Python è un linguaggio di programmazione molto diffuso tra gli sviluppatori per la sua flessibilità, chiarezza e facilità d’uso. È una tipologia di linguaggio interpretato, ovvero un interprete legge ed esegue il codice in maniera diretta, senza compilazione.
È dunque molto semplice da apprendere per chi è alle prime armi poiché presenta una sintassi uniforme e pulita. Infatti, alla base di Python c’è soprattutto la manutenibilità e leggibilità del codice.
Ideato alla fine degli anni Ottanta, questo linguaggio viene proposto con un’ampia libreria standard che servirà all’elaborazione di protocolli Internet, stringhe, unit testing, analisi del codice e interfacce del sistema operativo. Inoltre, è possibile ampliare le funzionalità di Pytohn attraverso le estensioni di terze parti.
Oggi Python ha assunto un ruolo importante per la carriera di diverse figure professionali, tra cui data scientist, back end developer, software architect, data engineer e IT PM. Conosciamo meglio la storia di Python, per cosa può essere utile e perché servirsene.
Storia e origine di Python
Prima di approfondire il discorso su Python, è utile tornare indietro nel tempo per capire quando è stato creato questo linguaggio di programmazione e da chi. Negli anni Ottanta alcuni ricercatori del National Research Institute for Mathematics and Computer Science (CWI) di Amsterdam, tra cui Guido Van Rossum, hanno sviluppato ABC, un linguaggio diventato molto apprezzato nel mondo Unix.
Successivamente, Van Rossum ha apportato una serie di migliorie ad ABC e da qui nel 1989 ha sviluppato Python, rilasciato ufficialmente nel 1991. Il nome proviene dal gruppo comico Monty Python del quale lo studioso era fan. Nel 1994 viene rilasciato Python 1.0 con nuove funzionalità.
Python 2.0 è stato rilasciato nel 2000 e comprendeva alcune novità, tra cui un sistema più veloce per scorrere le liste e il supporto per i caratteri Unicode. Solo nel 2008 si avrà la versione 3.0 di Python, simile alla precedente, ma con una semplificazione del linguaggio e ulteriori miglioramenti, tra le quali la funzione di stampa.
Le caratteristiche di Python
Concepito per essere semplice, flessibile e con una sintassi lineare, si tratta di un linguaggio multiparadigma in quanto supporta sia la programmazione ad oggetti che la programmazione procedurale. In aggiunta, è in grado di supportare anche alcuni componenti della programmazione funzionale quali generatori e iteratori.
Tra le diverse caratteristiche di Python abbiamo soprattutto la tipizzazione dinamica delle variabili (dichiarate al momento di eseguire il codice in runtime) e l’utilizzo dell’indentazione per la sintassi delle specifiche, invece delle solite parentesi.
Dunque, tutti i moduli e le funzioni già presenti nel linguaggio di programmazione sono intuitivi e semplici da utilizzare e lo stesso design di Python si fonda sul least astonishment, cioè sulla minor sorpresa. Significa che il comportamento del programma combacia con ciò che ci si attende.
È bene specificare che Python è un linguaggio di programmazione gratuito e si può utilizzare e distribuire senza vincoli di copyright. Da più di 25 anni può contare su una folta community molto attiva e viene aggiornato costantemente con nuovi miglioramenti.
Anche se linguaggio interpretato, con Python i programmi sono compilati automaticamente in formato bytecode prima dell’esecuzione. Tale formato è più efficiente e compatto e assicura prestazioni elevate. Al di là dell’interprete classico in C, detto CPython, ci sono altri interpreti come IronPython e Jython che permettono l’integrazione con vari tipi di linguaggio.
Infine, Python è un linguaggio portabile e può essere usato su varie piattaforme quali Windows, Linux, Unix, DOS, OS/2, smartphone Android e iOS. Ciò avviene grazie al fatto di essere interpretato e dunque il medesimo codice può essere eseguito su qualunque piattaforma a patto che sia installato l’interprete Python.
Cosa è possibile fare con Python
Il linguaggio Python oggi trova largo uso in una vasta serie di applicazioni di diverso genere. Ecco quali sono i suoi principali utilizzi:
- Sviluppo web lato server: Python è di grande aiuto per sviluppare le funzioni back-end che i siti devono eseguire per fornire informazioni all’utente. Si può quindi scrivere codice lato server facendo affidamento su moltissime librerie composte di codici prescritti. Gli sviluppatori poi dispongono di una ricca gamma di framework Python che offrono i tools necessari a creare più velocemente le applicazioni web. Uno dei framework più gettonati è Django che serve a sviluppare applicazioni più dinamiche. Tra le imprese più note che si affidano a Python abbiamo Spotify, Uber, Reddit e Instagram;
- Automazione: i programmatori usano gli script di Python per automatizzare diverse attività quotidiane, come convertire un file in un’altra tipologia, rinominare una quantità di file contemporaneamente, inviare messaggi di posta elettronica, eliminare le parole duplicate dai testi e così via;
- Machine learning e data science: il machine learning istruisce i computer per imparare dai dati e restituire previsioni accurate, mentre il data science si basa sull’estrazione di informazioni dai dati. I data scientist impiegano Python per correggere dati sbagliati, etichettare i dati, individuare statistiche partendo dai dati e molto altro;
- Sviluppo software: gli sviluppatori di software si rivolgono frequentemente a Python per compiere differenti attività di sviluppo. Si può tenere traccia dei bug presenti nel codice, controllare la gestione dei progetti, costruire prototipi di software e sviluppare applicazioni desktop tramite librerie di GUI (interfaccia grafica);
- Automatizzare test del software: il test del software serve a verificare se il software è privo di bug o errori. Con Python gli sviluppatori possono usare i framework PyUnit, Robot e Unittest per testare le funzioni scritte o scrivere casi di test per diversi scenari di test. Gli strumenti per svolgere in automatico gli script di test sono noti come tools di Integrazione Continua/Implementazione Continua (CI/CD) e tra i più diffusi ci sono Travis CI e Jenkins.
Perché scegliere Python
Tra i differenti linguaggi di programmazione che si possono utilizzare al giorno d’oggi Python è indubbiamente uno dei più vantaggiosi, sotto diversi punti di vista:
- È gratuito: Python è assolutamente free e non prevede alcuna restrizione. Inoltre, intorno a questo linguaggio è nata una numerosa comunità internazionale che lavora duramente per apportare costanti innovazioni;
- È portabile: sviluppato in ANSI C, può essere impiegato su diverse piattaforme in quanto linguaggio interpretato;
- È semplice da usare: Python ha il vantaggio di essere semplice nell’uso, soprattutto per i neofiti e per chi è meno esperto;
- Dispone di molte librerie: Python comprende una standard library, cioè una raccolta di oltre 200 moduli per eseguire i più diversi compiti. Volendo però si possono anche integrare moduli aggiuntivi;
- Gestisce in automatico la memoria: Python sfrutta un sistema di garbage collection che si dedica in autonomia all’allocazione della memoria. Ciò permette allo sviluppatore di usare variabili in libertà, senza l’obbligo di dichiararle e di rilasciare spazi di memoria in forma manuale.
Di quali librerie dispone Python?
Una libreria non è altro che una raccolta di codici usati con frequenza che gli sviluppatori possono inserire nei loro software per non dover scrivere i codici da zero. Di default il linguaggio Python presenta una libreria standard che può contare su diverse funzioni riutilizzabili.
È utile dire che ci sono comunque oltre 137.000 librerie Python per le più svariate applicazioni, compreso machine learning, data science e sviluppo web. Di seguito abbiamo alcune delle principali librerie Python:
Matplotlib
In genere gli sviluppatori si affidano a Matplotlib per definire dati grafici 2D e 3D e per applicazioni scientifiche. Infatti, si possono visualizzare i dati presentandoli in grafici di vario genere e la grafica può essere trasferita su qualsiasi piattaforma.
Pandas
Pandas offre strutture di dati flessibili e ottimizzate che si possono poi impiegare per trattare dati strutturati e dati di serie temporali, tra cui matrici e tabelle. Insomma, con Pandas è possibile scrivere, leggere, raggruppare e filtrare dati.
NumPy
È una delle librerie Python più famose che si usa per costruire e gestire con facilità matrici, sviluppare forme logiche ed eseguire operazioni algebriche. NumPy è anche integrabile con altri linguaggi, come C e C++.
Requests
Tale libreria assicura funzioni molto utili per lo sviluppo web. Si può sfruttare per inoltrare richieste http, integrare parametri URL e header ed eseguire tante altre attività di comunicazione con le applicazioni web.
OpenCV-Python
Con questa libreria si ha il vantaggio di poter elaborare immagini per le applicazioni di visione artificiale. Ci sono molte funzioni, tra cui la scrittura e lettura di immagini in contemporanea, lo sviluppo di ambienti 3D partendo da quelli 2D e l’acquisizione di immagini partendo da un video.
Keras
Keras è una tipologia di libreria di rete neurale con un ottimo supporto per elaborare dati, visualizzarli e tanto altro. Ha una struttura modulare capace di supportare le reti neurali ed assicura ampia flessibilità nella composizione di applicazioni innovative.