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Python : Focus sur le langage de programmation le plus populaire

Margot P

Margot P

5 min

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. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, fonctionnement, cas d’usage, avantages, formations…

Python est un langage de programmation informatique généraliste. Contrairement à HTML, CSS ou JavaScript, son usage n’est donc pas limité au développement web. Il peut être utilisé pour tout type de programmation et de développement logiciel.

On s’en sert notamment pour le développement back end d’applications web ou mobile, et pour le développement de logiciels et d’applications pour PC. Il permet également d’écrire des scripts système, afin de créer des instructions pour un système informatique.

Par ailleurs, Python est le langage informatique le plus populaire pour le traitement Big Data, l’exécution de calculs mathématiques ou le Machine Learning. De manière générale, il s’agit du langage de prédilection pour la Data Science.

À quoi sert 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.

Il permet aussi l’approvisionnement de système ou la configuration au travers d’outils comme Ansible ou Salt. Toutefois, c’est loin d’être ses seules applications.

Une autre utilisation est la programmation d’application. Il est possible de créer toutes sortes d’applications à l’aide de ce langage. Même s’il ne permet pas de générer des binaires standards à partir d’un script, des packages tiers comme cx Freeze et PyInstaller compensent cette faiblesse.

En outre, Python est le langage le plus utilisé pour la Data Science et le Machine Learning. La grande majorité des bibliothèques utilisées pour ces deux disciplines d’analyse de données ont des interfaces Python. C’est ce qui explique qu’il soit sa popularité en tant qu’interface de commande haut niveau pour les bibliothèques de Machine Learning et autres algorithmes numériques.

On utilise aussi ce langage pour la création de services Web et d’APIs RESTful. Ses différentes bibliothèques 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 métaprogrammation et la génération de code. Chaque élément de ce langage est un objet, y compris les modules et les bibliothèques.

C’est ce qui fait de Python un générateur de code très efficace. Il est possible d’écrire 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 systèmes de génération de code comme LLVM pour créer du code dans d’autres langages.

Qui utilise Python ?

Python est de plus en plus utilisé dans le domaine de la programmation, pour deux principales raisons. D’abord, comme évoqué précédemment, c’est l’un des langages les plus versatiles et généralistes.

En outre, malgré sa polyvalence, Python reste l’un des langages de programmation les plus faciles à apprendre. Pour cause, sa syntaxe se rapproche de l’anglais courant. C’est ce qui permet à un débutant de le comprendre et donc de commencer à l’apprendre très facilement.

Malgré sa simplicité, Python peut être utilisé pour des projets des plus complexes. On l’exploite par exemple dans le domaine de l’IA et du Machine Learning.

Par conséquent, ce langage est utilisé par une large variété de profils. En guise d’exemples, on peut citer les programmeurs débutants, les développeurs d’applications web et mobile, les ingénieurs logiciels, mais aussi les Data Scientists et autres professionnels des données.

Quels sont les avantages de Python ?

Le langage Python présente de nombreux points forts. De par son minimalisme, il requiert très peu de temps pour commencer à l’utiliser. Sa syntaxe est conçue pour être lisible et directe. Les débutants peuvent apprendre à le maîtriser facilement. Ainsi, les développeurs passent plus de temps à tenter de résoudre les problèmes qu’à s’attarder sur des complexités de langage.

Un autre avantage est la popularité de Python. Massivement utilisé, ce langage est pris en charge par la plupart des OS, et on dénombre une vaste quantité de librairies et d’APIs de services compatibles.

Malgré sa simplicité d’utilisation, ce langage peut être utilisé aussi bien pour le scripting et l’automatisation que pour le développement de logiciels de qualité professionnelle. Il est donc extrêmement polyvalent.

Par ailleurs, chaque mise à jour du langage Python ajoute de nouvelles caractéristiques très utiles lui permettant de rester aligné avec les pratiques modernes de développement. De fait, il ne sombre pas dans l’obsolescence.

Les faiblesses de Python

Malgré ses nombreux points forts, Python n’est pas adapté à toutes les tâches. Il s’agit d’un langage ” de haut niveau “. Il n’est donc pas adéquat pour la programmation au niveau du système.

Il n’est pas non plus idéal pour les situations nécessitant des binaires indépendantes cross-plateforms. Une application indépendante pour Windows, macOS et Linux ne sera pas facile à coder en Python.

Enfin, il vaut mieux éviter Python pour les situations où la vitesse est une priorité absolue pour l’application. Mieux vaut se tourner vers C et C++ ou autre langage du même acabit.

Chaque fonction et module sont considérés comme des objets par Python. Ceci simplifie l’écriture de code de haut niveau, mais atténue la vitesse.

Le dynamisme et la malléabilité des objets rendent l’optimisation difficile, même après compilation. Ainsi, Python est nettement plus lent que C/C++ ou Java. Il est toutefois possible d’accélérer les opérations mathématiques et statistiques à l’aide de bibliothèques comme NumPy et Pandas.

En outre, Python utilise de nombreux espaces blancs. C’est parfois considéré comme un avantage, mais aussi comme un inconvénient. Certains rejettent ce langage à cause de ce point, mais il permet en réalité de rendre la syntaxe plus lisible.

Différences entre Python 2 et Python 3

Deux versions différentes de Python sont disponibles. L’ancienne version, Python 2, continue d’être massivement utilisée même si elle ne reçoit plus de mise à 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 contrôles de concurrence, et un interpréteur plus efficace.

L’adoption de Python 3 a été ralentie par le manque de compatibilité avec les bibliothèques 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 problème s’est résolu au cours des dernières années, et Python 3 est désormais le meilleur choix pour les nouveaux projets.

Les bibliothèques Python

Les bibliothèques (” libraries “) Python sont l’une des principales raisons de son succès. Il s’agit d’un vaste écosystème de logiciels développés par des tiers. Cette collection s’est enrichie et étendue au fil des décennies.

Plusieurs bibliothèques standard sont proposées, offrant des modules adaptés aux tâches de programmation les plus communes : networking, opération asynchrones, threading, accès aux fichiers…

Certains modules permettent aussi de gérer des tâches de programmation de haut niveau nécessaires aux applications modernes. Il peut s’agir de la lecture et de l’écriture de formats de fichiers structurés comme JSON et XML, de la manipulation de fichiers compressés, ou de travailler avec des protocoles et des formats de données web.

La distribution de Python par défaut offre aussi une bibliothèque d’interface graphique cross-plateforme avec Tkinter, et une copie intégrée de la base de données SQLite 3.

Outre ces bibliothèques proposées nativement, des milliers de bibliothèques tierces sont disponibles via le Python Package Index (PyPI). Ce sont elles qui offrent à ce langage toute sa versatilité.

On peut citer en guise d’exemple la bibliothèque BeautifulSoup offrant un outil ” tout-en-un “pour le scraping HTML. De son côté, ” Requests ” permet de travailler facilement avec des requêtes HTTP.

Avec des frameworks tels que Flask et Django, il est possible de développer rapidement des services Web. De nombreux services Cloud peuvent être gérés via le modèle d’objet Python avec Apache Libcloud.

Avec NumPy, Pandas et Matplotlbi, les opérations mathématiques et statistiques peuvent être accélérées. Elles facilitent aussi la création de visualisations de données.

Comment apprendre Python ? Quelles sont les meilleures formations ?

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À travers ces différents cursus, vous apprendrez non seulement Python, mais aussi toutes les compétences requises pour travailler dans le domaine de la science des données et exercer l’un des métiers du Big Data. En effet, Python est le langage le plus utilisé pour la Data Science.

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