Avaliações e Detalhes do Produto Python

Começando agora, achei o Python acessível e surpreendentemente poderoso. Consegui automatizar tarefas, processar dados e resolver problemas reais com muito pouca experiência em programação. A linguagem parece limpa e lógica, e há uma enorme comunidade compartilhando recursos úteis e exemplos. Ferramentas e bibliotecas tornam tudo mais fácil, e executar scripts para economizar tempo e lidar com processos em lote abriu um monte de novas possibilidades para mim. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ocasionalmente, descobrir os pacotes ou dependências corretos requer um pouco de pesquisa, especialmente para tarefas mais complexas. Mas, honestamente, o suporte e a documentação do Python são tão extensos que sempre encontro respostas quando preciso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Python é sua facilidade de uso e simplicidade em comparação com outras aplicações — a sintaxe parece muito natural e legível, o que torna a codificação suave mesmo para iniciantes. Eu comecei minha jornada com Python até que agora ganhei o título de especialista. A implementação é direta, e os projetos podem ser configurados rapidamente sem complicações desnecessárias.

Python também se destaca por seu vasto número de recursos e bibliotecas, cobrindo tudo, desde desenvolvimento web até ciência de dados, aprendizado de máquina e automação. Isso o torna incrivelmente versátil.

Em termos de integração, Python funciona bem com outras linguagens, ferramentas e plataformas, tornando fácil sua adaptação a diferentes ambientes. O suporte da comunidade é outro ponto forte — sempre há documentação, tutoriais ou fóruns disponíveis para encontrar ajuda. Isso foi muito útil ao longo da minha carreira neste campo.

É por isso que Python é tão especial para mim e uma linguagem que uso com frequência e confiança. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Python é uma das linguagens mais poderosas que já usei na minha vida. No entanto, às vezes acho que é mais lenta em comparação com outras linguagens, e sinto que possui algumas limitações quando usada em dispositivos móveis e de baixo nível. Às vezes, o atendimento ao cliente fica preso e precisa encontrar maneiras alternativas para boas respostas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Python é muito fácil de aprender em comparação com outras linguagens de programação. Só precisamos importar um pacote e ele terá todas as funções necessárias para usar. Sem programação complexa e muito mais simples. Muito fácil criar aplicações como Django e fácil de integrar o mesmo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Até onde sei, não há aversão propriamente dita. Mas ouvi dizer que não será capaz de lidar com programação complexa, mas não experimentei nada disso porque não sou desenvolvedor, mas trabalho com dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto do Python porque é fácil de usar e suas bibliotecas como NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, PyTorch e Keras realmente aumentam suas capacidades. Ele me ajuda com múltiplos acessos e limpeza de dados, realizando análises matemáticas, desenhando diagramas, conduzindo pesquisas e executando regressões. A configuração inicial do Python também foi fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho que o Python poderia estar melhor conectado com aprendizado profundo e retropropagação, juntamente com aprendizado de máquina. Além disso, gostaria de ver melhorias na interação com o envolvimento humano e como os dados são alimentados no sistema, para que modelos possam ser gerados para aumentar a viabilidade dos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sintaxe simples e legível, Python pode ser usado em muitos campos como desenvolvimento web, ciência de dados, aprendizado de máquina, fintech, etc. Possui enormes ecossistemas e compatibilidade entre plataformas, seja Windows, Mac ou qualquer outra plataforma, pode ser usado. Ideal para iniciantes e profissionais. Forte suporte na educação e pesquisa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para mim, é uma semana no desenvolvimento móvel, além disso, precisa de alta capacidade de memória, é mais difícil na prática. Aplicação baseada em navegador limitada, é isso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O melhor que o Python me oferece é poder desenvolver rotinas específicas para implementá-las na Automação de Processos (RPA) Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Até agora, só trabalhei com frameworks tradicionais para o desenvolvimento web, o que me dificulta usar Python para esse propósito. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Python é como ele é fácil de aprender e usar, mesmo para alguém sem um forte background em programação. A sintaxe parece natural e não atrapalha na resolução de problemas. Ele tem uma enorme coleção de bibliotecas para quase tudo, seja análise de dados, aprendizado de máquina, desenvolvimento web ou automação. Além disso, a comunidade é super prestativa, então sempre que fico preso, há sempre uma solução online. Isso simplesmente torna a construção de coisas mais rápida e mais agradável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma coisa que não gosto no Python é sua velocidade mais lenta em comparação com algumas outras linguagens como C++ ou Java. Nem sempre é a melhor escolha para tarefas que exigem alto desempenho. Além disso, às vezes, depurar problemas relacionados à indentação ou tipagem dinâmica pode ser um pouco complicado, especialmente em projetos grandes. E ao trabalhar com diferentes versões do Python ou dependências de pacotes, gerenciar o ambiente pode ser frustrante sem ferramentas como venv ou conda. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Python é fácil de aprender e fácil de ler. Eu o uso diariamente para trabalho com dados, automação e scripts. A melhor parte é o seu enorme suporte de bibliotecas, você pode encontrar um pacote para quase tudo, desde análise de dados até aprendizado de máquina.

Ele também funciona bem em diferentes áreas: engenharia de dados, aplicativos web, IA e até mesmo pequenos scripts de automação. Essa flexibilidade é o que faz dele a minha linguagem preferida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Python pode ser lento em comparação com outras linguagens, especialmente para cálculos pesados. Para trabalhos com grandes volumes de dados, você precisa de frameworks como PySpark ou ajustes adicionais.

Às vezes, gerenciar ambientes e dependências pode se tornar complicado também, especialmente quando se trabalha em vários projetos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No nosso caso de escritório, vinculamos Python e Smartsheet para realizar várias tarefas. Nossa equipe escreveu os códigos em Python para interagir com o Smartsheet e o G-Drive. Existem vários casos de uso em que usamos Python em segundo plano, bem como na forma de uma interface de usuário para facilitar o uso. É fácil seguir e entender os códigos Python, o que me permite fazer pequenas alterações nos códigos para adaptá-los às novas mudanças ou adições de processos. Usamos essa abordagem integrada de Python e Smartsheet de forma bastante extensiva e frequente. Vários recursos do Python estão sendo usados para realizar várias tarefas, como:

1) Tirar fotografias - Em um código Python baseado em UI, inserimos uma data de recebimento, após o qual o código Python se refere a um Smartsheet específico, puxa os dados e o número de linhas, cria pastas respectivas e começa a salvar as imagens nas pastas respectivas enquanto as renomeia conforme nossa necessidade, à medida que continuamos tirando fotos dos ativos através de uma câmera. Esta é uma integração de Python, Smartsheet e uma câmera externa física.

2) Agrupamento - Neste código Python baseado em UI, inserimos um número de lote, após o qual ele lê os dados do Smartsheet respectivo, cria várias pastas e baixa ativos do G-drive e os salva nas pastas recém-criadas. Esta é uma integração de Python, Smartsheet e G-drive.

3) Atualização de ativos - Neste script Python baseado em UI, os ativos são comparados com os dados do Smartsheet e os ativos processados são salvos em lotes na pasta Git, após o qual novos arquivos .xml e .json são escritos e os Smartsheets são atualizados de acordo. Esta é uma integração de Python, Smartsheet e Git.

4) Validação - Neste script Python, os lotes processados são validados quanto à existência e precisão dos ativos processados dentro das pastas de lotes. Esta é uma integração de Python, Smartsheet, arquivos .xml e .json.

5) Upload - Neste script baseado em Python (sem UI), após a conclusão do processo e das validações, os ativos são carregados em um armazenamento em nuvem. Esta é uma integração de Python, Smartsheet e um armazenamento em nuvem.

Considerando os recursos amplamente disponíveis e a facilidade de implementação, conseguimos automatizar a maioria de nossas atividades usando a integração de Python e Smartsheet. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora nossas atividades não sejam limitadas pelo tempo nem consumam muito processamento, os problemas amplamente conhecidos como lentidão, alocação de memória ou restrições de design não nos incomodam tanto. Nosso trabalho é realizado, então, por enquanto, não vemos nenhum problema a ser desaprovado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É meu trabalho diário usar Python e desenvolver aplicações, este é meu trabalho, e tudo o que ele proporciona é o melhor, principalmente sua facilidade de aprendizado e sintaxe simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada disso. Está resolvendo todos os meus problemas agora e ainda não há nada de que não goste. Análise coletada por e hospedada no G2.com.