Se você já sabe programar em Python, muito bem, talvez esse artigo não seja do seu interesse, mas ainda sim, recomendo a leitura. Mas se ainda não aprendeu, agora é uma boa hora para começar a aprender essa linguagem.
Python é uma linguagem muito popular e gigantes da tecnologia já utilizam essa linguagem como Google e Facebook e com uma enorme quantidade de bibliotecas maduras (Python Modules), o torna uma opção excelente escolha para desenvolvimento de qualquer tipo de desenvolvimento, incluindo IA e Machine Learning que estão em alta no mercado.
Com Python é possível criar aplicações para automação residencial e industrial, aplicações web, aplicações para desktop ou simplesmente um script para automatizar algo rotineiro no dia a dia.
Neste artigo, pretendo mostrar 7 razões para você aprender Python em 2020 e começar hoje mesmo.
1. Curva de Aprendizado Rápido e Redução do tempo de desenvolvimento.
Se você entrando agora no mundo da programação, Python é a melhor escolha. Python é muito mais fácil de aprender do que outras linguagens orientadas a objeto, como Java ou C#. Sua sintaxe é muito mais limpa e compreensível do que outras linguagens e o código é mais fácil de ler também. Em muitos casos, o código necessário para resolver problemas específicos em Python será muito menor que em outras linguagens.
Sua arquitetura modular, com o uso de bibliotecas, que estão disponíveis no próprio Python e na internet, permite estender a linguagem e facilitam o desenvolvimento de forma considerável. Existem diversos módulos, para qualquer tipo de problema (biblioteca para aplicações desktop, automação, cálculos matemáticos, etc).
Por ser uma linguagem de fácil leitura, a torna fácil para ser mantida, mesmo que por outros desenvolvedores.
E devido a sua facilidade de aprendizado, vasta opção de bibliotecas prontas para uso e codificação simplificada, o tempo para desenvolvimento reduz bastante.
2. Automatizar suas tarefas rotineiras
Todos nós temos tarefas que são operacionais e rotineiras que temos que completar ao longo do dia. Seja gerar um relatório, uma série de indicadores de desempenho, comparar documentos, verificar algum tipo de informação se foi ou não registrada, etc.
Eu, por exemplo, preciso conferir diariamente se a equipe está realizando os apontamentos no sistema de projetos e no sistema de ponto e comparar se as informações estão coerentes entre eles.
Essas atividades muitas vezes demandam tempo, pois precisa tirar um relatório em um sistema, depois tirar outro relatório em outros sistema, jogar para um planilha, comparar informações, etc.
Com Python você poderia criar um script para executar essas tarefas para você. Por exemplo, carregar dois ou mais arquivos do Excel e realizar os comparativos e gerar o resultado consolidado para você em questão de segundos, sem ter que ficar todos os dias montando as planilhas.
Você pode ainda programar um relatório para ser emitido todos os dias às 17 horas, executar o script que faz as análises programadas e se encontrar alguma divergência, disparar um e-mail para você com essas divergências.
Você ganha tempo e se livra do trabalho repetitivo, sobrando tempo para tarefas mais nobres.
3. Escolha popular para Data Science e Analitycs
A ciência de dados (Data Science) está em alta, cada vez mais exigindo profissionais com habilidades em análise de dados e o Python tem sido uma das linguagens mais utilizadas para esse propósito. Com enorme disponibilidade de bibliotecas maduras, torna o trabalho de análise de dados muito mais fácil e eficiente. Entre os diversos módulos que existem para se trabalhar com dados em Python, destaco alguns:
NumPy: Este módulo fornece uma enorme biblioteca de funções matemáticas, além de suporte para matrizes multidimensionais, o que é essencial na ciência de dados. Este módulo fornece matrizes numéricas e tipos de dados e funções de matriz para operar e obter informações sobre esses dados.
SciPy: Este módulo fornece uma coleção de algoritmos que podem ser usados para diferentes processos de dados específicos. Isso inclui algoritmos estatísticos, algoritmos de processamento de sinal digital e muito mais.
MatPlotLib: Este é um módulo muito popular para plotagem de gráficos em 2D bem como em 3D. É um importante pacote de visualização de dados (algo muito importante para ciência de dados) e muito fácil de utilizar. Ele possui uma lista grande de tipos de gráficos e possibilita uma boa personalização visual.
Pandas: Um módulo Open-Source, fácil de usar, que auxilia na montagem de estrutura de dados e ferramentas de análise de dados de alta performance. Uma das minhas bibliotecas preferidas para trabalhar com dados.
4. Futuro da Inteligência Artificial e Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
O aprendizado de máquina está em toda parte, de carros autônomos à Inteligência Artificial de aprendizado profundo (Deep Learning) que pode derrotar os melhores jogadores humanos em complexos jogos de estratégia. Novas possibilidades são praticamente infinitas.
Os algoritmos de aprendizado de máquina que você desenvolve podem revolucionar alguma indústria! Python é a linguagem escolhida para projetos de aprendizado de máquina e projetos relacionados à IA. Muitas grandes empresas de tecnologia, incluindo o Google, usam o Python para projetos de aprendizado de máquina. A
ssim como para ciência de dados, Python conta com uma grande quantidade de módulos para esse fim, como Tensorflow, Scikit-learn, Theano.
5. Soluções para WEB
Sim, você pode utilizar Python para desenvolvimento WEB e tem se tornado muito utilizada para esse fim. Empresas como Google, YouTube, Netflix, Instagram, Dropbox, Reddit, Spotify utilizam Python em suas soluções. O Python é usado para cria aplicações do lado do servidor, como PHP por exemplo.
Com o Python, temos o benefício da vasta lista de bibliotecas que vão ajudar a acelerar o desenvolvimento das aplicações. São bibliotecas para trabalha com JSON, HTML, XML, Soup, processamento de e-mail e assim por diante.
Python também contam com alguns frameworks para se trabalhar com aplicações WEB, muito úteis para agilizar e facilitar o desenvolvimento, entre os mais famosos temos Django (talvez o mais utilizado), Flask, Pyramid, web2Py, CherryPy, Falcon, entre outros.
6. Suporte da Comunidade e Boa documentação
Python é usado a mais de 25 anos e com isso, conta com mais de 8 milhões de desenvolvedores espalhados pelo mundo.
O resultado disso, você consegue muito material e suporte por esses membros da comunidade Python. Existem vários grupos na internet e redes sociais com profissionais muito prestativos. Você encontra muitos bugs resolvidos nos canais de desenvolvedores, como o StackOverflow, além de dicas e códigos prontos para usar como exemplos.
O material encontrado nos sites oficiais é muito bom, bem completo, além de artigos, tutorias e até livros gratuitos.
Além disso, existem uma série de módulos desenvolvidos pela comunidade, que estão disponíveis com boa documentação, que podem ser utilizados tranquilamente.
7. Custos
E por fim, algo que realmente faz diferença, o Python é Open-Source, com isso não há custos para iniciar seu aprendizado em desenvolvimento. Além disso, conta com várias IDE’s (Integrated Development Environment ou Ambiente de Desenvolvimento Integrado) também open-source ou gratuitas como PyCharm, Visual Studio Code.
Conta com vários módulos, de qualidade, que também são totalmente gratuitos.
E ainda, você pode rodar tudo isso no Linux (o que é melhor do que qualquer outro S.O. para desenvolvimento) em uma máquina simples, até mesmo mais antiga, que não rodaria um Windows 10 por exemplo.
Conclusão
Espero que com essas razões, você tenha decidido a iniciar seus estudo em Python. Essa linguagem é muito versátil e pode ser usada para muitas coisas, fácil de aprender, possui uma grande comunidade para te ajudar, é open-source.
Mas se você não sabe nada de programação, ou não sabe por onde começar seus estudos, mas quer aprender, então aguarde, que no próximo artigo da série Python, vou trazer as opções para iniciar os estudos (grátis e pagos).