As vantagens desta linguagem de programação explicam sua valorização no mercado. Você, que está iniciando em Python, verá que é algo fácil de aprender, apresenta sintaxe intuitiva, possui uma ampla comunidade ativa e muitas bibliotecas disponíveis. Python é amplamente utilizado em ciência de dados e inteligência artificial. Bibliotecas como ‘scikit-learn’, ‘tensorflow’ e ‘keras’ são essenciais para tarefas de aprendizado de máquina e análise de dados. Então, complemente seus estudos com projetos simples, como construir um site pessoal, criar um aplicativo de lista de tarefas, analisar um conjunto de dados pequeno, desenvolver um jogo simples ou um conversor de moedas. E, conforme for ganhando confiança e domínio sobre os recursos e a dinâmica da linguagem, se aventure em projetos mais complexos envolvendo aprendizado de máquina e automação.
Introdução ao Python: O Que É Python? Guia Completo Para Entender Essa Linguagem De Programação.
Python também é adequada como uma linguagem de extensão para aplicações personalizáveis. Em outras palavras, a programação python é diferenciada pela riqueza de bibliotecas e frameworks prontos para utilização, bem como pelo suporte da comunidade. Outra dica importante é se aperfeiçoar sempre para desenvolver códigos mais elegantes, funcionais, organizados e legíveis. Como estamos lidando com uma linguagem que tem uma sintaxe semelhante à língua inglesa, o uso de recursos como a quebra de linha facilita a leitura em Python e simplifica a correção de erros.
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É possível utilizar diversas ferramentas para executar scripts automáticos de teste. Essas ferramentas, como Travis CI e Jenkins, são chamadas de CI/CD – continuous integration / continuous deployment (integração contínua / implementação contínua) e executam automaticamente os scripts de teste do Python. No final, informam os resultados do teste para que os desenvolvedores possam saber se o sistema está funcionando como deveria. Cientistas de dados Desenvolvimento Web: Além do código – A importância da criatividade e oportunidades na área extraem informações e insights relevantes a partir dos dados, para gerar resultados mensuráveis e úteis para os negócios. Com o crescimento do uso de Inteligência Artificial e a evolução tecnológica nos próximos anos, essa será uma área cada vez mais demandada. No entanto, com um plano de aprendizado estruturado e um esforço consistente, você pode muitas vezes dominar o básico em algumas semanas e se tornar um pouco proficiente em alguns meses.
Bibliotecas para Análise de Dados e Machine Learning
A comunidade de desenvolvedores da companhia está entre os maiores fãs de Python do mundo, nas mais diversas aplicações, como a hospedagem de sites. A linguagem aumenta a produtividade dos desenvolvedores, pois eles podem escrever em Python usando menos linhas de código do que em outros sistemas. Outro ponto que traz mais produtividade é a existência de muitas bibliotecas que contêm códigos reutilizáveis para quase todas as tarefas. Cientistas de dados usam bibliotecas Python de machine learning para treinar modelos de aprendizado de máquina e criar classificadores que categorizam as informações.
O Spotify é muito ativo em Python, tanto em seus serviços de back-end como na análise de dados. A empresa costuma patrocinar conferências e eventos dedicados a Python, além de alimentar as bibliotecas com documentação, contribuindo para a melhoria de toda a comunidade. As bibliotecas são https://www.ocafezinho.com/desenvolvimento-web-alem-do-codigo-a-importancia-da-criatividade-e-oportunidades-na-area/ coleções de códigos usados com frequência pelos desenvolvedores. Para evitar reescrever todo o código do zero, é possível utilizar essas bibliotecas como “blocos de código”. O Visual Studio Code (VS Code) também tem integração nativa com GitHub, facilitando o uso junto com a plataforma.
Python é Muito Popular na Comunidade
Existem várias outras opções por aí e novos aplicativos saindo do forno diariamente graças ao Phyton. Esteja você apenas começando ou precisando de uma mudança na carreira, listamos abaixo cinco exemplos de trabalhos que devem ser considerados. O conhecimento em Python pode ser um diferencial, e há uma série de planos de carreira disponíveis no mercado. Isso significa que, talvez, não seja possível que uma instalação Python preencha todos os requisitos necessários.
Já geradores foram introduzidos na versão 2.2 e finalizados na versão 2.3, e representam o mecanismo de Python para a avaliação preguiçosa de funções (ver códigos contextualizados para ambos os casos em anexo). Em Python não existe proteção dos membros duma classe ou instância pelo interpretador, o chamado encapsulamento. Convenciona-se que atributos com o nome começando com um _ são de uso privado da classe, mas não há um policiamento do interpretador contra acesso a estes atributos. Uma exceção são nomes começando com __, no caso em que o interpretador modifica o nome do atributo (ver código contextualizado em anexo). Usando um editor de texto comum é muito fácil existir erros de indentação, o recomendado é configurar o editor conforme a análise léxica do Python ou utilizar uma IDE.
- Cerca de 90% dos seus processos MapReduce são escritos em Python, e mais de 6 mil processos individuais rodam no cluster Hadoop.
- Projetados para atender às demandas específicas do mercado de trabalho e com duração curta, oferecem oportunidades para que profissionais adquiram e apliquem conhecimento rapidamente.
- Hoje em dia, a maioria das redes sociais, buscadores e sistemas/plataformas de streaming usam, em maior ou menor medida, Python.
- Pandas é uma biblioteca essencial para manipulação e análise de dados tabulares em Python.
O que é o Pyside6 e como ele é usado no desenvolvimento de aplicações em Python?
- Uma das bibliotecas mais populares para visualização de dados é o Matplotlib.
- Conclusão… Não é que uma linguagem seja melhor que a outra, mas, dependendo das necessidades específicas de cada projeto e das preferências do programador, uma pode oferecer mais benefícios que a outra.
- O Python também é multiplataforma, ou seja, funciona em diversos sistemas operacionais — como Windows, Linux e macOS.
- Depois de lê-lo, você terá condições de ler e escrever programas e módulos Python e estará pronto para aprender mais sobre os diversos módulos descritos em A Biblioteca Padrão do Python.
Suas principais aplicações estão nos sistemas internos, aplicativos e APIs, assim como em inteligência artificial, machine learning e projetos de robótica. Python é uma linguagem de programação extremamente popular e versátil, conhecida por sua simplicidade e legibilidade. Ela permite que desenvolvedores criem uma variedade de aplicações, desde programas simples até projetos complexos, graças à sua sintaxe clara e ampla gama de bibliotecas. É possível desenvolver diferentes tipos de aplicações com a linguagem Python, tanto sistemas comerciais para desktop, quanto softwares mais complexos de Machine Learning e Inteligência Artificial.
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