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Cos’è Python: a cosa serve e come si usa | Data Masters

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Febbraio 13, 2024

Guida all’utilizzo del linguaggio di programmazione Python

Sogni di creare intelligenze artificiali rivoluzionarie? O forse vuoi analizzare dati complessi per estrarre informazioni preziose? Qualunque sia il tuo obiettivo nel mondo dell’IA e del machine learning, c’è una cosa che devi assolutamente conoscere: Python.

Python è diventato il linguaggio di programmazione più popolare al mondo, secondo il TIOBE Index, un indice di popolarità dei linguaggi di programmazione, superando negli ultimi anni addirittura “linguaggi di punta” come C, C++ e Java.

Ma quali sono le ragioni dietro questo successo? In questa guida su Python, ti spiegheremo perché questo linguaggio è così popolare e versatile, e come funziona Python in diversi campi, dallo sviluppo web all’analisi dei dati, fino all’apprendimento automatico e al deep learning.

Cos’è possibile fare con Python

Python è un linguaggio di programmazione estremamente versatile, amato da sviluppatori di tutto il mondo per la sua semplicità e potenza. Grazie alla sua vasta gamma di librerie e framework, Python può essere utilizzato per una moltitudine di scopi, dal semplice scripting all’elaborazione avanzata dei dati. Ecco alcuni degli ambiti principali in cui Python eccelle:

Sviluppo di software

Python è ampiamente utilizzato nello sviluppo di software grazie alla sua sintassi intuitiva e alla sua facilità d’uso. È possibile creare applicazioni potenti e affidabili senza la complessità di altri linguaggi. La sua natura versatile lo rende adatto sia per applicazioni desktop che web. Framework come Django e Flask sono popolari per lo sviluppo web, mentre PyQt e Tkinter sono utilizzati per creare interfacce grafiche per applicazioni desktop. La semplicità di Python accelera il processo di sviluppo, riducendo il tempo necessario per scrivere e mantenere il codice.

Data Science

La data science è un campo in rapida crescita e Python è tra gli strumenti preferiti degli addetti ai lavori per analizzare dati complessi. Librerie come Pandas e NumPy ci aiutano a lavorare in maniera veloce e performante su grandi quantità di dati. In particolare Pandas è ideale per la manipolazione e l’analisi dei dati, fornendo strumenti per lavorare con strutture dati che prendono il nome di DataFrame mentre NumPy, invece, offre supporto per array multidimensionali e funzioni matematiche avanzateOltre a queste, Matplotlib e Seaborn sono librerie di visualizzazione che aiutano a creare grafici e diagrammi per interpretare meglio i dati. Python è anche compatibile con librerie per l’analisi statistica e il data mining, come SciPy e State Models, rendendolo una scelta eccellente per i data scientist.

Machine Learning

Possiamo senz’altro dire che ad oggi Python è uno strumento fondamentale nel machine learning, offrendo librerie come Scikit-learn, Tensor Flow, Keras e Pytorch per creare modelli di apprendimento automatico e deep learning. Scikit-learn fornisce strumenti semplici ed efficienti per l’analisi dei dati e il data mining, coprendo tutto, dalla classificazione alla regressione, clustering e riduzione della dimensionalità. TensorFlow e Keras, sviluppati da Google, sono utilizzati per costruire e addestrare reti neurali complesse. Se vuoi imparare il machine learning dalle basi, visita il nostro Corso di Machine Learning Starter Kit. Inoltre, PyTorch, sviluppato da Meta, è un’altra libreria popolare per il deep learning, apprezzata per la sua facilità d’uso e flessibilità.

Automazione degli script

Python è perfetto per l’automazione degli script, permettendo di automatizzare attività ripetitive e migliorare l’efficienza del lavoro quotidiano. Librerie come Selenium possono essere utilizzate per l’automazione dei test web, mentre Beautiful Soup e Scrapy sono strumenti eccellenti per il web scrapingPython può anche interfacciarsi con i file di sistema per automatizzare la gestione di file e directory, inviare email automatiche, o interagire con API per recuperare e aggiornare dati in tempo reale. Questo rende Python una risorsa inestimabile per amministratori di sistema e sviluppatori che cercano di ridurre il carico di lavoro manuale.

Eseguire calcoli

Python semplifica l’esecuzione di calcoli complessi grazie a librerie come NumPy, rendendo facile gestire operazioni matematiche avanzate. NumPy è essenziale per l’algebra lineare, la trasformazione Fourier, e l’analisi di numeri casuali. Per calcoli scientifici, SciPy estende le funzionalità di NumPy con funzioni aggiuntive per l’ottimizzazione, l’integrazione e l’interpolazioneSimPy, invece, è una libreria per la simulazione di sistemi a eventi discreti, utile per modellare e analizzare processi che evolvono nel tempo. Con queste librerie, Python diventa uno strumento potente per scienziati, ingegneri e analisti finanziari che necessitano di eseguire calcoli complessi in modo efficiente.

Analisi del testo

Un altro ambito in cui Python si distingue è l’analisi del testo, grazie a librerie come NLTK (Natural Language Toolkit) e SpaCy. Queste librerie permettono di eseguire operazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come il tokenization, l’analisi grammaticale, e l’estrazione di entitàSono utilizzate in applicazioni che vanno dai motori di ricerca all’analisi dei sentiment nei social media. Inoltre, Text Blob offre una semplice API per l’analisi del testo, rendendo più accessibili tecniche avanzate di NLP.

Sviluppo di giochi

Python è anche utilizzato nello sviluppo di giochi, con librerie come Pygame che forniscono strumenti per creare giochi 2D. Pygame permette di gestire grafica, suoni, e input del giocatore, rendendo possibile lo sviluppo di giochi educativi, prototipi di giochi, e progetti di intrattenimento. Anche se non è la scelta principale per giochi ad alte prestazioni, la semplicità di Python lo rende ideale per imparare i concetti di base dello sviluppo di giochi.

Punti di forza del linguaggio di programmazione Python

Se Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari e amati, questo non è solo per la sua utilità ma anche per molte altre ragioni: la sua semplicità, flessibilità e il supporto di una comunità globale lo rendono una scelta ideale per una vasta gamma di progetti e applicazioni.

Ecco alcuni dei principali punti di forza di Python:

Sintassi Intuitiva

La sintassi di Python è semplice e intuitiva, rendendolo un linguaggio facile da imparare e da utilizzare, anche per i principianti. La leggibilità del codice è una priorità in Python e la necessità strutturale di una indentazione bene definita incoraggia l’uso di spazi e una struttura del codice chiara e questo facilità enormemente la manutenzione del codice.Anche chi ha poca o nessuna esperienza nella programmazione può rapidamente comprendere e iniziare a scrivere codice in Python. Questa semplicità non solo accelera il processo di apprendimento, ma anche la velocità di sviluppo, permettendo ai programmatori di concentrarsi sulla risoluzione dei problemi piuttosto che sulla complessità del linguaggio.

Community Attiva

Python ha una delle comunità più grandi e attive al mondo, offrendo un’ampia gamma di risorse per imparare e ottenere aiuto. La community di Python è nota per essere accogliente e di supporto, con numerosi forum, gruppi di discussione e piattaforme online dove i programmatori possono condividere conoscenze e risolvere problemi. Eventi come i PyCon sono fondamentali per il networking e la condivisione delle conoscenze. Oltre ai grandi eventi, ci sono innumerevoli meetup locali e workshop che permettono ai programmatori di tutti i livelli di incontrarsi e imparare insieme. Le risorse disponibili includono documentazione ufficiale, tutorial, corsi online, e una miriade di progetti open source a cui contribuire, rendendo facile per chiunque trovare aiuto e migliorare le proprie competenze.

Ampia Disponibilità di Librerie e Framework

Python offre una vasta gamma di librerie e framework che estendono le sue capacità per quasi ogni tipo di applicazione. Per il web development, Django e Flask sono tra i framework più popolari, mentre per la data science e il machine learning, librerie come Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras e PyTorch sono solo alcuni esempi di librerie  ampiamente utilizzate da migliaia di sviluppatori in tutto il mondo. Questa disponibilità di strumenti preconfezionati permette di accelerare lo sviluppo e di concentrarsi sulle caratteristiche uniche del proprio progetto, senza dover reinventare la ruota.

Portabilità

Una volta che tutte le librerie necessarie sono installate, il codice Python è altamente portabile, il che significa che con poche eventuali modifiche, può essere eseguito su diversi sistemi operativi senza dover riscrivere tutto il codice. La creazione di ambienti virtuali, con strumenti con Virtualenv facilitano ulteriormente questo processo di gestione delle librerie.

Ecosistema di Strumenti di Sviluppo

Python è supportato da un ampio ecosistema di strumenti di sviluppo, inclusi editor di testo, ambienti di sviluppo integrati (IDE) e strumenti di gestione dei pacchetti. IDE come PyCharm, Visual Studio Code e Jupyter Notebook offrono funzionalità avanzate come il completamento del codice, il debugging integrato e il supporto per l’esecuzione di script in tempo reale, migliorando significativamente l’esperienza di sviluppo.

Breve storia di Python 

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, interpretato e orientato agli oggetti, creato da Guido van Rossum. La sua storia affonda le radici alla fine degli anni ’80, quando van Rossum, lavorando al Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) nei Paesi Bassi, iniziò a sviluppare Python come successore del linguaggio ABC. Il suo obiettivo era creare un linguaggio facile da leggere e da scrivere, capace di gestire eccezioni e di interfacciarsi con il sistema operativo.

Guido van Rossum cercava di superare alcune limitazioni del linguaggio ABC, soprattutto in termini di espandibilità e gestione delle eccezioni. ABC era noto per la sua semplicità d’uso, ma mancava di alcune funzionalità necessarie per un linguaggio di programmazione più versatile. Van Rossum voleva mantenere la facilità d’uso di ABC, migliorandone al contempo le capacità.

La Prima Versione

Python 0.9.0 è stato rilasciato nel febbraio 1991. Questa versione iniziale includeva molte delle funzionalità che oggi associamo a Python, come eccezioni, funzioni e i moduli, oltre a tipi di dati come liste e stringhe. Uno degli aspetti innovativi di Python era la sua gestione della memoria, con un garbage collector integrato che automatizzava la gestione della memoria, riducendo il rischio di errori.

Crescita e Sviluppo

Negli anni ’90, Python ha guadagnato una base di utenti fedele grazie alla sua sintassi chiara e alla sua filosofia di design che enfatizza la leggibilità del codice. Con il rilascio di Python 1.0 nel gennaio 1994, il linguaggio ha consolidato la sua posizione con l’introduzione di funzionalità come le lambda, le map, le filter e le reduce, che hanno ampliato le capacità di programmazione funzionale di Python.

Python 2 e la Standard Library

Python 2.0, rilasciato nell’ottobre 2000, ha segnato un importante passo avanti con l’introduzione di una gestione della memoria basata sul conteggio dei riferimenti e una nuova raccolta di moduli nella libreria standard. Una delle caratteristiche più significative di Python 2 è stata l’introduzione delle list comprehensions, che hanno permesso di creare liste in modo più conciso e leggibile.

La Modernizzazione

Nel dicembre 2008, è stata rilasciata la versione 3.0 di Python, nota anche come Python 3000 o Py3k. Questo aggiornamento ha introdotto numerosi cambiamenti significativi destinati a rimuovere ambiguità e ridondanze dal linguaggio. Python 3 non è retrocompatibile con Python 2, il che ha richiesto agli sviluppatori di aggiornare il loro codice per adattarsi alla nuova versione. Python ha continuato a evolversi, con aggiornamenti regolari che hanno portato nuove funzionalità e miglioramenti. Le versioni recenti, come Python 3.9 e 3.10, hanno introdotto pattern matching, miglioramenti alla gestione della memoria e nuove librerie per migliorare la produttività degli sviluppatori.

La Community

Uno dei fattori chiave del successo di Python è la sua comunità globale e attiva. La Python Software Foundation (PSF), fondata nel 2001, supporta lo sviluppo del linguaggio e promuove la sua adozione attraverso conferenze, eventi e supporto a progetti open source. La comunità organizza regolarmente eventi come PyCon, che riuniscono migliaia di sviluppatori da tutto il mondo per condividere conoscenze e collaborare su nuovi progetti.

Le librerie e Framework di Python per la Data Science

Python è noto non solo per la sua sintassi semplice e intuitiva, ma anche per la vasta gamma di framework e librerie disponibili che accelerano lo sviluppo di applicazioni. Queste librerie forniscono una struttura solida e strumenti predefiniti per sviluppare software robusto e scalabile.

Ecco una panoramica delle principali librerie di Python utilizzate nella Data Science e nel Machine Learning.

NumPy

NumPy è una libreria fondamentale per il calcolo scientifico in Python. Offre supporto per array multidimensionali e una vasta gamma di funzioni matematiche avanzate. NumPy è alla base di molte altre librerie di data science e fornisce strumenti efficienti per operazioni di algebra lineare, trasformazioni di Fourier e calcoli statistici.

Principali caratteristiche di NumPy:

  • Array N-dimensionali: Supporto per array multidimensionali, che consentono di eseguire operazioni matematiche complesse in modo efficiente.
  • Funzioni matematiche: Un’ampia gamma di funzioni matematiche per operazioni su array.
  • Integrazione: Ottima integrazione con altre librerie di data science come Pandas e Matplotlib.

Pandas

Pandas è una libreria per la manipolazione e l’analisi dei dati. Fornisce strutture dati flessibili come DataFrame e Serie, che permettono di lavorare con dati etichettati e relazionali in modo intuitivo e potente. Pandas è essenziale per il data wrangling, la pulizia dei dati e l’esplorazione dei dati.

Principali caratteristiche di Pandas:

  • DataFrame: Una struttura dati bidimensionale che consente di gestire dati etichettati e relazionali.
  • Serie: Una struttura dati unidimensionale simile a un array, ma con la possibilità di avere etichette.
  • Operazioni di manipolazione: Funzionalità potenti per filtrare, raggruppare, aggregare e trasformare i dati.
  • Gestione dei dati mancanti: Strumenti per gestire e imputare valori mancanti nei dataset.

Matplotlib

Matplotlib è una libreria per la creazione di visualizzazioni di dati. Permette di generare grafici di alta qualità, dai semplici istogrammi ai grafici tridimensionali complessi. Matplotlib è ampiamente utilizzata per presentare dati in modo chiaro e comprensibile, supportando l’analisi esplorativa dei dati.

Principali caratteristiche di Matplotlib:

  • Varietà di grafici: Supporto per la creazione di grafici a linee, a barre, istogrammi, scatter plot e molti altri tipi di visualizzazioni.
  • Personalizzazione: Ampia possibilità di personalizzazione dei grafici, compresa la modifica di colori, etichette, e layout.
  • Integrazione: Buona integrazione con altre librerie di data science come NumPy e Pandas.

Seaborn

Seaborn è una libreria per la visualizzazione statistica dei dati costruita su Matplotlib. Seaborn fornisce un’interfaccia di alto livello per creare grafici statistici complessi e belli, rendendo facile l’esplorazione e la comprensione dei dati.

Principali caratteristiche di Seaborn:

  • Grafici statistici: Supporto per la creazione di grafici come heatmap, grafici a violino, pairplot e molti altri.
  • Stile e colori: Seaborn migliora l’estetica dei grafici di Matplotlib con stili predefiniti e palette di colori.
  • Interfaccia di alto livello: Funzionalità avanzate per semplificare la creazione di visualizzazioni complesse.

SciPy

SciPy è una libreria per il calcolo scientifico e tecnico. Costruita sopra NumPy, SciPy offre funzionalità aggiuntive per l’ottimizzazione, l’integrazione, la risoluzione di equazioni differenziali, e altre operazioni matematiche avanzate.

Principali caratteristiche di SciPy:

  • Ottimizzazione: Algoritmi per l’ottimizzazione di funzioni e risoluzione di problemi di programmazione lineare.
  • Integrazione: Funzioni per l’integrazione numerica e la risoluzione di equazioni differenziali.
  • Algebra lineare: Strumenti avanzati per l’algebra lineare, comprese decomposizioni di matrici e soluzioni di sistemi lineari.

Scikit-learn

Scikit-learn è una libreria per il machine learning in Python. Offre strumenti semplici ed efficienti per l’analisi dei dati e il data mining, inclusi algoritmi di classificazione, regressione, clustering e riduzione della dimensionalità.

Principali caratteristiche di Scikit-learn:

  • Algoritmi di machine learning: Ampia gamma di algoritmi per la classificazione, la regressione e il clustering.
  • Pipeline: Strumenti per creare pipeline di trasformazione e modellazione dei dati.
  • Valutazione dei modelli: Funzionalità per la valutazione delle prestazioni dei modelli e la selezione dei parametri.

TensorFlow

TensorFlow è una libreria open-source per il deep learning sviluppata da Google. Consente di creare e addestrare modelli di deep learning utilizzando una vasta gamma di architetture neurali. TensorFlow è altamente scalabile e può essere utilizzato per applicazioni che vanno dai dispositivi mobili ai supercomputer.

Le funzionalità principali di TensorFlow sono:

  • Costruzione e addestramento di reti neurali profonde
  • Supporto per il calcolo distribuito su GPU e TPU
  • Integrazione con Keras per una facile costruzione di modelli

Keras

Keras è un’API di alto livello per il deep learning, progettata per funzionare sopra TensorFlow, Theano o Microsoft CNTK. Keras è facile da usare e consente di costruire e addestrare modelli di deep learning in modo rapido e intuitivo.

Le funzionalità principali di Keras sono:

  • Costruzione di modelli sequenziali e a grafo
  • Utilizzo di strati predefiniti e personalizzati
  • Supporto per l’addestramento e la valutazione dei modelli

PyTorch

PyTorch è una libreria open-source per il deep learning sviluppata da Meta. È apprezzata per la sua flessibilità e semplicità d’uso, rendendola una scelta popolare tra ricercatori e sviluppatori. PyTorch offre un’interfaccia intuitiva e un forte supporto per l’auto differenziazione, consentendo di costruire e addestrare modelli di deep learning in modo efficiente.

Le funzionalità principali di PyTorch sono:

  • Tensori dinamici: PyTorch supporta i tensori dinamici, che permettono di modificare la struttura del modello in fase di esecuzione, facilitando l’implementazione e il debugging.
  • Autodifferenziazione: Offre potenti strumenti per l’autodifferenziazione, semplificando il calcolo delle derivate necessarie per l’ottimizzazione dei modelli di deep learning.
  • Supporto per GPU: PyTorch sfrutta le capacità delle GPU per accelerare il calcolo, rendendolo adatto per addestrare modelli complessi e di grandi dimensioni.
  • Ecosistema di strumenti: Include librerie complementari come TorchVision, che fornisce dataset e modelli pre-addestrati per la visione artificiale, e TorchText, per l’elaborazione del linguaggio naturale.
  • Community e documentazione: PyTorch ha una comunità attiva e una documentazione dettagliata, con numerosi tutorial e risorse per imparare a utilizzare la libreria e risolvere problemi specifici.

Scrapy

Scrapy è un framework open-source per il web scraping. È progettato per estrarre dati strutturati da pagine web, fornendo strumenti potenti per la navigazione, l’estrazione e la gestione dei dati. Scrapy è utilizzato in molti progetti di data mining, monitoraggio dei prezzi, e ricerca sui dati web.

Punti di forza:

  • Efficienza: Ottimizzato per scaricare e analizzare grandi quantità di dati web rapidamente.
  • Flessibilità: Permette di personalizzare l’estrazione dei dati con pipeline di elaborazione potenti.
  • Estendibilità: Supporta estensioni e middleware per aggiungere funzionalità avanzate.
  • Community: Ampiamente supportato da una community attiva e una documentazione dettagliata.

Jupyter

Jupyter è un framework open-source per la creazione di notebook interattivi che combinano codice, testo e visualizzazioni. È ampiamente utilizzato in ambito scientifico e accademico per la documentazione, la condivisione e l’esecuzione interattiva del codice.

Punti di forza:

  • Interattività: Permette di eseguire codice in tempo reale e visualizzare i risultati immediatamente
  • Documentazione: Combina codice e testo in un formato facilmente condivisibile e leggibile.
  • Visualizzazione: Supporta l’integrazione con librerie di visualizzazione come Matplotlib e Seaborn.
  • Community: Una vasta community e numerose estensioni disponibili per ampliare le funzionalità.

Questi framework rappresentano solo una parte delle potenti risorse disponibili nel vasto ecosistema di Python. Ogni framework offre strumenti specifici per diverse esigenze di sviluppo, rendendo Python una scelta ideale per una vasta gamma di applicazioni.

IDE di Python

Un IDE (Integrated Development Environment) è uno strumento essenziale per gli sviluppatori, poiché offre un ambiente integrato che facilita la scrittura, il debugging e la gestione del codice. Per Python, esistono diversi IDE che offrono una vasta gamma di funzionalità, migliorando significativamente la produttività degli sviluppatori. 

Ecco una panoramica dei principali IDE utilizzati per lo sviluppo in Python.

PyCharm

PyCharm è uno degli IDE più popolari per Python, sviluppato da JetBrains. PyCharm è disponibile in due versioni: la Community Edition, gratuita e open-source, e la Professional Edition, a pagamento, con funzionalità avanzate.

Punti di forza:

  • Editor di codice avanzato: Offre completamento automatico del codice, ispezioni del codice in tempo reale e suggerimenti per la refattorizzazione.
  • Debugging: Include un potente debugger grafico, che facilita l’individuazione e la risoluzione degli errori.
  • Integrazione: Si integra perfettamente con strumenti di versionamento del codice come Git, SVN e Mercurial
  • Supporto per lo sviluppo web: La Professional Edition include supporto per framework come Django, Flask e Pyramid.
  • Testing: Offre strumenti integrati per eseguire test unitari e di integrazione.

Visual Studio Code

Visual Studio Code (VS Code) è un editor di codice open-source sviluppato da Microsoft, che sta rapidamente diventando uno degli strumenti preferiti dagli sviluppatori Python. VS Code è noto per la sua leggerezza e le sue potenti estensioni.

Punti di forza:

  • Estensioni: Ampia gamma di estensioni disponibili per Python, che aggiungono funzionalità come il completamento del codice, il debugging e l’integrazione con strumenti di testing.
  • Leggerezza: È molto leggero e veloce, anche su hardware meno potente.
  • Integrazione: Ottima integrazione con Git e altri sistemi di versionamento del codice.
  • Personalizzazione: Altamente personalizzabile con temi, layout e plugin.
  • Remote Development: Supporta lo sviluppo remoto, permettendo di scrivere e debugare codice su server remoti o container.

Spyder

Spyder è un IDE open-source progettato specificamente per la data science. È spesso incluso nelle distribuzioni di Python come Anaconda.

Punti di forza:

  • Editor di codice avanzato: Fornisce completamento automatico del codice, linting e refattorizzazione.
  • Console interattiva: Include una console interattiva basata su IPython, che facilita l’esecuzione e il debug del codice.
  • Visualizzazione: Supporta visualizzazioni integrate per tracciare variabili, grafici e tabelle.
  • Integrazione: Si integra bene con librerie scientifiche come NumPy, Pandas e Matplotlib.
  • Gestione dei progetti: Offre strumenti per la gestione dei progetti e la navigazione del codice.

Thonny

Thonny è un IDE semplice e facile da usare, progettato per principianti. È ideale per chi sta imparando a programmare in Python, grazie alla sua interfaccia intuitiva e alle sue funzionalità educative.

Punti di forza:

  • Semplicità: Interfaccia utente pulita e semplice, adatta ai principianti.
  • Debugging: Include un debugger semplice e intuitivo, che mostra il flusso di esecuzione del programma passo-passo.
  • Installazione automatica: Facilita l’installazione e la gestione dei pacchetti Python.
  • Gestione delle variabili: Mostra le variabili e i loro valori durante l’esecuzione del codice, facilitando l’apprendimento.

Anaconda

Anaconda non è un IDE in sé, ma una distribuzione di Python che include una suite completa di strumenti per la data science, tra cui gli IDE Spyder e Jupyter Notebook. Anaconda facilita l’installazione e la gestione di pacchetti e ambienti Python, rendendolo una scelta eccellente per chi lavora con la data science.

Punti di forza:

  • Gestione dei pacchetti: Anaconda Navigator facilita l’installazione, l’aggiornamento e la gestione dei pacchetti Python.
  • Ambienti virtuali: Consente di creare e gestire ambienti virtuali, isolando i progetti e le loro dipendenze.
  • Suite completa: Include strumenti come Jupyter Notebook, Spyder e RStudio, offrendo un ambiente di sviluppo integrato.

Questi IDE offrono una vasta gamma di funzionalità per migliorare la produttività degli sviluppatori Python. La scelta dell’IDE giusto dipende dalle tue esigenze specifiche e dal tipo di progetto su cui stai lavorando.

5 motivi per imparare a usare Python

Python è diventato uno dei linguaggi di programmazione più popolari e richiesti al mondo. Le sue caratteristiche uniche lo rendono una scelta ideale per sviluppatori di tutti i livelli di esperienza. Ecco cinque motivi per cui dovresti imparare a usare Python:

1. Facilità d’uso e Leggibilità

Python è conosciuto per la sua sintassi semplice e intuitiva, che rende il codice facile da leggere e scrivere. Questo facilita l’apprendimento per i principianti e accelera lo sviluppo per i programmatori esperti.

2. Versatilità e Adattabilità

Python è estremamente versatile e può essere utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, dallo sviluppo web alla data science, dal machine learning all’automazione degli script. Questa versatilità lo rende uno strumento indispensabile in molti settori diversi.

3. Ampia Libreria di Moduli e Framework

Python dispone di una vasta libreria di moduli e framework open-source che facilitano lo sviluppo di applicazioni complesse. Queste risorse predefinite permettono di risparmiare tempo e sforzi, offrendo soluzioni pronte all’uso per molte esigenze comuni.

4. Community Attiva e di Supporto

Python ha una delle comunità più grandi e attive al mondo. Questa community offre un’ampia gamma di risorse, tra cui documentazione completa, tutorial, forum di supporto e conferenze annuali come PyCon. La comunità è un ottimo punto di partenza per chiunque desideri imparare Python o risolvere problemi specifici.

5. Opportunità di Carriera

La conoscenza di Python apre numerose opportunità di carriera in vari settori, tra cui tecnologia, finanza, sanità e ricerca scientifica. La crescente domanda di competenze in Python rende questo linguaggio un’ottima scelta per chiunque desideri avanzare nella propria carriera o entrare nel mercato del lavoro tecnologico.

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