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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 utilis√©, notamment dans le domaine de la Data Science et du Machine Learning. D√©couvrez tout ce que vous devez savoir : d√©finition, fonctionnement, cas d’usage, avantages, formations…

Python est un langage de programmation informatique g√©n√©raliste. Contrairement √† HTML, CSS ou JavaScript, son usage n’est donc pas limit√© au d√©veloppement web. Il peut √™tre utilis√© pour tout type de programmation et de d√©veloppement logiciel.

On s’en sert notamment pour le d√©veloppement back end d’applications web ou mobile, et pour le d√©veloppement de logiciels et d’applications pour PC. Il permet √©galement d’√©crire des scripts syst√®me, afin de cr√©er des instructions pour un syst√®me informatique.

Par ailleurs, Python est le langage informatique le plus populaire pour le traitement Big Data, l’ex√©cution de calculs math√©matiques ou le Machine Learning. De mani√®re g√©n√©rale, il s’agit du langage de pr√©dilection 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 syst√®me ou la configuration au travers d’outils comme Ansible ou Salt. Toutefois, c’est loin d’√™tre ses seules applications.

Une autre utilisation est la programmation d’application. Il est possible de cr√©er toutes sortes d’applications √† l’aide de ce langage. M√™me s’il ne permet pas de g√©n√©rer des binaires standards √† partir d’un script, des packages tiers comme cx Freeze et PyInstaller compensent cette faiblesse.

En outre, Python est le langage le plus utilis√© pour la Data Science et le Machine Learning. La grande majorit√© des biblioth√®ques utilis√©es pour ces deux disciplines d’analyse de donn√©es ont des interfaces Python. C’est ce qui explique qu’il soit sa popularit√© en tant qu’interface de commande haut niveau pour les biblioth√®ques de Machine Learning et autres algorithmes num√©riques.

On utilise aussi ce langage pour la cr√©ation de services Web et d’APIs RESTful. Ses diff√©rentes biblioth√®ques 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 m√©taprogrammation et la g√©n√©ration de code. Chaque √©l√©ment de ce langage est un objet, y compris les modules et les biblioth√®ques.

C’est ce qui fait de Python un g√©n√©rateur de code tr√®s efficace. Il est possible d’√©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 syst√®mes de g√©n√©ration de code comme LLVM pour cr√©er du code dans d’autres langages.

Qui utilise Python ?

Python est de plus en plus utilis√© dans le domaine de la programmation, pour deux principales raisons. D’abord, comme √©voqu√© pr√©c√©demment, c’est l’un des langages les plus versatiles et g√©n√©ralistes.

En outre, malgr√© sa polyvalence, Python reste l’un des langages de programmation les plus faciles √† apprendre. Pour cause, sa syntaxe se rapproche de l’anglais courant. C’est ce qui permet √† un d√©butant de le comprendre et donc de commencer √† l’apprendre tr√®s facilement.

Malgr√© sa simplicit√©, Python peut √™tre utilis√© pour des projets des plus complexes. On l’exploite par exemple dans le domaine de l’IA et du Machine Learning.

Par cons√©quent, ce langage est utilis√© par une large vari√©t√© de profils. En guise d’exemples, on peut citer les programmeurs d√©butants, les d√©veloppeurs d’applications web et mobile, les ing√©nieurs logiciels, mais aussi les Data Scientists et autres professionnels des donn√©es.

Quels sont les avantages de Python ?

Le langage Python pr√©sente de nombreux points forts. De par son minimalisme, il requiert tr√®s peu de temps pour commencer √† l’utiliser. Sa syntaxe est con√ßue pour √™tre lisible et directe. Les d√©butants peuvent apprendre √† le ma√ģtriser facilement. Ainsi, les d√©veloppeurs passent plus de temps √† tenter de r√©soudre les probl√®mes qu’√† s’attarder sur des complexit√©s de langage.

Un autre avantage est la popularit√© de Python. Massivement utilis√©, ce langage est pris en charge par la plupart des OS, et on d√©nombre une vaste quantit√© de librairies et d’APIs de services compatibles.

Malgr√© sa simplicit√© d’utilisation, ce langage peut √™tre utilis√© aussi bien pour le scripting et l’automatisation que pour le d√©veloppement de logiciels de qualit√© professionnelle. Il est donc extr√™mement polyvalent.

Par ailleurs, chaque mise √† jour du langage Python ajoute de nouvelles caract√©ristiques tr√®s utiles lui permettant de rester align√© avec les pratiques modernes de d√©veloppement. De fait, il ne sombre pas dans l’obsolescence.

Les faiblesses de Python

Malgr√© ses nombreux points forts, Python n’est pas adapt√© √† toutes les t√Ęches. Il s’agit d’un langage ” de haut niveau “. Il n’est donc pas ad√©quat pour la programmation au niveau du syst√®me.

Il n’est pas non plus id√©al pour les situations n√©cessitant des binaires ind√©pendantes cross-plateforms. Une application ind√©pendante pour Windows, macOS et Linux ne sera pas facile √† coder en Python.

Enfin, il vaut mieux √©viter Python pour les situations o√Ļ la vitesse est une priorit√© absolue pour l’application. Mieux vaut se tourner vers C et C++ ou autre langage du m√™me acabit.

Chaque fonction et module sont consid√©r√©s comme des objets par Python. Ceci simplifie l’√©criture de code de haut niveau, mais att√©nue la vitesse.

Le dynamisme et la mall√©abilit√© des objets rendent l’optimisation difficile, m√™me apr√®s compilation. Ainsi, Python est nettement plus lent que C/C++ ou Java. Il est toutefois possible d’acc√©l√©rer les op√©rations math√©matiques et statistiques √† l’aide de biblioth√®ques comme NumPy et Pandas.

En outre, Python utilise de nombreux espaces blancs. C’est parfois consid√©r√© comme un avantage, mais aussi comme un inconv√©nient. Certains rejettent ce langage √† cause de ce point, mais il permet en r√©alit√© de rendre la syntaxe plus lisible.

Différences entre Python 2 et Python 3

Deux versions diff√©rentes de Python sont disponibles. L’ancienne version, Python 2, continue d’√™tre massivement utilis√©e m√™me si elle ne re√ßoit plus de mise √† jour officielle depuis 2020.

La version actuelle, Python 3, apporte de nouvelles fonctionnalit√©s importantes et pratiques. On retrouve notamment de nouvelles caract√©ristiques de syntaxe, de meilleurs contr√īles de concurrence, et un interpr√©teur plus efficace.

L’adoption de Python 3 a √©t√© ralentie par le manque de compatibilit√© avec les biblioth√®ques 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 probl√®me s’est r√©solu au cours des derni√®res ann√©es, et Python 3 est d√©sormais le meilleur choix pour les nouveaux projets.

Les bibliothèques Python

Les biblioth√®ques (” libraries “) Python sont l’une des principales raisons de son succ√®s. Il s’agit d’un vaste √©cosyst√®me de logiciels d√©velopp√©s par des tiers. Cette collection s’est enrichie et √©tendue au fil des d√©cennies.

Plusieurs biblioth√®ques standard sont propos√©es, offrant des modules adapt√©s aux t√Ęches de programmation les plus communes : networking, op√©ration asynchrones, threading, acc√®s aux fichiers…

Certains modules permettent aussi de g√©rer des t√Ęches de programmation de haut niveau n√©cessaires aux applications modernes. Il peut s’agir de la lecture et de l’√©criture de formats de fichiers structur√©s comme JSON et XML, de la manipulation de fichiers compress√©s, ou de travailler avec des protocoles et des formats de donn√©es web.

La distribution de Python par d√©faut offre aussi une biblioth√®que d’interface graphique cross-plateforme avec Tkinter, et une copie int√©gr√©e de la base de donn√©es 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 biblioth√®que BeautifulSoup offrant un outil ” tout-en-un “pour le scraping HTML. De son c√īt√©, ” Requests ” permet de travailler facilement avec des requ√™tes HTTP.

Avec des frameworks tels que Flask et Django, il est possible de d√©velopper rapidement des services Web. De nombreux services Cloud peuvent √™tre g√©r√©s via le mod√®le 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 ?

Pour apprendre √† manier Python, vous pouvez vous tourner vers les formations DataScientest. Ce langage de programmation est au coeur de nos diff√©rents programmes : Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst…

√Ä travers ces diff√©rents cursus, vous apprendrez non seulement Python, mais aussi toutes les comp√©tences requises pour travailler dans le domaine de la science des donn√©es et exercer l’un des m√©tiers du Big Data. En effet, Python est le langage le plus utilis√© pour la Data Science.

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Con√ßues par des professionnels, nos programmes r√©pondent aux besoins des entreprises et permettent aux apprenants de s’ins√©rer tr√®s rapidement sur le march√© du travail. Ils permettent √©galement d’obtenir un dipl√īme certifi√© par l’Universit√© de la Sorbonne.

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