Python est un langage de plus en plus utilisé, en grande partie grâce à son omniprésence dans les domaines des data sciences et du machine learning.
Vous voulez apprendre Python ? Ou tout simplement en savoir plus sur ce langage et son utilisation ?
Suivez le guide !
Le langage Python : introduction et historique
Le point sur Python
Python est un langage de programmation open-source dont la première version date de 1991.
Fonctionnant sur la plupart des plateformes (des ordinateurs aux smartphones), Python est un langage relativement facile à apprendre, dont la syntaxe est facilement lisible. C’est notamment grâce à ces deux points qu’il a gagné en popularité ces dernières années – en plus de son utilisation presque obligatoire lorsqu’on parle Big Data et data sciences.
Mais, comme nous le verrons, ce langage possède d’autres particularités qui le rendent unique.
Le langage le plus utilisé ?
Pour la première fois en octobre 2021, Python, selon l’index Tiobe, a atteint la première place des langages de programmation les plus utilisés.
C’est un véritable exploit pour ce langage, qui met fin à 20 ans d’un règne partagé entre le Java et le C.
Avec 11,27% de part d’utilisation, sa dernière version en date (3.10.0) prend donc l’ascendant sur tous les autres langages de programmation, et il devient ainsi le langage le plus apprécié des développeurs.
Impressionnant lorsqu’on sait que ce langage de dépassait pas les 5% avant 2018 !
Le langage du Big Data et du Machine Learning
On l’a dit, il y a plusieurs raisons à ce succès. Déjà, sa facilité d’apprentissage en fait un langage de choix pour les débutants. Mais c’est aussi son utilisation en Big Data et Machine Learning qui contribue à sa popularité.
Mais pourquoi cette popularité dans les domaine des data sciences ?
Eh bien, elle est aussi due… à sa simplicité ! Tous les data scientists n’ont pas forcément un bagage important en ingénierie logicielle, aussi un langage simple d’utilisation se trouve être la solution parfait.
De fait, la plupart des librairies crées pour le Big Data, et les data sciences en général, ont été écrites en Python. On peut citer par exemple NumPy, Scikit-learn ou encore Matplotlib.
La boucle est donc bouclée, et Python est devenu un des langages phares dans le domaine des sciences de la données.
Python VS les autres langages : les différences
Si Python n’a pas beaucoup de concurrents dans le domaine des data sciences, on l’utilise en revanche pour des développements dans lesquels il peut être amené à être opposé à d’autres langages.
Par exemple, on l’utilise également dans le monde du développement web (avec le framework Django), au même titre que PHP, Java ou JavaScript.
Dans ce cas-là, il est bon de parler des différences entre Python et les autres langages.
Les caractéristiques du langage
On l’a rapidement évoqué, Python a des caractéristiques qui, mises ensemble, font de lui langage à part qu’il est.
Voici quelques-unes de ses caractéristiques :
- C’est un langage interprété, et non compilé (à la différence du C et du Java ) ;
- Il a une syntaxe particulière – dont on reparlera ;
- C’est un langage fortement typé ;
- Il a une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes ;
- Il favorise la programmation orientée objet.
Python : ce qui joue en sa faveur
Il y a plusieurs éléments qui font de Python un bon choix lorsque l’on hésite entre plusieurs langages ou technos, par exemple :
- Il est facile à apprendre, sa syntaxe est simple ;
- Ses applications sont nombreuses (data sciences, web scraping, back-end, etc.) ;
- Il devient populaire, et a donc une forte communauté derrière lui ;
- Ses utilisations vont probablement se multiplier à l’avenir.
Et ce qui le dessert
Par contre, si la question se pose, il n’est pas forcément toujours bon de choisir Python. Voici quelques raisons qui feraient d’une autre techno une meilleure solution :
- Il reste moins rapide que les langages compilés, comme le C ;
- Si vous êtes déjà expert dans une autre solution (par exemple JavaScript) ;
- Python ne permet pas (encore ?) de faire tout ce que les autres langages permettent.
Si le choix se présente à vous, vous aurez maintenant des éléments sur lesquels vous baser pour choisir le bon langage !
Introduction à la syntaxe de Python
On l’a déjà dit, Python est un langage relativement facile à apprendre, écrire et modifier. Et pour cause, il a été pensé pour être un langage lisible. Sa syntaxe est plus épurée que les autres langages. Par exemple, on n’utilise pas d’accolades pour créer des blocs, comme dans la plupart des langages, mais des indentations.
Si les mots clés communs à la plupart des langages restent (for, if, etc.), certains sont spécifiques à Python. Par exemple, la définition de méthodes, pour laquelle on utiliserait le mot-clé function en JavaScript, se déclare en Python avec le mot def.
Pour avoir un exemple plus complet, nous allons voir à quoi ressemble une fonction de calcul de factorielle, d’abord en C, puis en Python.
En C, cela donnerait :
Alors qu’en Python, on aurait le même résultat avec le code suivant :
Pour avoir toutes les règles du langage Python, le mieux reste de se diriger vers la documentation officielle.
Apprendre le langage Python
Apprendre le Python vous intéresse ? Que vous soyez débutant en programmation ou non, apprendre ce langage peut se révéler être une bonne idée ! Rentrons dans les détails.
Pourquoi apprendre Python ?
Si vous avez lu l’article jusqu’ici, vous devriez déjà avoir la réponse à cette question ! Mais faisons tout de même une liste des bonnes raisons de se mettre à ce langage :
- Si vous ne savez pas coder, c’est un des langages les plus simples à apprendre ;
- Si vous êtes déjà développeur, se mettre à cette techno se fera sans douleur ;
- C’est le langage idéal pour faire du Machine Learning ou analyser du Big Data ;
- Le Python est prometteur et sa croissance n’a pas l’air de ralentir ;
- Ce qui a pour conséquence que la demande en développeurs Python devrait augmenter – ainsi que le salaire qui va avec.
Vous êtes décidé ? Parfait ! Mais alors comment apprendre Python ?
Comment apprendre Python (lorsqu’on est débutant ou non) ?
Il y a plusieurs façons de se former à ce langage. Déjà, certains cursus universitaires l’enseignement, mais ce n’est en général pas le langage sur lequel ils se concentrent le plus.
Donc, pour apprendre ce langage, il vaut mieux se tourner vers l’auto-formation. Une recherche Google ou YouTube vous fournira toute une liste de sites et de vidéos pour apprendre ce langage.
Par exemple, le célèbre site OpenClassrooms a un cours sur Python. Si vous êtes anglophone et préférez les tutos vidéos, cette vidéo de freeCodeCamp sur Python est parfaite pour commencer.
Bien sûr, le meilleur moyen d’apprendre un nouveau langage ou une techno, c’est de pratiquer. Donc, le mieux est de se trouver des projets à faire, des challenges à se lancer, pour pouvoir apprendre et progresser. C’est aussi le meilleur moyen de remplir son portfolio et montrer de quoi on est capable !
Combien de temps pour apprendre à coder en Python ?
Vous voulez savoir combien de temps il vous faudra pour pouvoir coder en Python ? Cela dépend de votre profil !
Si vous êtes déjà un développeur expérimenté, le temps de prendre en main les spécificités du langage, voire des principaux frameworks, peut se faire en une poignée de jours. Peut-être un peu plus pour bien maitriser les outils qui gravitent autour du langage.
Si vous êtes un parfait débutant, ça sera évidemment plus long, car il y a toute la logique de la programmation à apprendre en amont, notamment l’algorithmique. Mais, suivant le temps que vous y passez et votre but, vous pourrez devenir un développeur Python opérationnel en quelques semaines !
Quel avenir pour Python ?
Mais, est-ce que ça vaut le coup, d’apprendre Python ? Est-ce bien un langage d’avenir ? N’est-il pas un effet de mode ?
Impossible de répondre avec certitudes à ces questions. Mais, si Python s’est petit à petit glissé à la première place des langages les plus utilisés, ce n’est pas pour rien.
L’utilisation des data sciences, que ça soit pour du machine learning ou faire de la data visualisation est croissante, l’utilisation du langage qu’on utilise pour ces domaines devrait continuer à croitre lui aussi.
On peut même imaginer Python s’étendre à d’autres domaines et permettre d’ici peu, comme JavaScript, de créer aussi bien du back end, des softwares, que des apps mobile.
