Python a repris l'espace en développement. En fait, c’est partout. Demandez à n’importe quel codeur et il vous dira que c’est facile à apprendre et que c’est souvent le bon outil pour le poste.
Le langage de programmation est également très populaire parmi les scientifiques et les startups. Cela peut vous donner une idée de sa prévalence dans un proche avenir. Python est un des cinq principaux langages de codage, car il est extrêmement logique et léger.
En outre, les programmes d’installation tels que l’Anaconda peuvent faire des choses incroyables avec différents systèmes d’exploitation (OS). Python présente l’avantage supplémentaire d’être une syntaxe propre et simple avec une bibliothèque d’exécution de communauté massive (NumPy, Pandas, SciPy, etc.).
Cela signifie que les débutants et les vétérans expérimentés auront accès à des millions de lignes de code pouvant être facilement empruntées aux meilleurs programmeurs (du monde) et utilisées par quiconque. Alors, quelles sont les choses cool que vous pouvez faire avec Python?
Comme Python est un langage orienté objet (OO), toute personne débutante aura de la facilité à jouer avec les concepts OO. Les codeurs plus expérimentés pourront l'utiliser pour les algorithmes et l'analyse Machine Learning (ML), ainsi que pour la recherche et l'analyse en Big Data.
En ce qui concerne le développement Web, c’est une excellente option car vous avez une multitude de choix comme Django et Pyramid. Vous pouvez ainsi créer un site Web intéressant à partir de rien sans vous sentir dépassé. Vous pouvez également tirer parti des micro-cadres tels que Flask and Bottle.
Une gestion de contenu avancée est également possible avec des systèmes tels que Django CMS et Plone. De plus, la bibliothèque standard de Python prend en charge plusieurs protocoles Internet tels que HTML, XML et JSON.
L'analyse de données relève essentiellement de l'informatique scientifique et numérique. Pour construire quelque chose dans ce créneau, vous pouvez tirer parti de SciPy pour les mathématiques, l’ingénierie et les sciences. Pandas est également une bibliothèque d’analyse et de modélisation de données. Python est donc très utilisé dans le domaine de la science des données.
Si vous devez modifier et recoder une session de travail, vous pouvez utiliser IPython, un puissant shell interactif. Il prend également en charge l'informatique parallèle et la visualisation.
Les décorateurs de fonctions sont très soignés en Python car ils vous permettent d’améliorer les fonctionnalités des fonctions existantes. Cela peut donc être traduit à la fois en développement Web et en analyse de données.
Des solutions intéressantes telles que la recherche d’identifications d’empreintes digitales, la prévision des stocks et la détection du courrier indésirable peuvent toutes être réalisées avec ML. Les codeurs peuvent le configurer en tirant parti des modules Python tels que Scikit-learn, Tensorflow et Theano pour le prendre en charge.
Vous pouvez également utiliser Python pour effectuer des tâches intéressantes, telles que l’automatisation de votre navigateur pour la publication de messages sur les réseaux sociaux. Cela peut être fait en utilisant Selenium avec Python.
Python peut être utilisé pour coder un Raspberry Pi afin de fonctionner comme le cerveau d’un robot. En faisant cela, vous pouvez amener le robot à réagir à son environnement et à effectuer plusieurs actions.
Ces six choses intéressantes rendues possibles par ce langage de programmation ne représentent qu’une fraction de ce que vous pouvez en faire. La récente version 3.6 de Python présente de nouvelles fonctionnalités dans le module asyncio (qui n’est plus provisoire avec une API étonnamment stable), des littéraux de chaîne formatés et l’ajout d’un protocole de chemin de système de fichiers.
De plus, Pyjion, le nouveau compilateur JIT, aide à accélérer CPython en renforçant son interpréteur de stock. Ceci est réalisé avec une API JIT du projet CoreCLR (Microsoft).
Le langage évolue également rapidement dans l'espace de la science des données. L’écosystème Python regorge maintenant d’outils de science des données. Une grande partie du travail en cours est donc réalisée avec des outils à code source libre comme Python.
Parce qu’il est facile à apprendre, un nombre croissant de non-programmeurs apprennent et utilisent les outils de science des données de Python. Cela change toute la dynamique de l'utilisateur Python moyen.
Python deviendra-t-il le langage de code le plus populaire qui remplacera éventuellement Java? Probablement pas. En parlant de Java, ce langage sera probablement remplacé par Swift.