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À quoi sert Python : les 6 meilleures options et plus

Python est l'un des langages de programmation les plus polyvalents et les plus populaires utilisés aujourd'hui par les développeurs. Ses principes de conception mettent l'accent sur la lisibilité du code et sa syntaxe facile à apprendre permet aux codeurs d'exprimer leurs idées en moins de lignes par rapport à des langages comme Java ou C++.

Mais à quoi sert exactement Python ? Quels sont certaines de ses applications et cas d’utilisation les plus populaires ?

Dans ce guide complet, nous explorerons certains des principaux domaines et domaines dans lesquels Python excelle. Nous examinerons également des exemples spécifiques et des statistiques qui présentent les capacités de Python pour diverses tâches.

Développement la toile

Python est l'un des langages les plus appréciés pour le développement Web. Sa large gamme de frameworks Web répond à divers besoins et rend le développement Web backend très pratique pour les programmeurs.

Certains des frameworks Web les plus populaires pour Python incluent :

  • Django – Utilisé par des entreprises comme Instagram et Mozilla, Django est idéal pour créer des sites complexes basés sur des bases de données. Il suit le modèle architectural modèle-vue-modèle (MVT) et fournit de nombreuses fonctionnalités intégrées telles que des écrans d'administration prêts à l'emploi.
  • Flacon – Flask offre un cadre léger idéal pour les petites applications. Il contient des composants très minimes vous permettant d'ajouter d'autres packages selon vos besoins. Des sites comme Pinterest utilisent Flask.
  • Pyramide – Conçu pour être très flexible, Pyramid vous permet de choisir des composants adaptés aux besoins de votre projet plutôt que d'être une solution complète. Il offre la liberté d’adapter les choses comme vous le souhaitez.

Source de l'image : JetBrains

Selon l'enquête JetBrains Python Developers Survey 2024, Django et Flask sont de loin les frameworks Web Python les plus populaires utilisés par les développeurs.

Python rend le développement Web très rapide grâce à sa vaste collection de bibliothèques et d'outils pour les tâches courantes de développement Web. Il est idéal pour développer des API, du web scraping, implémenter des protocoles web et automatiser des flux de travail basés sur le web.

Apprentissage automatique et science des données

Python joue un rôle central dans l'apprentissage automatique et la science des données en raison de sa polyvalence et de ses bibliothèques spécialisées adaptées à ces domaines.

Certaines des bibliothèques Python les plus populaires utilisées pour l'apprentissage automatique incluent :

  • NumPy – Fournit des tableaux efficaces et des opérations mathématiques pour travailler avec des données numériques.
  • Pandas – Offre des outils simples de manipulation et d’analyse des données pour la modélisation et l’analyse.
  • SciKit-Learn – Fournit une vaste gamme d'algorithmes et de modèles d'apprentissage automatique pour les tâches courantes telles que la classification, la régression, le clustering, etc.
  • TensorFlow – Une plateforme open source de bout en bout pour l’apprentissage automatique de Google.

De nombreux experts du secteur considèrent Python comme un langage de programmation idéal pour l’apprentissage automatique. Voici quelques principales raisons pour lesquelles :

  • Les bibliothèques disponibles telles que NumPy, SciKit-Learn, Pandas et TensorFlow offrent des fonctionnalités de ML prêtes à l'emploi.
  • Prend en charge toutes les formes d’apprentissage automatique – supervisé, non supervisé, par renforcement, apprentissage profond
  • La nature générale permet aux non-ingénieurs d'adopter Python pour ML
  • Interopérabilité avec d'autres langages comme C, C++, Java
  • Une communauté dynamique fournit des ressources d'apprentissage et un soutien

Selon une enquête de KDnuggets, Python était utilisé par environ 64 % de data scientists et de développeurs de machine learning en 2024, loin devant R (19 %) et SQL (11 %).

Python domine l'utilisation de l'apprentissage automatique

Source de l'image : KDNuggets

Python est également très populaire pour l'analyse et la visualisation de données à l'aide de bibliothèques telles que Pandas, Matplotlib et Seaborn. Dans l'ensemble, Python offre une plate-forme complète pour le flux de travail de la science des données – du chargement et du prétraitement des données à la création, l'évaluation et le déploiement de modèles.

Automatisation et script

Python est couramment utilisé pour automatiser les tâches informatiques, les processus métier et les flux de travail répétitifs via des scripts. Voici quelques exemples de cas d'utilisation d'automatisation dans lesquels les scripts Python sont très utiles :

  • Surveillance des systèmes et de l'infrastructure informatiques – Les scripts peuvent vérifier régulièrement les métriques du système telles que l'utilisation du processeur, l'espace disque, la bande passante du réseau, etc. et envoyer des alertes en cas de problème.
  • Gestion des sauvegardes et des flux de travail – Automatisez les sauvegardes sur les services cloud comme AWS S3, planifiez les pipelines ETL, gérez les flux de travail Airflow, etc.
  • Automatisation du cloud – Automatisez le déploiement de l'infrastructure cloud à l'aide de fournisseurs tels qu'AWS, GCP, Azure.
  • Rapports commerciaux – Les scripts peuvent se connecter aux API, aux bases de données et aux fichiers Excel/CSV pour générer des rapports planifiés.
  • Web scraping – Téléchargez et traitez automatiquement le contenu des sites Web.

Python offre plusieurs avantages pour l'automatisation, tels que le développement rapide de scripts, la possibilité de mélanger du code procédural et POO, l'intégration avec des API, des planificateurs intégrés comme Cron, des bibliothèques comme psutil, paramiko qui facilitent l'automatisation au niveau du système.

L'automatisation informatique contribue à améliorer l'efficacité, à réduire les erreurs humaines et à permettre au personnel de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. La polyvalence et l'évolutivité de Python en font un choix très populaire pour la mise en œuvre de l'automatisation.

Développement de jeu

Pour le développement de jeux, Python offre des avantages uniques :

  • Python dispose de plusieurs frameworks de jeux comme Pygame, Panda3D, Pyglet, PySFML qui fournissent les outils nécessaires à la création de jeux à l'aide de Python.
  • La nature de haut niveau et le typage dynamique du langage permettent un prototypage rapide d'idées de jeu. Les développeurs peuvent tester rapidement la logique du jeu sans code passe-partout.
  • Python dispose d'un excellent support communautaire pour le développement de jeux. Des ressources telles que les serveurs Python Discord, les forums Reddit et les blogs facilitent l'apprentissage.
  • La syntaxe claire de Python rend le code de jeu plus facile à maintenir par rapport aux langages de niveau inférieur comme C++. Moins de complexité de codage permet de se concentrer sur les fonctionnalités de gameplay.
  • Python a une bonne intégration avec d'autres langages comme C, C++, Cython, permettant d'optimiser les parties critiques en termes de performances tout en gardant une logique de jeu de haut niveau simple.

Quelques exemples de jeux populaires créés avec Python incluent Civilization IV, EVE Online, Disney's Toontown Online, Battlefield 2, World of Tanks. Les développeurs indépendants créant des jeux 2D préfèrent également souvent Python pour sa flexibilité.

Alors que les studios de jeux AAA ont tendance à utiliser le C++ pour les besoins de performances les plus élevés, Python joue un rôle clé dans le prototypage des idées de jeux avant le développement complet avec d'autres langages. Les flux de travail rapides et les ressources communautaires font de Python un langage très performant pour créer des jeux.

Web Scraping

Pour les tâches de web scraping telles que l’extraction de données de sites Web, Python est le choix le plus populaire parmi les développeurs. Les raisons en sont les suivantes :

  • Python dispose de nombreuses bibliothèques spécialement conçues pour le web scraping, comme BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Requests, etc.
  • La syntaxe rend relativement facile l'écriture de web scrapers pour extraire des informations pertinentes des réponses HTML/XML.
  • Les données récupérées peuvent être facilement manipulées à l'aide de Pandas pour le filtrage, l'analyse et la visualisation.
  • Le code Python peut interagir avec les outils d'automatisation du navigateur tels que Selenium/Playwright pour récupérer le contenu dynamique.

Regardons un exemple rapide pour extraire un tableau d'une page Wikipédia :

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

Ceci n’est qu’un petit échantillon des capacités de web scraping de Python. Certaines applications courantes incluent :

  • Regrouper les données de plusieurs sites en un seul endroit
  • Comparer les prix et les niveaux de stocks sur les sites de commerce électronique
  • Surveillance des sites Web pour les changements de contenu
  • Recherche universitaire/commerciale utilisant des données publiques

En raison de sa polyvalence, de son évolutivité et des outils disponibles, Python est devenu le langage incontournable pour les projets liés au web scraping.

Intelligence artificielle

Python joue un rôle très important dans les applications d'IA et d'apprentissage automatique. Ses bibliothèques étendues et sa prise en charge de framework ont ​​fait de Python un choix populaire pour développer des systèmes intelligents et former des modèles d'apprentissage automatique.

Certaines des bibliothèques et outils Python AI les plus largement utilisés incluent :

  • TensorFlow – Plateforme de bout en bout de Google pour la création et la formation de modèles de réseaux neuronaux
  • PyTorch – Fournit des outils pour l’apprentissage profond et les architectures de réseaux neuronaux
  • Keras – API de haut niveau axée sur le prototypage rapide de modèles de réseaux neuronaux
  • scikit-apprendre – Fournit une gamme d’algorithmes d’apprentissage automatique et de capacités de modélisation
  • NLTK – Boîte à outils de langage naturel largement utilisée pour créer des programmes Python permettant de travailler avec des données en langage humain
  • OpenCV – Algorithmes axés sur la vision par ordinateur en temps réel et l’analyse d’images/vidéos
  • SpaCy – Effectue des tâches avancées de traitement du langage naturel telles que la reconnaissance d’entités nommées

Voici quelques exemples d’applications d’IA où Python offre d’excellentes fonctionnalités :

  • Création de chatbots et d'assistants virtuels à l'aide de bibliothèques NLP comme NLTK.
  • Reconnaissance d'images et de vidéos à l'aide de réseaux de neurones implémentés dans TensorFlow/Keras.
  • Technologie de conduite autonome utilisant des bibliothèques de vision par ordinateur comme OpenCV.
  • Modélisation prédictive et prévision des métriques commerciales à l'aide de scikit-learn.
  • Analyse des sentiments des conversations sur les réseaux sociaux à l'aide des outils PNL.

Des entreprises technologiques de premier plan comme Google, Facebook et Amazon utilisent largement Python pour leurs produits et services liés à l'IA. Le langage offre le bon mélange de performances, d’évolutivité et de facilité d’utilisation pour développer des algorithmes intelligents et former des modèles robustes.

Comme nous l'avons vu, Python est un langage de programmation polyvalent et polyvalent utilisé pour un très large éventail d'applications : de la création d'applications Web au développement de jeux en passant par les modèles d'apprentissage automatique.

Certains de ses principaux atouts sont la lisibilité du code, les vastes bibliothèques et frameworks adaptés à des domaines spécifiques, le support actif de la communauté et l'interopérabilité avec d'autres langages comme C/C++.

Que vous cherchiez à vous lancer dans le développement Web, la science des données, l'automatisation ou l'IA, l'apprentissage de Python est un excellent choix pour libérer votre potentiel de programmation. La demande de compétences Python continue également de croître rapidement à mesure que les organisations l'adoptent pour leurs systèmes d'entreprise critiques.

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