O que NASA, Spotify, Google e JP Morgan Chase têm em comum? Essas empresas usam Python diariamente.
Python é uma linguagem de programação poderosa e versátil que desempenha um papel crítico em uma ampla variedade de soluções tecnológicas. De aplicativos web, motores de busca e jogos a software de animação e até mesmo outras linguagens de programação, Python está no coração da inovação.
Nos últimos anos, Python viu um aumento em sua popularidade, tornando-se uma das linguagens de programação mais utilizadas em todo o mundo. Suas aplicações estão se expandindo para novas e empolgantes áreas, como inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados.
Na verdade, Python ocupa a posição número um no índice TIOBE devido ao seu crescimento e uso consistentes. Dada a sua ampla adoção e versatilidade, entender Python é mais importante do que nunca.
Neste guia abrangente, exploraremos o mundo de Python, sua história, sua ascensão à popularidade, os vários caminhos de carreira que ele suporta e muito mais.
O que é Python?
Python é uma linguagem de programação poderosa e de alto nível, conhecida por sua legibilidade e simplicidade. Ela segue o paradigma de programação orientada a objetos, o que significa que é organizada em torno de objetos, em vez de ações, tornando-a intuitiva e eficiente para os desenvolvedores.
A filosofia de design de Python enfatiza a legibilidade e a simplicidade do código, permitindo que os desenvolvedores escrevam códigos claros e lógicos para projetos pequenos e grandes. Como uma linguagem de alto nível, Python abstrai grande parte da complexidade envolvida na programação, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na resolução de problemas, em vez de se preocuparem com detalhes técnicos subjacentes.
Python está no núcleo de muitas tecnologias e aplicações que usamos diariamente. Por exemplo, o YouTube o utiliza para processamento de vídeo e motores de busca para lidar com vastas quantidades de dados.
Por que Python é tão popular?
Python é consistentemente classificada como uma das linguagens de programação mais populares do mundo. De fato, Python ocupou o primeiro lugar no índice da Comunidade de Programação TIOBE várias vezes, incluindo 2023, solidificando sua posição como uma linguagem preferida entre os desenvolvedores.
Na Pesquisa de Desenvolvedores do Stack Overflow 2024, Python foi classificada como a linguagem de programação mais comumente usada e desejada. Essa classificação consistente destaca a crescente influência e a ampla adoção de Python em vários campos.
Resultados da seção de linguagens de programação da Pesquisa de Desenvolvedores do Stack Overflow 2024.
A popularidade de Python pode ser atribuída a vários fatores:
1. Python é versátil e flexível
Python é uma linguagem de propósito geral, o que significa que pode ser usada para criar uma ampla variedade de aplicações. Desde desenvolvimento web até análise de dados, de inteligência artificial a computação científica, a versatilidade de Python é incomparável.
Por exemplo, cientistas de dados usam Python para gerar visualizações e manipular dados, enquanto desenvolvedores web o utilizam para construir sites dinâmicos.
2. Python é simples e fácil de aprender
A sintaxe simples e limpa de Python a torna uma linguagem ideal para iniciantes. Seus comandos são baseados em inglês, e seu layout direto ajuda novos programadores a entender o código facilmente. Essa simplicidade também torna Python adequado para desenvolvimento rápido e prototipagem, reduzindo o tempo necessário desde o conceito até a implementação.
3. Python é de código aberto
A natureza de código aberto de Python levou ao desenvolvimento de um vasto ecossistema de bibliotecas e frameworks. Se você precisa de ferramentas para desenvolvimento web (Django, Flask), análise de dados (pandas, NumPy), aprendizado de máquina (TensorFlow, scikit-learn) ou qualquer outra tarefa, Python tem uma biblioteca para isso.
Essa extensa coleção de recursos acelera o desenvolvimento e permite que os desenvolvedores se concentrem na resolução de problemas, em vez de reinventar a roda.
4. Python tem forte suporte da comunidade
Python conta com uma grande e ativa comunidade de desenvolvedores que contribuem para sua melhoria contínua. Esse suporte da comunidade significa que há uma infinidade de tutoriais, fóruns e documentações disponíveis para ajudar tanto novatos quanto desenvolvedores experientes.
A comunidade vibrante também fomenta a criação de novas ferramentas, bibliotecas e frameworks, aprimorando ainda mais as capacidades de Python.
5. Python é usado em toda parte
O uso generalizado de Python em várias indústrias torna essa uma habilidade valiosa para desenvolvedores. Empresas em todo o mundo, desde gigantes da tecnologia como Google e Facebook até instituições financeiras como JP Morgan Chase, confiam em Python para suas soluções tecnológicas.
Essa ubiquidade garante que os desenvolvedores Python estão em alta demanda, tornando-se uma escolha de carreira inteligente.
6. Python está em contínua evolução
Python está em constante evolução para atender às necessidades dos desenvolvedores modernos. Versões recentes, como Python 3.10 e 3.11, introduziram melhorias significativas de desempenho e novos recursos, mantendo a linguagem relevante e eficiente.
O resultado é que mais pessoas conhecem Python e estão mais propensas a usá-lo em seus próprios projetos ou sugeri-lo a outros.
Comparação de Python com outras linguagens de programação
| Recurso | Python | Java | JavaScript | C++ |
|---|---|---|---|---|
| Simplicidade da Sintaxe | Alta | Média | Média | Baixa |
| Curva de Aprendizado | Suave | Moderada | Suave | Íngreme |
| Desempenho | Moderado | Alto | Moderado | Muito Alto |
| Casos de Uso | Versátil | Empresarial | Web | Sistema, Jogos |
| Bibliotecas e Frameworks | Extensa | Extensa | Extensa | Extensa |
Quando Python foi criado?
Python foi concebido pela primeira vez no final da década de 1980 como um sucessor da linguagem de programação ABC, que, apesar de suas capacidades de alto nível e simplicidade, apresentava limitações que dificultavam sua ampla adoção.
A linguagem ABC foi criada para substituir o BASIC, uma linguagem de programação que remonta a 1964. Embora a ABC oferecesse muitos recursos úteis, não era extensível e carecia da flexibilidade necessária para um uso mais amplo, servindo principalmente como uma linguagem instrucional. Essas limitações inspiraram seu criador a desenvolver uma nova linguagem que mantivesse as forças da ABC enquanto abordava suas fraquezas.
A primeira versão do Python, 0.9.0, foi lançada em 1991 no alt.sources, um dos primeiros fóruns da internet para compartilhamento de código-fonte. Este lançamento inicial apresentava muitos dos aspectos centrais que definem o Python hoje, incluindo um design orientado a objetos, um sistema de módulos, funções, tratamento de exceções e tipos de dados essenciais como listas, dicionários e strings.
Desde seus humildes começos como um projeto para melhorar a ABC, o Python evoluiu significativamente, tornando-se uma das linguagens de programação mais populares e amplamente utilizadas do mundo. Seu desenvolvimento tem sido guiado por uma forte comunidade de colaboradores e uma ênfase na simplicidade e legibilidade, tornando-o um favorito entre desenvolvedores de diversas áreas.
Quem Inventou o Python?
Python foi inventado por Guido van Rossum enquanto trabalhava no Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) na Holanda. Van Rossum esteve ativamente envolvido no desenvolvimento da linguagem ABC, mas achou várias limitações e a falta de extensibilidade frustrantes:
“Eu tinha várias reclamações sobre a linguagem ABC, mas também gostava de muitos de seus recursos. Era impossível estender a linguagem ABC (ou sua implementação) para resolver minhas queixas – na verdade, sua falta de extensibilidade era um dos seus maiores problemas.” – Guido van Rossum
Movido pelo desejo de criar uma linguagem mais flexível e poderosa, van Rossum começou a desenvolver o Python como um projeto paralelo durante as festas de fim de ano em 1989. Esse esforço extracurricular eventualmente levou à criação do Python, que ele nomeou em homenagem ao grupo de comédia britânico Monty Python, refletindo seu senso de humor irreverente.
Ao longo de sua carreira, van Rossum permaneceu profundamente envolvido no desenvolvimento do Python. Ele atuou como o Benevolent Dictator for Life (BDFL), guiando a evolução da linguagem até se afastar do cargo em 2018. Suas contribuições para o campo do desenvolvimento de software vão além do Python, incluindo a criação do Mondrian, uma ferramenta de revisão de código utilizada pelo Google.
Embora seu nome possa não ser tão amplamente reconhecido quanto o de gigantes da tecnologia como Steve Jobs ou Bill Gates, o trabalho de Guido van Rossum teve um impacto profundo no desenvolvimento de software e na tecnologia em todo o mundo.
Como Python Evoluiu Ao Longo dos Anos
Python passou por muitas mudanças ao longo de sua existência, o que não é surpreendente, dado que a linguagem começou como um projeto hobby de van Rossum e se tornou uma das linguagens de programação mais proeminentes do mundo.
Aqui estão algumas das maneiras que vimos o Python evoluir para atender às necessidades dos desenvolvedores e das tecnologias em avanço:
Uma linha do tempo das versões e recursos do Python
| Ano | Versão | Recursos |
|---|---|---|
| 1991 | Python 0.9.0 | Lançamento inicial com tipos de dados centrais como listas, dicionários, strings |
| 1994 | Python 1.0 | Introduziu lambda, map, filter, reduce |
| 2000 | Python 2.0 | Adicionou compreensões de lista, suporte a Unicode, coleta de lixo |
| 2008 | Python 3.0 | Reformulação significativa, melhor suporte a Unicode, sintaxe mais consistente |
| 2018 | Python 3.7 | Classes de dados, async/await, variáveis de contexto |
| 2020 | Python 3.8 | Operador walrus, parâmetros apenas posicionais, melhorias em f-strings |
| 2021 | Python 3.9 | Dicas de tipo genéricas, novo parser, módulo zoneinfo |
| 2022 | Python 3.10 | Correspondência de padrões estruturais, locais de erro precisos |
| 2023 | Python 3.11 | Melhorias de desempenho, grupos de exceções |
Desenvolvimentos contínuos do Python
O desenvolvimento do Python não parou com lançamentos principais. Atualizações intermediárias continuamente introduzem novos recursos, melhorias de desempenho e aprimoramentos de segurança. Versões recentes, como Python 3.9, 3.10 e 3.11, trouxeram otimizações significativas e novos recursos de sintaxe que tornam o código Python mais expressivo e eficiente.
A comunidade Python desempenha um papel crucial na evolução da linguagem. A Python Software Foundation (PSF) e inúmeros voluntários contribuem para o desenvolvimento do Python, garantindo que permaneça relevante e poderoso. A abordagem orientada pela comunidade resultou em um ecossistema próspero de pacotes de terceiros disponíveis por meio do Python Package Index (PyPI), ampliando ainda mais as capacidades do Python.
Bibliotecas, frameworks e pacotes do Python
Desde seu lançamento inicial, a comunidade Python cresceu exponencialmente, levando ao desenvolvimento de uma vasta gama de bibliotecas e frameworks.
Essas ferramentas ampliaram a aplicabilidade do Python em diversos campos, incluindo desenvolvimento web, ciência de dados, inteligência artificial e mais. Por exemplo, bibliotecas como TensorFlow e scikit-learn tornaram o Python uma pedra angular da pesquisa e aplicações em IA e ML.
Python e a ascensão da ciência de dados
No mundo orientado a dados de hoje, a importância dos dados não pode ser subestimada. O campo da ciência de dados emergiu como uma disciplina crucial, combinando matemática, estatística e programação para extrair insights significativos de vastas quantidades de dados. Esses insights ajudam as empresas a tomar decisões informadas, impulsionar a inovação e resolver problemas complexos.
O Python se tornou uma pedra angular da ciência de dados devido à sua versatilidade, facilidade de uso e bibliotecas poderosas. Juntamente com SQL e R, o Python é uma das linguagens de programação mais populares nesse campo.
Quem Usa Python?
Python é utilizado por empresas e profissionais em uma ampla gama de setores para criar sites, desenvolver componentes de software, construir aplicações e trabalhar com dados, IA e tecnologias de aprendizado de máquina. Sua versatilidade e facilidade de uso o tornam uma escolha popular tanto para startups quanto para empresas estabelecidas.
Empresas que usam Python
Python é utilizado por algumas das principais empresas do mundo, demonstrando sua ampla adoção e versatilidade. Aqui estão alguns exemplos notáveis:
- Google: Python é uma das linguagens oficiais do Google e é amplamente utilizado para construção de sistemas, ferramentas de avaliação de código e vários serviços.
- NASA: Python é utilizado para várias aplicações científicas e de engenharia, incluindo análise de dados e simulação.
- Spotify: O gigante do streaming de música usa Python para análise de dados e serviços de backend.
- Netflix: Python alimenta vários aspectos das operações da Netflix, desde algoritmos de recomendação até análise de dados.
- JP Morgan Chase: Python é utilizado no setor financeiro para análise quantitativa e estratégias de negociação.
- Facebook: Utiliza Python para gerenciamento de infraestrutura, análise de dados e vários serviços de backend.
- Instagram: A popular plataforma de mídia social usa Python para seu backend, aproveitando sua simplicidade e escalabilidade.
Cargos profissionais que usam Python
A flexibilidade do Python significa que ele é valioso em diversas funções profissionais, incluindo, mas não se limitando a:
- Cientistas de Dados: Utilizam Python para análise de dados, visualização e construção de modelos de machine learning.
- Desenvolvedores Web: Usam frameworks como Django e Flask para criar aplicações web robustas.
- Engenheiros de Software: Desenvolvem uma variedade de soluções de software, desde scripts de sistema até aplicações em grande escala.
- Engenheiros de Machine Learning: Aproveitam as bibliotecas de machine learning do Python para construir e implantar modelos.
- Analistas de Dados: Manipulam e analisam grandes conjuntos de dados usando ferramentas como Pandas e NumPy.
- Engenheiros de DevOps: Utilizam Python para automatizar fluxos de trabalho, gerenciar infraestrutura e implantar aplicações.
- Pesquisadores: Empregam Python para computação científica e simulações de pesquisa.
- Desenvolvedores de Jogos: Usam Python para script e construção da lógica do jogo.
- Especialistas em SEO: Automatizam tarefas e analisam dados da web para melhorar o ranking em mecanismos de busca.
Caminhos Corporativos e Salários Médios do Python
| Caminho Corporativo | Descrição | Salário Médio (USD) |
|---|---|---|
| Cientista de Dados | Analisa e interpreta dados complexos para ajudar as empresas a tomarem decisões | $120,000 – $140,000 |
| Engenheiro de Machine Learning | Desenha e implementa algoritmos e modelos de ML | $130,000 – $150,000 |
| Desenvolvedor Web | Constrói e mantém websites e aplicações web | $70,000 – $90,000 |
| Engenheiro de Software | Desenvolve aplicações de software usando Python | $100,000 – $120,000 |
| Engenheiro de DevOps | Automatiza e agiliza processos de desenvolvimento de software | $110,000 – $130,000 |
| Analista de Dados | Coleta, processa e realiza análises estatísticas de dados | $60,000 – $80,000 |
| Desenvolvedor Python | Especializa-se em desenvolvimento em Python para diversas aplicações | $80,000 – $100,000 |
A ampla gama de aplicações do Python e a diversidade de sua base de usuários ressaltam seu status como uma das principais linguagens de programação.
O Que o Python Pode Fazer?
Talvez a melhor pergunta seja, o que o Python não pode fazer?
Embora o Python seja frequentemente visto como uma linguagem de codificação para websites, aplicativos, ciência de dados, IA e projetos de ML, suas aplicações se estendem muito além dessas áreas.
Vamos explorar algumas das maneiras (às vezes surpreendentes) como o Python é utilizado:
1. Análise de dados e visualizações
O Python é bem adequado para tarefas de ciência de dados em geral, e isso inclui análise de dados e visualizações. Com o Python, os analistas podem organizar, manipular e extrair insights de alto nível dos dados. Eles também podem usar a linguagem para criar visuais poderosos que destacam suas descobertas.
Há um número crescente de bibliotecas e frameworks Python para análise de dados e visualização, incluindo Pandas Visualization, Plotly e Matplotlib, para citar apenas alguns. Seja um diagrama simples ou um relatório estatístico complexo, o Python possui ferramentas que podem ajudar.
Outra razão pela qual o Python é uma linguagem preferida para ciência de dados é que qualquer um pode usá-la. Analistas e profissionais de inteligência de negócios nem sempre são programadores ou desenvolvedores, mas o Python é amigável o suficiente para que pessoas sem formação em ciência da computação possam se adaptar facilmente.
A especialidade da DataCamp é ensinar indivíduos e funcionários de grandes empresas como o Google a usar Python e outras linguagens de ciência de dados.
2. Aplicações de programação
Como o Python é uma linguagem de programação de propósito geral, pode ser usado para criar todos os tipos de aplicações web e móveis, desde produtos avançados de serviços financeiros até componentes em um jogo de corrida da F1.
O Python também é frequentemente utilizado para programar diretórios de arquivos, criar interfaces gráficas de usuário (GUIs) e interfaces de programação de aplicativos (APIs), e muito mais.
Se você consegue imaginar, há uma boa chance de que possa construí-lo (ou pelo menos muitos componentes chave) com Python.
Interessado em aprender como criar aplicações em Python? Confira nossa trilha de carreira de Programador Python.
3. IA e machine learning
O Python é a linguagem ideal para aplicações de IA e ML devido à sua estabilidade, flexibilidade e simplicidade. Ele permite que os desenvolvedores escrevam código confiável e legível e criem protótipos rapidamente.
Bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow e Keras fornecem ferramentas poderosas para construir e implantar modelos de machine learning, tornando o Python indispensável para o desenvolvimento de tecnologias de ponta.
Se você está interessado em trabalhar na vanguarda da tecnologia, a trilha de carreira de Cientista de Machine Learning com Python da DataCamp pode ajudá-lo a chegar lá.
4. Análise financeira e fintech
No mundo financeiro, o Python é favorecido para análise quantitativa e qualitativa e para lidar com grandes conjuntos de dados.
Ele ajuda a automatizar tarefas como calcular risco, gerenciar portfólios de ações, rastrear tendências de mercado e visualizar dados de ações. O Python também é integral ao desenvolvimento de produtos fintech, com empresas como Venmo, Robinhood e Affirm utilizando Python em suas pilhas tecnológicas.
5. Marketing e otimização para mecanismos de busca (SEO)
O Python está sendo cada vez mais utilizado em marketing digital e SEO. Ele ajuda a automatizar tarefas, categorizar palavras-chave, extrair e analisar dados, e implementar mudanças em várias páginas da web.
Bibliotecas de processamento de linguagem natural (NLP) como SpaCy auxiliam profissionais de SEO a otimizar conteúdo e analisar tendências de busca.
Django, um popular framework web, simplifica o processo de otimização técnica de SEO.
6. Desenvolvimento de jogos
O Python não é a linguagem de programação mais comum ou popular para desenvolvimento de jogos, e poucos jogos são escritos inteiramente em Python. Mas é frequentemente utilizado por desenvolvedores para outras tarefas, como vincular módulos em C e C++.
Isso não quer dizer que você não possa construir um jogo completo com Python—veja Unknown Horizons se você gostaria de ver um jogo que usa apenas Python. A maioria dos jogos utiliza múltiplas linguagens; por exemplo, jogos famosos como The Sims 4 e Battlefield 2 usam código Python para elementos críticos, como a lógica do jogo.
PyGame, um conjunto de módulos Python multiplataforma projetado para a criação de videogames, ajuda os desenvolvedores com tarefas relacionadas ao Python.
7. Design gráfico
O Python é uma linguagem útil quando se trata de desenvolver aplicações de design gráfico. É utilizado em softwares de imagem 2D, incluindo os conhecidos programas Gimp e Paint Shop Pro. Também existe o DrawBot, uma popular aplicação open-source que ajuda os usuários a criar gráficos 2D usando código Python.
Designers gráficos que trabalham com websites ou imagens digitais podem utilizar Python regularmente.
Como prova adicional da versatilidade do Python, softwares de animação 3D como Blender e Lightwave também utilizam Python.
8. Dar origem a outras linguagens de programação
A simplicidade e a sintaxe clara do Python inspiraram a criação de outras linguagens de programação como Go (Golang) e Cobra. É também um excelente ponto de partida para aprender a programar, pois sua facilidade de uso torna a transição para outras linguagens de programação mais simples uma vez que os fundamentos do Python são dominados.
As diversas aplicações do Python e sua natureza amigável o tornam uma ferramenta inestimável para muitas tarefas. Seja você analisando dados, desenvolvendo aplicações ou explorando novas fronteiras tecnológicas, o Python possui as ferramentas e bibliotecas para apoiar seus esforços.
Python em Ação: Exemplos de Código
Aqui estão alguns exemplos de código que demonstram as capacidades do Python na manipulação de dados, visualização e machine learning usando bibliotecas modernas. Esta seção tem como objetivo dar uma ideia da linguagem.
1. Encontrando a média de uma lista de números
Saída:
2. Multiplicando matrizes usando NumPy
Saída:
3. Visualizando dados com Matplotlib
Saída:
4. Aprendizado de máquina básico com scikit-learn
Saída:
Bibliotecas Python por caso de uso
| Caso de Uso | Bibliotecas Populares |
|---|---|
| Análise de Dados | Pandas, NumPy, SciPy |
| Visualização de Dados | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Aprendizado de Máquina | scikit-learn, TensorFlow, Keras |
| Desenvolvimento Web | Django, Flask |
| Automação | Selenium, PyAutoGUI |
| Processamento de Linguagem Natural | NLTK, SpaCy |
| Desenvolvimento de Jogos | Pygame, Arcade |
| Desenvolvimento de GUI | Tkinter, PyQt, Kivy |
Aprendendo Python: Do Básico ao Avançado
A simplicidade do Python significa que até mesmo aqueles sem experiência em programação podem começar a usar a linguagem imediatamente. Seja um trabalhador de escritório automatizando tarefas rotineiras, um profissional de marketing enviando e-mails em intervalos definidos, ou um estudante aprendendo a programar, o Python é acessível a todos.
No entanto, há uma diferença significativa entre o que você pode alcançar com habilidades básicas em Python e o que pode fazer com conhecimento avançado ou de nível intermediário. Assim como aprender a tocar um instrumento musical, dominar o Python exige prática e construção gradual de habilidades. Enquanto você pode começar com scripts simples, com tempo e esforço, pode progredir para desenvolver algoritmos complexos, criar aplicações web sofisticadas ou realizar análises avançadas de dados.
Especialistas em Python estão envolvidos em uma variedade de tarefas complexas, desde a construção de sistemas de IA que geram seus próprios algoritmos até o desenvolvimento de novas APIs e resolução de problemas do mundo real. Se você é novo no Python, deseja aprofundar seu entendimento ou almeja alcançar a maestria, recursos estão disponíveis para ajudá-lo a atingir seus objetivos.
Cronograma sugerido para aprender Python do zero
| Semana | Área de Foco | Tópicos Abordados |
|---|---|---|
| 1-2 | Introdução ao Python | Instalação, Sintaxe Básica, Variáveis, Tipos de Dados, Entrada/Saída Básica |
| 3-4 | Estruturas de Controle e Funções | Declarações Condicionais, Laços, Funções, Escopo, Funções Lambda |
| 5-6 | Estruturas de Dados | Listas, Tuplas, Conjuntos, Dicionários, Compreensões de Listas |
| 7-8 | Módulos e Pacotes | Importação de Módulos, Criação de Pacotes, Módulos da Biblioteca Padrão |
| 9-10 | Manipulação de Arquivos | Leitura/Escrita de Arquivos, Trabalhando com Arquivos CSV e JSON |
| 11-12 | Tratamento de Erros | Exceções, Blocos Try/Except, Exceções Personalizadas |
| 13-14 | Programação Orientada a Objetos (POO) | Classes, Objetos, Herança, Polimorfismo, Encapsulamento |
| 15-16 | Trabalhando com Bibliotecas | Bibliotecas Populares: NumPy, Pandas, Matplotlib |
| 17-18 | Fundamentos do Desenvolvimento Web | Introdução ao Flask/Django, Configuração de um Servidor Web, Roteamento Básico, Modelos |
| 19-20 | Interação com Bancos de Dados | SQLite, SQLAlchemy, Operações CRUD, Conexões com Bancos de Dados |
| 21-22 | Análise e Visualização de Dados | Análise de Dados com Pandas, Visualização com Matplotlib e Seaborn |
| 23-24 | Introdução ao Aprendizado de Máquina | Conceitos Básicos de ML, Usando scikit-learn, Modelos Simples de ML |
| 25-26 | Tópicos Avançados | Decoradores, Geradores, Gerenciadores de Contexto, Expressões Regulares |
| 27-28 | Testes e Depuração | Teste Unitário com unittest, Técnicas de Depuração, Usando Depuradores |
| 29-30 | Trabalho de Projeto | Construir um Projeto Pessoal: Aplicação Web, Projeto de Análise de Dados, Script de Automação |
| 31-32 | Revisão e Bibliotecas Avançadas | Revisão de Conceitos Chave, Introdução a Bibliotecas Avançadas (TensorFlow, Scrapy) |
Resumindo
Python é poderoso, flexível e incrivelmente versátil. Sua natureza amigável e intuitiva, combinada com capacidades de desenvolvimento rápido e facilidade de aprendizado, fazem dele uma das linguagens de programação mais populares do mundo.
As aplicações do Python abrangem diversas indústrias, impulsionando tecnologias em desenvolvimento web, ciência de dados, inteligência artificial, finanças e muito mais. Espera-se que sua popularidade e uso cresçam, tornando o Python uma habilidade essencial para os profissionais modernos.
Aprender Python é um investimento inteligente para qualquer pessoa que busca aprimorar suas perspectivas de carreira. Se você aspira ser um programador versátil, um cientista de dados, um engenheiro de IA ou ML, ou outro profissional de tecnologia, o Python abre portas para inúmeras oportunidades de carreira em alta demanda. Além disso, carreiras que exigem habilidades em Python frequentemente oferecem salários impressionantes devido à alta demanda e à oferta relativamente baixa de profissionais qualificados.
O conteúdo deste artigo foi traduzido do artigo original.