Python para que serve: top 5 utilidades

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11 minutos de leitura

 Python para que serve? Python é uma linguagem Open-Source de propósito geral usado bastante em data science, machine learning, desenvolvimento de web, desenvolvimento de aplicativos, automação de scripts, fintechs e mais.

 

StackOverflow considerou Python a linguagem de renome que mais cresce, e a linguagem que os programadores mais desejam aprender. Como por exemplo em 2014 nos Estados Unidos, 80% das 10 melhores universidades de ciência da computação (e 69% dos top 39) ensinam o python em cursos introdutórios.

 

Crescimento do Python em buscas no Stack Overflow

Crescimento Python no Stack Overflow

 

Então porque o Python é tão popular?

Porque o Python é:

 

  • Fácil de ler, escrever e der ser mantido, então os desenvolvedores ❤️ isso
  • Eficiente para fazer protótipos, então Startups e empreendedores ❤️ isso 
  • Altamente escalável e poderoso, grandes empresas como Google e Netflix ❤️ isso 
  • Moldável: você consegue facilmente acessar e adicionar bibliotecas para funções específicas, então cientistas de dados & engenheiros de Machine Learning ❤️ isso.
  • Uma linguagem de programação Open-Source com uma grande comunidade, portanto todo mundo ❤️ isso.

 

Python para que serve?

Se você está pensando em aprender Python, você talvez se pergunte, “Python, para que serve?” “e o que posso fazer com o Python,” e mais importante “porque eu deveria aprender Python”?

 

Este artigo discute as Top 5 utilidades do Python: data science, desenvolvimento de web, desenvolvimento de aplicativos, scripts de automação e finança / fintech. Nós também daremos uma lista de menções honrosas para utilidade do Python, e o porque de muita gente ver importância em aprender esta linguagem.

 

#1 – Python para que serve: data science

O primeiro, e talvez o uso mais falado de Python atualmente – é em data science. Data science é a prática de extrair informação e Insights através de dados. Nesse caso, data science inclui o machine learning, visualização de dados e análise de dados.

 

Python no Machine Learning

Machine Learning (ML) é uma aplicação da inteligência artificial (IA) onde máquinas aprendem através programas sem estarem explicitamente programados. Em essência, machine learning permite computadores se programarem. Exemplos de ML incluem:

 

  • Sistemas recomendadores – Por exemplo, quando o Netflix ou Youtube faz recomendações baseadas no seu histórico.
  • Sistemas de reconhecimento de imagem – Por exemplo, podem reconhecer se uma imagem é um cachorro ou um gato, como no popular Not Hotdog app da série de TV Silicon Valley, ou Face ID da Apple que reconhece a pessoa e desbloqueia o seu celular.

Programação Tradicional vs Machine Learning

Programação tradicional vs. machine learning

 

Porque Python para Machine Learning

Desde o começo, o Python é utilizado para fins científicos e numéricos, porque o Machine Learning é basicamente computação numérica, portanto o Python é bastante útil para ML.

 

Especialmente com a introdução do Tensorflow, a maior plataforma de ML end-to-end desenvolvido pelo Google, o Python se tornou a linguagem de fato para aplicações ML. Pytorch, outra plataforma de deep learning iniciada pelo Facebook também tem ganhado popularidade.

 

Além disso, o Python vem com um Scikit-learn, um pacote de ML simples e fácil de usar que no qual facilitará a sua iniciação com o Machine Learning. Você pode ver o aumento de popularidade com essas plataformas ML no gráfico abaixo.

 

Crescimento das bibliotecas em Python

Crescimento das bibliotecas em Python

 

Python para visualização de dados e análise de dados

Com o rápido crescimento da Internet, nós estamos gerando mais dados do que nunca. Um recente relatório da Domo afirma que 2.5 quintilhões de bytes são criados diariamente! Isso são muitos dados, e se usados com sabedoria, podem fazer com que negócios tomem decisões mais eficientes.

 

Visualização de dados é um jeito fácil de olhar para grandes quantidades de dados e de compreender os padrões nos dados. Um exemplo interessante como visualização de dados pode ajudar as pessoas entenderem melhor dados é a imagem abaixo escrita e desenhada por Florence Nightingale a respeito das causas de morte em um hospital durante a guerra da Crimeia. Ao invés de mostrar uma tabela com números, mostrar os dados visualmente torna o dado mais significante e impactador.

 

Visualização de dados criado por Florence Nightingale

Visualização de dados em Python

 

Bibliotecas como matplotlib e seaborn tornam a visualização super fácil. Com apenas algumas linhas de programação, você consegue construir gráficos em barra, mapas de calor ou distribuição de dados.

 

Na análise de dados você usa a visualização de dados, junto de outros parâmetros como mean, median e mode, para entender o dado e tomar decisões baseados nele. 

 

Compreendendo e apresentando dados para orientar decisões de negócio pode fazer economizar de forma significativa. Por exemplo, a Netflix usa visualização de dados para compreender quais fatores ajudam assinantes a se manterem assinantes. Incorporando essas descobertas nas personalizações e nos motores de recomendações. Netflix economiza cerca de $8 bilhões por ano.

 

Visualização de dados usando Seaborn

Visualizações usando SeabornVisualização de dados seaborn 2

 

#2 – Python para desenvolvimento Web

Desenvolvimento Web inclui todas as atividades usadas para criar websites e aplicativos web-based. Existem duas partes em um Website – Client-side que no qual o código roda no browser do computador do usuário; e a Server-side, onde o código roda no servidor da web.

 

Por exemplo, o JavaScript é uma linguagem Client-side que roda no browser, e permite a interação do usuário em um website. Já o Python roda no servidor, e é responsável por processar a lógica dos Inputs dos usuários, interagindo com bases de dados e outros servidores, etc.

 

Desenvolvedores Python podem usar frameworks da própria Web para rapidamente e eficientemente construir aplicações dinâmicas da web, sem precisar ter que aprender uma linguagem client-side como o JavaScript. Frameworks reduzem significantemente o tempo de desenvolvimento através de automatização de tarefas da web comuns. A facilidade de uso e popularidade do Python para Desenvolvimento Web é umas das razões que empresas como Ideamotive se especializa em contratar e conectar empresas com talentosos web developers de Python.

 

O Python tem dois principais frameworks server-side – Django e Flask (que no qual é um micro-framework), Python também tem módulos nele mesmo que no qual ajudam a lidar com JSON, sockets, http-requests e mais, tornando o processo de web development mais fácil.

 

 

#3 – Python para desenvolvimento de aplicativos

Considerando que o Python é feito para que tenha menos tempo de desenvolvimento e esforço,  é ótimo para protótipos. Por causa de sua robustez, escalabilidade, velocidade, e versatilidade, Python é ótimo para projetos de escala empresarial. iDataLabs descobriu que 69% das empresas que usam o Python são pequenas (<$50M de receita), 9% é de tamanho mediano ($50M – $1000M de receita) e 16% são de tamanho grande (>$1000M de receita). 

 

O Python também vem com API de banco de dados, que no qual permite uma fácil conexão com Base de dados como MySQL, Oracle, PostgreSQL, MS SQL Server, etc. O “interfacing” do Python para linguagens como C e Java Via Cython e Jython também permite desenvolvedores trazer funcionalidades de outras linguagens em uma aplicação do Python.

 

Python vem com PyPi, uma enorme coleção de pacotes de Python que no qual podem ser usadas para implementar rapidamente qualquer funcionalidade que você talvez precise no seu projeto. Portanto, construir um grande aplicativo em Python é similar a usar legos para construir uma estrutura! Use os blocos cuidadosamente e conecte eles juntos da forma correta para criar sua obra de arte. Não consegue achar um Pacote que você precisa? Python é Open-source e você pode criar um novo pacote que resolve o seu problema e depois você pode compartilhar com o mundo.

 

Python é como lego

Fonte: Real Python

#4 – Python para automação de Scripts

Talvez o caso onde o python é mais utilizado é no Scripting. Scripting significa criar pequenos programas que fazem certas tarefas automaticamente. O Python é ideal para isso porque foi feito para ser fácil e rápido de programar. O Livro Automate the boring stuff with Python, por AI Sweigart, te ensina a criar scripts simples para desempenhar tarefas que te levariam horas se fossem feitas manualmente.

 

Um outro exemplo de um script é um Web Scraping – script de analisar um website e extrair informações relevantes. Bibliotecas como o Selenium e BeautifulSoup torna super fácil de analisar uma página da web e de obter a informação relevante. E então essa informação pode ser armazenada em um arquivo CSV, que no qual depois pode ser usado em um algoritmo de Machine Learning para fazer incríveis predições ou recomendações que você está a procura. 

 

Por exemplo, você pode utilizar o Python para analisar o site do National Weather Service e conseguir dados do tempo em San Francisco, e então depois você pode acoplar com um algoritmo de Machine Learning para premeditar o tempo. Incrível!

 

Python tempo script

Python tempo 2

Fonte: Dataquest

 

#5 – Python para que serve: finanças

Tecnologia de finanças (fintech) é uma tecnologia que automatiza e melhora a entrega e uso de serviços de finanças de portais de bancos online para aplicativos blockchain. De acordo com o rank dos HackerRank’s 2018 Developer Skills Report, Python está entre as Top 3 linguagens mais populares usadas nas empresas de serviços de finanças, e a linguagem Top 1 em Fintech.

 

Python nas finanças

Fonte: Hackerrank

 

 

Fintech requer aplicações que sejam robustas, seguras, complacentes, e de fácil uso. Para te dar uma ideia do tamanho do mercado e oportunidade, em 2018 $112 bilhões foram investidos em companhias que estão inovando nas áreas de Fintech.

 

Com sua facilidade de uso, maleabilidade e base matemática, encaixa certinho em fintech. Módulos de Python como Pyalgotrade (algorítimo para troca), scipy (para computação cientifica) e Quantecom.py (para economia quantitativa) providenciam blocos de construção sólidos para desenvolvimento de aplicações fintech.

 

Python também é ideal para fintech por causa do Machine Learning e das bibliotecas de data science e de suas capacidades. Por exemplo usar machine learning para automaticamente detectar fraudes usando o histórico de pagamento pode potencialmente salvar muito dinheiro de uma empresa. Não é surpresa que empresas como o Stripe, Robinhood e Revolut usam o Python em seus desenvolvimentos de softwares.

 

Outros usos do Python

Os cinco usos do Python nesse artigo talvez sejam os mais populares, mas eles somente tocam na superfície das variadas aplicações do Python. O gráfico abaixo mostra as muitas indústrias que usam o Python. Também listados abaixo são apenas alguns dos populares usos do Python atualmente.

 

Para ver a lista completa de aplicações do Python, você pode conferir o site official Python website, que no qual também tem variados exemplos para cada umas dessas categorias.

 

  • Desenvolvimento de jogos
  • Aplicações GUI
  • Networking
  • Testing
  • Robotics
  • Embedded applications (Python funciona com o Raspberry Pi)

 

Buscas de Python por indústrias

Fonte: StackOverflow

 

Por que aprender python?

Dadas a explosão de usos do python, há muitas razões do porquê que aprender Python é um grande investimento do seu tempo. Não somente o Python é extremamente versátil e útil, está também em alta demanda por profissionais, com ótimos salários, e mais. Python para que serve? acredito que com esse artigo ficou claro o potencial e utilidade dessa linguagem de programação em ascensão!

Inspirado e adaptado no artigo: https://codingnomads.co/blog/python/what-is-python-used-for-python-uses

 

O que aprendemos neste artigo?

Quais são as áreas que o python é mais utilizado?

O python é bastante utilizado em data science, machine learning, desenvolvimento web, desenvolvimento de aplicativos, automação de scripts, fintechs e etc.

Em que o Python é usado no Data Science?

O Python é utilizado no data science em funções de Machine learning, visualização de dados e análise de dados.

Python é bom para visualização de dados?

Com o python com poucas linhas de programação usando as bibliotecas matlibplot e seaborn você consegue fazer gráficos de barra, mapas de calor ou de distribuição de dados. O Python torna o processo de criação de gráficos bem mais rápido.

Python tem credibilidade?

StackOverflow considerou o Python como a linguagem de renome que mais cresce, e em 2014 nos estados unidos, 8 das 10 melhores universidade de ciência da computação e 69% das top 39 ensinam Python em cursos introdutórios.

 

  • Etapa 1

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