Python est le langage de programmation informatique le plus populaire et le plus utilisé, notamment dans le domaine de la Data Science et du Machine Learning. De plus, Python est un langage multiplateforme qui fonctionne sur divers systÚmes d'exploitation, tels que Windows, macOS et Linux, ce qui en fait un choix idéal pour les développeurs travaillant sur différents environnements. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le langage Python : origines, utilisation, outils, avantages, inconvénients, formation.
C'est quoi le langage Python ?
Python est un langage de programmation informatique gĂ©nĂ©raliste. Contrairement Ă HTML, CSS ou JavaScript, son usage n’est donc pas limitĂ© au dĂ©veloppement web. Il peut ĂȘtre utilisĂ© pour tout type de programmation et de dĂ©veloppement logiciel.
On s’en sert notamment pour le dĂ©veloppement back end d’applications web ou mobile, et pour le dĂ©veloppement de logiciels et d’applications pour PC. Il permet Ă©galement d’Ă©crire des scripts systĂšme, afin de crĂ©er des instructions pour un systĂšme informatique.
Par ailleurs, Python est le langage informatique le plus populaire pour le traitement Big Data, l’exĂ©cution de calculs mathĂ©matiques ou le Machine Learning. De maniĂšre gĂ©nĂ©rale, il s’agit du langage de prĂ©dilection pour la Data Science.
Qui a inventé le langage Python ?
Le langage Python a Ă©tĂ© crĂ©Ă© en 1989 par Guido van Rossum, un informaticien nĂ©erlandais. Ă l’origine, il a dĂ©veloppĂ© Python pour amĂ©liorer le langage de programmation ABC, qui Ă©tait utilisĂ© principalement pour l’Ă©ducation.Â
Guido van Rossum avait pour objectif de crĂ©er un langage de programmation facile Ă lire, Ă Ă©crire et Ă maintenir, tout en Ă©tant puissant et flexible. Il a baptisĂ© son nouveau langage de programmation « Python » en hommage Ă la troupe de comĂ©diens britanniques Monty Python, qu’il admirait.Â
Python a connu une croissance exponentielle de popularitĂ© depuis sa crĂ©ation et est devenu un langage de programmation de choix pour de nombreuses entreprises et projets, notamment dans le domaine de la science des donnĂ©es, de l’intelligence artificielle et du dĂ©veloppement web. Aujourd’hui, Python est un langage de programmation open source et est soutenu par une large communautĂ© de dĂ©veloppeurs Ă travers le monde.
Ă quoi sert le langage Python ?
L’un des principaux cas d’usage de Python est le script et l’automatisation. Ce langage peut par exemple remplacer les scripts shell, mais permet aussi d’automatiser les interactions avec les navigateurs web ou les interfaces graphiques des applications. Voici d’autres principales utilisations du langage Python :
- Il permet aussi l’approvisionnement de systĂšme ou la configuration au travers d’outils comme Ansible ou Salt. Toutefois, c’est loin d’ĂȘtre ses seules applications.
- Une autre utilisation est la programmation d’application. Il est possible de crĂ©er toutes sortes d’applications Ă l’aide de ce langage. MĂȘme s’il ne permet pas de gĂ©nĂ©rer des binaires standards Ă partir d’un script, des packages tiers comme cx Freeze et PyInstaller compensent cette faiblesse.
- En outre, Python est le langage le plus utilisĂ© pour la Data Science et le Machine Learning. La grande majoritĂ© des bibliothĂšques utilisĂ©es pour ces deux disciplines d’analyse de donnĂ©es ont des interfaces Python. C’est ce qui explique sa popularitĂ© en tant qu’interface de commande haut niveau pour les bibliothĂšques de Machine Learning et autres algorithmes numĂ©riques.
- On utilise aussi ce langage pour la crĂ©ation de services Web et d’APIs RESTful. Ses diffĂ©rentes bibliothĂšques natives et frameworks web tiers permettent de programmer des sites web data-drivent avec quelques lignes de code seulement.
- Un autre cas d’usage est la mĂ©taprogrammation et la gĂ©nĂ©ration de code. Chaque Ă©lĂ©ment de ce langage est un objet, y compris les modules et les bibliothĂšques. C’est ce qui fait de Python un gĂ©nĂ©rateur de code trĂšs efficace.
- Il est possible d’Ă©crire des applications manipulant leurs propres fonctions, beaucoup plus extensibles qu’avec d’autres langages. Il est aussi possible de s’en servir pour diriger des systĂšmes de gĂ©nĂ©ration de code comme LLVM pour crĂ©er du code dans d’autres langages.
Qui utilise le langage Python ?
Python est de plus en plus utilisĂ© dans le domaine de la programmation, pour deux principales raisons. D’abord, comme Ă©voquĂ© prĂ©cĂ©demment, c’est l’un des langages les plus versatiles et gĂ©nĂ©ralistes.
En outre, malgrĂ© sa polyvalence, Python reste l’un des langages de programmation les plus faciles Ă apprendre. Pour cause, sa syntaxe se rapproche de l’anglais courant. C’est ce qui permet Ă un dĂ©butant de le comprendre et donc de commencer Ă l’apprendre trĂšs facilement.
MalgrĂ© sa simplicitĂ©, Python peut ĂȘtre utilisĂ© pour des projets des plus complexes. On l’exploite par exemple dans le domaine de l’IA et du Machine Learning.
Par consĂ©quent, ce langage est utilisĂ© par une large variĂ©tĂ© de profils. En guise d’exemples, on peut citer les programmeurs dĂ©butants, les dĂ©veloppeurs d’applications web et mobile, les ingĂ©nieurs logiciels, mais aussi les Data Scientists et autres professionnels des donnĂ©es.
Quels sont les avantages de Python ?
Le langage Python prĂ©sente de nombreux points forts. De par son minimalisme, il requiert trĂšs peu de temps pour commencer Ă l’utiliser. Sa syntaxe est conçue pour ĂȘtre lisible et directe. Les dĂ©butants peuvent apprendre Ă le maĂźtriser facilement. Ainsi, les dĂ©veloppeurs passent plus de temps Ă tenter de rĂ©soudre les problĂšmes qu’Ă s’attarder sur des complexitĂ©s de langage.
Un autre avantage est la popularitĂ© de Python. Massivement utilisĂ©, ce langage est pris en charge par la plupart des OS, et on dĂ©nombre une vaste quantitĂ© de librairies et d’APIs de services compatibles.
MalgrĂ© sa simplicitĂ© d’utilisation, ce langage peut ĂȘtre utilisĂ© aussi bien pour le scripting et l’automatisation que pour le dĂ©veloppement de logiciels de qualitĂ© professionnelle. Il est donc extrĂȘmement polyvalent.
Par ailleurs, chaque mise Ă jour du langage Python ajoute de nouvelles caractĂ©ristiques trĂšs utiles lui permettant de rester alignĂ© avec les pratiques modernes de dĂ©veloppement. De fait, il ne sombre pas dans l’obsolescence.
Quels sont les inconvénients de Python ?
MalgrĂ© ses nombreux points forts, Python n’est pas adaptĂ© Ă toutes les tĂąches. Il s’agit d’un langage « de haut niveau ». Il n’est donc pas adĂ©quat pour la programmation au niveau du systĂšme.
Il n’est pas non plus idĂ©al pour les situations nĂ©cessitant des binaires indĂ©pendantes cross-plateforms. Une application indĂ©pendante pour Windows, macOS et Linux ne sera pas facile Ă coder en Python.
Enfin, il vaut mieux Ă©viter Python pour les situations oĂč la vitesse est une prioritĂ© absolue pour l’application. Mieux vaut se tourner vers C et C++ ou autre langage du mĂȘme acabit.
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Chaque fonction et module sont considĂ©rĂ©s comme des objets par Python. Ceci simplifie l’Ă©criture de code de haut niveau, mais attĂ©nue la vitesse.
Le dynamisme et la mallĂ©abilitĂ© des objets rendent l’optimisation difficile, mĂȘme aprĂšs compilation. Ainsi, Python est nettement plus lent que C/C++ ou Java. Il est toutefois possible d’accĂ©lĂ©rer les opĂ©rations mathĂ©matiques et statistiques Ă l’aide de bibliothĂšques comme NumPy et Pandas.
En outre, Python utilise de nombreux espaces blancs. C’est parfois considĂ©rĂ© comme un avantage, mais aussi comme un inconvĂ©nient. Certains rejettent ce langage Ă cause de ce point, mais il permet en rĂ©alitĂ© de rendre la syntaxe plus lisible.
Quelles différences entre Python 2 et Python 3
Deux versions diffĂ©rentes de Python sont disponibles. L’ancienne version, Python 2, continue d’ĂȘtre massivement utilisĂ©e mĂȘme si elle ne reçoit plus de mise Ă jour officielle depuis 2020.
La version actuelle, Python 3, apporte de nouvelles fonctionnalités importantes et pratiques. On retrouve notamment de nouvelles caractéristiques de syntaxe, de meilleurs contrÎles de concurrence, et un interpréteur plus efficace.
L’adoption de Python 3 a Ă©tĂ© ralentie par le manque de compatibilitĂ© avec les bibliothĂšques tierces. Un grand nombre d’entre elles ne sont prises en charge que par Python 2. Il est donc difficile d’effectuer la transition. Ce problĂšme s’est rĂ©solu au cours des derniĂšres annĂ©es, et Python 3 est dĂ©sormais le meilleur choix pour les nouveaux projets.
C'est quoi les bibliothĂšques Python ?
Les bibliothĂšques ou « librairies » Python sont l’une des principales raisons de son succĂšs. Il s’agit d’un vaste Ă©cosystĂšme de logiciels dĂ©veloppĂ©s par des tiers. Cette collection s’est enrichie et Ă©tendue au fil des dĂ©cennies.
Plusieurs bibliothĂšques standard sont proposĂ©es, offrant des modules adaptĂ©s aux tĂąches de programmation les plus communes : networking, opĂ©ration asynchrones, threading, accĂšs aux fichiers…
Certains modules permettent aussi de gĂ©rer des tĂąches de programmation de haut niveau nĂ©cessaires aux applications modernes. Il peut s’agir de la lecture et de l’Ă©criture de formats de fichiers structurĂ©s comme JSON et XML, de la manipulation de fichiers compressĂ©s, ou de travailler avec des protocoles et des formats de donnĂ©es web.
La distribution de Python par dĂ©faut offre aussi une bibliothĂšque d’interface graphique cross-plateforme avec Tkinter, et une copie intĂ©grĂ©e de la base de donnĂ©es SQLite 3.
Outre ces bibliothÚques proposées nativement, des milliers de bibliothÚques tierces sont disponibles via le Python Package Index (PyPI). Ce sont elles qui offrent à ce langage toute sa versatilité.
Quelles sont les bibliothĂšques Python qu'il faut connaĂźtre ?
Il y a de nombreuses bibliothĂšques Python qui peuvent ĂȘtre utiles en fonction du domaine d’application et des besoins spĂ©cifiques. Cependant, voici quelques-unes des principales bibliothĂšques Python qu’il est recommandĂ© de connaĂźtre :
- NumPy : une bibliothÚque pour les opérations mathématiques et numériques sur des tableaux et des matrices.
- Pandas : une bibliothĂšque pour la manipulation et l’analyse de donnĂ©es en tableau.
- Matplotlib : une bibliothÚque pour la création de graphiques et de visualisations de données.
- Scikit-learn : une bibliothĂšque pour l’apprentissage automatique et l’exploration de donnĂ©es.
- TensorFlow : une bibliothĂšque pour l’apprentissage en profondeur et le dĂ©veloppement de modĂšles de rĂ©seaux de neurones.
- PyTorch : une bibliothĂšque pour l’apprentissage profond et la crĂ©ation de modĂšles de rĂ©seaux de neurones.
- Beautiful Soup : une bibliothĂšque pour l’analyse de donnĂ©es HTML et XML.
- Requests : une bibliothĂšque pour l’envoi de requĂȘtes HTTP.
- Flask et Django : des frameworks pour le dĂ©veloppement de services web. Ces bibliothĂšques sont trĂšs populaires et largement utilisĂ©es dans le domaine de la science des donnĂ©es, de l’apprentissage automatique, de l’analyse de donnĂ©es et du dĂ©veloppement web.
Comment apprendre Python ? Quelles sont les meilleures formations ?
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