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Python: o que é e para que serve essa linguagem de programação?

Por Renata Lopes
Conteúdos do artigo

Se você está dando os primeiros passos no mundo da programação ou se já possui alguma experiência e deseja explorar uma linguagem conhecida por sua versatilidade e potencial, o Python é uma excelente escolha.

Lançado pela primeira vez em 1991, Python rapidamente ganhou destaque devido à sua sintaxe simples, legibilidade e ampla gama de aplicações. Desde então, empresas líderes em tecnologia, instituições acadêmicas e profissionais de diversas áreas adotam essa linguagem.

Neste artigo, vamos explorar o que é Python, sua história, suas vantagens e como é possível utilizar essa linguagem em uma variedade de áreas, desde desenvolvimento web até inteligência artificial.

O que é Python e para que serve?

Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e muito versátil. Ganhou popularidade devido à sua sintaxe simples e legível, tornando-se uma excelente opção tanto para iniciantes quanto para programadores experientes. É uma linguagem gratuita e de código aberto, mantida pela Python Software Foundation.

Linguagem de alto nível

Diferentemente das linguagens de programação de baixo nível, como C ou C++, cujo código é complexo de entender, o Python é considerado de alto nível, o que significa que os programadores podem escrever código em uma linguagem mais próxima da linguagem humana. Isso facilita muito a compreensão e legibilidade do código, especialmente para quem está começando na programação.

Linguagem interpretada

Python é interpretado, o que significa que o código escrito na linguagem é traduzido linha por linha em tempo real enquanto é executado, em vez de ser traduzido inteiramente antes da execução, como em algumas outras linguagens, tipo C ou Java. Portanto, o processo de desenvolvimento é mais ágil e permite um debugging simplificado.

Linguagem versátil

É possível utilizar Python em uma grande variedade de tarefas e aplicações, incluindo desenvolvimento web, análise de dados, inteligência artificial, automação de tarefas e muito mais, como veremos mais adiante. Dessa forma, temos nessa linguagem uma ferramenta poderosa que pode se adaptar para atender às necessidades de diferentes projetos, prestadores de serviço e indústrias.

Linguagem gratuita e de código aberto

Python é uma linguagem gratuita e de código aberto, ou seja, seu código-fonte está disponível gratuitamente na internet para qualquer pessoa estudar, modificar e distribuir.

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

Ranking The TIOBE Index em abril de 2024 que mostra o Python em primeiro lugar com 15.63%
Ranking The TIOBE Index em abril de 2024

Além disso, o índice PYPL Popularity of Programming Language Index, que analisa a frequência com que tutoriais de cada linguagem são pesquisados ​​no Google, caracteriza o Python como a linguagem de programação mais pesquisada na internet.

E por que a popularidade de uma linguagem de programação importa?

Porque uma linguagem popular tem uma grande comunidade e, por isso, traz benefícios significativos! Com uma comunidade ampla, há maior demanda por bibliotecas e frameworks, facilitando o desenvolvimento e enriquecendo o ecossistema da linguagem. Além disso, é mais fácil encontrar conteúdo e obter respostas para dúvidas, facilitando a aprendizagem e resolução de problemas. Por fim, linguagens populares como Python oferecem mais oportunidades de emprego em áreas como desenvolvimento de software, ciência de dados e inteligência artificial, proporcionando vantagens claras em termos de carreira e crescimento profissional.

Breve história da linguagem Python

Era final dos anos 1980, quando Guido van Rossum, um matemático e cientista da computação holandês, sentiu a necessidade de criar uma linguagem de programação mais acessível e fácil de usar.

Guido formou-se pela Universidade de Amsterdã e teve seu primeiro contato com programação durante seu trabalho no CWI, onde contribuiu para o desenvolvimento da linguagem ABC, do sistema operacional distribuído Amoeba e de vários projetos de multimídia. Foi durante esse período, em dezembro de 1989, que ele dedicou parte de seu tempo livre para criar o Python como um projeto paralelo. Dessa forma, Guido lançou a primeira versão pública, Python 0.9.0, em fevereiro de 1991.

Em 1995, Guido mudou-se para os EUA e continuou aprimorando essa linguagem enquanto trabalhava em diversas empresas e projetos, incluindo startups e gigantes da tecnologia, 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, porém continuou envolvido na comunidade Python e, em 2020, juntou-se 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 a mais significativa a transição do Python 2 para o Python 3, que ocorreu em 2008.

Diferenças entre Python 2 e Python 3

Python 2 e Python 3 são versões diferentes da linguagem, sendo Python 3 a versão mais recente. Embora compartilhem muitas semelhanças, existem diferenças significativas entre elas que podem impactar o desenvolvimento de software, por exemplo:

  • Python 2 foi a versão predominante por muitos anos e ainda é usada em alguns projetos legados. No entanto, seu suporte oficial encerrou-se em 2020, o que significa que não recebe mais atualizações de segurança ou correções de bugs.
  • Python 3 é a versão mais recente e ativamente mantida da linguagem. Recebe atualizações regulares e é recomendada para novos projetos devido ao suporte contínuo da comunidade e ao desenvolvimento de novos recursos.
  • Muitas bibliotecas e pacotes foram atualizados para oferecer suporte ao Python 3, mas ainda existem algumas que são exclusivas para Python 2. Portanto, ao migrar um projeto de Python 2 para Python 3, é importante verificar a compatibilidade das bibliotecas utilizadas.

Histórico de versões do Python

Atualmente, o Python realiza um lançamento anual de novas versões, o qual geralmente ocorre no mês de outubro. Enquanto aguardamos o lançamento de 2024, já é possível ver um spoiler da versão 3.13.

Por que aprender Python e quais são suas vantagens?

Caso ainda se pergunte se vale a pena aprender Python, aqui vão alguns motivos pelos quais essa pode ser uma escolha inteligente e vantajosa:

  • Facilidade de aprendizado: Python possui uma sintaxe simples e legível, facilitando a compreensão mesmo para iniciantes. Segundo o Developer Survey 2023 (Stack Overflow), Python é uma das linguagens preferidas dos que estão aprendendo a programar, o que demonstra sua acessibilidade e popularidade entre novos desenvolvedores.
  • Versatilidade: pode-se utilizar Python em uma variedade de áreas, desde desenvolvimento web até ciência de dados e inteligência artificial.
  • Comunidade ativa: Python tem uma comunidade vibrante e acolhedora de desenvolvedores em todo o mundo, oferecendo recursos abundantes para aprender e resolver problemas. Você encontra essa comunidade em sites de perguntas e respostas como o Stack Overflow, eventos como o Python Brasil e comunidade de alunos de cursos on-line, como os da Asimov Academy.
  • Ampla gama de bibliotecas: Python possui uma vasta biblioteca padrão e uma grande variedade de bibliotecas de terceiros que facilitam o desenvolvimento de muitos projetos.
  • Portabilidade: diversas plataformas suportam Python, incluindo Windows, macOS, Linux e sistemas operacionais de dispositivos móveis, como Android e iOS, ampliando ainda mais sua versatilidade e alcance.
  • Flexibilidade: Python suporta diversos paradigmas de programação, como programação funcional ou orientada a objetos, permitindo que os desenvolvedores escolham o estilo que melhor se adapta ao projeto e preferências pessoais. Essa flexibilidade é uma das razões pelas quais é tão popular e utilizado em uma variedade de domínios de aplicação.

Conceitos básicos de Python

Ao iniciar os estudos em programação, é normal nos depararmos com certos termos técnicos que são essenciais para entendermos como a linguagem funciona e como podemos utilizá-la de forma eficaz. 

Veja a seguir alguns conceitos que todo programador em Python deve dominar.

Módulos Python

Os módulos Python são arquivos que contêm definições e instruções em Python, permitindo a organização e reutilização de código. Eles são como blocos de construção 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 Python

As bibliotecas Python 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, utiliza-se amplamente a biblioteca Pandas para análise e manipulação de dados em Python, enquanto a biblioteca requests é para fazer requisições HTTP e acessar dados da Internet.

Frameworks Python

Os frameworks Python são conjuntos de ferramentas, bibliotecas e convenções que facilitam o desenvolvimento de aplicações em domínios específicos. Eles fornecem uma estrutura básica que agiliza o processo de desenvolvimento. Por exemplo, utiliza-se o framework web Flask para construir aplicativos web, enquanto o Django é popular por sua robustez e frequentemente usado em projetos mais complexos.

Também temos os frameworks Dash e Streamlit. O Dash permite a criação de interfaces de usuário web dinâmicas e interativas diretamente em Python, sem a necessidade de conhecimento avançado de front-end. Por outro lado, com Streamlit, os desenvolvedores podem transformar scripts Python simples em aplicativos web interativos em questão de minutos, sem a necessidade de escrever HTML, CSS ou JavaScript.

Dicionários Python

Os dicionários Python são estruturas de dados que armazenam pares de chave-valor, permitindo o acesso eficiente aos valores por meio de uma chave única. 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 Python

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, pode-se representar uma lista de nomes de cores como [“vermelho”, “verde”, “azul”].

IDEs de Python

As IDEs (Integrated Development Environments) de Python são ambientes de desenvolvimento integrados que oferecem uma ampla gama de recursos para facilitar o desenvolvimento de software em Python. Esses recursos incluem edição de código com destaque de sintaxe, depuração interativa, execução de programas e integração com sistemas de controle de versão. Exemplos populares de IDEs Python incluem PyCharm, VS Code, IDLE, Spyder e Mu.

Ambiente virtual Python

Os ambientes virtuais Python são ambientes isolados que permitem instalar e gerenciar pacotes Python de forma independente de outros projetos. Isso é útil quando diferentes projetos exigem versões diferentes de bibliotecas ou dependências específicas.

O que pode ser feito com Python?

Python é uma linguagem extremamente versátil e pode ser utilizada em uma variedade de áreas.

Análise de dados

Python é uma escolha popular para análise de dados devido à sua facilidade de uso e à riqueza de bibliotecas disponíveis. Com o auxílio de bibliotecas como Pandas e NumPy, os profissionais podem manipular e visualizar conjuntos de dados complexos de maneira eficiente.

Um exemplo prático da aplicação de Python na análise de dados é o Projeto Análise de dados de Obesidade e PIB. Nele, utilizamos Pandas para analisar uma série de dados de 40 anos sobre obesidade mundial em adultos, assim como uma série de dados de mais de 100 anos sobre o PIB per capita. Ao final, plotamos a relação entre o PIB e a obesidade ao longo dos anos.

Além disso, utiliza-se amplamente o Python para o tratamento de dados em larga escala, competindo em paridade com linguagens como SQL e ferramentas de BI (Business Intelligence) como Power BI. Enquanto o Excel pode ser eficaz para conjuntos de dados menores, ele pode enfrentar limitações significativas quando lidamos com grandes volumes de dados. Python oferece a capacidade de processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente, permitindo a realização de análises complexas e extração de insights valiosos mesmo em ambientes de big data.

Ciência de dados

Na área de ciência de dados, Python é uma escolha de destaque para tarefas como machine learning e inteligência artificial. Bibliotecas como scikit-learn e TensorFlow são amplamente populares para construir e treinar modelos de machine learning em uma variedade de domínios.

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

Automação de tarefas

Python é uma excelente escolha para automatizar tarefas repetitivas do dia a dia. Com ele, é possível automatizar tarefas como coleta de dados na web, processamento de arquivos PDF e Excel e envio de e-mails. Bibliotecas como Selenium e Beautiful Soup são comumente usadas para automação de tarefas web.

Um exemplo de automatização com Python é o Projeto Automatizando pedidos no iFood por comando de voz.

Criação de dashboards e aplicativos web

Para criar dashboards e aplicativos web interativos, Python oferece uma variedade de opções. Bibliotecas como Plotly, Dash e Streamlit permitem a criação de visualizações de dados dinâmicas e interativas diretamente em Python, sem a necessidade de conhecimentos avançados de front-end.

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

Visão computacional

Python é muito utilizado em aplicações de visão computacional, como processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Bibliotecas populares, como OpenCV e scikit-image, oferecem uma ampla gama de funcionalidades para análise de imagens e visão por computador.

O Projeto Analisador de Saques no Tênis com Visão Computacional é um bom exemplo para este caso.

Inteligência artificial

Python é uma escolha comum para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. Bibliotecas como Keras, PyTorch e TensorFlow oferecem suporte para construir e treinar modelos de IA em uma variedade de domínios, desde processamento de linguagem natural até reconhecimento de imagem. 

Também é possível desenvolver sistemas baseados em inteligência artificial utilizando as principais LLMs do mercado (como ChatGPT e Llama-2) e outros modelos abertos do Hugging Face.

Abaixo, temos um 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.

O deploy – isto é, o processo de colocar um site ou webapp no ar – também pode ser feito com Python. As principais plataformas de Deploy em nuvem, como a Google Cloud e a AWS, possuem fluxos simplificados para colocar seu projeto Python em produção, inclusive utilizando ferramentas populares de engenharia de dados como containers de Docker.

Trading quantitativo

Python é uma escolha comum para criar estratégias de investimento previamente validadas em dados históricos, desenvolvendo assim algoritmos de negociação na bolsa de valores. Bibliotecas como Pandas e NumPy oferecem suporte para análise financeira e desenvolvimento de estratégias de negociação automatizadas, enquanto integrações com ferramentas como o MetaTrader permitem automatizar as operações nos mercados financeiros.

Portanto, enquanto o trader comum pode depender de sua intuição e experiência para interpretar o padrão, o quant buscará utilizar algoritmos e análises estatísticas para identificar e avaliar o padrão de forma mais objetiva e precisa. No vídeo abaixo, mostramos como essas abordagens diferentes podem levar a diferentes decisões de compra e venda de ativos e também como aplicar a estratégia em Python pode ser mais eficaz e rentável a longo prazo.

Como instalar e começar a usar o Python?

Aprender a instalar o Python é o primeiro passo para começar a utilizá-lo. Mas, apesar de ser um processo simples, a instalação dessa linguagem varia de acordo com o sistema operacional.

Já temos um tutorial completo de como instalar o Python, mas segue algumas observações importantes.

Instalação do Python no Windows

Baixe e instale o instalador do site oficial, marcando opções importantes durante o processo. Evite instalar pela Windows Store devido a possíveis bugs.

Instalação do Python no Mac

Use o instalador do site oficial, evitando a versão interna do Mac, que pode danificar o sistema.

Instalação do Python no Linux

Não há instalador, mas é possível compilar o código-fonte que se obtém do site oficial. Evite usar a versão interna do sistema. Algumas distribuições permitem instalar via gerenciador de pacotes.

Outras formas de instalação

O Anaconda é uma opção popular, especialmente para ciência de dados e Machine Learning.

Como aprender a programar em Python do zero?

Existem diversas maneiras de aprender a programar em Python, tais como: tutoriais e fóruns on-line, cursos presenciais e on-line, livros e canais no YouTube.

A todos os iniciantes que nos pedem sugestões, indicamos sempre que busquem primeiro por alternativas gratuitas, pois poderão não só constatar se eles realmente têm afinidade com a linguagem, como isso também os ajudará a escolher melhor as alternativas pagas, como cursos e livros.

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

  • aprender os conceitos básicos de Python;
  • aprender a usar a IDE Mu;
  • explorar as bibliotecas Streamlit, Pandas e Plotly;
  • criar seu primeiro aplicativo web interativo.

Em apenas 2 horas, você estará pronto para continuar sua jornada de aprendizado e desenvolvimento nessa linguagem.

Não importa se você está programando há uma semana, um mês ou um ano, a chave para o sucesso é continuar aprendendo e praticando. Com dedicação e perseverança, você pode dominar esta linguagem e abrir portas para um mundo de oportunidades na programação.

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