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Python est un langage de programmation polyvalent avec différents cas d'utilisation dans différents domaines. Découvrez 4 fonctionnalités intéressantes de Python.
À l'issue d'un module de formation Python, les bases de la programmation ont été acquises. Parmi elles, les variables, les tuples, les dictionnaires, les instructions conditionnelles, la programmation orientée objets. Et maintenant, quelle est la suite ? Cet article présente les différentes façons de mettre en œuvre Python.
Python dans le monde réel
Python constitue un langage de programmation général de haut niveau. Comme la définition l'indique, ce langage peut être utilisé à de nombreuses fins, du développement Web à la science des données, en passant par le machine learning et la robotique. En réalité, ses cas d'utilisation sont multiples. La suite de cet article explique comment utiliser les compétences en Python dans un large éventail de domaines.
Développement de logiciels
Applications Web
Le développement d'applications Web avec Python fait partie des compétences les plus demandées. L'écosystème Python fournit un riche ensemble de frameworks, d'outils et de bibliothèques pour cette activité. Parmi les frameworks Web les plus populaires figurent Django, FastAPI Flask et Tornado.
Interface en ligne de commande (CLI)
Les applications d'interface de ligne de commande (CLI) avec Python représentent un autre domaine où ce dernier se distingue. Ces applications permettent d'automatiser les tâches répétitives et ennuyeuses du travail quotidien. Par ailleurs, elles créent de petits et grands outils pour votre ligne de commande.
Python offre un ensemble impressionnant de bibliothèques CLI et de frameworks qui facilitent la création rapide d'outils de ligne de commande. En particulier argprse, Click Typer.
Développement de jeux
La programmation a fait une large place aux jeux vidéo. Un grand nombre d'utilisateurs se lancent dans la programmation non seulement parce qu'elles les aiment mais aussi pour recréer leurs jeux préférés ou concevoir leurs propres jeux. Pour y parvenir, Python offre plusieurs outils, bibliothèques et frameworks dans son écosystème. En particulier Arcade, PyGame , pyglet.
Science des données et les mathématiques
Machine learning
Le machine learning constitue parfois la première étape pour ceux qui s'intéressent à l'intelligence artificielle. Ce concept étudie les algorithmes qui tirent des informations de l'expérience. De fait, ils construisent des modèles à partir d'échantillons de données d'entraînement pour faire des prédictions et prendre des décisions.
Le machine learning est un secteur difficile à aborder, car il évolue rapidement et en permanence. Python met toutefois en œuvre des outils puissants, dont Keras, NLTK, PyTorch, scikit-learn, TensorFlow.
Calcul scientifique
Python occupe également une place importante dans le domaine du calcul scientifique. Les chercheurs utilisent les capacités de calcul avancées offertes par les superordinateurs, les grappes d'ordinateurs ou même les appareils de bureau et mobiles pour comprendre et résoudre des problèmes complexes.
Parmi les bibliothèques et les outils utilisés pour le calcul scientifique en Python figurent les suivants : NumPy, SciPy, SimPy.
Grattage du Web
L'une des plus importantes sources d'information pour la science des données reste le Web. Le processus de collecte et d'analyse de données brutes sur le Web à l'aide d'un outil automatisé (crawler) est connu sous le nom de « grattage Web ».
Python dispose d'un grand nombre d'outils et de bibliothèques pour extraire des données du Web. Voici quelques-uns d'entre eux : Beautiful Soup, requestsest, Scrapy, urllib.requestest.
Automatiser les flux de travail avec Python
DevOps
Python compte parmi les principales technologies utilisées pour le DevOps. Sa flexibilité et son accessibilité font de cette technologie un excellent choix pour cette tâche. Elle permet aux équipes de développement d'améliorer leur flux de travail et d'être plus efficaces et productives.
Dans son écosystème, certains outils DevOps populaires sont écrits en Python. Il est également possible d'utiliser Python pour contrôler la plupart de ces outils avec Ansible, Docker Compose par exemple.
Emballage et déploiement de logiciels
L'emballage, la distribution et le déploiement des produits auprès des utilisateurs finaux constituent une autre partie essentielle du cycle de vie de votre développement logiciel. En Python, un moyen rapide et populaire de déployer des applications et des bibliothèques consiste à les publier sur PyPI.
Parmi les outils pouvant être utilisés à cette fin se trouvent Poetry, Flit, PyInstaller, setuptools et Twine.
Développer des systèmes embarqués et des robots
Écrire ses propres applications pour le Web ou le bureau est agréable, mais écrire du code qui contrôle le fonctionnement de systèmes matériels et de robots se révèle encore plus intéressant. Des domaines comme l'Internet des objets, la domotique, les voitures autonomes et la robotique ont gagné en popularité grâce aux progrès de la science et de la technologie.
Python a progressivement fait son entrée dans le monde des capteurs, des moteurs électriques, des circuits, des microcontrôleurs et des robots. Aujourd'hui, il existe plusieurs projets avec Python qui vont dans ce sens en particulier BBC micro : bit, CircuitPython, MicroPython, PythonRobotics.
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