desktop GUI (Graphical User Interface). A linguagem oferece inúmeras opções para que os desenvolvedores construam uma GUI totalmente funcional. A sintaxe abrangente e a abordagem de programação modular da estrutura Python ajudam a criar uma GUI super-rápida e responsiva.
Algumas ferramentas proeminentes de aplicativos de Python para desenvolvimento de GUI são PyQt, Tkinter, wxWidgets, Python GTK + e Kivy. Aplicativos padrão como Dropbox e BitTorrent são escritos principalmente em Python.
Aplicativos de negócios
Os aplicativos de Python também incluem a construção de sistemas ERP e de comércio eletrônico. Os aplicativos de negócios são diferentes do software de consumidor típico porque oferecem um conjunto de recursos específicos em vez de uma variedade de recursos. Além disso, eles têm como alvo um grupo de usuários muito unido, geralmente uma organização.
Python é perfeito para fornecer soluções personalizadas de melhor desempenho para aplicativos de negócios e também para consumidores.
Odoo é um software de gerenciamento completo que oferece vários aplicativos de negócios que constituem um conjunto completo de aplicativos de gerenciamento corporativo
Tryton é uma plataforma de aplicativo de alto nível de três camadas projetada para uso geral finalidades
Por que usar Python no desenvolvimento da Web?
Gigantes da tecnologia como Spotify, Instagram e Google usam a linguagem de programação Python de código aberto e fácil de entender para o desenvolvimento empresarial aplicativos da web de nível, robustos e responsivos.
Empacotado para agilizar a instalação, o O software ActivePython , com um conjunto abrangente de extensões, permite Desenvolvedores Python para começar a trabalhar com estruturas Python de última geração, como Tornado, Django e Flask, em minutos.
Integração da linguagem de programação Python e, o pacote de software ActivePython, oferecido por meio da ActiveState Platform , também permite que os usuários se conectem à AWS (Amazon Web Services) Bibliotecas API e SDK. Isso aumenta o apelo do software, tornando-o a escolha preferida para desenvolvedores da web em todo o mundo.
Agora, antes de aprendermos para que o Python é usado, aqui estão as principais vantagens de usar Python no desenvolvimento da web.
Python é fácil de aprender
Comparado a outras linguagens de programação como C ++ ou Java , a filosofia de design do Python-enfatizando expressões gerais e legibilidade do código com uso significativo de espaço em branco-torna o linguagem de programação fácil de entender, mesmo para iniciantes. Além disso, os desenvolvedores que usam Python podem realizar seu trabalho escrevendo muito menos código.
Python tem um ecossistema rico
A extensa biblioteca Python oferece uma ampla gama de pacotes e ferramentas, como SLQALchemy, Pygal, Pandas e Numpy , que permitem aos desenvolvedores acessar o pré-definido código, garantindo o desenvolvimento de aplicativos rápido e suave.
Prototipagem rápida
Em comparação com linguagens de programação como C ++ ou Java, Python reduz o tempo de desenvolvimento em grande medida, tornando as coisas mais fáceis para que os desenvolvedores criem protótipos rapidamente e obtenham feedback sobre seus projetos.
Os usos da linguagem de programação Python na computação científica e ciência de dados
The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) do Departamento de Defesa dos EUA, que é respo nsível para promover o desenvolvimento de tecnologia para uso militar dos EUA, financiado US $ 3 milhões em 2012 para construir uma biblioteca de processamento de dados e análise de dados de alto nível para Python.
Com esse alto investimento, a linguagem de programação Python agora inclui uma variedade de ferramentas avançadas e pacotes científicos para todas as facetas da ciência de dados e computação científica.
Incluindo APIs, sintaxe simples e recursos excelentes para lidar com estatísticas, funções científicas e matemáticas, Python, de acordo com desenvolvedores e engenheiros experientes, é mais adequado para computação científica e ciência de dados .
O processamento de dados e a biblioteca de análise de dados do Python incluem.
Matplotlib
Ideal para gerar visualizações de dados, como gráficos de barras, histo gramas, diagramas de dispersão e espectros de potência com codificação mínima.
NumPy
Com computação científica e ciência de dados em seu núcleo, o NumPy fornece suporte para matrizes e matrizes multidimensionais em grande escala com uma gama de funções matemáticas de primeira linha.
Pandas
Construído no NumPy, o Pandas oferece operações e estruturas de dados para manipular séries temporais e tabelas numéricas.
SciPy
Trabalhando junto com os arrays NumPy, o SciPy facilita rotinas poderosas para otimização e integração numérica.
Scikit-learn
Uma biblioteca de aprendizado de máquina (ML) gratuita para Python-desenvolvido em NumPy, Matplotlib e SciPy-apresenta vários algoritmos de classificação, agrupamento e regressão, incluindo SVM (Support Vector Machine).
Usos de Python no aprendizado de máquina
À medida que os consumidores finais buscam uma experiência de usuário aprimorada, incluindo funcionalidades de pesquisa aprimoradas, melhor personalização e recomendações mais inteligentes, aprendizado de máquina (ML)-um aplicativo de IA (Inteligência Artificial)-nos últimos tempos, está ganhando cada vez mais destaque.
IA e Os aplicativos de ML diferem dos projetos de software habituais, especialmente na infraestrutura geral de tecnologia, na necessidade de pesquisa profunda e nas habilidades necessárias para projetos baseados em IA.
Os aplicativos de ML e IA, portanto, requerem uma linguagem de programação de alta classe, que seja estável, mas ágil, oferecendo consistência e simplicidade.
Do desenvolvimento do projeto à implementação e manutenção, a linguagem de programação Python, com suas excelentes estruturas e vastas bibliotecas, oferece tudo isso e muito mais.
O que é codificação python usada para Machine Learning ? Bem, refinamento de resultados de pesquisa, filtragem de spam na web, assistentes virtuais inteligentes, reconhecimento facial, recomendações de produtos inteligentes, análise de vídeo preditiva em vigilância, detecção de fraude online e serviços de tradução automática são alguns aplicativos de aprendizado de máquina para os quais o Python é usado.
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Para que Python é usado em startups?
O ecossistema de startups é totalmente diferente de como as corporações e grandes empresas operam.
Startups são inovadores, jovens e colaborativos. Eles também são altamente vulneráveis, já que a maioria das startups, no estágio inicial, não tem certeza se o público-alvo aceitará e apreciará suas ofertas.
É por isso que as startups exigem alta escalabilidade e desenvolvimento mais rápido de MVP (Produto mínimo viável), iterações eficazes, o escopo da integração de tecnologia e processos de desenvolvimento monitorados pelo tempo.
Levando em consideração todos os fatores acima, os especialistas opinam que a linguagem de programação Python é ideal para tecnologias orientadas a iniciantes. Aqui estão alguns exemplos de como as startups podem se beneficiar do software Python:
Escalabilidade
As startups crescerão com o tempo e, eventualmente, buscarão escalabilidade. Com base em Python, a estrutura da web Django de código aberto e gratuita pode ajudar as startups a desenvolver aplicativos móveis e da web altamente escalonáveis, capazes de lidar com grandes cargas de tráfego.
Potencial de programação versátil
O a linguagem de programação Python excepcionalmente versátil funciona bem em várias plataformas. Com o Python, as startups podem desenvolver aplicativos que todos podem acessar facilmente.
Segurança incomparável
As estruturas de desenvolvimento Python, como Django, incorporam excelentes recursos de segurança. Escondendo o código-fonte, o Django protege os aplicativos de ameaças de segurança online.
Desenvolvimento rápido de MVP
Python permite que startups desenvolvam MVPs em um flash, reduzindo o tempo de colocação no mercado. Isso proporciona uma vantagem em um ambiente de negócios intensamente competitivo.
Para que Python é usado na FinTech e no setor financeiro?
As tecnologias emergentes estão continuamente revolucionando e interrompendo o setor financeiro. Python, com suas estruturas avançadas e flexíveis, oferece oportunidades significativas para lidar com as constantes mudanças de tecnologia.
O linguagem de programação de alto calibre é excelente para Fin-Techs, quando se trata de resolver desafios inerentes ao cenário financeiro de hoje, em termos de regulamentação, conformidade, análise e volume de dados.
Conforme declarado na pesquisa do HackerRank, um número crescente de instituições financeiras está usando a linguagem de programação Python para construir aplicativos financeiros futurísticos. Aqui estão os principais fatores que orientam para que serve o Python no setor financeiro-
Open-Sourced
Desenvolvido sob licença aberta e flexível aprovada pela OSI, o Python é um software de distribuição livre e software utilizável que oferece uma ampla gama de conjuntos de ferramentas e bibliotecas para o setor financeiro.
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Plataforma cruzada
Todos os sistemas operacionais, seja Mac OS, Linux ou Windows podem executar a linguagem de programação Python.
Conveniente
Python incorpora estruturas de dados de uso geral que os programadores da web podem usar para desenvolver estruturas de dados em tempo de execução rápido.
Um idioma de programação tipado dinamicamente e, Python permite uma implantação fácil com pegada de código-fonte reduzida.
Alto desempenho
Python oferece excelente legibilidade de código, integração robusta, sintaxe simples, um design limpo, maior controle de processo e excelentes capacidades de processamento de texto. Tudo isso melhora a produtividade geral.
Como construir uma carreira em Python
Python é a’próxima grande novidade’e uma “obrigação” para profissionais interessado em codificação. Os desenvolvedores precisam adicionar Python a seus currículos, não apenas para fazer uma programação mais rápida, mas também para carreiras globais lucrativas.
Então, se você está se perguntando como começar com Python ou como se tornar um desenvolvedor Python, aqui estão algumas idéias para você começar.
Existem poucas linguagens de codificação tão diretas e versáteis quanto Python. Qualquer pessoa interessada pode aprender Python, mas um aspirante de ciência da computação ou formação em engenharia é desejado para um emprego como desenvolvedor Python. Um diploma em ciência ou engenharia junto com uma certificação Python e um projeto completo usando Python podem ajudá-lo a garantir um emprego bem pago no desenvolvimento Python ou no domínio de ciências de dados.
Existem muitas certificações online e bootcamps para aprender Python, se você quiser fazer carreira em ciência de dados. Considere o curso de treinamento em Python da SimpliLearn-os especialistas em bootcamp online que podem ajudá-lo a dominar o básico ou desenvolver algumas habilidades mais específicas em Python.
Algumas funções populares orientadas a Python são:
Engenheiro de software Desenvolvedor Python Analista de pesquisa Analista de dados Cientista de dados Desenvolvedor de software
Python Job Skills
Para construir ou avançar sua carreira com programação Python, você precisa ter as seguintes habilidades:
Proficiência no uso de bibliotecas Python comuns Conhecimento de sintaxe, semântica e estruturas de dados de Python Familiaridade com frameworks Python como Django, Flask Usando e vinculando aplicativos por meio de ORM Conhecimento de termos e ações relevantes Boas habilidades de comunicação Habilidades de manuseio de equipe Habilidades de resolução de problemas orientada a resultados Aptidão
Salário de desenvolvedor Python
Profissionais que aprendem e codificam em Python enfrentam uma enorme demanda no mercado de trabalho atual, o que explica os altos salários e bônus que os desenvolvedores e programadores de Python ganham. Aprimorando-se com o conhecimento dessa linguagem de programação altamente popular e prática, você pode adquirir habilidades bem remuneradas e conseguir empregos bem remunerados.
De acordo com Talent , o salário médio anual de um o desenvolvedor de python nos EUA custa US $ 115.000. Embora os papéis básicos possam render $ 90.000 por ano, com mais experiência, você pode ganhar facilmente até $ 148.436 por ano.
Talent’s média no Reino Unido para um salário de desenvolvedor python é £ 55.000 por ano.
Na Índia, um desenvolvedor Python médio pode consumir mais de 6 Lac por ano , de acordo com Even.com.
Além do salário base, muitas empresas oferecem vantagens e bônus, tornando lucrativos os empregos orientados para Python.
<✓Conclusion
Da NASA ao Facebook, e do Google ao Instagram-gigantes da tecnologia líderes em todo o mundo usam Python como uma linguagem de programação para uma ampla variedade de aplicativos. Naturalmente, há uma grande demanda por profissionais qualificados em Python.
Como o Python está em alta demanda, uma carreira em Python pode ser o caminho perfeito para atingir seus objetivos de carreira. Fique atualizado com os desenvolvimentos em Python e ciências de dados com as certificações online oferecidas pela Simplilearn, um dos principais provedores de treinamento de certificação online do mundo. Você pode começar imediatamente com o Python Curso de certificação . Ele pode ajudá-lo a cobrir todos os fundamentos da linguagem Python e obter um treinamento pronto para o trabalho no campo. Por outro lado, se você deseja alavancar seu conhecimento de Python para entrar em uma carreira em ciência de dados, o O programa de mestrado em cientistas de dados deve se encaixar perfeitamente. Este bootcamp abrangente oferece um caminho de aprendizagem alinhado a funções, projetado para ajudá-lo a obter habilidades sob demanda necessárias para se tornar um cientista de dados, rapidamente.
