langage python tout savoir

Python : tout savoir sur le principal langage Big Data et Machine Learning

Python est le langage de programmation le plus utilisé dans le domaine du Machine Learning, du Big Data et de la Data Science. Découvrez tout ce que vous savoir à son sujet : définition, avantages, cas d’usage…

Créé en 1991, le langage de programmation Python apparu à l’époque comme une façon d’automatiser les éléments les plus ennuyeux de l’écriture de scripts ou de réaliser rapidement des prototypes d’applications.

Depuis quelques années, toutefois, ce langage de programmation s’est hissé parmi les plus utilisés dans le domaine du développement de logiciels, de gestion d’infrastructure et d’analyse de données. Il s’agit d’un élément moteur de l’explosion du Big Data.

Langage Python : qu’est-ce que c’est ?

Python est un langage de programmation open source créé par le programmeur Guido van Rossum en 1991. Il tire son nom de l’émission Monty Python’s Flying Circus.

Il s’agit d’un langage de programmation interprété, qui ne nécessite donc pas d’être compilé pour fonctionner. Un programme ” interpréteur ” permet d’exécuter le code Python sur n’importe quel ordinateur. Ceci permet de voir rapidement les résultats d’un changement dans le code. En revanche, ceci rend ce langage plus lent qu’un langage compilé comme le C.

En tant que langage de programmation de haut niveau, Python permet aux programmeurs de se focaliser sur ce qu’ils font plutôt que sur la façon dont ils le font. Ainsi, écrire des progammes prend moins de temps que dans un autre langage. Il s’agit d’un langage idéal pour les débutants.

Langage Python : quels sont les principaux avantages ?

python avantages

Le langage Python doit sa popularité à plusieurs avantages qui profitent aussi bien aux débutants qu’aux experts. Tout d’abord, il est facile à apprendre et à utiliser. Ses caractéristiques sont peu nombreuses, ce qui permet de créer des programmes rapidement et avec peu d’efforts. De plus, sa syntaxe est conçue pour être lisible et directe.

Un autre avantage du Python est sa popularité. Ce langage 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 versatilité.

Enfin, même s’il est principalement utilisé pour le scripting et l’automatisation, ce langage est aussi 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 pour créer des logiciels.

Python 2 vs Pyton 3 : quelles sont les différences ?

On distingue deux versions de Python : Python 2 et Python 3. Les différences entre ces deux versions sont multiples. 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 intérpréteur 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. Cepedant, 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

python big data machine learning

Le principal cas d’usage du Python est le scripting et l’automatisation. En effet, ce langage permet d’automatiser les interactions avec les navigateurs web ou les GUI d’applications.

Cependant, le scripting et l’automatisation sont loin d’être les seules utilités de ce langage. Il est aussi 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 de la science des données et du Machine Learning. Avec l’essor de l’analyse de données dans toutes les industries, c’est d’ailleurs devenu l’un de ses principaux cas d’usage.

La grande majorité des bibliothèques utilisées pour la science des données ou le Machine Learning ont des interfaces Python. Ainsi, ce langage est devenu l’interface de commande de haut niveau la plus populaire pour les bibliothèques de Machine Learning et autres algorithmes numériques. De nombreux ouvrages d’initiation sont disponibles sur le Web.

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.

Pourquoi les Data Scientists utilisent Python ?

Python est le langage le plus utilisé pour la Data Science. Pour cause, ce langage est simple, lisible, propre, flexible et compatible avec de nombreuses plateformes. Ses nombreuses bibliothèques, telles que TensorFlow, Scipy et Numpy permettent d’effectuer une large variété de tâches.

Ainsi, selon un sondage mené en 2013 par O’Reilly, 40% des Data Scientists utilisent Python au quotidien. Sa syntaxe très simple le rend utilisable par des personnes n’ayant pas forcément de background en ingénierie.

Il permet le prototypage rapide, et le code peut être exécuté n’importe où : Windows, macOS, UNIX, Linux… sa flexibilité permet de prendre en charge le développement de modèles de Machine Learning, le forage de données, la classification et bien d’autres tâches plus rapidement que les autres langage.

Des bibliothèques comme Scrapy et BeautifulSoup permettent d’extraire des données depuis internet, tandis que Seaborn et Matplotlib aident à la Data Visualization. De leur côté, Tensorflow, Keras et Theano permettent le développement de modèles de Deep Learning, et Scikit-Learn aide au développement d’algorithmes de Machine Learning.

Python et Big Data : top des meilleures bibliothèques et packages

python bibliotheques big data

Si le Python s’est érigé comme le meilleur langage de programmation pour le Big Data, c’est grâce à ses différents packages et bibliothèques de science des données. Voici les plus populaires.

Pandas

Pandas est l’une des bibliothèqes de science des donnée les plus populaires. Elle a été développée par des Data Scientists habitués au R et au Python, et est aujourd’hui utilisée par un grand nombre de scientifiques et d’analystes.

Elle offre de nombreuses fonctionnalités natives très utiles. Il est notamment possible de lire des données en provenance de nombreuses sources, de créer de larges dataframes à partir de ces sources, et d’effectuer des analyses agrégées basées sur les questions auxquelles on souhaite obtenir des réponses.

Des fonctionnalités de visualisation permettent également de générer des graphiques à partir des résultats des analyses, ou de les exporter au format Excel. On peut aussi s’en servir pour la manipulation de tableaux numériques et de séries temporelles.

Agate

Plus récente que Pandas, Agate est également une bibliothèque Python conçue pour résoudre des problèmes d’analyse de données. Elle propose notamment des fonctionnalités d’analyse et de comparaison de tableaux Excel, ou encore d’effectuer des calculs statistiques sur une base de données.

Dans l’ensemble, il est plus facile d’apprendre à maîtriser Agate que Pandas. De pluus, ses fonctionnalités de visualisation de données permettent de visualiser facilement et rapidement les résultats des analyses.

Bokeh

Bokeh est un outil idéal pour créer des visualisation d’ensembles de données. Il est possible de l’utiliser conjointement avec Agate, Pandas et avec d’autres bibliothèques d’analyse de données.

Il est aussi possible de l’utiliser avec le Pyton pur. Cet outil permet de créer d’excellents graphiques et visualisations sans avoir besoin de coder outre mesure.

NumPy

NumPy est un package utilisé pour les calculs scientifiques en Python. Il est idéal pour les opérations liées à l’algèbre linéaire, aux transformations de Fourier, ou au crunching de nombres aléatoires.

Il peut être utilisé en guise de container multi-dimensionnel de données génériques. De plus, il s’intège facilement avec de nombreuses bases de données différentes.

Scipy

Scipy est une bibliothèque pour les calculs techniques et scientifiques. Elle regroupe des modules pour les tâches de science des données et d’ingénierie telles que l’algèbre, l’interpolation, le FFT, ou le traitement de signaux et d’images.

Scikit-learn

Scikit-learn est très utile pour les algorithmes de classification, de régression ou de clustering tels que les forêts d’arbres décisionnels, le gradient boosting, ou encore les k-moyennes.

Cette bibliothèque de Machine Learning pour Python se révèle complémentaire pour les autres bibliothèques telles que NumPy et SciPy.

PyBrain

PyBrain est en réalité l’acronyme de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library. Comme son nom le suggère, il s’agit donc d’une bibliothèque offrant des algorithmes simples mais puissants pour les tâches de Machine Learning.

On peut aussi l’utiliser pour tester et comparer des algorithmes en utilisant une variété d’environnements prédéfinis.

TensorFlow

Développé par Google Brain, TensorFlow est une bibliothèque de Machine Learning. Ses graphiques de data flow et son architecture flexible permettent d’effectuer des opérations et des calculs de données à l’aide d’une API unique sur de multiples CPU ou GPU depuis un PC, un serveur ou même un appareil mobile.

Parmi les autres bibliothèques Python, on peut aussi citer Cython qui permet de convertir du code pour l’exécuter dans un environnement C afin de réduire le runtime. De même, PyMySQL permet de connecter une base de données MySQL, d’extraire des données et d’exécuter des requêtes. BeautifulSoup permet de lire des données XML et HTML. Enfin, le notebook iPython permet la programmation interactive.

Apprendre le Python avec OpenClassrooms

Si vous souhaitez apprendre le langage Python progressivement et gratuitement, une solution adaptée aux débutants est le cours d’initiation proposé par OpenClassrooms.

Ce cours se décompose en cinq parties. Après une introduction complète sur le Python, vous apprendrez à maîtriser la programmation orientée objet côté utilisateur, puis côté développeur. Vous découvrirez ensuite la bibliothèque standard, puis le cours se conclus par quelques annexes additionnelles.

L’avantage de la solution OpenClassrooms est qu’elle est gratuite, accessible aux débutants, et qu’elle permet de progresser à son rythme. De plus, une fois la formation achevée, vous pourrez recevoir une certification reconnue par les professionnels à condition de réussir les exercices de test.

La version 3.8.0 disponible depuis octobre 2019

La Python Software Foundation a rendu disponible la version 3.8.0 du langage éponyme. Après deux versions bêta en juin et juillet 2019, celle-ci sera disponible en octobre 2019. Elle introduit l’opérateur de morse. Celui permet d’affecter des variables de type if ou while dans des expressions.

Avec les paramètres de position de positionnement unique, les codeurs définissent des scénarios ou une fonction qui n’affecte que les éléments concernés. L’on pourra débugger les chaines de caractères. De même l’API C d’initialisation Python, permettra de configurer plus facilement le code et les applications qui l’utilisent. Un seul modèle par défaut facilite une installation saine.

Apple M1 : Python compatible nativement avec macOS 11

En décembre 2020, les développeurs de Core Python ont relaxé la version 3.9.1 du langage Python. Il s’agit de la première version nativement compatible avec macOS 11 Big Sur, sur la nouvelle puce M1 d’Apple basée sur Arm.

Les équipes de Core Python ont mis au point un installeur expérimental appelé macos11.0. Grâce à Xcode 11, il est possible de créer des binaires Universal 2 fonctionnant sur les puces Apple Silicon.

Les binaires peuvent être développées sur des versions actuelles de macOS, et déployées sur d’anciennes versions du systèmes d’exploitation. C’est donc un soulagement pour les Data Scientists, suite à la décision d’Apple de changer d’architecture.

Google Atheris : un outil open source pour trouver les bugs de Python

Les experts en sécurité de Google ont ” open-sourcé ” l’outil Atheris. Celui-ci permet de trouver des bugs de sécurité et des vulnérabilités dans le code Python afin de les corriger avant qu’il ne soit trop tard.

Cet outil repose sur la technique du ” fuzzing “. Ce concept consiste à nourrir une application à l’aide d’une large quantité de données aléatoires, et d’analyser le résultat pour détecter d’éventuels crashes ou anomalies. Les développeurs peuvent alors rechercher les bugs dans le code de l’application.

Ce nouvel outil rejoint la liste des différents ” fuzzers ” déployés par Google en open-source depuis 2013 : OSS-Fuzz, Syzkaller, ClusterFuzz, Fuzzilli ou encore BrokenType. Toutefois, ces précédentes solutions permettaient de découvrir des bugs dans les applications en C ou C++.

Alors que Python est désormais le 3ème langage le plus utilisé selon l’index TIOBE, Google répond à une demande de plus en plus importante avec Atheris. L’outil, initialement développé lors d’un hackaton interne en octobre 2020, permet le fuzzing du code en Python 2.7 et 3.3+ ou des extensions natives créées avec CPython. .

Il est toutefois conseillé de l’utiliser avec le code en Python 3.8 ou supérieur, car les nouvelles fonctionnalités du langage permettent à Atheris de trouver davantage de bugs. Le code Atheris est disponible sur GitHub ou PyPi.

Python reste le langage de programmation le plus populaire en 2021

python 2021 populaire

Les langages de programmation sont de plus en plus nombreux, à tel point qu’il devient difficile pour les développeurs de choisir lequel apprendre à utiliser pour mener leur carrière.

A travers son nouveau rapport ” Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021 “, O’Reilly dévoile quels sont les langages les plus populaires à l’aube de 2021. Les analystes se sont basés sur les données des formations en ligne d’O’Reilly, sur celles de ses partenaires et de ses événements virtuels.

Cette année encore, Python demeure le langage le plus populaire. L’intérêt des développeurs est même en hausse de 27% par rapport à l’année précédente.

On constate que cet engouement est en grande partie lié aux avantages de Python pour le Machine Learning. En effet, l’utilisation de la bibliothèque scikit-learn a augmenté de 11%. Le framework PyTorch, utilisé pour le Deep Learning, voit son adoption en hausse de 159%.

Néanmoins, d’autres langages gagnent en popularité. Par rapport à 2020, l’utilisation de JavaScript a augmenté de 40%, celle de C de 12%, et celle de C++ de 10%. D’autres langages moins utilisés sont en pleine croissance, comme Go, Rust, Ruby et Dart.

Rust pourrait devenir le langage de prédilection pour la programmation système, à savoir la création de nouveaux OS et d’outils pour les opérations Cloud. De même, Go s’est imposé comme un langage clé pour la programmation concurrente.

Une autre tendance cernée par O’Reilly est l’adoption de la programmation ” low-code ” ou ” no-code “ permettant à des personnes dépourvues de compétence en codage informatique de créer des applications à l’aide d’outils et d’interfaces graphiques intuitives.

Néanmoins, les développeurs professionnels ne risquent pas de se retrouver au chômage pour autant. Les nouveaux langages, bibliothèques et outils utilisés pour ce type de programmation nécessiteront toujours des développeurs expérimentés afin de les créer et de les maintenir.

L’intelligence artificielle et le Machine Learning continuent également leur ascension. L’intérêt des développeurs pour l’IA a augmenté de 64%, contre 14% pour le ML. Le traitement naturel du langage, quant à lui, est en hausse de 21%. La plateforme la plus populaire pour le Machine Learning est TensorFlow, avec un gain d’intérêt à hauteur de 6% par rapport à 2020.

De plus en plus de développeurs souhaitent se former à l’utilisation du Cloud Computing. L’intérêt pour AWS a augmenté de 5% en un an. Le nuage d’Amazon reste donc le plus populaire, mais la hausse de l’intérêt pour Microsoft Azure a explosé à hauteur de 136%.

Du côté de Google Cloud, l’augmentation atteint 84%. Cette tendance démontre que de plus en plus d’entreprises migrent leurs données et applications vers le Cloud.

Enfin, l’adoption des formations en ligne a augmenté de 96%. Ce n’est pas une surprise, puisque la pandémie du COVID-19 empêche les formations en présentiel. L’utilisation des livres de formation a également augmenté de 11%, contre 24% pour les vidéos éducatives…

Python : deux vulnérabilités permettant l’exécution de code à distance corrigées par la PSF

python vulnérabilité

Début 2021, deux vulnérabilités affectant les versions actuelles de Python ont été découvertes. La faille ” CVE-2021-3177 “ impactait le buffer et pouvait mener à l’exécution de code à distance dans les applications Python.

Fort heureusement, dans un billet publié sur son blog, la PSF précise que l’exécution de code à distance requiert de nombreuses conditions. Néanmoins, cette vulnérabilité permet de lancer des attaques de type DDoS. Un cyberattaquant pourrait submerger le buffer afin de faire crasher une application. La seconde vulnérabilité, CVE-2021-23336, permettait d’empoisonner le cache web.

Suite à la découverte de ces failles, la fondation Python a corrigé les deux bugs avec la relaxe de Python 3.8.8 et 3.9.2. Il est donc important de mettre à jour la version de Python que vous utilisez afin de supprimer cette menace de sécurité.

Python va dépasser Java et C dans le TIOBE Index pour la première fois

Chaque mois, TIOBE publie un classement des langages de programmation les plus utilisés. Au fil du temps, ce classement mensuel permet d’observer les tendances dans le domaine du coding.

Le système de notation, en pourcentage, se base notamment sur le volume de recherches effectuées sur Bing, Amazon, YouTube, Wikipedia, Google, Yahoo et Baidu pour chaque langage de programmation.

En juin 2021, le langage C occupe le sommet du classement avec une note de 12,54%. Toutefois, cette note représente une baisse de 4,65% par rapport à juin 2020.

Or, Python est en seconde position avec une note de 11,84%. L’écart entre ces deux langages n’est donc plus que de 0,7%. La note de Python a augmenté de 3,48% au cours des douze derniers mois.

On retrouve ensuite Java en troisième place avec une note de 11,54%, soit 4,56% de moins qu’en juin 2020. A l’époque, Java était en seconde position.

Selon Paul Jansen, CEO de TIOBE Software, Python atteindra très bientôt la première place du classement. Cette ascension pourrait survenir en juillet 2021, alors que l’index TIOBE lui-même fêtera ses 20 ans.

Pendant ces deux décennies, la première place n’a été accaparée que par C et Java. Le dominance de Python représenterait donc un tournant historique dans l’histoire de l’informatique

Le reste du classement reste inchangé depuis juin 2020 de la quatrième à la huitième place : C++, C#, Visual Basic, JavaScript et PHP. En neuvième position, Assembly reçoit une note de 2,05%. C’est une hausse à hauteur de 1,09% par rapport à juin 2020, lorsque ce langage était en 14ème place.

Le top 10 est clôturé par SQL, avec une note de 1,88%. Ceci représente une augmentation de 0,15% par rapport à juin 2020.

En dehors du top 10, Classic Visual Basic a gagné huit place en un an. Le numéro 12, Groovy, a gagné 19 places et le numéro 17, Fortran, a pris 20 positions. En revanche, R et Swift ont perdu cinq places chacun et tombent en position 14 et 16 respectivement. Le top 20 est fermé par MATLAB qui a perdu quatre places et Go qui en a perdu huit.

Parmi les langages prometteurs pour le futur, on compte Dart, Kotlin, Julia, Rust, TypeScript et Elixir. Pour l’heure, ces récents langages sont encore loin du sommet et n’ont pas vraiment bougé dans le classement au cours de l’année passée.

Python et JavaScript ont les plus grosses communautés de développeurs selon SlashData

Au fil des six premiers mois de 2021, la communauté mondiale des développeurs a profité d’une croissance effrénée. C’est ce que met en lumière un rapport publié par SlashData.

Selon cette étude, on dénombre à l’heure actuelle 24,3 millions de développeurs dans le monde au premier trimestre 2021. C’est une augmentation d’environ 14% par rapport aux 21,3 millions recensés en octobre 2020.

En six mois, JavaScript a attiré environ 1,4 million de nouveaux développeurs. Avec 13,8 millions de développeurs, ce langage jouit de la plus large communauté. Il a aussi profité de la plus forte croissance, avec 4,5 millions de développeurs supplémentaires entre le T4 2017 et le T1 2021. Même dans les secteurs où il ne s’agit pas du langage de prédilection, comme la Data Science, JavaScript est utilisé par environ un quart des développeurs.

slashdata python

En seconde position, on retrouve Python avec une communauté de 10,1 millions de développeurs. Cette communauté se développe à un rythme de 20%, ce qui représente le taux de croissance le plus haut parmi tous les langages de programmation.

Selon le rapport, la popularité de Python est en grande partie liée à l’essor de la Data Science et du Machine Learning. En effet, près de 70% des Data Scientists et des développeurs en Machine Learning utilisent Python. En comparaison, seuls 17% utilisent R.

Au classement des plus grandes communautés, on retrouve ensuite Java avec 9,4 millions de développeurs, C/C++ à 7,3 millions, et C# à 6,5 millions. Le langage Kotlin d’Android dépasse iOS Swift de peu, avec respectivement 2,6 millions et 2,5 millions de développeurs.

Python 4.0 pourrait ne jamais voir le jour, selon son créateur

guido van rossum

Selon Guido Van Rossum, le créateur de Python, la version 4 du langage pourrait ne jamais voir le jour. Ceci est principalement lié aux nombreuses difficultés rencontrées lors de la migration de Python 2.0 vers Python 3.0 en 2008.

Interrogé à ce sujet lors d’un entretien avec Microsoft Reactor, Van Rossum a expliqué que ni lui, ni les membres de l’équipe principale de développeurs de Python ne sont motivés à lancer une version 4.0 suite aux nombreux déboires rencontrés lors de la précédente mise à jour majeure.

Puisque Python 3 n’est pas compatible avec Python, les développeurs ayant créés des dépendances de bibliothèques logicielles basées sur Python 2 n’ont pas pu les mettre à jour vers Python. S’en est suivie une longue période de migration, qui s’est étendue sur plusieurs années et laisse un amer souvenir au créateur du langage. Pour rappel, le cycle de vie de Python 2 s’est achevé en avril 2020 avec la version 2.7.18.

La seule raison pour laquelle Python 4.0 verrait le jour serait un changement majeur en termes de compatibilité avec C. La mise à jour serait alors indispensable.

En dehors de ce cas de figure, Python continuera à suivre un planning de relaxe annuelle strict. Les versions 3.x se poursuivront jusqu’à 3,99, puis un autre chiffre sera ajouté après la virgule si nécessaire.

Python pourrait devenir 5 fois plus rapide d’ici 5 ans

python vitesse

Malgré ses nombreuses qualités, l’un des principaux points faibles de Python est sa lenteur. En comparaison avec C++ ou Java, ce langage interprété à haut niveau d’abstraction est nettement moins rapide.

Les choses pourraient toutefois changer au fil des prochaines versions. Lors du Python Language Summit, Guido Van Rossum, créateur du langage, a annoncé que la vitesse serait doublée avec la version 3.11 attendue pour octobre 2022.

Et ce n’est qu’un début. Une nouvelle version sera déployée chaque année, et la vitesse actuelle devrait être multipliée par cinq d’ici cinq ans.

Dans une présentation postée sur GitHub, Van Rossum explique comment il compte parvenir à cette prouesse. Un interpréteur adaptatif, une optimisation du frame stack, et une prise en charge d’exception ” zero overhead ” comptent parmi les pistes envisagées.

D’autres changements sont à prévoir, comme une ABI (Application Binary Interface) ou un générateur de code automatique pour continuer à accélérer Python. Ainsi, la vitesse semble désormais la priorité absolue pour les créateurs de Python.

Source : openclassrooms.com

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Pin It on Pinterest