Python é uma linguagem de programação para propósitos diversos.
Pode ser usada para um leque enorme de aplicações em diferentes áreas, desde o desenvolvimento web, automação, testagem de software, análise de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de jogos.
Além da sua versatilidade, Python também é amigável para iniciantes. Por esses e outros fatores, trata-se de uma das linguagens de programação mais populares do mundo.
O Python também é multiplataforma, ou seja, funciona em diversos sistemas operacionais como Windows, Linux e macOS, inclusive estando dentro de alguns destes sistemas.
Em sua plataforma, Python dispõe de mais de 100 mil bibliotecas disponíveis na internet.
Em Que Áreas Posso Usar o Python?
Python é uma linguagem muito versátil e pode ser utilizada desde o desenvolvimento web, automação, testagem de software, análise de dados, aprendizado de máquina até desenvolvimento de jogos.
Neste artigo iremos ver mais a fundo como é possível utilizar essa tecnologia para esses principais usos:
Python no Desenvolvimento web
O Python é uma linguagem de programação para back-end. Desenvolvedores web podem utilizá-lo para transferir dados, interagir com bancos de dados e administrar a segurança de sites.
Existem frameworks Python utilizados com frequência no desenvolvimento web, como:
-Flask. Um microframework escrito em Python que oferece um núcleo simples, porém extensível, com pouca ou nenhuma dependência de bibliotecas externas.
-Django. Um framework para a web de código aberto, alto nível e baseado em Python para desenvolvimento rápido de sites seguros com design simples e intuitivo.
-CherryPy. Conhecido por sua simplicidade, o CherryPy permite que desenvolvedores criem aplicações web utilizando programação orientada a objetos (OOP), produzindo um código-fonte menor e em menos tempo.
-web2py. Um framework full-stack gratuito excelente para desenvolver aplicações web portáteis, baseadas em bancos de dados.
Python na Automação.
Como uma linguagem de script, o Python pode ser utilizado para automatizar várias tarefas, tanto entre desenvolvedores quanto entre usuários comuns. Alguns exemplos das tarefas que os scripts de automação podem realizar são as seguintes:
- Resolver problemas matemáticos simples
- Checar erros e duplicatas em arquivos
- Renomear arquivos
- Converter arquivos
- Cadastrar dados em uma planilha do Excel
- Enviar solicitações (requests) HTTP
- Calcular taxas de câmbio
- Baixar conteúdo
- Organizar, enviar e responder mensagens e emails
Python na testagem de software.
A automação de testes é excelente para tarefas repetitivas, como a regressão e a testagem funcional.
A versatilidade, escalabilidade e popularidade do Python o tornam ideal para criar soluções de automação de testagem no desenvolvimento de software.
Alguns exemplos de módulos de testagem são:
-unittest. Também conhecido como PyUnit, unittest é o framework padrão do Python para testes de unidade. Esse framework está incluído na biblioteca padrão do Python. Ele foi criada com base no JUnit, para a linguagem de programação Java.
-behave. Um framework Python para desenvolvimento guiado por comportamento. Trata-se de uma técnica de desenvolvimento de software que foca na criação de aplicações de acordo com o comportamento esperado dos usuários que interagem com ela.
-Selenium. Uma suíte com várias ferramentas e módulos que facilitam a automação de navegadores. Ele traz uma única interface para escrever scripts de testagem em múltiplas linguagens, incluindo Python. Existem três projetos Selenium principais: o Selenium WebDriver, o Selenium IDE e o Selenium Grid.
-Robot-Framework. Um framework extensível e de código aberto que permite a automação de testes e processos robóticos com uma sintaxe fácil de entender, com base em palavras-chave idiomáticas.
-pytest. Um framework de testagem de software que permite aos usuários escrever vários tipos de códigos de testes em Python.
Python na análise de dados.
A linguagem Python também tem uma enorme coleção de bibliotecas úteis para análise de dados e aprendizado de máquina alguns exemplos são:
-pandas. Uma biblioteca Python que oferece ferramentas para manipular e analisar estruturas de dados, tabelas numéricas e séries temporais.
-Matplotlib. As pessoas usam essa biblioteca multiplataforma para criar visualizações interativas de dados e modelos gráficos na linguagem Python e em sua extensão numérica, o NumPy.
-NumPy. Uma abreviação para Numerical Python, essa biblioteca de código aberto traz suporte a arrays e matrizes multi-dimensionais, além de oferecer várias rotinas para operações matemáticas em arrays.
-SciPy. Construído com base no NumPy, o SciPy (ou Scientific Python) é uma biblioteca útil para computação científica e técnica. Ela traz algoritmos para resolver problemas matemáticos e de engenharia, tais como otimização, álgebra linear, interpolação e integração.
-TensorFlow. Uma biblioteca Python usada para desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina com o uso de APIs de alto nível. Ela pode rodar redes neurais com vários propósitos, tais como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
-PyTorch. Uma biblioteca de aprendizado de máquina para o Python com base no Torch, originalmente criado para a linguagem Lua. É utilizada principalmente na pesquisa de deep learning.
-Scrapy. Uma framework Python de código aberto para fazer web crawling e extrair dados estruturados de websites.
Python no desenvolvimento de jogos.
A sintaxe simples e amigável para iniciantes permite que desenvolvedores novatos aprendam Python rapidamente e o utilizem para criar interfaces gráficas de usuário, construam jogos 2D ou 3D e projetem até mesmo games com narrativas complexas e física avançada.
Desenvolvedores de jogos profissionais podem usar código Python para criar rapidamente protótipos das suas criações e apresentar uma visualização jogável a investidores, facilitando a rodada de financiamento.
Para criar protótipos de jogos da maneira mais rápida e eficiente, desenvolvedores podem usar vários frameworks dedicados no Python. Alguns dos mais usados incluem:
-pygame. Um conjunto gratuito de módulos Python para escrever games ou criar programas multimídia, todos baseados na biblioteca Simple DirectMedia Layer (SDL). O pygame é portátil e roda em basicamente qualquer plataforma ou sistema operacional.
-pyglet. Escrito totalmente em Python, o pyglet é uma biblioteca que oferece uma API orientada a objetos para criar jogos e aplicações multimídia. Ela não requer nenhuma instalação externa e oferece suporte nativo a janelas e formatos padrão de imagem e áudio.
-Kivy. Uma framework gratuita, multiplataforma e de código aberto para desenvolver aplicações com uma interface de usuário natural, tais como jogos que utilizam tecnologia multi-toque.
-Panda3D. Um motor de jogos que oferece várias sub-rotinas úteis para renderização 3D e desenvolvimento de games. Alguns dos seus recursos incluem navegação de cenas, otimização de animações, monitoramento de performance e tolerância a erros.
-Ren’Py. Um motor de jogos para criação de histórias interativas através de palavras, imagens e sons, com foco em narrativas visuais e simuladores de vida. Além do suporte ao Python, ele inclui sua própria linguagem de scripts.
Nesse Artigo você pode ver apenas um pouco do potencial dessa linguagem tão poderosa.
Como dizem, dá para tocar piano usando Python!
E dá mesmo confia...
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Muito bem explicado, parabéns