Amplamente usada em ciência de dados, machine learning, aplicações Web e desenvolvimento de software, Python é uma linguagem de programação eficiente, fácil de aprender e que pode ser executada em muitas plataformas. Por isso, é uma das ferramentas mais importantes no arsenal dos programadores.

Neste guia, vamos mostrar o que é Python, como funciona, como aprender Python, informações úteis sobre como programar em Python e muito mais. Então fique com a gente e acompanhe nosso guia completo!

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    O que é Python?

    O Python é uma das linguagens de programação mais utilizadas em aplicações para internet, desenvolvimento de software em geral, ciência de dados e machine learning. Por ser fácil de aprender, ganhou popularidade em todo o mundo e passou a ser utilizada em uma variedade de casos. 

    O software Python pode ser baixado gratuitamente, o que impulsiona sua popularidade e cria uma comunidade de desenvolvedores engajada com a linguagem.

    Entre os fatores que fazem com que Python seja uma linguagem de programação única, estão os seguintes:

    • É uma linguagem interpretada, executando o código diretamente, linha por linha. Nesse caso, se houver algum erro no código do programa, ele é interrompido imediatamente. Isso faz com que os programadores possam encontrar rapidamente erros no código.
    • É uma linguagem fácil de usar, pois usa palavras semelhantes às do idioma inglês.
    • É uma linguagem com tipos dinâmicos, fazendo com que os programadores não precisem declarar tipos de variáveis ao escrever o código. Isso permite escrever programas em Python mais rapidamente.
    • A linguagem Python está mais próxima de idiomas humanos do que outras linguagens de programação. Isso facilita o entendimento de Python.
    • Python considera tudo como um objeto, mas também admite outros tipos de programação (estruturada ou funcional, por exemplo).

    Qual é a história do Python?

    O Python nasceu no final da década de 80 como um projeto de hobby de Guido van Rossum, um programador holandês no Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) que queria se manter ocupado durante o Natal. O nome da linguagem vem do grupo de comediantes ingleses Monty Python, do qual van Rossum era um grande fã.

    A primeira versão da linguagem foi lançada oficialmente em 1991 (versão 0.9.0) e representou um grande avanço para o desenvolvimento de códigos abertos, utilizando as Propostas de Enriquecimento do Python (PEPs) como principal ferramenta para sugestões de melhoramento e discussões da comunidade. Os desenvolvedores Python podem avaliar as PEPs e aceitá-las ou rejeitá-las, criando um fórum bastante democrático para aperfeiçoamento da linguagem. Qualquer pessoa pode enviar uma PEP para avaliação.

    A versão 1.0 do Python foi lançada em 1994, incorporando funções para processar facilmente uma lista de dados, como mapeamento, filtros e reduções. Em outubro de 2000, chegava a versão 2.0, com novos recursos, como suporte para caracteres Unicode e um modo mais rápido de percorrer uma lista.

    O Python 3.0 nasceu em dezembro de 2008, com recursos como a função de impressão e mais suporte à divisão de números e ao tratamento de dados. Além disso, a comunidade de desenvolvedores sugere evoluções constantemente, garantindo que a linguagem se mantenha atualizada.

    Quais são as aplicações do Python? Para que serve

    A linguagem de programação Python é uma das que mais crescem em relevância, pois tem sido cada vez mais valorizada pelas empresas. Isso acontece por características como agilidade, praticidade e versatilidade, em especial em projetos mais complexos. Por isso, programar em Python é uma oportunidade para que desenvolvedores se envolvam em projetos desafiadores.

    Entre as principais aplicações de Python estão as seguintes:

    Ciência de dados

    A análise de dados é uma área essencial para toda empresa que lida com a transformação digital dos negócios. Afinal, os dados movem o mundo e são necessários em toda tomada de decisão das empresas.

    Cientistas de dados extraem informações e insights relevantes a partir dos dados, para gerar resultados mensuráveis e úteis para os negócios. Com o crescimento do uso de Inteligência Artificial e a evolução tecnológica nos próximos anos, essa será uma área cada vez mais demandada.

    Na base da ciência de dados está o desenvolvimento de aplicações em Python, alicerçando a digitalização da sociedade. Entre as tarefas de ciência de dados que usam Python estão:

    • Correção e remoção de dados incorretos (limpeza de dados);
    • Extração e seleção de recursos de dados;
    • Rotulagem de dados;
    • Estatísticas diferentes com base em dados;
    • Visualização de dados usando tabelas e gráficos.

    Aprendizado de máquina

    O aprendizado de máquina, ou machine learning, é um ramo da Inteligência Artificial que cria sistemas que podem aprender a partir do uso de dados. Em vez de terem regras específicas que executam tarefas diretamente, sistemas de machine learning são treinados usando dados e algoritmos, para que computadores aprendam com os dados.

    O uso de machine learning antecipa cenários em diversas aplicações que vão da previsão do tempo à detecção de fraudes em serviços bancários, passando pela recomendação de produtos e previsão de vendas.

    Com o uso de Python para dar suporte aos sistemas de machine learning, qualquer informação que possa ser guardada no computador pode ser usada para treinar um algoritmo e ajudar você a ganhar dinheiro na internet.

    Cientistas de dados usam bibliotecas Python de machine learning para treinar modelos de aprendizado de máquina e criar classificadores que categorizam as informações. Entre essas tarefas de classificação estão o reconhecimento de imagens, textos e tráfego de rede, reconhecimento de fala e reconhecimento facial.

    Desenvolvimento Web

    O desenvolvimento de aplicações Web do lado do servidor inclui funções complexas executadas pelos sites para exibir informações aos usuários: interações com bancos de dados, relacionamento com outros sites e proteção de dados.

    O uso da linguagem Python também é útil para escrever códigos ao lado do servidor, pois conta com muitas bibliotecas (códigos pré-escritos para funções complexas de backend). Com o uso de frameworks Python, desenvolvedores podem ter à mão as ferramentas necessárias para criar sites e aplicações Web com facilidade e velocidade.

    Automação de tarefas

    O uso de scripts Python permite automatizar tarefas que seriam executadas por pessoas. Por isso, programadores utilizam amplamente esse recurso para facilitar atividades do dia a dia, entre as quais:

    • Renomear muitos arquivos de uma só vez;
    • Converter um arquivo para outro formato;
    • Remover palavras duplicadas em um arquivo de texto;
    • Executar operações matemáticas;
    • Enviar mensagens de e-mail;
    • Fazer download de conteúdo;
    • Realizar análises de dados;
    • Encontrar erros em arquivos.

    Desenvolvimento de software

    No desenvolvimento de software, programadores podem usar Python para realizar diferentes tarefas de desenvolvimento e aplicações de software. Entre essas tarefas, estão:

    • Manutenção do controle de erros no código do software;
    • Gerenciamento de projetos;
    • Desenvolvimento de protótipos de software;
    • Desenvolvimento de aplicações de desktop;
    • Desenvolvimento de jogos simples baseados em texto.

    Automação de testes de software

    Os testes de software são importantes para garantir que os resultados reais do software correspondam ao que é esperado, assegurando que o sistema esteja livre de erros. Com o uso de Python, é possível automatizar os testes, acelerando o desenvolvimento de soluções.

    Desenvolvedores utilizam frameworks de testes de unidade Python, como Unittest, Robot e PyUnit, para testar funções que escreveram. A linguagem também pode ser usada para escrever testes para diversos cenários, como a interface do usuário de uma aplicação Web, componentes de software ou novos recursos.

    É possível utilizar diversas ferramentas para executar scripts automáticos de teste. Essas ferramentas, como Travis CI e Jenkins, são chamadas de CI/CD – continuous integration / continuous deployment (integração contínua / implementação contínua) e executam automaticamente os scripts de teste do Python. No final, informam os resultados do teste para que os desenvolvedores possam saber se o sistema está funcionando como deveria.

    Por que aprender Python?

    A essa altura, já deve estar claro para você que a linguagem Python apresenta uma série de vantagens e muita flexibilidade, aumentando a capacidade dos desenvolvedores para criar e ajustar as soluções criadas.

    Além dos motivos que já mostramos para aprender Python, desenvolver-se nessa linguagem traz uma série de benefícios. Os mais importantes são os seguintes:

    Facilidade de sintaxe

    Os desenvolvedores podem ler facilmente um programa Python, pois a linguagem tem uma sintaxe básica semelhante à do inglês. Assim, o entendimento da linguagem é muito mais simples, o que simplifica o entendimento de Python para iniciantes e para programadores mais avançados.

    Mais produtividade

    A linguagem aumenta a produtividade dos desenvolvedores, pois eles podem escrever em Python usando menos linhas de código do que em outros sistemas. Outro ponto que traz mais produtividade é a existência de muitas bibliotecas que contêm códigos reutilizáveis para quase todas as tarefas. Assim, os desenvolvedores não precisam escrever códigos do zero.

    Integração a outras linguagens

    Os desenvolvedores podem usar o Python facilmente com outras linguagens de programação populares, como PHP, Java, C e C++.

    Facilidade de suporte

    A comunidade ativa de desenvolvedores Python inclui milhões de pessoas em todo o mundo. Com isso, uma dúvida lançada na comunidade receberá respostas rápidas (se é que já não tenha sido respondida anteriormente).

    Facilidade de aprender

    Aprender a linguagem é muito simples, tanto pela facilidade da linguagem quanto pela existência de muitos cursos para Python, vídeos, tutoriais, documentações e guias de desenvolvedores. Mesmo desenvolvedores autodidatas podem aprender rapidamente, o que torna ainda mais interessante o uso da linguagem.

    Uso amplo

    Por ser possível utilizar Python em diversos sistemas operacionais, como Windows, macOS, Linux e Unix, a portabilidade de programas desenvolvidos na linguagem não é uma barreira para seu amplo uso.

    Está em alta

    Por ser utilizado por grandes empresas e ser muito popular entre cientistas de dados, Python é uma linguagem em alta no mercado de trabalho. Aprender Python representa uma oportunidade de aumentar a empregabilidade do desenvolvedor.

    Python para iniciantes: como aprender?

    Existem diversas formas de aprender Python, desde as mais autodidatas até as mais estruturadas. Como o que vale é absorver informação, não se restrinja a uma ou outra possibilidade. Se você tiver interesse, aproveite todas as oportunidades!

    pessoas estudando programação

    YouTube

    Uma busca no YouTube por “como programar em Python” trará milhares de opções de tutoriais, desde os mais genéricos até os mais focados em aspectos específicos do desenvolvimento da linguagem.

    E esse é um grande ponto de partida. Se você não tem certeza se Python é para você ou se tem dúvidas bastante pontuais que podem ser resolvidas em um vídeo rápido, o YouTube é uma excelente ferramenta para contribuir para seu desenvolvimento profissional.

    Cursos profissionalizantes de Python

    Cursos profissionalizantes oferecem uma formação direcionada para as necessidades atuais do mercado de trabalho. Dessa forma, o aprendizado é mais interativo e prático, permitindo que os alunos absorvam as informações essenciais mais rapidamente – algo essencial em uma área tão dinâmica quanto o desenvolvimento de software.

    Cursos de especialização

    Se você busca aprimoramento em áreas específicas no desenvolvimento de software e ter uma carreira sólida como desenvolvedor, será necessário procurar cursos que ofereçam conhecimentos especializados. O Brasil conta com diversas universidades e escolas de computação que oferecem uma formação sólida, como a Alura e a FIAP.

    Plataformas online

    Não deixe de lado a possibilidade de aprender com cursos livres online, que possibilitam acesso a especialistas e materiais de alta qualidade, em qualquer lugar onde o profissional esteja. Entre as plataformas mais populares estão:

    • Coursera: oferece cursos de desenvolvimento de mais de 200 universidades em todo o mundo. Como o Python é uma linguagem com sintaxe semelhante ao inglês, quem entende o idioma tem facilidade em se desenvolver.
    • Udemy: marketplace de cursos online com milhares de opções já utilizadas por milhões de pessoas em todo o mundo.
    • edX: fundada pelo MIT e pela Universidade de Harvard, essa plataforma de aprendizagem online oferece diversos cursos na área de software, incluindo Python.
    • Khan Academy: organização sem fins lucrativos que oferece cursos gratuitos em diversas áreas da computação.

    Bootcamps

    Vale a pena estar atento aos bootcamps oferecidos por empresas e instituições de ensino. Projetados para atender às demandas específicas do mercado de trabalho e com duração curta, oferecem oportunidades para que profissionais adquiram e apliquem conhecimento rapidamente.

    Seja qual for o método escolhido (ou os métodos, pois você pode utilizar quantos forem relevantes em qualquer momento), se você quer investir em cursos de desenvolvimento, é importante ter objetivos claros e uma estratégia bem definida para aproveitar da melhor maneira essas oportunidades. Outra dica é o livro Python Fluente, do autor Luciano Ramalho. 

    Começando a programar em Python: primeiros passos

    Independente de sua trajetória até este momento, é necessário colocar a mão na massa e colocar seus conhecimentos em prática. Então agora é a hora!

    Como instalar o Python no Windows

    Para instalar o Python no Windows, é preciso baixar o instalador que está disponível na página de download oficial do Python. Escolha a versão (de preferência, a mais recente) e clique em download.

    O processo de instalação é bastante simples. Para verificar se a instalação correu bem, vá ao Menu Iniciar do Windows, digite “cmd”, abra o arquivo e digite o comando “python –version” para saber qual foi a versão instalada.

    Como instalar o Python no Linux

    No Linux, os sistemas operacionais baseados em Debian já possuem o Python3 pré-instalado. Para saber se é o seu caso, execute no terminal o comando “python3-V”.

    Se o Python não estiver instalado, é necessário digitar os seguintes comandos no terminal: “sudo apt-get update” e “sudo apt-get install python3”.

    IDEs para desenvolvimento

    IDEs, ou Integrated Development Environments (Ambientes de Desenvolvimento Integrado), são programas que reúnem várias ferramentas para facilitar a vida dos programadores. Os recursos mais comuns em uma IDE são um compilador (onde o programa será rodado), o editor (onde o código será escrito) e o debugger, que ajudará a entender por que seu programa não está funcionando.

    Além disso, muitas IDEs permitem personalizar o ambiente de trabalho, customizando a aparência ou até mesmo alterar seu código-fonte. Sem pretensão de esgotar o assunto, algumas IDEs que você pode considerar são as seguintes:

    IDLE

    O IDLE é o IDE Python instalado por padrão. Desenvolvido apenas em Python, usando o toolkit Tkinter GUI, apresenta recursos como uso em múltiplos sistemas operacionais, editor de texto de várias janelas com realce de sintaxe de código e seu próprio depurador.

    PyCharm

    Criada pela JetBrains, uma empresa checa de software, tem uma interface muito limpa e personalizável, muito boa para quem está começando em Python. O programa conta com um passo a passo para ajudar a criar funções e acessar manuais de bibliotecas.

    O PyCharm conta com uma edição gratuita da comunidade, adequada a pequenas aplicações, e uma edição profissional (e paga), voltada a aplicações Python mais robustas e com uma série de recursos, incluindo suporte para frameworks de aplicações Web (Django, Flask e outras), compatibilidade com outras linguagens de programação (JavaScript, TypeScript, AngularJS e Node) e bibliotecas (Matplotlib e NumPy)

    Spyder

    Ferramenta leve e simples, muito prática para desenvolvedores iniciantes. Conta com um compilador e debugger prático, com cores para destacar os erros, funções e variáveis do código. Também conta com bibliotecas como Matpoltlib, SciPy e NumPy, além da capacidade de explorar variáveis no código e visualizar a documentação em tempo real.

    Atom

    Criado pelo pessoal do GitHub, permite configurar e modificar o código-fonte e tem uma comunidade muito ativa, que constantemente lança melhorias para facilitar a programação. Usando o Atom, é possível trabalhar diretamente com o GitHub e facilitar a gestão das versões de seu software.

    VS Code

    O Visual Studio Code (VS Code) também tem integração nativa com GitHub, facilitando o uso junto com a plataforma. Esse IDE possui recursos que facilitam a visualização dos valores e tipos de dados inseridos no código. Depuradores e compiladores também são nativos.

    Tipos de dados em Python

    A linguagem Python é o que se chama de linguagem dinamicamente tipada. Isso significa que não é necessário declarar o tipo de variável, pois o próprio interpretador já se encarrega disso. Outra vantagem é que, se por algum motivo for necessário alterar o tipo de variável durante a execução do programa, essa alteração é possível sem grandes complicações.

    Os tipos de dados padrão do Python são os seguintes:

    Dados inteiros

    Dados inteiros são o tipo usado para um número que pode ser escrito sem decimais, não importa se seja positivo ou negativo. Informações como dia ou ano são formadas por variáveis do tipo inteiro.

    Ponto flutuante ou decimal (float)

    Trata-se de um tipo de dado composto por números decimais. Ele é usado para números racionais (que podem ser representados por uma fração), ou, no popular, “números quebrados”.

    Complexo (complex)

    O dado complexo costuma ser utilizado em cálculos geométricos e científicos. Ele contém duas partes: uma real e uma imaginária (que contém um “j”em seu sufixo)

    String

    Uma string é um conjunto de caracteres que costuma representar palavras, frases ou texto. Nomes e profissões são exemplos de dados armazenados em variáveis do tipo string.

    Booleano

    Dados do tipo booleano são dados lógicos que podem representar somente dois estados: falso ou verdadeiro (False ou True). Na lógica computacional, esses estados são 0 e 1. Eles podem ser usados em uma série de aplicações, como a verificação de dados e a realização de operações lógicas.

    Lista (list)

    Listas são conjuntos de elementos variados, que podem ser inteiros, floats, strings ou mesmo outras listas. Define-se uma lista usando colchetes para delimitar a lista inteira e vírgulas para identificar cada elemento dela. A partir das listas, podem ser realizadas operações básicas, como a exportação de conjuntos de dados.

    Tuplas (tuple)

    Trata-se de um tipo de dado que agrupa um conjunto de elementos, mas, diferente do que acontece com as listas, esse é um conjunto imutável, que não pode ser modificado depois de definido.

    Dicionário (dictionary)

    Os dicionários costumam ser usados para agrupar elementos em uma estrutura de chaves e valores. Essa é uma forma prática de agrupar informações de um formulário, como os dados pessoais de um cliente.

    Em vários casos, pode ser necessário mudar o tipo de uma variável. Pelo fato do Python ser dinamicamente tipado, fazer essas alterações é muito mais simples que em outras linguagens de programação. Normalmente, essa mudança de tipos de variáveis é feita atribuindo um tipo a uma variável que não estava tipada (dessa forma “forçando” uma definição).

    Bibliotecas e Frameworks em Pyhton: o que são e quais as principais?

    Em vários momentos deste artigo, mencionamos bibliotecas e frameworks em Python. Vale a pena aprofundar um pouco esse tema, pois ele é essencial para que desenvolvedores realizem melhor suas atividades.

    As bibliotecas são coleções de códigos usados com frequência pelos desenvolvedores. Para evitar reescrever todo o código do zero, é possível utilizar essas bibliotecas como “blocos de código”.

    Por padrão, o Python vem com a Standard Library, com muitas funções reutilizáveis, mas existem mais de 137 mil bibliotecas Python à disposição para ajudar os desenvolvedores em uma infinidade de aplicações. Desenvolvimento Web, ciência de dados, machine learning: para tudo haverá uma biblioteca para facilitar o trabalho.

    Entre as bibliotecas Python mais populares estão:

    Matplotlib

    O Matplotlib é utilizado para representar dados em gráficos 2D e 3D de alta qualidade. Costuma ser muito usado em aplicações científicas e permite visualizar dados em diferentes formatos ou criar vários gráficos de uma vez só, além de fazer a portabilidade de gráficos entre várias plataformas.

    Pandas

    A biblioteca Pandas fornece estruturas de dados flexíveis para lidar com dados de séries temporais e dados estruturados, como tabelas e matrizes. O Pandas é bastante usado em ciência de dados, análises de dados e tarefas de machine learning para ler, gravar, mesclar, filtrar e agrupar informações.

    NumPy

    O NumPy é uma biblioteca popular na criação e gerenciamento de tabelas e matrizes, manipulação de formas lógicas e realização de operações de álgebra linerar. Pode ser integrada a várias outras linguagens, como C e C++, o que dá ainda mais flexibilidade a ela.

    Requests

    A biblioteca Requests apresenta uma série de funções importantes para o desenvolvimento Web, como o envio de solicitações HTTP, a adição de cabeçalhos e parâmetros de URL, e a execução de tarefas na comunicação com aplicações Web.

    OpenCV-Python

    Essa é uma biblioteca usada pelos desenvolvedores para processar imagens para aplicações de visão computacional. Ela fornece muitas funções para tarefas de processamento de imagens, como leitura, gravação, construção de um ambiente 3D a partir de um ambiente 2D e captura/análise de imagens de vídeo.

    Keras

    Essa é a biblioteca de rede neural profunda do Python, que suporta aplicações de processamento de dados, visualização e diversas outras. É compatível com muitas redes neurais e conta com uma estrutura modular, flexível para escrever aplicações.

    Os frameworks, por sua vez, são conjuntos de módulos (blocos de códigos relacionados) e de pacotes (conjuntos de módulos). O uso de frameworks permite criar aplicações em Python mais rapidamente, porque eles já resolvem detalhes práticos da programação e simplificam as tarefas.

    O Python tem dois tipos de framework:

    • Framework full stack, que inclui quase tudo o que é necessário para criar grandes aplicações;
    • Microframeworks básicos que fornecem funcionalidades essenciais para criar aplicações simples. Esses microframeworks também funcionam como extensões quando é necessário implementar funções mais sofisticadas em aplicações.

    Os frameworks Python mais populares são:

    Django

    É um dos mais usados para criar aplicações Web. Fornece uma série de recursos úteis, como um servidor Web para desenvolvimento e testes, um mecanismo de criação de front-end e vários recursos de segurança.

    Flask

    O Flask é um microframework de desenvolvimento de aplicações web. Entre seus recursos estão uma documentação bem escrita, vários templates, testes de unidade e servidor Web integrado. Conta com extensões para suporte de validação, mapeamento de bancos de dados e recursos de segurança Web.

    TurboGears

    Pensado para criar aplicações Web com mais velocidade e facilidade, conta com uma estrutura específica de bancos de dados, ferramentas para criação e gerenciamento de projetos e templates para bancos de dados e front-end.

    Apache MXNet

    É um framework flexível e escalável para criação de protótipos de pesquisa e aplicações de machine learning e deep learning. Compatível com várias linguagens (Java, C++ e R, por exemplo), conta com um conjunto amplo de ferramentas e bibliotecas de apoio ao desenvolvimento.

    PyTorch

    É um framework de machine learning criado com base na biblioteca Torch e usado para aplicações de robótica e visão computacional, entre outras.

    Exemplos de aplicações em Python

    Muitas gigantes de tecnologia adotaram Python em suas programações, justamente pela facilidade, velocidade e flexibilidade de uso da ferramenta. Entre as empresas que têm utilizado Python estão:

    Google

    Python é uma das linguagens de programação mais populares dentro da empresa. A comunidade de desenvolvedores da companhia está entre os maiores fãs de Python do mundo, nas mais diversas aplicações, como a hospedagem de sites.

    Instagram

    Desde 2016, Python é a principal linguagem de programação na empresa. No ano seguinte, a companhia implementou o maior projeto de desenvolvimento Web de Django, inteiramente escrito em Python.

    Spotify

    O Spotify é muito ativo em Python, tanto em seus serviços de back-end como na análise de dados. A empresa costuma patrocinar conferências e eventos dedicados a Python, além de alimentar as bibliotecas com documentação, contribuindo para a melhoria de toda a comunidade.

    Facebook

    Python é a terceira linguagem mais usada por quem desenvolve o Facebook. A empresa também contribui para o aperfeiçoamento da comunidade a partir de diversos projetos de código aberto.

    Globo

    Aqui no Brasil, a Globo faz o gerenciamento do conteúdo de seus portais utilizando Python, demonstrando a flexibilidade da linguagem para lidar com um volume altíssimo de informações diárias.

    Agora que você já conhece os aspectos mais importantes do desenvolvimento de Python, é hora de avançar. O universo dessa linguagem é imenso e conta com recursos sofisticados, como a capacidade de verificar pré-condições e condições esperadas durante a execução de um programa (o chamado Assert Python) e o processamento de várias condições e casos em um único bloco de código por meio de estruturas Switch Python. Por isso, esteja sempre aberto para aprender cada vez mais.

    Outra dica importante é se aperfeiçoar sempre para desenvolver códigos mais elegantes, funcionais, organizados e legíveis. Como estamos lidando com uma linguagem que tem uma sintaxe semelhante à língua inglesa, o uso de recursos como a quebra de linha facilita a leitura em Python e simplifica a correção de erros. São detalhes que fazem toda a diferença na hora de desenvolver seus projetos.

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    Categorias: Código aberto