Cos'è Python?
Python è un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato nelle applicazioni Web, nello sviluppo di software, nella data science e nel machine learning (ML). Gli sviluppatori utilizzano Python perché è efficiente e facile da imparare e può essere eseguito su diverse piattaforme. Il software Python può essere scaricato gratuitamente, si integra bene con tutti i tipi di sistemi e aumenta la velocità di sviluppo.
Quali sono i vantaggi di Python?
I vantaggi di Python includono:
- Gli sviluppatori possono facilmente leggere e comprendere un programma Python perché possiede una sintassi base, simile a quella della lingua inglese.
- Python rende più produttivi gli sviluppatori in quanto questi ultimi possono scrivere un programma Python utilizzando meno linee di codice rispetto a molti altri linguaggi.
- Python dispone di una vasta libreria standard che contiene codici riutilizzabili per quasi tutte le attività. Di conseguenza, gli sviluppatori non devono scrivere i codici da zero.
- Gli sviluppatori possono utilizzare facilmente Python con altri linguaggi di programmazione noti come Java, C, e C++.
- L’attiva community di Python include milioni di sviluppatori in suo supporto in tutto il mondo. Se ci si trova a dover risolvere un problema, è possibile ricevere aiuto dalla community in maniera rapida.
- Molte risorse utili sono disponibili su internet in caso si voglia imparare Python. Ad esempio, è possibile trovare con facilità video, tutorial, documentazion e guide degli sviluppatori.
- Python è trasferibile su diversi sistemi operativi informatici, come Windows, macOS, Linux e Unix.
Come viene utilizzato Python?
Il linguaggio di Python presenta diversi casi d’uso nello sviluppo di applicazioni, tra cui i seguenti esempi:
Sviluppo web lato server
Lo sviluppo web lato server include le complesse funzioni back-end che i siti eseguono per mostrare informazioni all’utente. Ad esempio, i siti devono interagire con i database, parlare ad altri siti e proteggere i dati durante il loro invio nella rete.
Python è utile per scrivere codici lato server, in quanto offre molteplici librerie che consistono in codici pre-scritti per complesse funzioni back-end. Gli sviluppatori utilizzano inoltre una vasta gamma di framework di Python che forniscono tutti gli strumenti necessari a costruire più velocemente e più facilmente le applicazioni Web. Ad esempio, gli sviluppatori possono creare l’applicazione Web scheletro in qualche secondo perché non devono scriverla da zero. Quindi non possono testarla utilizzando gli strumenti di verifica del framework senza dipendere dagli strumenti di verifica esterni.
Automazione con gli script di Python
Un linguaggio di scripting è un linguaggio di programmazione che automatizza le attività generalmente svolte dagli esseri umani. I programmatori utilizzano largamente gli script Python per automatizzare molte attività quotidiane, tra cui:
- Rinominare un gran numero di file contemporaneamente
- Convertire un file in un altro tipo di file
- Rimuovere le parole duplicate in un file di testo
- Eseguire operazioni matematiche di base
- Inviare messaggi di posta elettronica
- Scaricare contenuti
- Eseguire analisi di log di base
- Trovare errori in più file
Data science e machine learning
Il data science è l’estrazione di informazioni importanti da dati, e il machine learning (ML)insegna ai computer a imparare automaticamente dai dati e fare previsioni accurate. I Data Scientist utilizzano Python per le attività di data science nel modo seguente:
- Correggere e rimuovere dati errati, operazione nota come pulizia dei dati
- Estrarre e selezionare varie caratteristiche di dati
- Etichettatura dei dati, ovvero aggiungere nomi significativi ai dati
- Identificare statistiche a partire dai dati
- Visualizzare dati utilizzando tabelle e grafici come grafici a linee, grafici a barre, istogrammi e grafici a torta.
Sviluppo software
Gli sviluppatori di software utilizzano spesso Python per diverse attività di sviluppo e applicazioni software, come ad esempio:
- Tenere traccia dei bug nel codice del software
- Costruire automaticamente il software
- Occuparsi della gestione dei progetti software
- Sviluppare prototipi di software
- Sviluppare applicazioni desktop utilizzando le librerie di interfaccia utente grafica (GUI)
- Sviluppare da semplici giochi basati su testo fino a videogame più complessi
Automazione dei test del software
Il test del software è il processo che consiste nel controllare se gli effettivi risultati del software corrispondono a quelli previsti per garantire che il software sia privo di errori.
- Gli sviluppatori utilizzano i framework di test unitario di Python, come Unittest, Robot, e PyUnit, per testare le funzioni che scrivono.
- I tester di software utilizzano Python per scrivere casi di test per vari scenari di test. Se ne servono ad esempio per testare l’interfaccia utente di un’applicazione web, diverse componenti software, e nuove caratteristiche.
Gli sviluppatori possono utilizzare molti strumenti per eseguire automaticamente gli script di test. Questi strumenti sono noti come strumenti di Integrazione Continua/Implementazione Continua (CI/CD). I tester di software e gli sviluppatori utilizzano gli strumenti CI/CD come Travis CI e Jenkins per automatizzare i test. Lo strumento CI/CD esegue automaticamente gli script di test di Python e riporta i risultati del test ogni volta che gli sviluppatori introducono nuove modifiche al codice.
Quale è la storia di Python?
Guido Van Rossum, un programmatore informatico olandese, ha creato Python. Tutto è iniziato nel 1989 al Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in un primo momento per un progetto-a cui si dedicava per hobby che lo ha impegnato durate il periodo natalizio. Il nome del linguaggio è ispirato allo show televisivo della BBC Monty Python’s Flying Circus perché Guido Van Rossum ne era un grande fan.
Storia delle versioni di Python
- Guido Van Rossum ha rilasciato la prima versione del codice Python (versione 0.9.0) nel 1991. Includeva già delle buone caratteristiche, come alcuni tipi di dati e funzioni per la gestione degli errori.
- Python 1.0 è stato rilasciato nel 1994 con nuove funzioni per elaborare facilmente una lista di dati, come mappe, filtri e riduzione.
- Python 2.0 è stato rilasciato il 16 ottobre 2000 con nuove caratteristiche utili ai programmatori, come il supporto per i caratteri Unicode e un modo più veloce per scorrere le liste.
- Il 3 dicembre 2008 è stato rilasciato Python 3.0. Includeva caratteristiche come la funzione di stampa e altri supporti per la divisione numerica e la gestione degli errori.
Quali sono le caratteristiche di Python?
Le seguenti caratteristiche del linguaggio di programmazione Python lo rendono unico:
Un linguaggio interpretato
Python è un linguaggio interpretato, ovvero esegue direttamente il codice linea per linea. Se vi sono errori nel codice del programma, ne interromperà l’esecuzione. Quindi i programmatori possono velocemente identificare gli errori nel codice.
Un linguaggio facile da utilizzare
Python utilizza parole di stampo inglese. A differenza di altri linguaggi di programmazione, Python non utilizza le parentesi graffe. Utilizza, invece, l’indentazione.
Un linguaggio digitato in modo dinamico
I programmatori non devono dichiarare le tipologie di variabile nella scrittura del codice perchè Python le determina nel tempo di esecuzione. Per questo, è possibile scrivere programmi Python più velocemente.
Un linguaggio di alto livello
Python è più vicino al linguaggio umano di altri linguaggi di programmazione. Perciò i programmatori non devono preoccuparsi delle sue funzionalità sottostanti, come l’architettura e la gestione della memoria.
Un linguaggio orientato all’oggetto
Python considera tutto come un oggetto, ma supporta anche altri tipi di programmazione, come la programmazione strutturata e funzionale.
Quali sono le librerie di Python?
Una libreria è una raccolta di codici frequentemente utilizzati che gli sviluppatori possono includere nei loro programmi Python per evitare di scrivere i codici da zero. Di default, Python è dotato della libreria standard, che contiene una serie di funzioni riutilizzabili. Inoltre, sono disponibili più di 137.000 librerie Python per varie applicazioni, incluso lo sviluppo web, la data science e il machine learning (ML).
Quali sono le più famose librerie di Python?
Matplotlib
Gli sviluppatori utilizzano Matplotlib per tracciare dati grafici di alta qualità bi e tridimensionali (2D e 3D). Spesso è utilizzato in applicazioni scientifiche. Con Matplotlib è possibile visualizzare dati mostrandoli in grafici diversi, come grafici a barre e grafici a linee. È anche possibile tracciare più grafici contemporaneamente, e la grafica è trasferibile su tutte le piattaforme.
Pandas
Pandas fornisce strutture di dati ottimizzate e flessibili che è possibile utilizzare per manipolare dati di serie temporali e dati strutturati, come tabelle e matrici. Ad esempio, è possibile usare Pandas per leggere, scrivere, unire, filtrare e raggruppare dati. Molte persone lo utilizzano per la data science, l’analisi dei dati e le attività di ML.
NumPy
NumPy è una libreria famosa che gli sviluppatori utilizzano per creare e gestire facilmente matrici, modellare forme logiche ed eseguire operazioni algebriche lineari. NumPy supporta l’integrazione con molti linguaggi, tra cui C e C++.
Requests
La libreria Requests fornisce funzioni utili richieste per lo sviluppo web. Si può utilizzare per inviare richieste HTTP, aggiungere header, aggiungere parametri URL, aggiungere dati ed eseguire molte altre attività nella comunicazione con le applicazioni Web.
OpenCV-Python
OpenCV-Python è una libreria che gli sviluppatori utilizzano per elaborare immagini per le applicazioni di visione artificiale. Fornisce molte funzioni per le attività di elaborazione dell’immagine come la lettura e la scrittura di immagini contemporaneamente, la costruzione di un ambiente 3D a partire da uno 2D e l'acquisizione e l'analisi di immagini a partire da video.
Keras
Keras è la libreria di rete neurale profonda di Python con un eccellente supporto per l’elaborazione dei dati, la visualizzazione e molto altro. Keras supporta molte reti neurali. Ha una struttura modulare che offre flessibilità nella scrittura di applicazioni innovative.
Quali sono i framework di Python?
Un framework di Python è una raccolta di pacchetti e moduli. Un modulo è una serie di codici correlati, mentre un pacchetto è una serie di moduli. Gli sviluppatori possono utilizzare i framework di Python per costruire applicazioni Python più velocemente, in quanto non devono preoccuparsi dei dettagli a basso livello, come il modo in cui avviene la comunicazione nell’applicazione Web o il modo in cui Python rende il programma più veloce. Python presenta due tipi di framework:
- Un framework full-stack include quasi tutto ciò che è richiesto per la costruzione di un'applicazione di grandi dimensioni.
- Un microframework è un framework base che fornisce funzionalità minime per la costruzione di semplici applicazioni Python. Fornisce anche estensioni se le applicazioni necessitano di funzioni più sofisticate.
Quali sono i framework più famosi di Python?
Gli sviluppatori possono utilizzare molteplici framework di Python per rendere efficienti i propri sviluppi, compresi i seguenti framework:
Django
Django è uno dei framework web full-stack più utilizzati di Python per lo sviluppo di applicazioni Web su vasta scala. Fornisce diverse caratteristiche utili, tra cui un server web per lo sviluppo e il test, un motore di template per costruire il front-end del sito web e vari meccanismi di sicurezza.
Flask
Flask è un microframework per lo sviluppo di piccole applicazioni web. Le sue caratteristiche includono un forte supporto della community, documentazione scritta, un motore di template, testi di unità e un server web integrato. Fornisce inoltre estensioni per il supporto di convalida, i livelli di mappatura del database e la sicurezza web.
TurboGears
TurboGears è un framework progettato per costruire applicazioni Web più veloci e semplici. Ecco alcune delle sue funzionalità più famose:
- Una struttura delle tabelle di database specifica
- Strumenti per creare e gestire progetti
- Un motore di template per costruire i database
- Un motore di template per costruire il front-end
- Meccanismi per gestire la sicurezza web
Apache MXNet
Apache MXNet è un framework di deep learning veloce, flessibile e scalabile che gli sviluppatori utilizzano per costruire prototipi di ricerca e applicazioni di deep learning. Supporta molteplici linguaggi di programmazione, tra cui Java, C++, R e Perl. Fornisce un ampio set di strumenti e librerie per supportare lo sviluppo. Ad esempio, è possibile trovare un book interattivo di machine learning (ML), un kit di strumenti di visione artificiale e modelli di deep learning per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che elabora il linguaggio naturale come testo e parlato.
PyTorch
PyTorch è un framework per ML costruito in cima alla libreria Torch, che è un’ulteriore libreria open-source di ML. Gli sviluppatori lo utilizzano per applicazioni come NLP, robotica e visione artificiale, reperendo informazioni importanti in immagini e video. La utilizzano anche per eseguire le applicazione nelle CPU e GPU.
Quali sono gli IDE di Python?
Un ambiente di sviluppo integrato (IDE) è un software che dà agli sviluppatori gli strumenti di cui hanno bisogno per scrivere, editare, testare ed eseguire il debug di codici in un solo luogo.
Quali sono i più famosi IDE di Python?
PyCharm
JetBrains, una società ceca che sviluppa strumenti software, ha creato PyCharm. Ha un’edizione gratuita di community, adatta a piccole applicazioni Python, e un’edizione a pagamento professionale, adatta a costruire applicazioni Python su larga scala, che presenta le seguenti caratteristiche:
- Completamento del codice automatico e ispezione del codice
- Gestione dell’errore e correzione rapida
- Pulizia dei codici senza modificare la funzionalità
- Supporto per i framework di applicazioni Web come Django e Flask
- Supporto per altri linguaggi di programmazione, come JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS e Node
- Strumenti scientifici e librerie come Matplotlib e NumPy
- Capacità di eseguire, fare il debug, testare, e implementare applicazioni in macchine virtuali remote
- Un debugger per trovare errori nel codice, un profiler per identificare i problemi di prestazione nel codice e un test runner per eseguire test unitari
- Supporto per database
IDLE
- Lavora su diversi sistemi operativi come Windows, Unix e macOS
- Fornisce una finestra di shell per eseguire i comandi e mostrare l’output
- Offre un editor di testo a finestra multipla che permette di evidenziare la sintassi di codice e il completamento automatico del codice
- Ha dei debugger propri
Spyder
Spyder è un IDE open-source utilizzato da diversi scienziati e analisti di dati. Fornisce un’esperienza di sviluppo comprensiva di caratteristiche per l’analisi avanzata dei dati, la visualizzazione dei dati e il debugging. Inoltre, comprende le seguenti caratteristiche:
- Un ricco editor di codice che supporta più lingue
- Una console IPython interattiva
- Un debugger di base
- Librerie scientifiche come Matplotlib, SciPy e NumPy
- Capacità di esplorare le variabili nel codice
- Capacità di visionare la documentazione in tempo reale
Atom
Atom è un editor gratuito sviluppato da GitHub che supporta la codifica in molti linguaggi di programmazione, incluso Python. Utilizzando Atom, gli sviluppatori possono lavorare direttamente con GitHub, il sito web dove è possibile salvare il proprio codice in modo centralizzato. Atom offre le seguenti funzionalità:
- Capacità di utilizzo con molti sistemi operativi
- Installazione semplice o creazione di nuovi pacchetti
- Completamento del codice automatico più rapido
- Capacità di ricercare file e progetti
- Personalizzazione semplice dell’interfaccia
Cosa sono gli SDK di Python?
Un Software Development Kit (SDK) è una raccolta di strumenti software che gli sviluppatori utilizzano per creare applicazioni software in un particolare linguaggio. Molti SDK sono specifici per diverse piattaforme hardware e sistemi operativi. Gli SDK di Python includono molti strumenti come librerie, campioni di codici, guide per gli sviluppatori che questi ultimi trovano utili nella scrittura delle applicazioni.
Cos'è AWS PyCharm?
Il kit di strumenti di AWS per PyCharm è un plug-in per l’IDE PyCharm che semplifica la creazione, il debug e l'implementazione di applicazioni Python su AWS. Utilizzando il kit di strumenti di AWS per PyCharm, gli sviluppatori possono iniziare facilmente a sviluppare Python. Fornisce molteplici caratteristiche utili per sviluppatori, inclusi le guide di riferimento, il debugging incrementale e l’implementazione dell'IDE.
Cos’è Boto3 in Python?
Boto3 è l’SDK per Python. Si può utilizzare per creare, configurare e gestire i servizi AWS come Amazon Elastic Compute Cloud (EC2),Amazon Simple Storage Service (S3) e Amazon DynamoDB. Boto3 fornisce due tipi di API: API di basso livello e API di risorse per gli sviluppatori.