Tout savoir sur le langage Python
Guide du langage de programmation Python
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L’histoire du langage Python
L’histoire du langage Python remonte au début des années 1980 lorsque Guido van Rossum, un informaticien néerlandais, travaillait au Centre de Mathématiques et d’Informatique (CWI) aux Pays-Bas. Pendant cette période, il était impliqué dans le développement d’un langage de programmation appelé ABC. ABC était conçu pour être simple et facile à comprendre, mais il souffrait de certaines limitations.
Guido van Rossum a commencé à concevoir Python à la fin des années 1980, s’inspirant de ses expériences avec le langage ABC et cherchant à créer un langage plus puissant et plus adaptable. Le développement initial de Python a commencé en décembre 1989, et la première version publique, Python 0.9.0, a été publiée en février 1991.
Le choix du nom « Python » découle de la passion de Guido pour la série télévisée comique britannique « Monty Python’s Flying Circus« . L’histoire raconte que lorsqu’il a commencé à travailler sur le langage, il cherchait un nom court, unique et un peu mystérieux. Étant fan de la série comique Monty Python, il a décidé d’appeler son projet Python, une décision qui allait devenir emblématique et resterait gravée dans l’histoire de la programmation.
L’objectif principal de Guido van Rossum en créant Python était de concevoir un langage de programmation qui soit convivial et facile à comprendre. C’est ainsi que Python a été conçu avec une syntaxe claire, lisible et expressive. L’utilisation de l’indentation pour délimiter les blocs de code a été une caractéristique distinctive introduite par Python, incitant les programmeurs à écrire du code bien structuré et lisible.
Au fil des ans, Python a évolué et s’est développé grâce à la contribution d’une vaste communauté de développeurs du monde entier. L’adoption croissante de Python dans différents domaines tels que le développement web, la data science, l’intelligence artificielle, l’automatisation et bien d’autres a renforcé sa position en tant que l’un des langages de programmation les plus populaires et polyvalents
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Les caractéristiques de Python
Les avantages de Python
Python est un langage de programmation prisé pour sa lisibilité et sa simplicité. Sa syntaxe claire le rend facile à comprendre, ce qui en fait un excellent choix pour les débutants en programmation. Il est interprété, ce qui signifie que le code est exécuté ligne par ligne par un interpréteur, facilitant ainsi la détection des erreurs et le développement interactif.
Polyvalent, Python prend en charge plusieurs styles de programmation tels que l’orienté objet, l’impératif et le fonctionnel. Les variables n’ont pas besoin d’être typées explicitement, car Python utilise un typage dynamique. Cela signifie que le type des variables est déterminé à l’exécution.
Python dispose d’une vaste bibliothèque standard qui propose de nombreux modules et outils pour diverses tâches, réduisant ainsi la nécessité de créer des fonctionnalités à partir de zéro. Portatif, Python peut être utilisé sur différents systèmes d’exploitation tels que Windows, macOS et Linux.
Lorsqu’on aborde la question du choix d’un langage de programmation pour un projet, Python se démarque indéniablement. Python représente bien plus qu’un simple langage informatique : c’est une passerelle vers un vaste éventail de bibliothèques écrites dans d’autres langages, offrant une flexibilité et une puissance remarquables. Sa communauté active fournit une documentation riche, des bibliothèques tierces étendues et un support constant pour les utilisateurs. Utilisé dans des domaines variés comme le développement web (avec Django, Flask), l’analyse de données (pandas, NumPy), l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (TensorFlow, PyTorch) ainsi que pour l’automatisation des tâches.
Les désavantages de Python
Comparé à des langages compilés comme le C++ ou le Java, Python peut être plus lent en raison de son interprétation. Les performances peuvent être un problème pour les applications nécessitant un traitement intensif ou une grande rapidité d’exécution.
Bien que Python propose une gestion automatique de la mémoire via la collecte des déchets, cela peut entraîner des problèmes de consommation excessive de mémoire ou des ralentissements dans les applications gourmandes en ressources.
Le développement d’applications mobiles en Python peut être moins efficace par rapport à des langages spécifiquement conçus pour les plates-formes mobiles, ce qui peut impacter les performances et l’intégration native.
Pour des tâches exigeant un contrôle précis du matériel ou des accès bas niveau, Python peut ne pas être le choix optimal en raison de sa nature haut niveau. Dans certains domaines spécifiques, il peut manquer des bibliothèques adaptées à Python, ce qui peut limiter les possibilités ou nécessiter des solutions alternatives.
Les changements de versions de Python peuvent causer des problèmes de compatibilité entre les versions, nécessitant parfois des efforts de migration pour adapter les anciens codes aux nouvelles versions.
Les applications Python peuvent être plus volumineuses en raison de l’interpréteur Python nécessaire pour exécuter le code, ce qui peut affecter la taille des fichiers et le stockage.
Ces inconvénients sont à considérer en fonction des besoins spécifiques du projet. Malgré ces limitations, Python demeure très apprécié en raison de sa flexibilité, sa facilité d’apprentissage et sa grande communauté de développeurs. Des solutions alternatives, des optimisations ou des compromis peuvent souvent atténuer ces désavantages dans le développement.
Lire aussi : Les langages informatiques front end.
Utilisations courantes de Python
Développement web
Python peut être utilisé pour le développement web grâce à ses puissants frameworks tels que Django et Flask, offrant de complètes solutions flexibles pour la création d’applications web de toutes tailles et complexités. Ces frameworks fournissent des fonctionnalités prêtes à l’emploi, une gestion simplifiée de la base de données, des outils pour l’authentification utilisateur, la création d’API, la gestion des URL, les formulaires, et bien plus encore. Toutefois, Python est principalement employé dans le développement dans les langages back end.
Framework et librairie développement web :
- Django : Ce framework web complet suit le principe du « batteries included », offrant une solution prête à l’emploi pour le développement web. Il propose un ORM (Object-Relational Mapping) intégré, une administration automatique, une sécurité renforcée et une gestion efficace des URL, entre autres fonctionnalités.
- Flask : Flask est un micro-framework web minimaliste, mais puissant. Il est extrêmement flexible et offre une grande liberté aux développeurs pour choisir les outils et les bibliothèques à utiliser. Flask est idéal pour les petites applications ou pour ceux qui préfèrent une approche modulaire.
- FastAPI : Ce framework est réputé pour sa rapidité et ses performances exceptionnelles. Il utilise des annotations de type Python standard pour définir des API RESTful et génère automatiquement une documentation interactive grâce à Swagger UI.
Science des données et intelligence artificielle
Python est largement apprécié par les data scientist et les chercheurs en intelligence artificielle et machine learning pour sa capacité à accélérer le processus de développement. Il permet une expérimentation et une itération plus rapides des idées, offrant ainsi une meilleure efficacité. Cette facilité est rendue possible par un langage de programmation à la fois simple et flexible, permettant de se concentrer sur la complexité propre à l’IA. En effet, l’utilisation de Python permet de modifier aisément le code sans se préoccuper de détails techniques comme la gestion de la mémoire, ce qui simplifie et accélère le développement des projets d’IA.
Framework et librairie, sciences des données et intelligence artificielle :
- Pandas : Pandas est une bibliothèque open-source offrant des structures de données puissantes et faciles à utiliser pour l’analyse et la manipulation de données. Elle est largement utilisée pour le nettoyage, la transformation et l’analyse de données.
- NumPy : NumPy est fondamental pour le calcul scientifique en Python. Il fournit des tableaux multidimensionnels, des fonctions mathématiques avancées et des outils pour l’intégration de code C/C++, offrant ainsi des performances optimales pour le calcul numérique.
- TensorFlow et PyTorch : Ces deux frameworks sont essentiels pour le développement de modèles d’apprentissage automatique et de réseaux de neurones. TensorFlow est développé par Google et PyTorch par Facebook. Ils offrent une grande flexibilité pour créer et entraîner des modèles d’IA.
Automatisation et scripting
Python est utilisé pour des tâches d’administration système, l’automatisation de tâches récurrentes, la création de scripts de sauvegarde, la configuration et la gestion de serveurs, ainsi que pour le déploiement et la maintenance d’applications.
Framework et librairie automatisation et scripting :
- Celery : Celery est un framework de traitement distribué asynchrone utilisé pour la gestion des tâches parallèles et la création de systèmes de files d’attente.
- Scrapy : Scrapy est un framework dédié au scraping web, utilisé pour extraire des données à grande échelle à partir de sites web.
Applications de bureau
Les applications de bureau désignent des programmes logiciels fonctionnant sur le bureau d’un ordinateur, fournissant des fonctionnalités à l’utilisateur. Elles varient de simples éditeurs de texte à des logiciels plus complexes, tels que les éditeurs vidéo. Python offre la capacité de créer des applications de bureau pour divers domaines d’activité, quelle que soit leur complexité, ouvrant ainsi la porte à une gamme étendue d’applications spécifiques à différents secteurs.
Framework et librairie application de bureau
- Tkinter : Il s’agit d’une bibliothèque GUI (Graphical User Interface) standard de Python, simple et facile à utiliser pour créer des interfaces graphiques basiques.
- PyQt et PySide : Ces deux frameworks permettent de créer des interfaces graphiques plus avancées et offrent des fonctionnalités plus étendues que Tkinter.
Comment commencer avec Python ?
Téléchargez et installez la dernière version de Python depuis le site officiel (python.org). Pour les débutants en programmation, les tutoriels en ligne sont très utiles pour acquérir les bases et se familiariser rapidement avec les fonctionnalités clés des diverses bibliothèques. Cependant, je crois fermement qu’une méthode encore plus enrichissante pour approfondir ses connaissances consiste à se lancer dans des projets concrets. Par exemple, au lieu de se limiter aux exercices simples, la création d’une calculatrice scientifique élaborée peut être incroyablement instructive. Si besoin, vous pouvez suivre quelques cours d’informatique avec un prof expérimenté qui vous fera gagner du temps sur la prise en main de Python.
Cette calculatrice ne se cantonnerait pas aux opérations basiques telles que l’addition ou la soustraction. Elle serait étendue pour effectuer des calculs plus complexes, comme les puissances, les exponentielles, les logarithmes, les factorielles, et bien d’autres. Un tel projet offre une excellente opportunité d’explorer divers aspects de la programmation, de mettre en pratique les concepts appris et de se familiariser avec l’implémentation de fonctions avancées. Cela permet non seulement d’approfondir ses connaissances, mais aussi de renforcer les compétences de résolution de problèmes.
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