Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage de programmation largement utilisé dans les applications Web, le développement de logiciels, la science des données et le machine learning (ML). Les développeurs utilisent Python parce que c'est un langage efficace et facile à apprendre, et qu'il peut s'exécuter sur de nombreuses plateformes différentes. Le logiciel Python peut être téléchargé gratuitement, il s'intègre bien avec tous les types de systèmes et accélère le développement.

Quels sont les avantages e Python ?

Les avantages de Python sont les suivants :

  • Les développeurs peuvent facilement lire et comprendre un programme Python, car il possède une syntaxe de base, semblable à celle de l'anglais. 
  • Python rend les développeurs plus productifs, car ils peuvent écrire un programme Python en utilisant moins de lignes de code par rapport à de nombreux autres langages.
  • Python dispose d'une vaste bibliothèque standard qui contient des codes réutilisables pour presque toutes les tâches. Par conséquent, les développeurs ne doivent pas écrire le code à partir de zéro.
  • Les développeurs peuvent facilement utiliser Python avec d'autres langages de programmation populaires tels que Java, C et C++.
  • La communauté Python active comprend des millions de développeurs solidaires dans le monde entier. Si vous rencontrez un problème, vous pouvez obtenir un soutien rapide de la part de la communauté.
  • De nombreuses ressources utiles sont disponibles sur Internet si vous souhaitez apprendre Python. Par exemple, vous pouvez facilement trouver des vidéos, des didacticiels, de la documentation et des guides pour les développeurs.
  • Python est portable sur différents systèmes d'exploitation informatiques tels que Windows, macOS, Linux et Unix.

Comment utilise-t-on Python ?

Le langage Python a plusieurs cas d'utilisation dans le développement d'applications, dont les exemples suivants :

Développement Web côté serveur

Le développement Web côté serveur comprend les fonctions backend complexes que les sites Web exécutent pour afficher les informations à l'utilisateur. Par exemple, les sites Web doivent interagir avec des bases de données, parler à d'autres sites Web et protéger les données lorsqu'elles sont envoyées sur le réseau. 

Python est utile pour écrire du code côté serveur, car il offre de nombreuses bibliothèques qui consistent en du code pré-écrit pour des fonctions backend complexes. Les développeurs utilisent également un large éventail de cadres Python qui fournissent tous les outils nécessaires pour créer des applications Web plus rapidement et plus facilement. Par exemple, les développeurs peuvent créer le squelette d'une application Web en quelques secondes, car ils n'ont pas besoin de l'écrire à partir de zéro. Ils peuvent ensuite le tester à l'aide des outils de test du cadre, sans dépendre d'outils de test externes.

Automatisation avec des scripts Python

Un langage de script est un langage de programmation qui automatise des tâches que les humains effectuent normalement. Les programmeurs utilisent largement les scripts Python pour automatiser de nombreuses tâches quotidiennes telles que les suivantes :

  • Renommer un grand nombre de fichiers en une seule fois
  • Convertir un fichier en un autre type de fichier
  • Éliminer les mots en double dans un fichier texte
  • Effectuer des opérations mathématiques de base
  • Envoyer des messages e-mail
  • Télécharger du contenu
  • Effectuer une analyse de base des journaux
  • Rechercher des erreurs dans plusieurs fichiers

Science des données et machine learning

La science des données consiste à extraire des connaissances précieuses des données, et le machine learning (ML) apprend aux ordinateurs à apprendre automatiquement à partir des données et à faire des prédictions précises. Les scientifiques des données utilisent Python pour des tâches de science des données telles que les suivantes :

  • Corriger et prélever les données incorrectes, ce qui est connu sous le nom de nettoyage des données 
  • Extraire et sélectionner diverses caractéristiques des données
  • L'étiquetage des données, qui consiste à ajouter des noms significatifs pour les données
  • Trouver des statistiques différentes à partir de données
  • Visualiser des données en utilisant des diagrammes et des graphiques tels que des diagrammes linéaires, des diagrammes à barres, des histogrammes et des diagrammes circulaires
 
Les scientifiques des données utilisent les bibliothèques Python ML pour entraîner les modèles ML et créer des classificateurs qui classent les données avec précision. Des personnes de différents domaines utilisent des classificateurs basés sur Python pour effectuer des tâches de classification telles que la classification d'images, de textes et de trafic réseau, la reconnaissance vocale et la reconnaissance faciale. Les scientifiques des données utilisent également Python pour le deep learning, une technique avancée de ML.

Développement de logiciels

Les développeurs de logiciels utilisent souvent Python pour différentes tâches de développement et applications logicielles telles que les suivantes :

  • Garder la trace des bogues dans le code du logiciel
  • Créer automatiquement le logiciel
  • Gérer les projets de logiciels
  • Développer des prototypes de logiciels
  • Développer des applications de bureau à l'aide de bibliothèques d'interface utilisateur graphique (GUI)
  • Développer de simples jeux en mode texte à des jeux vidéo plus complexes

Automatisation des tests de logiciels

Le test de logiciels est le processus qui consiste à vérifier si les résultats réels du logiciel correspondent aux résultats attendus afin de s'assurer que le logiciel est exempt d'erreurs. 

  • Les développeurs utilisent des cadres de tests unitaires Python, tels que Unittest, Robot et PyUnit, pour tester les fonctions qu'ils écrivent. 
  • Les testeurs de logiciels utilisent Python pour écrire des cas de test pour divers scénarios de test. Par exemple, ils l'utilisent pour tester l'interface utilisateur d'une application Web, plusieurs composants logiciels et de nouvelles fonctions. 

Les développeurs peuvent utiliser plusieurs outils pour exécuter automatiquement des scripts de test. Ces outils sont connus sous le nom d'outils d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD). Les testeurs et développeurs de logiciels utilisent des outils CI/CD tels que Travis CI et Jenkins pour automatiser les tests. L'outil CI/CD exécute automatiquement les scripts de test Python et rapporte les résultats des tests chaque fois que les développeurs introduisent de nouvelles modifications du code.

Quelle est l'histoire de Python ?

Guido Van Rossum, un programmeur informatique des Pays-Bas, a créé Python. Il a commencé en 1989 au Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), initialement comme un projet de loisir pour rester occupé pendant la période de Noël. Le nom de la langue a été inspiré par l'émission télévisée de la BBC Monty Python's Flying Circus, car Guido Van Rossum était un grand fan de cette émission. 

Historique des versions de Python

  • Guido Van Rossum a publié la première version du code Python (version 0.9.0) en 1991. Il comprenait déjà de bonnes fonctionnalités telles que certains types de données et des fonctions de gestion des erreurs. 
  • Python 1.0 est sorti en 1994 avec de nouvelles fonctions permettant de traiter facilement une liste de données, telles que map, filter et reduce.
  • Python 2.0 a été publié le 16 octobre 2000, avec de nouvelles fonctions utiles pour les programmeurs, telles que la prise en charge des caractères Unicode et une façon plus courte de boucler dans une liste.
  • Le 3 décembre 2008, Python 3.0 a été publié. Il comprenait des fonctions telles que la l'impression et une meilleure prise en charge de la division des nombres et du traitement des erreurs. 

Quelles sont les caractéristiques principales de Python ?

Les caractéristiques suivantes du langage de programmation Python le rendent unique :

Un langage interprété

Python est un langage interprété, ce qui signifie qu'il exécute directement le code ligne par ligne. S'il y a des erreurs dans le code du programme, celui-ci s'arrête de fonctionner. Les programmeurs peuvent donc trouver rapidement les erreurs dans le code.

Un langage facile à utiliser

Python utilise des mots qui ressemblent à l'anglais. Contrairement à d'autres langages de programmation, Python n'utilise pas les accolades. Au lieu de cela, il utilise l'indentation. 

Un langage à typage dynamique

Les programmeurs ne doivent pas déclarer les types de variables lors de l'écriture du code, car Python les détermine au moment de l'exécution. Grâce à cela, vous pouvez écrire des programmes Python plus rapidement.

Un langage de haut niveau

Python est plus proche des langues humaines que certains autres langages de programmation. Par conséquent, les programmeurs ne doivent pas se préoccuper de ses fonctionnalités sous-jacentes telles que l'architecture et la gestion de la mémoire.

Un langage orienté objet

Python considère tout comme un objet, mais il prend également en charge d'autres types de programmation tels que la programmation structurée et fonctionnelle.

Que sont les bibliothèques Python ?

Une bibliothèque est une collection de codes fréquemment utilisés que les développeurs peuvent inclure dans leurs programmes Python pour éviter d'écrire du code à partir de zéro. Par défaut, Python est livré avec la bibliothèque standard, qui contient un grand nombre de fonctions réutilisables. En outre, plus de 137 000 bibliothèques Python sont disponibles pour diverses applications, notamment le développement Web, la science des données et le machine learning (ML).

Matplotlib

Les développeurs utilisent Matplotlib pour tracer des données dans des graphiques bidimensionnels et tridimensionnels (2D et 3D) de haute qualité. Il est souvent utilisé dans les applications scientifiques. Avec Matplotlib, vous pouvez visualiser des données en les affichant dans différents graphiques tels que des diagrammes à barres et des diagrammes linéaires. Vous pouvez également tracer plusieurs graphiques à la fois, et les graphiques sont portables sur toutes les plateformes.

Pandas

Pandas fournit des structures de données optimisées et flexibles que vous pouvez utiliser pour manipuler des données de séries temporelles et des données structurées, telles que des tableaux et des matrices. Par exemple, vous pouvez utiliser Pandas pour lire, écrire, fusionner, filtrer et regrouper des données. De nombreuses personnes l'utilisent pour la science des données, l'analyse des données et les tâches ML.

NumPy

NumPy est une bibliothèque populaire que les développeurs utilisent pour créer et gérer facilement des tableaux, manipuler des formes logiques et effectuer des opérations d'algèbre linéaire. NumPy prend en charge l'intégration avec de nombreux langages tels que C et C++.

Requests

La bibliothèque Requests fournit des fonctions utiles qui sont requises pour le développement Web. Vous pouvez l'utiliser pour envoyer des requêtes HTTP, ajouter des en-têtes, ajouter des paramètres d'URL, ajouter des données et effectuer de nombreuses autres tâches lorsque vous communiquez avec des applications Web. 

OpenCV-Python

OpenCV-Python est une bibliothèque que les développeurs utilisent pour traiter les images pour les applications de reconnaissance d'images. Il fournit de nombreuses fonctions pour les tâches de traitement d'images telles que la lecture et l'écriture simultanées d'images, la création d'un environnement 3D à partir d'un environnement 2D, ainsi que la capture et l'analyse d'images à partir de vidéos.

Keras

Keras est la bibliothèque de réseaux neuronaux profonds de Python, avec un excellent support pour le traitement des données, la visualisation et bien plus encore. Keras prend en charge de nombreux réseaux neuronaux. Il possède une structure modulaire qui offre une certaine flexibilité dans l'écriture des applications innovantes.

Que sont les cadres Python ?

Un cadre (framework) Python est une collection de paquets et de modules. Un module est un ensemble de code connexe, et un paquet est un ensemble de modules. Les développeurs peuvent utiliser les cadres Python pour créer des applications Python plus rapidement, car ils n'ont pas à se soucier des détails de bas niveau tels que la façon dont les communications se déroulent dans l'application Web ou comment Python rendra le programme plus rapide. Python dispose de deux types de cadres : 

  • Un cadre à pile complète (full-stack framework) comprend presque tout ce qui est nécessaire pour créer une grande application.
  • Un micro-cadre (microframework) est un cadre de base qui fournit des fonctionnalités minimales pour créer des applications Python simples. Il fournit également des extensions si les applications ont besoin de fonctions plus sophistiquées.

Les développeurs peuvent utiliser plusieurs cadres Python pour rendre leur développement efficace, notamment les cadres suivants :

Django

Django est l'un des cadres Web Python à pile complète les plus utilisés pour le développement d'applications Web à grande échelle. Il offre plusieurs fonctions utiles, notamment un serveur Web pour le développement et les tests, un moteur de modèles pour créer le frontend du site Web, et divers mécanismes de sécurité.

Flask

Flask est un micro-cadre pour le développement de petites applications Web. Parmi ses caractéristiques, citons un solide soutien communautaire, une documentation bien rédigée, un moteur de modèles, des tests unitaires et un serveur Web intégré. Il fournit également des extensions pour la prise en charge de la validation, les couches de mappage de base de données et la sécurité Web.

TurboGears

TurboGears est un cadre conçu pour créer des applications Web plus rapidement et plus facilement. Voici quelques-unes de ses caractéristiques principales :

  • Une structure de table de base de données spécifique
  • Des outils pour créer et gérer des projets
  • Un moteur de modèles pour créer les bases de données
  • Un moteur de modèles pour créer le frontend
  • Des mécanismes pour gérer la sécurité du Web

Apache MXNet

Apache MXNet est un cadre de deep learning rapide, flexible et évolutif que les développeurs utilisent pour créer des prototypes de recherche et des applications de deep learning. Il prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Java, C++, R et Perl. Il fournit un riche ensemble d'outils et de bibliothèques pour soutenir le développement. Par exemple, vous pouvez trouver un livre interactif sur le machine learning (ML), des boîtes à outils de reconnaissance d'image et des modèles de deep learning pour le traitement du langage naturel (NLP), qui traite le langage naturel tel que le texte et la parole.

PyTorch

PyTorch est un cadre pour ML qui a été créé au-dessus de la bibliothèque Torch, qui est une autre bibliothèque ML open-source.  Les développeurs l'utilisent pour des applications telles que la NLP, la robotique et la reconnaissance d'image, pour trouver des informations significatives dans les images et les vidéos. Ils l'utilisent également pour exécuter ces applications dans les CPU et les GPU.

Que sont les IDE Python ?

Un environnement de développement intégré (IDE) est un logiciel qui fournit aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour écrire, modifier, tester et déboguer du code en un seul endroit. 

PyCharm

JetBrains, une société tchèque qui développe des outils logiciels, a créé PyCharm. Il dispose d'une édition communautaire gratuite qui convient aux petites applications Python et d'une édition professionnelle payante qui convient pour créer des applications Python à grande échelle, avec l'ensemble des fonctionnalités suivantes :

  • Complétion automatique du code et inspection du code
  • Traitement des erreurs et corrections rapides
  • Nettoyage du code sans modification de la fonctionnalité
  • Prise en charge des cadres d'applications Web tels que Django et Flask
  • Prise en charge d'autres langages de programmation, tels que JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS et Node
  • Outils et bibliothèques scientifiques tels que Matplotlib et NumPy
  • Capacité à exécuter, déboguer, tester et déployer des applications dans des machines virtuelles à distance
  • Un débogueur pour trouver les erreurs dans le code, un profileur pour identifier les problèmes de performance dans le code et un exécuteur de tests pour exécuter les tests unitaires
  • Prise en charge des bases de données

IDLE

Integrated Development and Learning Environment (IDLE) est l'IDE Python installé par défaut. Il a été développé uniquement avec Python en utilisant la boîte à outils GUI de Tkinter et offre les fonctions suivantes :

  • Fonctionne sur de nombreux systèmes d'exploitation tels que Windows, Unix et macOS
  • Fournit une fenêtre shell permettant d'exécuter des commandes et d'en afficher la sortie
  • Offre un éditeur de texte à fenêtres multiples qui fournit la mise en évidence de la syntaxe du code et la complétion automatique du code
  • Possède son propre débogueur 

Spyder

Spyder est un IDE open-source que de nombreux scientifiques et analystes de données utilisent. Il offre une expérience de développement complète avec des fonctions d'analyse avancée des données, de visualisation des données et de débogage. Il comprend également les fonctions suivantes :

  • Un éditeur de code riche qui prend en charge plusieurs langages
  • Une console IPython interactive
  • Un débogueur de base
  • Des bibliothèques scientifiques telles que Matplotlib, SciPy et NumPy
  • La possibilité d'explorer les variables dans le code
  • La possibilité de consulter la documentation en temps réel

Atom

Atom est un éditeur gratuit développé par GitHub qui prend en charge le codage dans de nombreux langages de programmation, dont Python. Grâce à Atom, les développeurs peuvent travailler directement avec GitHub, le site Web où vous pouvez enregistrer votre code de manière centralisée. Atom offre les fonctionnalités suivantes :

  • Possibilité d'utilisation avec de nombreux systèmes d'exploitation 
  • Installation ou création facile de nouveaux paquets
  • Complétion automatique du code plus rapide
  • Possibilité de rechercher des fichiers et des projets
  • Personnalisation facile de l'interface

Que sont les SDK Python ?

Un kit SDK est une collection d'outils logiciels que les développeurs peuvent utiliser pour créer des applications logicielles dans un langage particulier. La plupart des SDK sont spécifiques à différentes plateformes matérielles et systèmes d'exploitation. Les SDK Python comprennent de nombreux outils tels que des bibliothèques, des échantillons de code et des guides de développement que les développeurs trouvent utiles lorsqu'ils écrivent des applications.

Qu'est-ce que Boto3 dans Python ?

Boto3 est le SDK pour Python. Vous pouvez l'utiliser pour créer, configurer et gérer les services AWS tels que Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3), et Amazon DynamoDB. Boto3 fournit également deux types d'API : des API de bas niveau et des API de ressources pour les développeurs.

Qu'est-ce que AWS PyCharm ?

AWS Toolkit pour PyCharm est le plug-in pour l'IDE PyCharm qui facilite la création, le débogage et le déploiement d'applications Python sur AWS. Grâce à l'AWS Toolkit pour PyCharm, les développeurs peuvent facilement se lancer dans le développement Python. Il offre plusieurs fonctionnalités utiles aux développeurs, notamment des guides de démarrage, le débogage pas à pas et le déploiement de l'IDE.

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