Python: O Que é, Quais As Vantagens e Onde Aplicar

Por: Rayane Paiva - Coffee And IT Python é uma linguagem de programação poderosa, de alto nível, de sintaxe simples e de fácil uso. Essas características tornam Python uma linguagem simples de se aprender em relação a outras linguagens. Ela é hoje uma das linguagens de programação mais populares segundo o índice TIOBE e tendo superando Java e C na classificação de março de 2022. Além disso, a linguagem tem uma das maiores e mais ativas comunidades no Stack Overflow. A biblioteca Python é muito rica e oferece uma grande variedade de pacotes e ferramentas. Além disso, a linguagem é multiplataforma e de código aberto, o que a torna extremamente versátil, podendo ser aplicada em diversas categorias de projetos. Google,

Instagram, Spotify, grandes empresas no mundo todo usam Python como uma ferramenta para os mais diversos tipos de aplicações.



Fonte:(TIOBE, 2022) HTML e JavaScript são as principais ferramentas escolhidas quando se trata de desenvolvimento web, porém elas estão mais ligadas a construção do front-end dos aplicativos. Python surge como uma opção para lidar com o back-end das aplicações. Django e Flask são dois exemplos de frameworks para desenvolvimento web baseados em Python que lidam com o lado do servidor das aplicações. A linguagem também oferece suporte a vários protocolos de internet. Mecânica dos Fluidos, Equações que descrevem o comportamento do Gás Carbônico em turbinas, o Método de Newton-Raphson. Qual a relação desses assuntos com Python? Bom, se você é cientista ou pesquisador em áreas que envolvam cálculos numéricos complexos, cálculo simbólico, e representação gráfica, provavelmente em algum momento você usara´ alguma biblioteca como NumPy,TensorFlow, CoolProp, SciPy para resolver algumas das suas equações ou para modelagem matemática.

Quando se fala de Machine Learning e Data Science Python também não fica para trás. Pandas é uma biblioteca criada para manipulação e análise de dados. Com ela é possível manipular tabelas e séries temporais. TensorFlow e Keras são fáceis de usar, modular e juntas permitem uma rápida experiência com redes neurais profundas. Vale lembrar também do Jupyter Notebook, uma ferramenta onde é possível unir código e ideias com ele é possível compilar trechos de códigos, gerar gráficos e adicionar junto a tudo isso comentários sobre resultados ou explicações como se estivéssemos escrevendo em um caderno de anotações.


Além das aplicações discutidas até agora, a linguagem ainda pode ser usada para desenvolvimento Mobile, IA, e jogos.


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