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A cosa serve Python: le 6 principali opzioni e altro ancora

Python è uno dei linguaggi di programmazione più versatili e popolari utilizzati oggi dagli sviluppatori. I suoi principi di progettazione enfatizzano la leggibilità del codice e la sua sintassi facile da apprendere consente ai programmatori di esprimere idee in meno righe rispetto a linguaggi come Java o C++.

Ma a cosa serve esattamente Python? Quali sono alcune delle sue applicazioni e casi d'uso più popolari?

In questa guida completa, esploreremo alcuni dei principali domini e aree in cui Python eccelle. Esamineremo anche esempi e statistiche specifici che mostrano le capacità di Python per varie attività.

Sviluppo Web

Python è uno dei linguaggi preferiti per lo sviluppo web. La sua vasta gamma di framework web soddisfa varie esigenze e rende lo sviluppo web backend molto conveniente per i programmatori.

Alcuni dei framework web più popolari per Python includono:

  • Django – Utilizzato da aziende come Instagram e Mozilla, Django è ottimo per creare siti complessi basati su database. Segue il modello architettonico model-view-template (MVT) e fornisce molte funzionalità integrate come schermate di amministrazione pronte all'uso.
  • pallone – Flask offre un framework leggero adatto alle app più piccole. Ha componenti minimi che ti consentono di aggiungere altri pacchetti secondo necessità. Siti come Pinterest utilizzano Flask.
  • Piramide – Costruito per essere molto flessibile, Pyramid ti consente di scegliere i componenti in base alle esigenze del tuo progetto piuttosto che essere una soluzione full-stack. Offre la libertà di personalizzare le cose come desideri.

Fonte immagine: JetBrains

Secondo il JetBrains Python Developers Survey 2024, Django e Flask sono di gran lunga i framework web Python più popolari utilizzati dagli sviluppatori.

Python rende lo sviluppo web molto rapido grazie alla sua vasta raccolta di librerie e strumenti per le attività comuni di sviluppo web. È ottimo per lo sviluppo di API, il web scraping, l'implementazione di protocolli web e l'automazione dei flussi di lavoro basati sul web.

Apprendimento automatico e scienza dei dati

Python svolge un ruolo fondamentale nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati grazie alla sua versatilità e alle librerie specializzate adatte a questi campi.

Alcune delle librerie Python più popolari utilizzate per l'apprendimento automatico includono:

  • NumPy – Fornisce array efficienti e operazioni matematiche per lavorare con dati numerici.
  • Pandas – Offre semplici strumenti di manipolazione e analisi dei dati per la modellazione e l'analisi.
  • SciKit-Impara – Fornisce una vasta gamma di algoritmi e modelli di apprendimento automatico per attività comuni come classificazione, regressione, clustering, ecc.
  • TensorFlow – Una piattaforma open source end-to-end per il machine learning di Google.

Molti esperti del settore considerano Python un linguaggio di programmazione ideale per l’apprendimento automatico. Ecco alcuni motivi principali:

  • Le librerie disponibili come NumPy, SciKit-Learn, Pandas e TensorFlow forniscono funzionalità ML pronte all'uso
  • Supporta tutte le forme di machine learning: supervisionato, non supervisionato, rinforzo e deep learning
  • La natura di scopo generale consente ai non ingegneri di adottare Python per il machine learning
  • Interoperabilità con altri linguaggi come C, C++, Java
  • La vivace comunità fornisce risorse e supporto per l'apprendimento

Secondo un sondaggio di KDnuggets, Python è stato utilizzato da circa il 64% di data scientist e sviluppatori di machine learning nel 2024, molto più di R (19%) e SQL (11%).

Python domina l’utilizzo del machine learning

Fonte immagine: KDNuggets

Python è anche molto popolare per l'analisi e la visualizzazione dei dati utilizzando librerie come Pandas, Matplotlib e Seaborn. Nel complesso, Python offre una piattaforma completa per il flusso di lavoro della scienza dei dati: dal caricamento e preelaborazione dei dati alla creazione, valutazione e distribuzione del modello.

Automazione e scripting

Python è comunemente utilizzato per automatizzare attività IT ripetitive, processi aziendali e flussi di lavoro tramite script. Ecco alcuni esempi di casi d'uso dell'automazione in cui gli script Python sono molto utili:

  • Monitoraggio dei sistemi e dell'infrastruttura IT: gli script possono controllare regolarmente le metriche di sistema come l'utilizzo della CPU, lo spazio su disco, la larghezza di banda della rete, ecc. e inviare avvisi sui problemi.
  • Gestione di backup e flussi di lavoro: automatizza i backup su servizi cloud come AWS S3, pianifica pipeline ETL, gestisci flussi di lavoro Airflow ecc.
  • Automazione del cloud: automatizza la distribuzione dell'infrastruttura cloud utilizzando provider come AWS, GCP, Azure.
  • Reporting aziendale: gli script possono connettersi ad API, database e file Excel/CSV per generare report pianificati.
  • Web scraping: scarica ed elabora automaticamente i contenuti dai siti Web.

Python offre numerosi vantaggi per l'automazione come lo sviluppo rapido di script, la capacità di combinare codice procedurale e OOP, integrazione con API, pianificatori integrati come Cron, librerie come psutil e paramiko che semplificano l'automazione a livello di sistema.

L'automazione IT aiuta a migliorare l'efficienza, a ridurre gli errori umani e a consentire al personale di concentrarsi su attività a valore aggiunto. La versatilità e la scalabilità di Python lo rendono una scelta molto popolare per l'implementazione dell'automazione.

game Development

Per lo sviluppo di giochi, Python offre alcuni vantaggi unici:

  • Python ha diversi framework di gioco come Pygame, Panda3D, Pyglet, PySFML che forniscono gli strumenti necessari per creare giochi utilizzando Python.
  • La natura di alto livello del linguaggio e la digitazione dinamica consentono una rapida prototipazione delle idee di gioco. Gli sviluppatori possono testare rapidamente la logica di gioco senza codice standard.
  • Python ha un eccellente supporto comunitario per lo sviluppo di giochi. Risorse come server Python Discord, forum Reddit e blog aiutano l'apprendimento.
  • La chiara sintassi di Python rende il codice del gioco più semplice da mantenere rispetto ai linguaggi di livello inferiore come C++. La minore complessità della codifica aiuta a concentrarsi sulle funzionalità di gioco.
  • Python ha una buona integrazione con altri linguaggi come C, C++, Cython, consentendo di ottimizzare le parti critiche per le prestazioni mantenendo semplice la logica di gioco di alto livello.

Alcuni esempi di giochi popolari realizzati con Python includono Civilization IV, EVE Online, Disney's Toontown Online, Battlefield 2, World of Tanks. Anche gli sviluppatori indipendenti che creano giochi 2D spesso preferiscono Python per la sua flessibilità.

Mentre gli studi di gioco AAA tendono a utilizzare C++ per le massime esigenze di prestazioni, Python gioca un ruolo chiave nella prototipazione delle idee di gioco prima dello sviluppo completo con altri linguaggi. I flussi di lavoro rapidi e le risorse della comunità rendono Python un linguaggio molto capace per la creazione di giochi.

Scraping Web

Per le attività di web scraping come l'estrazione di dati dai siti Web, Python è la scelta più popolare tra gli sviluppatori. Le ragioni di ciò includono:

  • Python ha molte librerie su misura per il web scraping come BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Requests ecc.
  • La sintassi rende relativamente semplice scrivere web scraper per estrarre informazioni rilevanti dalle risposte HTML/XML.
  • I dati raschiati possono essere facilmente manipolati utilizzando Panda per filtraggio, analisi, visualizzazione.
  • Il codice Python può interagire con strumenti di automazione del browser come Selenium/Playwright per ottenere contenuti dinamici.

Diamo un'occhiata a un rapido esempio per estrarre una tabella da una pagina di Wikipedia:

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)

Questo è solo un piccolo esempio delle funzionalità di web scraping di Python. Alcune applicazioni comuni includono:

  • Aggregazione di dati da più siti in un unico posto
  • Confronto dei prezzi e dei livelli di inventario tra i siti di e-commerce
  • Monitoraggio dei siti Web per le modifiche dei contenuti
  • Ricerca accademica/aziendale utilizzando dati pubblici

Grazie alla versatilità, alla scalabilità e agli strumenti disponibili, Python è diventato il linguaggio di riferimento per i progetti relativi al web scraping.

Intelligenza Artificiale

Python svolge un ruolo molto importante nelle applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning. Le sue ampie librerie e il supporto del framework hanno reso Python una scelta popolare per lo sviluppo di sistemi intelligenti e l'addestramento di modelli di machine learning.

Alcune delle librerie e degli strumenti AI Python più utilizzati includono:

  • TensorFlow – Piattaforma end-to-end di Google per la creazione e l'addestramento di modelli di reti neurali
  • PyTorch – Fornisce strumenti per il deep learning e le architetture di rete neurale
  • Keras – API di alto livello focalizzate sulla prototipazione rapida di modelli di rete neurale
  • scikit-impara – Fornisce una gamma di algoritmi di apprendimento automatico e funzionalità di modellazione
  • NLTK – Toolkit in linguaggio naturale ampiamente utilizzato per creare programmi Python che funzionino con dati in linguaggio umano
  • OpenCV – Algoritmi focalizzati sulla visione artificiale in tempo reale e sull’analisi di immagini/video
  • Spacy – Esegue attività avanzate di elaborazione del linguaggio naturale come il riconoscimento di entità denominate

Ecco alcuni esempi di applicazioni AI in cui Python offre grandi funzionalità:

  • Costruire chatbot e assistenti virtuali utilizzando librerie NLP come NLTK.
  • Riconoscimento di immagini e video utilizzando reti neurali implementate in TensorFlow/Keras.
  • Tecnologia di guida autonoma che utilizza librerie di visione artificiale come OpenCV.
  • Modellazione predittiva e previsione dei parametri aziendali utilizzando scikit-learn.
  • Analisi del sentiment delle conversazioni sui social media utilizzando strumenti di PNL.

Le principali aziende tecnologiche come Google, Facebook e Amazon utilizzano ampiamente Python per i loro prodotti e servizi relativi all'intelligenza artificiale. Il linguaggio fornisce la giusta combinazione di prestazioni, scalabilità e facilità d'uso per lo sviluppo di algoritmi intelligenti e l'addestramento di modelli robusti.

Come abbiamo visto, Python è un linguaggio di programmazione versatile e di uso generale utilizzato per una vasta gamma di applicazioni, dalla creazione di applicazioni Web allo sviluppo di giochi fino ai modelli di apprendimento automatico.

Alcuni dei suoi punti di forza sono la leggibilità del codice, vaste librerie e framework su misura per domini specifici, supporto attivo della comunità e interoperabilità con altri linguaggi come C/C++.

Che tu stia cercando di dedicarti allo sviluppo web, alla scienza dei dati, all'automazione o all'intelligenza artificiale, imparare Python è un'ottima scelta per sbloccare il tuo potenziale di programmazione. Anche la richiesta di competenze Python continua a crescere rapidamente man mano che le organizzazioni lo adottano per i sistemi aziendali critici.

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