Python est l'un des langages de programmation à la croissance la plus rapide. Il est largement utilisé dans divers secteurs d'activité, tels que la programmation, le développement Web, l'apprentissage automatique et la science des données. Il s'agit d'un langage de programmation orienté objet de haut niveau avec des structures de données intégrées et une sémantique dynamique. Python trouve des applications partout. Python prend en charge différents modules et packages, ce qui permet la modularité du programme et la réutilisation du code. Le langage est devenu si populaire ces derniers temps que les aspirants affluent pour apprendre le langage et acquérir des compétences en programmation Python.
Nous avons répertorié les principales raisons pour lesquelles apprendre Python :
Facile à apprendre, à lire et à écrire : Python est facile à apprendre car il est facile à lire, à écrire et à comprendre, ce qui en fait un choix populaire en matière de langages de programmation. Il ne contient pas de fichiers très cachés et a plutôt une syntaxe simple car il est écrit dans un anglais simple, ce qui facilite l'écriture, la lecture, la compréhension et l'apprentissage. Naturellement, la courbe d'apprentissage de Python est bien plus courte que celle de nombreux autres langages. Python est largement utilisé dans les domaines du développement et de la science des données pour le développement Web, le traitement de texte, l'analyse de données et l'analyse statistique, entre autres.
Langage de programmation à la croissance la plus rapide : Python est actuellement l'un des langages de programmation à la croissance la plus rapide au monde. Python est connu pour être robuste, évolutif et avoir des options de visualisation et graphiques extensibles. Par conséquent, il est largement utilisé en science des données. Python a de vastes et multiples utilisations, et son récent revirement avec Data Science lui a donné un coup de pouce dans le monde de la technologie.
Flexible et polyvalent : Python est hautement évolutif et extensible. Ce langage a tendance à être assez flexible et polyvalent en ce qui concerne ses utilisations. Cette flexibilité de Python lui permet d'effectuer des opérations inter-langages sans aucune nuisance. Outre les composants NET, vous pouvez également utiliser Python pour invoquer des bibliothèques C/C++. Et il est si polyvalent qu'il peut être utilisé pour la science des données, l'apprentissage artificiel, l'exploration de données, le développement Web, les systèmes embarqués, les jeux, l'apprentissage automatique, etc.
Opportunités de carrière et salaire : le langage Python offre plusieurs opportunités d'emploi et promet une croissance élevée avec d'énormes perspectives de salaire, etc. Étant donné que Python régit actuellement les domaines du développement et de la science des données, il promet un graphique à forte croissance avec d'énormes perspectives de salaire. Les ingénieurs, développeurs et programmeurs Python obtiennent certains des salaires les plus élevés aux États-Unis.
Communauté active : Python a une communauté massive qui peut aider avec des erreurs de programmation ou des problèmes avec le logiciel. Sa popularité et ses fonctionnalités augmentent également. En cas de problème lié au codage ou à la science des données, vous pouvez demander de l'aide à la communauté Python. Et il y a un grand nombre d'utilisateurs dans Python, ce qui a donné lieu à plusieurs communautés actives de codeurs Python. Comme il s'agit d'un langage open-source, chaque jour un nouvel objectif est atteint dans la communauté. Les développeurs et codeurs contribuent régulièrement à enrichir le langage en développant de nouveaux outils et bibliothèques.
Visualisation des données : Python comprend de nombreux outils de visualisation de données, qui lui permettent de décomposer des problèmes complexes sous une forme plus simple. Il contient de nombreuses options pour la visualisation des données. Ces cadres de visualisation de données peuvent facilement donner un sens à des ensembles de données complexes. Non seulement il utilise également des graphiques, des camemberts, des tracés graphiques, des tracés interactifs prêts pour le Web et d'autres méthodes de représentation pour montrer vos résultats.
Scripts et automatisation : Python est idéal pour les scripts ; cela ne fait aucune différence que ce soit un langage de programmation. La caractéristique qui distingue les langages de script des langages de programmation est que les langages de script ne nécessitent aucune compilation. Vous pouvez directement écrire du code dans le script en Python et l'exécuter. De plus, la machine lira, interprétera et exécutera les tests requis, effectuera sans erreur et l'utilisera plusieurs fois. Le Linux Journal salue Python comme le meilleur langage de programmation et de script.
Bibliothèques : En ce qui concerne les bibliothèques, personne ne peut battre Python. Python propose une gamme de bibliothèques, de packages, de frameworks et de modules pour la manipulation de données, les calculs statistiques, le développement Web, l'apprentissage automatique et la science des données. Aucun autre langage ne peut se vanter de bibliothèques utiles telles que Python. Le langage de programmation est livré avec le meilleur assortiment de bibliothèques utiles pour les tâches de développement et de science des données. Il a NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, statsmodels, etc.
Numpy : NumPy est l'une des premières bibliothèques Python qui intègre des fonctions mathématiques de haut niveau. Pandas est une autre bibliothèque Python populaire qui a été construite sur NumPy.
Développement Web : Python fournit une vaste collection de frameworks qui permettent aux développeurs de développer plus facilement des applications Web. Ces frameworks Python aident les développeurs à écrire du code stable beaucoup plus rapidement. Python est livré avec une grande variété de frameworks de développement Web tels que Django, Flask, Pyramid, TurboGears, Web2Py, Bottle, CherryPy, Hug, Falcon, Sanic, FastAPI, etc. En dehors de cela, les frameworks Python peuvent également effectuer des tâches de grattage Web.
Frameworks de test : Python prend en charge plusieurs frameworks de test intégrés qui aident à déboguer et à accélérer les flux de travail. Python prend en charge les tests multiplateformes et multi-navigateurs avec des frameworks tels que PyTest et Robot. Il existe également d'autres frameworks de test comme UnitTest, Behave et Lettuce.
