A Linguagem Python

O interesse pela linguagem Python tem crescido muito nos últimos anos. O índice de Tiobe, que mede a frequência de pesquisas no Google, Youtube e outras plataformas de busca, mostra que Python é a linguagem mais procurada da internet. Confira a tabela abaixo com dados de 2024:

lista de linguagens de programação mais populares em 2024 — Fonte: TIOBE Index

Talvez você esteja se perguntando por que o interesse vem aumentando com o tempo. Isso vai ficar claro logo mais.

Está pronto para aprender tudo sobre Python? Vamos começar explicando o que é a linguagem e para que serve:

O que é Python?

Python é uma linguagem de propósito geral, ou seja, pode ser utilizada para as mais diversas aplicações. É gratuita Open Source e foi projetada tendo como um dos principais objetivos ser de fácil leitura e utilização.

Definindo com termos mais técnicos, Python é interpretada, orientada a objetos, funcional, tipada, imperativa e de script. Vamos entender um pouco melhor alguns princípios da linguagem e onde ela pode ser utilizada.

É comum ouvirmos a expressão de que “programar em Python é como escrever uma carta em inglês para o computador“, pois a linguagem tenta utilizar comandos intuitivos, como “print” para imprimir um texto na tela, “open” para abrir um arquivo, ou “find” para encontrar a posição de uma palavra.

A linguagem de programação Python foi desenvolvida sob 19 princípios, são eles:

Bonito é melhor do que feio.
Explícito é melhor do que implícito.
Simples é melhor do que complexo.
Complexo é melhor do que complicado.
Horizontal é melhor do que aninhado.
Esparso é melhor que denso.
A legibilidade conta.
Casos especiais não são especiais o suficiente para quebrar as regras.
Porém, a praticidade supera a pureza.
Os erros nunca devem passar silenciosamente.
A menos que sejam explicitamente silenciados.
Diante da ambiguidade, recuse a tentação de adivinhar.
Deve haver uma, e de preferência apenas uma, forma óbvia de se fazer algo.
Embora essa forma possa não ser óbvia no início, a menos que você seja holandês.
Agora é melhor do que nunca.
Mas “nunca” é melhor do que “imediatamente agora”.
Se a implementação é difícil de explicar, é uma má ideia.
Se a implementação for fácil de explicar, pode ser uma boa ideia.
Namespaces são uma ótima ideia – vamos fazer mais disso!

Python requer menos código

A quantidade de código necessária para executar funções em programação Python tipicamente é 3 ou até 5 vezes menor do que os códigos feitos em Java, e entre 5 e 10 vezes menor do que códigos em C++.

Observe nesse short como é possível fazer várias ações com pouco código (e o melhor, de forma bastante intuitiva!):

Muitas bibliotecas prontas para uso imediato

Como Python é uma das linguagens mais ativas em termos de comunidade, a cada dia novas bibliotecas são construídas e aprimoradas. Existem funções e módulos prontos para se executar de tudo, desde manipulações em imagens até algoritmos de inteligência artificial.

Isso é muito conveniente porque um programador iniciante acaba conseguindo obter recursos e resultados avançados apenas importando e utilizando módulos prontos, sem precisar criar tudo do zero.

Em outras palavras, a programação python é diferenciada pela riqueza de bibliotecas e frameworks prontos para utilização, bem como pelo suporte da comunidade.

O fato de existirem bibliotecas robustas também permite que um programador se especialize em uma tarefa específica, por exemplo: “manipulação de tabelas e datasets” para ciência de dados. Nesse caso, bastaria estudar e dominar a biblioteca Pandas.

Modularização para frameworks e recursos complexos

Python é tão flexível e modular que permite a utilização de diferentes recursos em um mesmo bloco de código.

Por exemplo, o framework TensorFlow (utilizado para computação numérica e inteligência artificial) pode rodar códigos utilizando CPU, GPU, ou ambas ao mesmo tempo, tudo em um mesmo ambiente com código Python que pode estar importando cumulativamente outras bibliotecas e pacotes, sem conflitos.

Multiplataforma

A linguagem Python permite que códigos sejam endereçados para os mais variados ambientes, como aplicações mobile, desenvolvimento web, desktop, games, etc.

Para que serve Python? O que é possível fazer com Python?

Agora que já vimos os benefícios da linguagem, chegou a hora de ter uma visão mais abrangente sobre o que é possível fazer com Python.

Python serve para:

Automatizar tarefas repetitivas, criando códigos que interagem com seu sistema operacional;
Varrer a internet (web scraping) navegando por sites, coletando, organizando e salvando informações;
Monitorar e minerar redes sociais, conectando-se diretamente via APIs que facilitam a extração de dados;
Construir um site ou uma aplicação para a web;
Construir um aplicativo mobile;
Criar aplicações em blockchain (diversos projetos descentralizados já possuem suporte para Python);
Criar jogos;
Manipular grandes conjuntos de textos com as mais avançadas tecnologias (processamento de linguagem natural);
Criar gráficos para BI (Business Intelligence);
Criar ferramentas de Analytics para tomadas de decisão;
Manipular dados de forma avançada, com todos os recursos que um cientista de dados poderia necessitar;
Rodar algoritmos de machine learning, tendo acesso a tudo que há de mais avançado na área;
Criar aplicações de inteligência artificial, utilizando deep learning, reinforcement learning, entre outros;
Trabalhar com Big Data;
Realizar trading automatizado em bolsa de valores;
Fazer pesquisa científica e computação numérica, tendo bibliotecas alternativas ao software Matlab;
Utilizar funções e módulos prontos para engenharia, geologia, climatologia, entre outras áreas;
Programar microcontroladores e robôs.

Ensinamos com detalhes como se tornar um programador completo em Python começando do zero no curso Programador com Python. Confira!

Empresas que utilizam Python

Como Python é tão versátil, é evidente que grandes empresas e corporações já utilizam a linguagem em diversas aplicações. Alguns exemplos são:

Instagram (utiliza Django como backend, um framework Pyrhon para a web)
Google (grande parte do algoritmo de busca é escrito em Python)
Spotify (o aplicativo é construído em Python)
Netflix (utiliza muitas bibliotecas Python)
Uber (boa parte do aplicativo é feita com Python)
Dropobox (contratou o criador da linguagem Python, Guido van Rossum)
Pinterest (utiliza Python e Django)
Reddit (utiliza bibliotecas Python)

Profissões que utilizam Python

Você pode se tornar um profissional desenvolvedor ou analista a partir dos seus conhecimentos de programação Python. Algumas profissões que costumam utilizar muito Python são:

Analista de Dados
Cientista de Dados
Engenheiro de Machine Learning
Pesquisador de Inteligência Artificial
Engenheiro de Software
Desenvolvedor Web
Desenvolvedor Mobile

Exemplos de códigos Python

Até aqui falamos bastante sobre a linguagem, mas ainda não apresentamos nenhum código. Para você ter uma ideia de como a linguagem funciona, observe esses exemplos abaixo.

Obs: para adicionar um comentário no código, utiliza-se uma hashtag (#).

# Código para imprimir a frase "Olá, mundo!" na tela:

print('Olá, mundo!')

# Código que adiciona dois números:
numero_1 = 3
numero_2 = 7

soma = numero_1 + numero_2
print('A soma é:', soma)

# Importando uma função para gerar um número aleatório entre 0 e 100:
import random
numero_aleatorio = random.randint(0,100)
print('O número gerado é:', numero_aleatorio)

Palavras Reservadas no Python

Ao escrever seu código de programação Python, você pode dar nomes às variáveis que está criando, como nos exemplos que mostramos acima (numero_1, numero_aleatorio, etc.).

Mas algumas palavras são reservadas, ou seja, possuem funções específicas dentro da linguagem, por isso não podem ser utilizadas para outra finalidade. São elas:

Para dar continuidade nesse aprendizado e ter uma boa noção de como iniciar sua programação Python, assista esse vídeo de 10 minutos que contém uma ótima introdução à linguagem:

Interpretador Python: qual a melhor IDE

A linguagem Python, depois de instalada em seu computador, pode ser executada diretamente via terminal, sem a necessidade de nenhum software específico.

Mas para tornar o ambiente mais atrativo visualmente e facilitar a visualização do código, bem como ter à disposição recursos extras, é bastante útil escrever e compilar os códigos Python em uma IDE (IDE é uma sigla em inglês para “ambiente de desenvolvimento integrado”).

As melhores e mais populares IDEs para programar em Python são:

Jupyter Notebook
Pycharm
VS Code
Sublime Text
Atom
Spyder
Vim

Obs: para instalar Python no seu computador, recomendamos que utilize o pacote Anaconda.

Bibliotecas e Frameworks populares do Python

Confira abaixo algumas bibliotecas e frameworks muito utilizados, que vale a pena você conferir e aprender a manipular para dominar funções e recursos específicos:

Frameworks e bibliotecas para desenvolvimento web: Django, Flask, Pyramid;
Bibliotecas para desenvolvimento mobile: Kivy, BeeWare;
Frameworks e bibliotecas para machine learning, inteligência artificial e ciência de dados: Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Pytorch, Pandas, Seaborn;
Bibliotecas para ciência e computação numérica (equivalência ao Matlab): Scipy, Numpy, Matplotlib;
Bibliotecas para web scraping: Scrapy, Beautifulsoup, Requests, Urllib;
Bibliotecas para chatbots e processamento de texto: ChatterBot, NLTK, SpaCy;
Bibliotecas para manipulação de imagens: OpenCV, Scikit-image, Pillow;
Bibliotecas para games: Pygame, Kivy, Panda3D, Blender.

Conheça o mapa do Python para ter uma visão geral da linguagem

Melhor forma de aprender Python

Para aprender Python rapidamente, o ideal é que você estude primeiro os comandos básicos da linguagem, faça muitos exercícios, e depois avance para uma área de aplicação que utilize Python.

Essa é exatamente a nossa abordagem no curso Programador com Python. Este curso foi feito para iniciantes que estão começando do zero e querem não apenas dominar o básico sobre a linguagem, mas também ter contato com todas as principais áreas de aplicação com Python.

É um curso realmente diferenciado, tanto pela didática nas explicações, exercícios, como também pela proposta de apresentar cada uma das áreas com detalhes.