O que é Python e para que serve?

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação gratuita e de código aberto, mantida pela Python Software Foundation. Ela se diferencia por ser considerada de alto nível, interpretada e muito versátil. Isso significa que ela é fácil de aprender, simples de ler e pode ser usada em praticamente qualquer tipo de projeto. 

Diferentemente de linguagens como C ou C++ (de baixo nível), Python permite que você escreva comandos em uma sintaxe muito próxima da linguagem humana. Por esse motivo, você entende mais facilmente o que está acontecendo, mesmo se estiver começando agora na programação.

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Como o Python funciona?

Python funciona de forma interpretada, ou seja, o código que você escreve é executado linha por linha em tempo real. Diferentemente de linguagens compiladas (como C ou Java), você não precisa transformar todo o código em um arquivo executável antes de rodar. Só precisa escrever e mandar rodar.

Isso traz duas vantagens principais:

• Agilidade no desenvolvimento: você consegue testar e ajustar seus programas rapidamente;
• Facilidade no aprendizado: se algo der errado, o erro aparece exatamente na linha onde aconteceu, o que simplifica a correção;

Veja como ela funciona na prática: 

1. Você escreve um arquivo com extensão .py (por exemplo, meu_programa.py);
2. O interpretador Python lê esse arquivo;
3. Cada linha do código é traduzida em instruções que o computador entende e executa imediatamente.

Exemplo rápido

Se você escrever:

print("Olá, mundo!")

print("Olá, mundo!")

O interpretador vai ler essa linha e mostrar no terminal:

Olá, mundo!

Olá, mundo!

Ou seja, Python funciona como um tradutor instantâneo entre você e o computador, transformando comandos escritos em linguagem próxima da humana em ações executáveis na máquina.

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História do Python

No final dos anos 1980, Guido van Rossum, matemático e cientista da computação holandês, percebeu a necessidade de criar uma linguagem de programação mais acessível e fácil de usar.

Na época, ele trabalhava no Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), onde participou do desenvolvimento da linguagem ABC, do sistema operacional distribuído Amoeba e de projetos de multimídia.

Foi durante esse período, em dezembro de 1989, que ele começou a desenvolver o Python em seu tempo livre. A primeira versão pública, Python 0.9.0, foi lançada em fevereiro de 1991. 

Em 1995, Guido se mudou para os EUA e continuou aprimorando essa linguagem enquanto trabalhava em diversas empresas e startups, como Google  e Dropbox . Sua visão e liderança foram fundamentais para o crescimento e desenvolvimento contínuo da linguagem Python.

Em outubro de 2019, Guido se aposentou, mas continuou envolvido na comunidade Python. Em 2020, ele se juntou à Microsoft  como Distinguished Engineer. 

Seu legado como o Benevolent Dictator For Life (em português, Ditador Benevolente Vitalício) do Python até 2018 e sua contribuição contínua para a comunidade destacam sua importância para o mundo da programação.

Desde então, Python passou por várias versões, sendo que a mais importante foi a transição do Python 2 para o Python 3, que ocorreu em 2008.

Python 2 vs Python 3: quais as diferenças?

O Python 2 foi a versão principal da linguagem por muitos anos, mas deixou de receber suporte oficial em 2020. Isso significa que não há mais atualizações de segurança nem correções de bugs para ele. Hoje, seu uso está restrito a projetos legados que ainda não foram migrados.

O Python 3, por outro lado, é a versão atual e recomendada para todos os novos projetos. Ele recebe atualizações regulares, conta com o apoio ativo da comunidade e concentra o desenvolvimento de novos recursos da linguagem.

Importante!

Muitas bibliotecas e pacotes foram atualizados para oferecer suporte ao Python 3, mas ainda existem algumas que são exclusivas para Python 2. Por isso, ao migrar um projeto de Python 2 para Python 3, é importante verificar a compatibilidade das bibliotecas utilizadas.

Qual é a última versão do Python?

A versão mais recente do Python é a Python 3.13.0, lançada em 7 de outubro de 2024. Como a linguagem recebe atualizações frequentes, é importante sempre conferir a versão mais atual no site oficial python.org. 

Histórico de versões do Python

• 1991: lançamento da versão 0.9.0
• 1994: lançamento da versão 1.0
• 2000: lançamento da versão 2.0 
• 2008: lançamento da versão 3.0 
• 2009: lançamento da versão 3.1 
• 2011: lançamento da versão 3.2 
• 2012: lançamento da versão 3.3 
• 2014: lançamento da versão 3.4 
• 2015: lançamento da versão 3.5 
• 2016: lançamento da versão 3.6 
• 2018: lançamento da versão 3.7 
• 2019: lançamento da versão 3.8 
• 2020: lançamento da versão 3.9 
• 2021: lançamento da versão 3.10 
• 2022: lançamento da versão 3.11 
• 2023: lançamento da versão 3.12 
• 2024: lançamento da versão 3.13

Atualmente, o Python realiza um lançamento anual de novas versões, o qual geralmente ocorre no mês de outubro. Enquanto aguardamos o lançamento de 2025, já é possível ver um spoiler da versão 3.14.

Por que aprender Python?

De acordo com o índice TIOBE Programming Community, um indicador da popularidade das linguagens de programação, Python é a linguagem de programação mais popular do mundo atualmente.

O índice PYPL Popularity of Programming Language Index confirma esse dado. O PYPL analisa a frequência com que tutoriais de cada linguagem são pesquisados ​​no Google. Segundo o índice, Python é a linguagem de programação mais pesquisada na internet.

Mas por que isso acontece? Porque ela oferece várias vantagens! 

Vantagens do Python

Aqui estão alguns motivos que mostram por que essa é uma das escolhas mais inteligentes para quem quer entrar no mundo da programação:

• Facilidade de aprendizado: a sintaxe do Python é clara e parecida com a linguagem humana. Isso faz com que iniciantes entendam rapidamente o que está acontecendo no código;
• Versatilidade: com Python, você pode trabalhar em desenvolvimento web, ciência de dados, inteligência artificial (IA), automação, análise de dados e muito mais. Uma única linguagem abre portas para diferentes áreas;
• Comunidade ativa: Python tem uma das maiores comunidades do mundo. Isso significa que você encontra ajuda em fóruns como o Stack Overflow, eventos como o Python Brasil  e comunidade de alunos de cursos on-line, como os da Asimov Academy;
• Ecossistema de bibliotecas: existem milhares de bibliotecas e frameworks prontos que aceleram projetos, desde gráficos em dashboards até modelos de machine learning;
• Portabilidade: Python roda em praticamente qualquer sistema: Windows, macOS, Linux, Android e iOS. Isso aumenta suas possibilidades de uso;
• Flexibilidade: a linguagem suporta diferentes estilos de programação, como orientação a objetos e programação funcional, o que permite adaptar o código ao seu jeito de trabalhar.

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Conceitos básicos de Python

Agora que você já sabe o que é Python, precisa conhecer alguns termos técnicos dessa linguagem. Afinal, eles vão aparecer quando você começar a estudar programação. E dominar esses conceitos é fundamental para entender como o Python funciona na prática.  

Confira os principais a seguir.

Módulos 

Os módulos Python são arquivos que contêm funções e instruções prontas que você pode usar em outros programas. 

Pense neles como “blocos de Lego” de código, que podem ser importados em outros programas para fornecer funcionalidades específicas. Por exemplo, o módulo math oferece funções matemáticas, como math.sqrt() para calcular a raiz quadrada de um número.

Bibliotecas 

As bibliotecas são conjuntos de funções, classes e módulos que oferecem funcionalidades adicionais para a linguagem. Essas bibliotecas podem ser importadas em um programa Python para estender suas capacidades. 

Por exemplo, você pode usar a biblioteca Pandas para análise e manipulação de dados. Já o Requests pode ser utilizado para fazer requisições HTTP e acessar dados da Internet.

Vale lembrar que existem outros tipos de bibliotecas, indicadas para diferentes funções, como web scraping, visualização de dados e machine learning.

Frameworks 

Os frameworks são conjuntos de ferramentas completas que oferecem estrutura pronta para projetos mais complexos. Diferentemente de uma biblioteca (que você chama), um framework chama o seu código. Ou seja, ele dita a estrutura do seu programa e você o preenche com sua lógica.

E você pode usar diferentes tipos de framework Python no seu projeto. Tudo depende do seu objetivo. Conheça alguns abaixo:

• Flask: utilizado para criar sites e APIs simples;
• Django: ideal para sistemas web mais robustos;
• Dash e Streamlit: transformam scripts em dashboards e apps interativos sem precisar de HTML ou CSS.

Dicionários

Os dicionários Python são estruturas que armazenam dados em pares de chave-valor. Eles são úteis para representar informações que possuem uma associação direta entre dois valores, como um produto e seu preço, ou usuário no site e suas informações pessoais.

Listas 

As listas Python são estruturas de dados que armazenam uma coleção ordenada de elementos. Cada elemento em uma lista é identificado por sua posição, ou índice, na lista. 

Isso permite o acesso eficiente aos elementos individuais e a realização de operações como adição, remoção e ordenação. Por exemplo, você pode representar uma lista de nomes de cores como [“vermelho”, “verde”, “azul”].

IDEs de Python

As IDEs (Integrated Development Environments) são programas que oferecem vários recursos para facilitar o desenvolvimento de software em Python. Por exemplo, edição de código com destaque de sintaxe, depuração interativa, execução de programas e integração com sistemas de controle de versão. 

Você já deve ter se deparado com alguma IDE por aí, como PyCharm, VS Code, IDLE , Spyder  e Mu, que são as mais populares.

Ambiente virtual 

Os ambientes virtuais são espaços isolados que permitem instalar e gerenciar pacotes Python de forma independente de outros projetos, evitando conflitos de versões de bibliotecas.

Isso é útil quando diferentes projetos exigem versões diferentes de bibliotecas ou dependências específicas. Por exemplo, um projeto pode usar a versão 1.0 de uma biblioteca, enquanto outro usa a 2.0. E tudo funciona sem conflito.

Leia também:

Bibliotecas Python: descubra o que são e como utilizá-las

Para que serve o Python?

Python é conhecido por ser uma das linguagens mais versáteis que existem, já que pode ser usado em diferentes áreas. Conheça as principais aplicações práticas dessa linguagem.

Análise de dados

Python é uma das linguagens mais usadas em análise de dados porque combina facilidade de uso com uma enorme variedade de bibliotecas prontas. Ferramentas como Pandas e NumPy permitem manipular, organizar e visualizar grandes conjuntos de dados de forma prática.

Além disso, o Python é ideal para tratar dados em larga escala. Apesar do Excel ainda ser muito utilizado para lidar com bases pequenas de dados, ele encontra limitações com milhões de linhas. 

Já o Python lida com esse volume de forma eficiente, competindo de igual para igual com linguagens como SQL e complementando ferramentas de Business Intelligence (BI), como o Power BI.

Aprenda na prática:

Análise de dados de Obesidade e PIB

Ciência de dados e machine learning

Na ciência de dados, Python é a principal escolha para tarefas de machine learning e IA. Bibliotecas como Scikit-learn e TensorFlow permitem construir e treinar modelos capazes de resolver problemas em diferentes áreas, desde prever riscos de saúde até recomendar produtos em e-commerces.

O projeto do vídeo abaixo é um exemplo prático de como é possível prever o risco de doenças cardíacas com Machine Learning.

Engenharia de dados

Na engenharia de dados, Python é uma das linguagens mais utilizadas porque facilita todo o ciclo de trabalho com informações. Com ele, você pode:

• Coletar dados de sites e APIs;
• Organizar e transformar grandes volumes;
• Se conectar a bancos de dados e serviços em nuvem para armazenamento;
• Automatizar processos repetitivos com scripts;
• Integrar facilmente com ferramentas de análise e machine learning e muito mais!

Na prática, com Python, o engenheiro de dados consegue construir pipelines completos, do início ao fim, de forma simples e eficiente.

Faça o curso:

Conceitos de Engenharia de Dados

Automação de tarefas

Python também é uma excelente escolha para automatizar tarefas repetitivas do dia a dia. Com ele, você pode:

• Coletar dados de sites;
• Processar arquivos em PDF e Excel;
• Enviar e-mails de forma automática, entre outras aplicações

Bibliotecas como Selenium e Beautiful Soup são muito usadas para automação deste tipo de tarefa na web.

Aprenda na prática:

Automatizando pedidos no iFood por comando de voz

Criação de dashboards e aplicativos web

Outra aplicação comum é a criação de dashboards interativos e aplicativos web. Com bibliotecas como Plotly, Dash e Streamlit, você cria visualizações dinâmicas e interfaces completas sem precisar escrever código avançado de front-end (HTML, CSS ou JavaScript).

Esse é o caso do dashboard de vendas de imóveis abaixo.

Visão computacional

Python também é muito usado em aplicações de visão computacional, como processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Bibliotecas como OpenCV e scikit-image oferecem recursos para análise de imagens, detecção de objetos e até reconhecimento facial.

O Projeto Analisador de Saques no Tênis com Visão Computacional é um bom exemplo desse tipo de aplicação.

Inteligência artificial

Python é a linguagem mais comum para desenvolver sistemas de inteligência artificial. Com bibliotecas como Keras, PyTorch e TensorFlow, você pode treinar modelos de IA em áreas que vão do processamento de linguagem natural (PLN) ao reconhecimento de imagens.

Também dá para integrar essa linguagem às principais LLMs (Large Language Models) do mercado, como ChatGPT e Llama-3, e outros modelos do Hugging Face.

Veja este projeto que cria um consultor financeiro utilizando a API do ChatGPT em um dashboard:

Desenvolvimento Web

Python também é popular no desenvolvimento web, permitindo a criação de sites e APIs robustas e escaláveis. Frameworks populares como Django e Flask fornecem uma estrutura sólida para construir aplicativos web de todos os tamanhos e complexidades.

Além disso, o deploy (o processo de colocar um site ou web app no ar) pode ser feito na nuvem, em plataformas como Google Cloud e AWS, inclusive utilizando ferramentas populares de engenharia de dados como containers de Docker.

Leia também:

Como criar um site em Python: guia passo a passo para iniciantes

Trading quantitativo

No mercado financeiro, Python é usado para desenvolver estratégias de investimento baseadas em dados históricos. Com bibliotecas como Pandas e NumPy, você pode analisar séries temporais, validar estratégias e até automatizar negociações em conjunto com plataformas como o MetaTrader. 

Como instalar Python?

Instalar o Python é o primeiro passo para começar a programar. O processo é simples, mas varia conforme o sistema operacional. Veja como nos links abaixo:

• Como instalar Python no Windows;
• Como instalar Python no Mac;
• Como instalar Python no Linux;
• Como instalar Python pelo Anaconda.

Como aprender Python do zero?

Entender o que é Python é apenas o primeiro passo na sua jornada de aprendizado sobre programação. Para continuar aprendendo, você precisa consumir outros conteúdos, como tutoriais online, livros, canais no YouTube e cursos. 

Mas, nesse primeiro momento, o ideal é começar com opções gratuitas. Assim, você descobre se realmente gosta da linguagem e ganha base para escolher cursos mais completos no futuro.

Uma opção de curso de Python gratuito para você começar a aprender agora mesmo é o Python para Iniciantes, aqui da Asimov Academy! Nele, você vai:

• Aprender os conceitos básicos da linguagem;
• Conhecer a IDE Mu;
• Explorar bibliotecas como Streamlit, Pandas e Plotly;
• Criar seu primeiro aplicativo web interativo.

Tudo isso em apenas 2 horas de conteúdo prático, direto ao ponto.

Não importa se você está começando hoje ou se já programou um pouco: o segredo é praticar e não parar de aprender. Com consistência, Python pode se tornar a chave para abrir muitas oportunidades na sua carreira.

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