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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 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 ?

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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

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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.

Python et Big Data : top des meilleures bibliothèques et packages

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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.

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