Come imparare a programmare in Python

Se sei approdato su questa pagina, probabilmente c’è una domanda che ti ronza in testa, magari tenendoti sveglio la notte o facendoti compagnia durante la pausa caffè: come imparare a programmare in Python? Forse hai sentito dire che è il linguaggio del futuro, la chiave per sbloccare carriere scintillanti nel mondo della data science, dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati.

Cos’è Python e a cosa serve?

Prima di lanciarci a capofitto nell’apprendimento, facciamo un passo indietro e chiariamo un punto fondamentale: cos’è esattamente Python e perché dovrebbe interessarti? Immagina Python come una sorta di coltellino svizzero del mondo della programmazione. Si tratta di un linguaggio di programmazione ad alto livello, interpretato, orientato agli oggetti e, soprattutto, incredibilmente versatile. Creato alla fine degli anni ’80 da Guido van Rossum, si è rapidamente affermato grazie a una filosofia che mette al centro la leggibilità del codice e la produttività dello sviluppatore.

Ma “versatile” cosa significa in pratica? Significa che con Python puoi fare un sacco di cose diverse. Il tuo cuore batte per la data science e l’analisi dei dati? Python è il re indiscusso in questo campo, grazie a librerie potentissime come Pandas per la manipolazione dei dati, NumPy per il calcolo scientifico, Matplotlib e Seaborn per la visualizzazione e Scikit-learn per il machine learning. E se parliamo di intelligenza artificiale, Python è di nuovo in prima linea, con librerie come TensorFlow e PyTorch che alimentano alcuni dei modelli di IA più avanzati al mondo.

La sua popolarità non è un caso. Python vanta una sintassi chiara ed intuitiva, rendendolo relativamente facile da imparare, soprattutto per i principianti. Inoltre, ha una community globale vasta e attiva, il che significa che troverai sempre aiuto, tutorial, documentazione e librerie per quasi ogni esigenza. E parlando di librerie Python, queste sono uno dei suoi maggiori punti di forza: un ecosistema immenso di moduli pronti all’uso che ti evitano di dover reinventare la ruota ogni volta. È la filosofia “batterie incluse”: Python ti fornisce già tantissimi strumenti per iniziare a costruire subito qualcosa di interessante.

Quanto è difficile imparare Python?

Python è stato progettato con un occhio di riguardo per la leggibilità e la semplicità della sintassi. Spesso si dice che il codice Python assomigli quasi a uno pseudocodice, a metà strada tra il linguaggio umano e il codice vero e proprio.

Questo non significa che imparare Python sia come bere un bicchier d’acqua o che non ci sia impegno richiesto. Significa però che la curva di apprendimento iniziale è generalmente più dolce. Non dovrai combattere con puntatori arcani, gestione manuale della memoria o sintassi verbosa e complessa fin dal primo giorno. Potrai concentrarti sui concetti fondamentali della programmazione, come le variabili, i cicli, le condizioni, e vedere risultati tangibili in tempi relativamente brevi.

Certo, la “difficoltà” è un concetto soggettivo e dipende da diversi fattori. Se hai già esperienza con altri linguaggi di programmazione, troverai Python incredibilmente rinfrescante e rapido da apprendere. Molti concetti ti saranno già familiari e dovrai solo adattarti alla sintassi specifica di Python. Se invece parti completamente da zero, senza alcuna base di logica di programmazione, ci vorrà un po’ più di tempo per assimilare i concetti fondamentali. Ma non temere, Python è spesso raccomandato come primo linguaggio proprio per la sua accessibilità.

Un altro aspetto che incide sulla percezione della difficoltà è il metodo di apprendimento e le risorse a cui ti affidi. Un buon corso, un mentore, o anche solo tutorial ben fatti possono fare una differenza enorme. Al contrario, cercare di imparare da fonti confusionarie o saltando di palo in frasca senza un percorso logico può rendere l’esperienza frustrante e farti credere che Python sia più complicato di quello che è.

Infine, c’è da considerare cosa intendi per “imparare Python”. Se il tuo obiettivo è scrivere semplici script per automatizzare piccoli compiti, potresti raggiungere un livello di competenza sufficiente in poche settimane. Se invece aspiri a diventare un data scientist esperto o uno sviluppatore backend senior, il percorso sarà ovviamente più lungo e richiederà la comprensione di concetti più avanzati e di numerose librerie specialistiche. Ma la bellezza di Python è che ti permette di crescere gradualmente. Puoi iniziare con le basi e poi, man mano che acquisisci sicurezza e competenze, avventurarti in territori più complessi.

Quindi, per tirare le somme: Python non è difficile in senso assoluto. Richiede impegno, costanza e la giusta mentalità, ma la sua struttura è pensata per agevolare chi impara.

Quanto tempo ci vuole per imparare Python?

Se il tuo obiettivo è comprendere le basi fondamentali di Python, parliamo di sintassi, variabili, tipi di dati, strutture di controllo (if/else, cicli for/while), funzioni e magari un’introduzione alle strutture dati come liste e dizionari, potresti raggiungere questo traguardo in un periodo che va dalle poche settimane a 2-3 mesi, dedicandoci qualche ora di studio e pratica costante ogni settimana. Con queste basi, sarai in grado di scrivere script semplici, capire codice scritto da altri (almeno a livello basilare) e iniziare ad esplorare librerie specifiche per i tuoi interessi. È un po’ come imparare le regole fondamentali di un nuovo gioco da tavolo: capisci come muovere i pezzi e l’obiettivo generale, ma non sei ancora un campione.

Se invece vuoi raggiungere un livello di competenza intermedia, che ti permetta di lavorare in autonomia su progetti più complessi, di utilizzare efficacemente le librerie più comuni nel tuo campo d’interesse (ad esempio, Pandas e Matplotlib per l’analisi dati e la data science), e di avere una buona padronanza dei concetti di programmazione orientata agli oggetti, allora il tempo richiesto si allunga. Parliamo realisticamente di un periodo che può variare dai 6 ai 12 mesi di studio e pratica intensiva e costante. In questa fase, non si tratta solo di imparare la sintassi, ma di sviluppare la capacità di problem solving, di strutturare codice in modo efficiente e di “pensare da programmatore”.

Per arrivare a un livello avanzato o di “maestria”, dove sei in grado di progettare architetture software complesse, contribuire a progetti open source di rilievo, ottimizzare codice per le massime prestazioni o specializzarti in nicchie molto tecniche dell’intelligenza artificiale o del machine learning, il percorso è continuo. Non c’è un vero e proprio punto di arrivo, perché il mondo della tecnologia è in costante evoluzione. Parliamo di anni di esperienza pratica, di continuo aggiornamento e di una profonda comprensione dei meccanismi interni del linguaggio e delle sue librerie più sofisticate.

È fondamentale sottolineare l’importanza della costanza e della pratica. Studiare Python per 8 ore di fila un giorno al mese è molto meno efficace che dedicargli un’ora al giorno, o anche solo poche ore concentrate nel weekend, ma con regolarità. La programmazione è un’abilità pratica: più la eserciti, più diventi bravo. È come imparare a suonare uno strumento musicale: la teoria è importante, ma senza ore e ore di esercizi e di “strimpellamenti”, non andrai lontano.

Inoltre, il tempo necessario può variare in base al tuo background. Se hai già familiarità con altri linguaggi di programmazione o con concetti di logica e matematica, potresti accelerare alcuni passaggi. Al contrario, se parti completamente da zero, concediti il tempo necessario per assimilare ogni nuovo concetto senza fretta.

Ricorda, non è una gara. L’obiettivo è costruire una comprensione solida e duratura. Meglio procedere a un passo che ti consenta di interiorizzare bene le nozioni, piuttosto che correre per poi ritrovarti con lacune difficili da colmare. E non dimenticare che risorse come il nostro corso Python from Zero to Hero sono pensate proprio per guidarti in questo percorso, ottimizzando i tempi e fornendoti una strada chiara.

Cosa serve per imparare Python?

Per imparare Python ti serviranno senza dubbio:

Curiosità: La voglia di scoprire come funzionano le cose, di capire la logica dietro al codice. La programmazione è un continuo processo di esplorazione.
Pazienza: Non tutto funzionerà al primo colpo. Anzi, quasi mai. Ci saranno errori, bug, momenti di frustrazione in cui vorrai lanciare il computer fuori dalla finestra. La pazienza di analizzare il problema, cercare soluzioni e riprovare è cruciale.
Perseveranza: La capacità di non mollare di fronte alle difficoltà. Imparare a programmare è una maratona, non uno sprint. Ogni piccolo successo, ogni bug risolto, è un passo avanti.
Un pizzico di umorismo: Saper ridere dei propri errori o delle stranezze del codice può alleggerire molto il percorso. A volte, un errore di battitura può trasformare un programma funzionante in un enigma indecifrabile. Accettalo con filosofia.

Passiamo ora agli aspetti tecnici:

Un computer: Sembra ovvio, ma è il requisito minimo. Non serve un mostro di potenza, un qualsiasi PC o Mac moderno andrà più che bene per iniziare. Python è leggero e gira praticamente ovunque.
L’interprete Python: Questo è il “motore” che esegue il tuo codice Python. Puoi scaricarlo gratuitamente dal sito ufficiale python.org. L’installazione è solitamente semplice e guidata. Esistono diverse versioni di Python (principalmente Python 2, ormai obsoleto, e Python 3, che è quello su cui dovresti concentrarti). Assicurati di installare la versione più recente e stabile di Python 3.
Un editor di testo o un IDE:
- Editor di testo semplici: Programmi come Notepad++ (Windows), Sublime Text, Atom o Visual Studio Code (VS Code) sono ottimi per iniziare. Offrono funzionalità come l’evidenziazione della sintassi e, nel caso di VS Code, estensioni potentissime per Python. VS Code, in particolare, è diventato uno standard de facto per molti sviluppatori grazie alla sua flessibilità e al ricco ecosistema di plugin.
- IDE specifici per Python: Programmi come PyCharm offrono un ambiente di sviluppo più completo, con strumenti di debugging avanzati, integrazione con sistemi di version control (come Git), e funzionalità specifiche per lo sviluppo Python. Per chi si occupa di data science, Jupyter Notebook e JupyterLab sono strumenti eccezionali: permettono di scrivere codice, visualizzare risultati (grafici, tabelle) e aggiungere testo esplicativo tutto nello stesso documento interattivo.

Infine, le risorse per l’apprendimento:

Documentazione ufficiale di Python: È completa, ben scritta e una fonte autorevole. All’inizio potrebbe sembrare un po’ ostica, ma imparare a consultarla è un’abilità fondamentale.
Tutorial online e piattaforme di e-learning: Il web è pieno di risorse gratuite e a pagamento per imparare Python. Cerca quelli con buone recensioni e uno stile di insegnamento che ti si addice.
Libri: Anche se viviamo nell’era digitale, un buon libro di programmazione Python può essere un compagno prezioso.
Community online: Forum come Stack Overflow, subreddit dedicati a Python (es. r/learnpython, r/Python), gruppi Discord, sono luoghi fantastici per fare domande, trovare soluzioni a problemi comuni e confrontarsi con altri studenti e sviluppatori. Non aver paura di chiedere, ma cerca sempre di formulare domande chiare e di mostrare cosa hai già provato a fare.
Corsi strutturati: Un corso ben progettato può fare una grande differenza, guidandoti passo dopo passo, fornendoti esercizi mirati e, in alcuni casi, il supporto di un istruttore. Se stai cercando un percorso completo per iniziare, ti consigliamo di dare un’occhiata al nostro Corso Python per principianti: Python from Zero to Hero. Abbiamo anche un articolo che ne parla più in dettaglio: Python from Zero to Hero: inizia da qui, lo abbiamo pensato proprio per chi parte da zero e vuole arrivare a padroneggiare Python con solide basi.

Comprendere le basi del Python

Eccoci al cuore pulsante del nostro viaggio: comprendere le basi del Python. È qui che mettiamo le mani in pasta, o meglio, sulla tastiera, e iniziamo a capire come questo linguaggio prende vita. Non ti preoccupare, non ti sommergeremo di codice incomprensibile. L’obiettivo è darti una panoramica chiara e, speriamo, accattivante dei concetti fondamentali. Immagina di costruire una casa: prima devi gettare solide fondamenta, poi erigere i muri portanti, e solo dopo potrai dedicarti agli arredi e alle rifiniture. Le basi di Python sono le tue fondamenta.

Iniziamo dalla sintassi di base. Una delle prime cose che colpiscono di Python è la sua pulizia. Niente parentesi graffe ossessive per delimitare i blocchi di codice come in altri linguaggi (ciao Java, ciao C++!), né punti e virgola alla fine di ogni istruzione. Python usa l’indentazione (gli spazi all’inizio di una riga) per definire la struttura del codice. All’inizio potrebbe sembrarti strano, ma presto apprezzerai quanto questo renda il codice più leggibile e ordinato. È come se il linguaggio stesso ti costringesse a scrivere in modo pulito.

Poi ci sono le variabili. Pensa alle variabili come a delle scatole etichettate in cui puoi conservare informazioni. Ad esempio, potresti avere una variabile chiamata eta che contiene il numero 42, o una variabile nome che contiene la stringa di testo “Arthur”. Python è un linguaggio a tipizzazione dinamica, il che significa che non devi dichiarare esplicitamente il tipo di una variabile prima di usarla; l’interprete lo capisce da solo dal valore che le assegni. Comodo, no? I tipi di dati fondamentali che incontrerai subito sono i numeri (interi come 10, o in decimali come 3.14), le stringhe di testo (sequenze di caratteri racchiuse tra apici singoli ‘Data’ o doppi “Masters”), e i booleani (che possono avere solo due valori: True o False, fondamentali per prendere decisioni).

E a proposito di decisioni, entriamo nel mondo delle strutture di controllo. Queste sono le istruzioni che permettono al tuo programma di non essere una semplice sequenza lineare di comandi, ma di comportarsi in modo intelligente, reagendo a diverse situazioni. La più comune è l’istruzione if-elif-else. È come un bivio nel tuo codice: se una certa condizione è vera (if), fai una cosa; altrimenti, se un’altra condizione è vera (elif), fai un’altra cosa; altrimenti ancora (else), fai qualcos’altro. Ad esempio: “Se piove, prendi l’ombrello, altrimenti se c’è il sole, metti gli occhiali da sole, altrimenti resta a casa a programmare in Python”. Semplice ed efficace.

Poi ci sono i cicli, che ti permettono di ripetere un blocco di codice più volte. I due tipi principali sono il ciclo for e il ciclo while. Il ciclo for è perfetto quando sai in anticipo quante volte vuoi ripetere un’azione, ad esempio per scorrere tutti gli elementi di una lista. Il ciclo while, invece, continua a ripetere un blocco di codice finché una certa condizione rimane vera. Attenzione però con i while a non creare cicli infiniti, altrimenti il tuo programma si bloccherà in un loop eterno, un po’ come ascoltare la stessa canzone in repeat per sempre (può piacere all’inizio, ma poi…).

Parliamo ora delle strutture dati, ovvero modi più organizzati per conservare e manipolare insiemi di dati. Le liste sono probabilmente le più versatili: sono collezioni ordinate e modificabili di elementi, che possono essere di tipi diversi. Le tuple sono simili alle liste, ma con una differenza fondamentale: sono immutabili, una volta create non puoi modificarle. Sono come un menu fisso: quello è, e non si discute.

I dizionari sono un altro strumento potentissimo: sono collezioni non ordinate di coppie “chiave-valore”. Ogni valore è associato a una chiave unica, che usi per recuperarlo. Pensa a un vero dizionario: cerchi una parola (la chiave) e trovi la sua definizione (il valore). I set, infine, sono collezioni non ordinate di elementi unici, utili per operazioni matematiche sugli insiemi come unioni e intersezioni, o semplicemente per eliminare duplicati da una lista.

Un altro concetto cruciale sono le funzioni. Le funzioni sono blocchi di codice riutilizzabili che eseguono un compito specifico. Invece di scrivere lo stesso pezzo di codice più e più volte, lo puoi definire una volta sola dentro una funzione e poi “chiamare” quella funzione ogni volta che ne hai bisogno. Questo rende il codice più organizzato, più leggibile e più facile da mantenere (il famoso principio DRY: Don’t Repeat Yourself). Immagina di avere una ricetta per fare una torta (la funzione); ogni volta che vuoi una torta, segui quella ricetta, invece di reinventarla da capo. Le funzioni possono prendere degli input (chiamati argomenti o parametri) e restituire un output (il risultato).

Man mano che i tuoi programmi crescono, scoprirai la potenza dei moduli e pacchetti, che sono il cuore delle famose librerie Python. Un modulo è semplicemente un file Python che contiene definizioni e istruzioni (funzioni, classi, variabili). Puoi importare questi moduli nei tuoi programmi per utilizzare le funzionalità che offrono. Python ha una vasta libreria standard, piena di moduli utili per tantissime cose (lavorare con file, date e orari, fare richieste web, ecc.). Oltre a questo, c’è l’immenso ecosistema di librerie di terze parti (come le già citate Pandas, NumPy, TensorFlow) che puoi installare e usare per compiti ancora più specifici.

Infine, anche se all’inizio potrebbe sembrare un concetto più avanzato, è utile avere almeno un’infarinatura di Programmazione Orientata agli Oggetti (OOP). Python è un linguaggio orientato ad oggetti, il che significa che ti permette di strutturare il tuo codice pensando in termini di “oggetti” che hanno delle proprietà (dati) e dei comportamenti (metodi, ovvero funzioni associate a quell’oggetto). Ad esempio, potresti definire un oggetto “Automobile” che ha proprietà come “colore” e “marca”, e comportamenti come “accelera” e “frena”. Questo paradigma diventa molto utile per organizzare programmi complessi e per creare codice più modulare e riutilizzabile. Non devi diventarne un esperto subito, ma sapere che esiste e a cosa serve ti aiuterà a capire meglio molto codice Python che incontrerai.

Un ultimo, ma non meno importante, aspetto delle basi è imparare a gestire gli errori e il debugging. Non importa quanto tu sia bravo, scriverai codice con errori (chiamati affettuosamente “bug”). È normale, fa parte del gioco. Python ti aiuterà segnalandoti gli errori con dei messaggi, a volte un po’ criptici all’inizio, ma che imparerai a decifrare. Il processo di trovare e correggere questi errori si chiama debugging ed è un’abilità fondamentale quanto scrivere codice. A volte è come fare il detective, cercando l’indizio che ti svela il colpevole (spesso un typo o un errore logico).

Vuoi iniziare a programmare in Python? – I consigli di Data Masters

Innanzitutto, ti suggeriamo di non rimandare l’inizio. La classica scusa del “comincio lunedì” è sempre dietro l’angolo, ma in realtà il momento ideale per iniziare è proprio adesso. Però, attenzione, non lanciarti senza una meta precisa. Stabilisci piccoli obiettivi che siano realistici. Ad esempio, potresti iniziare con l’installazione di Python e la scrittura del tuo primissimo “Hello, World!”. Successivamente, potrai dedicarti alla comprensione delle variabili, poi dei cicli, e così via, un passo alla volta.

La pratica è fondamentale, ed è la vera chiave di volta. Non puoi imparare a nuotare leggendo un manuale, devi buttarti in acqua. Allo stesso modo, per imparare Python, non limitarti a leggere o guardare tutorial. Scrivi codice, modifica codice esistente, prova a risolvere piccoli problemi. Non temere di commettere errori, anzi, cerca di capire perché hai sbagliato e poi correggi. Ogni errore è un’opportunità preziosa per imparare qualcosa di nuovo.

Non aver timore di sbagliare, è assolutamente normale, succede anche ai programmatori più esperti, l’importante è non scoraggiarsi di fronte alle difficoltà. Quando ti troverai bloccato, e succederà fidati, la prima cosa da fare è provare a risolvere il problema da solo: analizza il messaggio di errore, rileggi attentamente il tuo codice e fai qualche ricerca online. Se proprio non riesci a venirne a capo, non esitare a chiedere aiuto online e cerca di capire qual era il problema e come si può risolvere

Un altro consiglio è quello di scegliere un progetto che ti appassioni. Imparare diventa molto più semplice e divertente se applichi le tue nuove conoscenze a qualcosa che ti sta veramente a cuore. Vuoi analizzare i dati della tua squadra di calcio preferita? Creare un piccolo bot per Telegram? Automatizzare un compito noioso al lavoro? Ecco, usa Python per fare proprio questo! Avere un obiettivo concreto ti darà una motivazione incredibile.

Valuta anche la possibilità di seguire un percorso di apprendimento strutturato. Anche se è possibile imparare Python da autodidatta, un corso ben organizzato può farti risparmiare tempo e frustrazione, offrendoti un percorso logico, esercizi mirati e, spesso, il supporto di esperti. Noi di Data Masters, ad esempio, abbiamo creato il corso “Python from Zero to Hero” proprio pensando a chi inizia da zero e desidera acquisire una solida padronanza del linguaggio.

Una volta che avrai acquisito le basi, inizia a leggere il codice scritto da altri sviluppatori più esperti. Piattaforme come GitHub o Kaggle sono delle vere miniere d’oro di progetti interessanti. All’inizio potrebbe sembrarti incomprensibile, ma gradualmente inizierai a riconoscere schemi, tecniche e buone pratiche di programmazione, nel caso in cui non riuscissi a capire perfettamente i passaggi puoi sempre avvalerti di ChatGPT o Claude per avere una spiegazione più dettagliata.

Imparare a programmare in Python è un investimento sul tuo futuro, un’abilità che ti renderà più versatile, più capace di risolvere problemi e, perché no, più appetibile sul mercato del lavoro. E ricorda, noi di Data Masters siamo qui per accompagnarti in questo viaggio. Esplora il nostro blog, considera i nostri corsi, e non esitare ad entrare in contatto con la nostra community. In bocca al lupo, o meglio, “Buon coding!”

AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn

Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.