Qu'est-ce que Python ?
Python est un langage de programmation simple pour les novices et les développeurs expérimentés. C'est un langage de haut niveau, orienté objet, facile à comprendre et à coder.
Python est idéal pour le développement de prototypes et d'autres tâches ad hoc. Il dispose de modules et de packages qui soutiennent la modularité des programmes et la réutilisation du code. L'interpréteur Python et sa bibliothèque standard étendue sont disponibles sur toutes les grandes plateformes. Il peut fonctionner partout.
Le mode interactif de Python facilite le test de courts extraits de code. De nombreux développeurs préfèrent utiliser des outils de test de logiciels pour déterminer la qualité des projets de création et d'amélioration de logiciels. Le débogage est plus facile car il n'y a pas d'étape de compilation. De nombreuses entreprises utilisent Python dans la plupart des applications pour fournir des services.
Utilisations de Python
Voici quelques utilisations notables du langage de programmation Python.
- L'utilisation dans le développement web, l'exploration de données, les programmes de bureau basés sur une interface graphique, le développement de jeux, et les graphiques 3D est répandue.
- Python prend en charge plusieurs paradigmes de programmation car il s'intègre à la programmation orientée objet et à la programmation structurée.
- Python dispose d'une bibliothèque étendue et robuste pour ses applications. La bibliothèque standard aide les développeurs à utiliser diverses gammes de modules disponibles.
- Il aide à accéder et à personnaliser les interfaces de bases de données comme MYSQL, Oracle, Microsoft SQL Server ou PostgreSQL.
- Parce que c'est un langage de programmation à usage général, Python simplifie le processus de développement de logiciels complexes. Python aide à analyser les données sans effort ou temps supplémentaire.
- De nombreuses applications open-source de frameworks, bibliothèques et outils de développement Python sont disponibles sans coûts supplémentaires.
Comment apprendre Python
Python est facile à apprendre tout en poursuivant la science des données, l'apprentissage automatique, le développement d'applications mobiles, et le développement de sites web ou de jeux. Voici quelques étapes pour apprendre Python.
- Lire les bases. Comprendre les bases permet à un développeur novice de savoir par où commencer.
- Télécharger les outils nécessaires. Comme Python est multiplateforme, il est important d'expérimenter avec.
- Apprendre la syntaxe de base. Réaliser des projets en utilisant la syntaxe du langage et appliquer immédiatement les connaissances aide le développeur à se souvenir des instructions.
- Obtenir un soutien en ligne. Python dispose d'une communauté d'utilisateurs avec des forums de support en ligne actifs qui assistent les développeurs dans leurs requêtes.
- S'inscrire à des cours avancés. Suivre un cours structuré une fois les leçons de base de Python maîtrisées approfondit la compréhension et les compétences.
- Participer à la communauté. Assister à des événements comme des conférences ou des ateliers développe des objectifs personnels et communautaires.
Avantages de Python
Python présente des avantages par rapport à d'autres langages de programmation, dont certains sont décrits ci-dessous.
- Python a une syntaxe facile à comprendre par rapport à d'autres langages.
- Python est un paradigme de programmation généraliste de haut niveau axé sur la lisibilité du code.
- Python est gratuit. C'est un langage de programmation open-source que tout le monde peut utiliser gratuitement.
- La compatibilité est l'une des principales barrières auxquelles tout langage de programmation est confronté. Les programmeurs préfèrent Python car il fonctionne sur toutes les plateformes.
- Python dispose d'une vaste bibliothèque et de nombreux frameworks. Il dispose d'une gestion automatique de la mémoire, ce qui aide les développeurs à être plus productifs.
- Déboguer un programme Python est facile. Le cycle éditer-tester-déboguer est incroyablement rapide car il n'y a pas d'étape de compilation.
Meilleures pratiques Python
Python a considérablement évolué au cours des dernières décennies. La facilité de création de code et le soutien de la communauté ont joué un rôle important. Voici quelques-unes des meilleures pratiques à suivre lors de l'utilisation de Python.
- Convention de nommage: Choisir un nom de classe, de variable ou de fonction significatif améliore la lisibilité et l'uniformité du code Python.
- Structurer le dépôt: Il est important de stocker des composants critiques comme une licence, un fichier README, le code du module, des fichiers .py, des fichiers .txt, des tests et de la documentation dans le dépôt d'un développeur.
- Suivre les directives: Les Python Enhancement Proposals (PEP8) sont des normes de développement qui garantissent que tout le code Python a le même aspect et la même sensation.
- Environnements virtuels: Les développeurs doivent créer un environnement virtuel pour chaque projet afin d'éviter les conflits entre différentes versions de bibliothèques.
- Écrire des codes lisibles : Il est judicieux d'utiliser des sauts de ligne et des indentations, des conventions de nommage pour les identificateurs, des commentaires et des espaces autour des opérateurs et des affectations, une longueur de ligne maximale de 79 caractères.
-
Corriger le code cassé : Corriger immédiatement le code cassé évite les complications futures.
Python vs. R
R est un langage de programmation qui prend en charge le calcul statistique et les graphiques. Il prend en charge les installations logicielles pour la manipulation de données, le calcul et l'affichage graphique. L'environnement R dispose d'une installation de stockage et de gestion de données haute performance, de matrices pour les calculs de tableaux, d'outils dédiés à l'analyse de données, de fonctions récursives définies par l'utilisateur, de boucles, de conditionnels et de facilités d'entrée et de sortie.
R permet aux développeurs de transformer des données désordonnées et non structurées en un format structuré. Il dispose d'une communauté de soutien solide qui est constamment mise à jour et améliorée.
R et Python sont tous deux des langages open-source et similaires à bien des égards. Alors que Python est un langage de programmation généraliste, R a ses racines dans l'analyse statistique. La principale distinction réside dans leur approche de la science des données.
Python a une courbe d'apprentissage linéaire et fluide, tandis qu'avec R, il est plus facile d'exécuter des tâches d'analyse de données pour les novices. Cependant, la complexité des fonctionnalités avancées peut rendre plus difficile le développement d'une expertise. Python est un langage prêt pour la production avec une syntaxe lisible utilisé dans divers flux de travail industriels, de recherche et d'ingénierie.
R est un outil statistique utilisé par les universitaires, les ingénieurs et les scientifiques. Il nécessite une expérience de codage essentielle et une compréhension de la programmation.
Python est une meilleure option pour l'apprentissage automatique et les applications à grande échelle, comme l'analyse de données au sein des applications web. En revanche, R est utile pour l'apprentissage statistique ; il dispose de bibliothèques inégalées pour l'exploration et l'expérimentation des données.
En savoir plus sur la gestion des bases de données pour prendre de meilleures décisions basées sur les données et maintenir les données pour exécuter sans heurts les projets de développement.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
