Python est un langage de programmation flexible avec de nombreuses applications dans plusieurs domaines. Découvrez quelques fonctionnalités intrigantes de Python.

Les bases de la programmation ont été apprises à l'issue d'un module de formation Python. Les variables, les tuples, les dictionnaires, les expressions conditionnelles et la programmation orientée objet en font partie. Alors, qu'est-ce qui vient ensuite? Cette page traite des différentes méthodes d'implémentation de Python.

Python dans le monde réel

Python est un langage de programmation de haut niveau à usage général. Comme son nom l'indique, ce langage peut être utilisé à diverses fins, allant du développement Web et de la science des données à l'apprentissage automatique et à la robotique. En réalité, il existe plusieurs applications pour cela. Le reste de cet article montre comment appliquer les connaissances Python dans diverses situations.

Développement de logiciels

• Applications Web

L'une des capacités les plus demandées est la possibilité de créer des applications Web en Python. Pour cette tâche, l'écosystème Python offre une grande variété de frameworks, d'outils et de modules. Django, FastAPI Flask et Tornado font partie des frameworks Web les plus populaires.

• CLI (interface de ligne de commande) (CLI)

Les applications d'interface de ligne de commande (CLI) de Python sont un autre domaine dans lequel il excelle. Ces programmes automatisent les tâches banales et répétitives de la vie quotidienne. De plus, ils développent de petits et grands outils en ligne de commande.

Python dispose d'une collection robuste de packages et de frameworks CLI qui simplifient la création rapide d'outils de ligne de commande. Plus précisément, argprse et Click Typer.

• Développement de jeux

La programmation a donné aux jeux vidéo une place prépondérante. Un grand nombre d'utilisateurs commencent à programmer non seulement parce qu'ils aiment ça, mais aussi pour recréer leurs jeux préférés ou pour créer les leurs. L'écosystème de Python comprend une variété d'outils, de bibliothèques et de frameworks pour vous aider à y parvenir. Arcade, PyGame et Pyglet, en particulier.

La science des données et les mathématiques

• L'intelligence artificielle

L'apprentissage automatique est parfois la première étape pour ceux qui s'intéressent à l'intelligence artificielle. Cette idée étudie les algorithmes qui extraient des informations de l'expérience. En fait, ils construisent des modèles utilisant des echantillons de données d'apprentissage afin de faire des prédictions et de prendre des décisions.

L'intelligence artificielle est un domaine difficile à comprendre car il évolue rapidement et continuellement. Python, d'autre part, utilise des outils puissants tels que Keras, NLTK, PyTorch, scikit-learn et TensorFlow.

• Calculer scientifiquement

Python a également une présence significative dans le domaine du calcul scientifique. Les chercheurs utilisent les capacités informatiques avancées fournies par les superordinateurs, les grappes d'ordinateurs et même les appareils de bureau et mobiles pour comprendre et résoudre des problèmes complexes.

Les bibliothèques et outils suivants sont utilisés pour les calculs scientifiques en Python : NumPy, SciPy et SimPy.

• Grattage du Web

Internet est l'une des sources de connaissances les plus essentielles pour la science des données. La pratique consistant à collecter et à analyser des données brutes sur le Web à l'aide d'un outil automatisé (crawler) est connue sous le nom de "grattage Web".

Python dispose d'un grand nombre d'outils et de bibliothèques pour extraire des données du Web. Parmi eux, on trouve les suivants : Beautiful Soup, requestsest, Scrapy et urllib.requestest en sont quelques exemples.

Automatisation des tâches avec Python

• DevOps

Python est l'une des technologies DevOps les plus utilisées. En raison de son adaptabilité et de son accessibilité, cette technologie est un bon choix pour cette tâche. Il permet aux équipes de développement d'améliorer leur flux de travail et de devenir plus efficaces et productives.

Certains outils DevOps populaires sont écrits en Python et son écosystème. Il est également possible d'utiliser Python pour contrôler la majorité de ces outils, tels que Ansible et Docker Compose.

• Installation et déploiement de logiciels

Un autre élément essentiel du cycle de vie de votre logiciel est le conditionnement, la distribution et le déploiement auprès des utilisateurs finaux. En Python, un moyen rapide et populaire de déployer des programmes et des bibliothèques consiste à les publier sur PyPI.

Poetry, Flit, PyInstaller, setuptools et Twine font partie des outils pouvant être utilisés à cette fin.

• Développement de systèmes embarqués et de robotique

Écrire vos propres applications pour le Web ou le bureau est amusant, mais écrire du code qui contrôle le fonctionnement des systèmes physiques et des robots est beaucoup plus intéressant. En raison des progrès de la science et de la technologie, des domaines tels que l'Internet des objets, la robotique, les voitures autonomes et la robotique ont gagné en popularité.

Python a progressivement fait son chemin dans le monde des capteurs, des moteurs électriques, des circuits, des microcontrôleurs et de la robotique. Aujourd'hui, il existe d'autres projets Python qui vont dans ce sens, notamment BBC micro: bit, CircuitPython, MicroPython et PythonRobotics.