Se você está pensando em começar a aprender a linguagem Python, ou se você está no começo do seu aprendizado, pode se perguntar: Para que o Python serve, exatamente?

Há diversas aplicações para a linguagem. Nesse artigo irei falar das três principais delas:

  • Desenvolvimento web
  • Ciência de dados
  • Scripting

Desenvolvimento web

Web frameworks (estruturas de web) como, Django e Flask, baseadas na linguagem Python, tornarem-se muito popular para desenvolvimento web. Esses frameworks te ajudam a construir o lado back-end do seu código, responsável por conversar com o servidor.

Caso não tenha conhecimento sobre back-end e front-end, temos um artigo no nosso blog, o qual explica os caminhos do desenvolvimento web.

Os frameworks facilitam a criação da lógica de back-end. Isso inclui mapear URLs diferentes para partes do código da linguagem Python. Além disso, você pode lidar com bancos de dados e gerar arquivos HTML que os usuários visualizaram em seus navegadores.

Mas qual a diferença entre Django e Flask?

Flask fornece simplicidade, flexibilidade e controle. Enquanto isso, Django oferece uma experiência completa. Se você estiver focado na experiência e nas oportunidades de aprendizado, ou quer ter mais controle sobre quais componentes usar, escolha Flask. Mas se o que te interessa é o produto-final e busca uma maneira única e óbvia de fazer as coisas, sua opção é Django.

Resumindo: se você for um iniciante, o Flask provavelmente será sua melhor opção, isso porque o framework tem menos componentes para lidar e maior personalização. Por outro lado, Django é para quem quer construir algo direto e deseja obter o resultado-final rapidamente.

Data Science

Ciência de dados (traduzindo para o português) – incluindo machine learning e análise de dados.

Primeiramente, iremos definir o que é machine learning: técnica que inclui a capacidade das máquinas de aprenderem sozinhas a partir de grandes volumes de dados. A linguagem Python possuí bibliotecas e estruturas que são populares no machine learning.

Duas das mais populares são: scikit-learn e TensorFlow.

A primeira vem com alguns dos mais conhecidos algoritmos de machine learning embutidos. TensorFlow é uma biblioteca de baixo nível, a qual permite que você construa algoritmos personalizados. Caso você esteja começando com machine learning, recomendo scikit-learn

Quanto a análise de dados, uma das bibliotecas mais populares da linguagem Python é a Matplotlib. Ela é uma boa opção para quem está começando, pois é fácil e outras bibliotecas são baseadas nelas, o que permite aprender novas bibliotecas no futuro.

Scripting

Scripting, geralmente, refere-se a escrever pequenos programas projetados para automatizar tarefas. A linguagem Python é adequada para esse tipo de tarefa principalmente porque tem sintaxe relativamente simples e fácil de escrever. Outro ponto positivo é sua velocidade, ou seja, é rápido escrever algo pequeno e testá-lo.

Por fim, a linguagem Python possuí outras aplicações, como por exemplo: aplicativos incorporados, jogos e programas de desktop. Porém, não podemos falar que são suas principais aplicações, até porque há outras linguagens que realizam esses trabalhos de forma mais eficiente.

Espero que tenham gostado do artigo. Utilize o espaço dos comentários para enviar feedbacks, sugestões e/ou compartilhar experiências!

 

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Esse artigo é inspirado no texto da FreeCodeCamp

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Sobre o autor

Guilherme Luis
Guilherme Luis
Estudante de Administração de empresas, transformo ideias em palavras. Fascinado por marketing e criações.