Nous le savons tous Python est LE langage de référence dans le domaine du Machine Learning, du Big Data et de la Data Science. Que faut-il svoir sur ce langage qui aujourd’hui fait référence dans le monde des développeurs, des data analyst. Tout ce que vous devez savoir sur Python se trouve probablement dans cet article. Première chose étonnante :le langage Python a été créé il y a presque trente années, en 1991. Loin d’imaginer à l’époque le potentiel du machine learning ou des datas sciences, le langage Python apparaît à l’époque comme le moyen presque magique d’automatiser les tâches les plus ennuyeuses de l’écriture de scripts ou de pouvoir réaliser très rapidement des prototypes d’applications.
Toutefois, ce langage est aujourd’hui parmi les plus utilisés dans le domaine du développement de logiciels, de gestion d’infrastructure et d’analyse de données. Notamment depuis l’explosion du Big Data dont le langage est l’uns des rouages essentiels de développement.
Langage Python : WTF ?
Python est un langage de programmation open source créé par le programmeur Guido van Rossum. Il tire son nom de la célèbre émission de la BBC anglaise Monty Python’s Flying Circus.
L’originalité du langage Python, c’est qu’il s’agit d’un langage interprété, qui par conséquent ne nécessite donc pas d’être compilé pour fonctionner. Un programme “interpréteur” permet d’exécuter le code Python sur n’importe quel ordinateur. Ce qui permet de constater très rapidement les résultats d’un changement de code sur une application. En revanche, il ne s’agit pas d’un langage compilé comme le C, ce qui rend ce langage un peu plus lent.
Python est un langage de programmation de haut niveau qui va permettre aux programmeurs de se focaliser sur le résultat plutôt que sur la manière de faire ou d’atteindre un résultat. Ainsi, concevoir des scripts ou écrire des programmes prend moins de temps que dans un autre langage.
Langage Python : Simplicité, agilité, universalité…
Tout d’abord, Python est facile à apprendre et à utiliser. Sa syntaxe étant conçue pour être lisible et directe, ses caractéristiques techniques sont peu nombreuses, ce qui permet de créer des programmes très rapidement. De plus du Python jouit de sa popularité et s'appuie sur une très large communauté. Python fonctionne sur tous les principaux systèmes d’exploitation et plateformes informatiques. De plus, même s’il ne s’agit clairement pas du langage le plus rapide, il compense sa lenteur par sa richesse et l’agilité qui découle de son exploitation.
Ce langage est aujourd’hui utilisé pour créer des logiciels de qualité professionnelle. Qu’il s’agisse d’applications ou de services Web, le Python est utilisé par un grand nombre de développeurs.
Python 2 vs Python 3 : quelles sont les différences ?
On distingue deux versions de Python : Python 2 et Python 3. Python 2.x est l’ancienne version, qui continuera d’être supportée et donc de recevoir des mises à jour officielles jusqu’en 2020. Après cette date, elle continuera d’ailleurs sans doute de subsister de façon non officielle.
Python 3.x est la version actuelle du langage. Elle apporte de nombreuses fonctionnalités nouvelles et très utiles, telles qu’un meilleur contrôle de concurrence et un intérprétre plus efficace. Cependant, l’adoption de Python 3 a été longtemps ralentie par le manque de bibliothèques tierces prises en charge. Un grand nombre d’entre elles n’étaient compatibles qu’avec Python 2, ce qui rendait la transition compliquée. Toutefois, ce problème est aujourd’hui pratiquement résolu et il reste peu de raisons valables de continuer à utiliser Python 2.
Le langage Python pour le Big Data et le Machine Learning
Si l’usage initial du Python réside dans le scripting et l’automatisation. Ce sont loin d’être les seules applications de ce langage. Le python est aujourd’hui également utilisé pour la programmation d’applications, pour la création de services web ou de REST API, ou encore pour la métaprogrammation et pour la génération de code. Par ailleurs, ce langage est aussi utilisé dans le domaine des data-sciences et du Machine Learning. Avec l’essor de l’analyse de données dans tous les secteurs de l’économie, c’est d’ailleurs devenu l’un de ses principaux cas d’usage. La grande majorité des bibliothèques utilisées pour les data sciences ou le Machine Learning utilisent des interfaces Python. Ce faisant Python est devenu l’interface la plus utilisées pour les bibliothèques de Machine Learning et autres algorithmes numériques.
Enfin, les entreprises spécialisées dans la robotique comme Aldebaran se servent de ce langage pour programmer leurs robots. L’entreprise rachetée par Softbank a choisi ce langage de programmation afin de faciliter la conception d’applications par des entreprises tierces et des amateurs.
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