Apesar de existirem centenas de linguagens de programação, Python está entre as queridinhas do momento entre os analistas e cientistas de dados. No artigo de hoje, vamos ver os porquês.

Figura 1:Linguagem de programação no mercado não para de crescer

O que é o Python e suas características

Antes de começar a falar sobre Python, gostava de propor uma reflexão sobre o que é programação. Já parou para pensar sobre isso?

A grosso modo, podemos simplificar e dizer que a programação é um processo que envolve analisar as tarefas a serem feitas, dividi-las em “pedaços” ou etapas e escrever uma sequências de instruções que o computador possa entender e executar. Ou ainda, é um conjunto de símbolos, sintaxes, regras semânticas e palavras-chave que permitem criar códigos com instruções para controlar as ações de uma máquina. Ou seja, ela é uma forma de comunicação entre ser humano e computador.

O Python é uma linguagem de programação com muitas características positivas e interessantes para quem deseja navegar no mundo da Computação e Machine Learning. Como por exemplo:

• Ela é portátil: o que significa que se o seu código foi desenvolvido num computador Windows, por exemplo, vai ser executado em qualquer outra plataforma que suporta a linguagem Python. Ela é de uso geral, ou seja, isso significa que conseguimos desenvolver, praticamente em qualquer tipo de software utilizando a linguagem.
• Possui uma comunidade muito ativa: estima-se que já haja mais de 1 milhão de programadores de Python em todo o mundo.
• É orientada a objetivos: o que a torna poderosa, de tipagem dinâmica e de uso geral. O que torna o Python ideal para script e criação de aplicações em qualquer área do conhecimento, as quais podem ser desenvolvidas para um sistema web, mobile e/ou desktop;
• É uma linguagem interpretada: ou seja, utiliza um interpretador, que é uma camada de software entre o seu código e o computador. Ele é instalado quando nós instalamos o Python na nossa máquina.
• É uma linguagem de alto nível* (High Level Language): o que significa que é uma linguagem com uma abstração relativamente elevada, longe de código de máquina e com uma sintaxe mais próxima ao entendimento humano, ou seja, são voltadas para facilitar o raciocínio humano, o que a torna mais intuitiva e amigável.

*Veja alguns exemplos de outras linguagens de alto nível: JavaScript, Java, Ruby, C#,PHP,…

Crescimento da Linguagem Python

Antes mesmo de falar sobre o crescimento da linguagem Python, gostava de falar de como ela surgiu e o porquê que os cientistas de dados costumam escolhê-la.

Figura 2: Símbolo da linguagem Python

Apesar de ter de remeter à cobra e possuir duas cobrinhas como símbolo, na verdade, o nome Python foi inspirado em um programa de TV “Monty Python’s flying circus”, na Inglaterra.

Figura 3: seis humoristas britânicos: Terry Jones, Michael Palin, Eric Idle, John Cleese, Graham Chapman e Terry Gilliam.

Python foi concebido no final dos anos 80 e sua implementação no final de 1991, na Holanda, por Guido Van Rossum.

Segundo pesquisas do StackOverflow (que é a maior comunidade de programadores, desenvolvedores e entusiastas da área de programação), realizada no final de 2020, revelou no seu mapa anual da utilização dos recursos de programação pelos profissionais da área que a linguagem de programação Python foi a 3º mais amada pelos programadores, e a 4ª mais utilizada (perdendo apenas para JavaScript, HTML/CSS e SQL) e também está no Top 10 dos salários mais bem pagos para profissionais que a dominam. Confira esse e outros resultados da pesquisa no link a seguir: https://insights.stackoverflow.com/survey/2020

Figura 4:Programming, Scripting, and Markup Languages Unsurprisingly

Python está entre as linguagens de programação mais usada para inteligência artificial e machine learning. Isso porque ela tem uma barreira de entrada mais inferior às demais linguagens. Ela é mais fácil de aprender, pois possui estruturas de dados de alto nível e eficientes. Além de ter uma abordagem simples, mas muito eficaz para programação orientada a objetos.

Alguns exemplos de empresas que usam Python:

1. Portal Gestão 😊
2. Microsoft
3. Netflix
4. Amazon
5. Quora
6. Spotify
7. Instagram
8. Facebook
9. Google
10. Youtube
11. ILM – Industrial Light and Magic
12. Dropbox
13. Reddit
14. Nasa
15. Slideshare
16. Mozilla Fundation

O interesse na linguagem Python tem aumentado ano após ano. E uma das formas de confirmarmos isso é o crescente número de pesquisas sobre a linguagem no Google Trends (ferramenta do google que deteta os termos mais pesquisados ao longo do tempo, segmentado por localidade e termos associados). Veja mais em:
https://trends.google.pt/trends/explore?date=all&q=%2Fm%2F05z1_,%2Fm%2F075st,%2Fm%2F02p97

O Python vem numa crescente desde 2012 e muitos especialistas da área apontam que esse salto é por conta de Machine Learning e IA (pois ambos têm Python como linguagem padrão).

E com isto pode estar a se perguntar: mas Isa, com tantas outras linguagens de programação no mercado, por quê escolher Python?

Sou da equipa que penso que: Quanto mais ferramentas souber, mais problemas consegue resolver. Não existe a melhor tecnologia, existe aquela que resolve o problema do cliente. Somos pagos para resolvermos problemas. A ferramenta que utilizamos é apenas um meio. Portanto, quanto mais ferramentas temos no nosso cinto de ferramentas, certamente, mais problemas conseguimos resolver. E se Python está entre as mais utilizadas do momento, então, já temos a direção a ser seguida.

E atualmente, Python se tornou a linguagem de programação que permite criar um canal direto para a análise de dados.

Alguns motivos pelos quais Python tem sido o queridinho dos cientistas de dados:

1. Funcionalidades: Python pode ser usado para:

a. Coletar dados
b. Limpar dados
c. Transformar dados
d. Fazer pré-processamento
e. Criar modelos preditivos
f. Avaliar modelos preditivos
g. Construir gráficos e dashboards
h. Dentre muitas outras coisas

2. É rápido: bom tempo de desenvolvimento

3. Biblioteca de Análise de dados: mais de 100.000 bibliotecas disponíveis, livres no repositório

4. Jupyter Notebook: programação via browser e possibilidade de documentação de todo o processo

5. Escalabilidade (características de escrever código que rapidamente suportem mais e mais conexões) e portabilidade (conseguimos ser capazes de escrever um código em Windows e sermos capazes de executá-lo em uma máquina Linux, basta-nos ter um interpretador nas 2 máquinas, mas o código é o mesmo).

6. EXCELENTE para análise de dados: veja alguns exemplos:

a. PyData Stack: é um conjunto de pacotes ou bibliotecas que foram criadas por terceiros em linguagem Python e disponibilizadas gratuitamente
b. NumPy: contem uma série de instruções para operações matemáticas. É a base para quase tudo que é feito em IA e Machine Learning.
c. Pandas: é uma espécie de Excel do Python, em que nos permite manipular dados tabulares/estruturados e não só.

Aplicações e exemplos

Por ser uma linguagem bem flexível, pode utilizá-la de diversas maneiras, como:

• Criação de aplicações web através do framework Django;
• Construção de projetos que utilizam recurso de Machine Learn e Inteligência Artificial utilizando bibliotecas famosas como Keras ou Scikit-Learn;
• Realizar análise de dados através da biblioteca NumPy, Pandas e visualização de dados com Matplotlib.

É fã da saga Star Wars? Se já assistiu aos filmes mais recentes, saiba que todos os seus efeitos de computação gráfica, produzidos pela Industrial Light & Magic, envolvem a linguagem Python. Além de existir vários pacotes de soluções para esta área, como PyOpenGL e PyGame, há ainda o poderoso software de criação de gráficos 3D, o Blender, que utiliza o Python como linguagem principal.

Outra atividade corriqueira com a presença de Python é a resposta que o Google traz após uma simples pesquisa, apresentando exatamente o retorno que se espera. Isto porque os algoritmos e modelos de inteligência artificial presentes no pesquisador, elaborados para predizer a sua intenção de busca são, na sua maioria, desenvolvidos nesta linguagem. Entre as bibliotecas mais comuns viradas para o machine learning estão o TensorFlow, PyThorch, Theano e Keras.

O desenvolvimento de aplicações para web é uma das utilizações mais comuns de Python, desde sites simples, como hotpages para ações de marketing, até ERP capazes de administrar empresas e realizar vendas de produtos e serviços. A linguagem possui uma extensa variedade de frameworks para todos os tipos de gostos, entre eles, os famosos Django, Flask e FastAPI.

A área de conhecimento utilizada para analisar e interpretar grandes volumes de dados, conhecida por Big Data, é um dos mais populares campos onde Python tem se tornado a linguagem favorita, justamente por ser facilmente compreendida pelos profissionais de diversas especialidades. Além disso, duas características principais levam-no a ser ótimo para essa tarefa: criação de scripts e facilidade em utilizar as várias bibliotecas gratuitas desenvolvidas em parcerias com especialistas de áreas distintas. É possível analisar, processar e também exibir os dados com muita eficiência e clareza.

Depois que se aprende essa linguagem de programação, o desenvolvedor será capaz de ter mais liberdade através dos seus códigos e conexões. 

As aplicações são diversas e deve ser utilizada com a finalidade de resolver o seu problema. Através dela você poderá:

• Construir websites back-end com Django;
• Ter uma análise de dados mais assertiva com o Numpy e Pandas; 
• Desenvolver projetos com inteligência artificial utilizando Scikit Learn e Keras; 
• Programar jogos com o PyGames. 

A sua flexibilidade de aplicação é um dos motivos pelo qual a maioria dos cursos de programação adicionam esta linguagem no seu programa de curricular. Ela vai ajuda-lo como programador para evoluir rapidamente.  

Vou ficar por aqui e espero que gostem deste tópico. Quero escrever mais sobre Python no futuro.

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