Le python est un serpent constricteur : il étouffe ses proies avant de les engloutir. Est-ce pour cela qu’en 1989, le néerlandais Guido Von Rossum a baptisé son langage de programmation Python ? En tout cas, 35 années plus tard, le bébé de ce fan d’humour britannique a bien grandi et avale petit à petit tous ses concurrents. En octobre 2021, Python est devenu le langage le plus populaire au monde. Avec un taux d’usage de 16,41 %, il domine de plus de 6 points ses premiers concurrents, soit le plus grand écart jamais répertorié par l’index TIOBE (mars 2024). Quels sont les avantages du langage de programmation Python qui expliquent cette suprématie ? Faisons appel à une fonction simple : python_avantages.
Le langage python, c’est quoi et pourquoi a-t-il autant de succès ?
Python se veut un langage interprété, orienté objet, libre et multiplateforme. Il se distingue par sa simplicité, offrant une syntaxe épurée, aérée et intuitive. En tant que langage de haut niveau, le codage Python s’inspire du langage parlé, en anglais. Son apprentissage se révèle ainsi plus accessible aux débutants que celui d’un Java, Javascript ou même HTML/CSS. Totalement open source, les utilisateurs peuvent télécharger un interpréteur Python sur le site officiel, l’utiliser et même le modifier librement. Il est disponible sur divers systèmes d’exploitation tels que macOS, Linux et Windows. Python assure nativement une portabilité étendue, à l'exception notable des plateformes mobiles. Le grand reptile est à l’aise dans de nombreux milieux, mais apprécie particulièrement le développement de logiciels, le Big Data et le machine learning. Ces domaines très en vogue participent largement à sa grande diffusion. La communauté Python est vaste et dynamique. Des forums en ligne, comme Reddit, servent de plateformes d’échange pour les développeurs de tous niveaux. Ils partagent des conseils, résolvent des problèmes et collaborent sur des projets. Cette interaction constante entre les membres enrichit l’écosystème Python, stimulant l’innovation et l’amélioration continue.
Que peut-on faire avec Python ?
Python bénéficie d’une large adoption dans des domaines variés, allant du développement web à l’analyse de données. Sa polyvalence attire une multitude de développeurs qui contribuent à son évolution. Les bibliothèques abondantes et documentées simplifient la mise en œuvre de solutions complexes. Elles permettent aux créateurs de se concentrer sur la résolution de problèmes plutôt que sur la gestion des détails techniques. Ces bibliothèques, elles-mêmes libres et modifiables, enrichissent les capacités natives du langage Python, lui permettant d’aborder de nombreux domaines informatiques.
- Développement web : Alors que Python se classe par défaut dans les langages back-end, la bibliothèque Flask ou la structure plus rigide d’un Django étendent ses possibilités vers la création d’interfaces graphiques en front-end.
- Intégration web : Requests dote Python d’un outil de requêtage HTTP complet. Elle simplifie l’envoi de requêtes, la gestion des réponses et l’interaction avec les protocoles web. Avec une syntaxe claire et concise, elle améliore considérablement les options intégrées.
- Traitement d’images : Pillow offre un support de formats évolués et de puissantes capacités de manipulation d’images.
- Calcul scientifique : Support puissant pour les tableaux multidimensionnels et les matrices, Numpy apporte aussi des fonctions mathématiques de haut niveau pour opérer sur les structures de données.
- Visualisation de données : Matplotlib et Seaborn sont des bibliothèques Python qui permettent la création de graphiques ou diagrammes. Elles sont largement utilisées dans le domaine de la science des données, la recherche, et la visualisation de résultats expérimentaux.
- Automatisation de tests : Robot est particulièrement adapté au développement guidé par les tests (Test-Driven Development, TDD). Cette bibliothèque permet de définir des critères d’acceptation clairs et de vérifier que le logiciel fonctionne comme prévu dès les premières phases de conception.
- Intelligence artificielle : Tensorflow est une bibliothèque machine learning pour Python. Elle fournit des outils d’analyse de données et le modelage statistique. SciKit-Learn est reconnue pour ses algorithmes de classification, de régression, de clustering et de réduction de dimensionnalité, appréciés dans les tâches de data mining et d’apprentissage automatique.
- Analyse de données : Pour manipuler des données avec Python, Pandas introduit des structures telles que les DataFrame et les Series. Elle rend le traitement de grands ensembles plus intuitif et permet une analyse plus sophistiquée, avec moins de code.
Il existe encore bien d’autres bibliothèques spécialisées : le site Devzv.com en dénombre près de 140 000 en accès libre sous Github[1] ! Le langage Python accède ainsi à des domaines plus exotiques comme le jeu vidéo (Pygame), l’enseignement (Turtle) ou même la composition musicale (Music21). Métamorphosé par toutes ces bibliothèques, notre python devient un véritable caméléon.
Champion de la polyvalence, librement accessible au plus grand nombre et soutenu par une communauté active, que reprocher à Python ? Comme tout langage de haut niveau, ses performances et sa compacité le rendent peu apprécié des partisans de l’écoconception dans le développement informatique. D’autres y voient un assemblage hétéroclite, plutôt procédural et moins sécurisé que Java ; mais ce sont des critiques d’adeptes de Java et de sa centaine de frameworks… Il n’en reste pas moins que les avantages du langage de programmation Python sont nombreux et font de lui le roi de la jungle des dialectes informatiques, pour probablement quelques années encore.
[1] : https://www.devzv.com/fr/libraries-in-python-explained.html
- https://github.com/python/cpython/blob/main/Doc/library/index.rst
