Qu’est-ce qui explique la belle popularité du langage de programmation Python ?
#1 Un langage de programmation facile à utiliser
En plus d’être un langage Open Source et sujet à des améliorations régulières par sa très large communauté, Python est facile à utiliser. L’objectif premier de son créateur, Guido Van Rossum, était de concevoir une technologie de développement universelle, dont la syntaxe pourrait être assimilée par des développeurs débutants.
Pari totalement réussi donc, puisque Python est encore plus simple que les langages de base comme C ou C+++. Cette facilité d’apprentissage et d’utilisation est illustrée par la définition implicite des types de variables, la non-attribution de mémoire, l’absence de gestion des pointeurs, etc.
#2 Un langage appuyé par des entreprises de renom
Python peut compter sur le soutien de deux des plus grands noms de l’industrie high-tech : Facebook et Google. Ce dernier l’utilise depuis 2006 pour la programmation de certaines de ses applications et plateformes. Google a même mis en place un portail dédié à Python ! D’autres grandes entreprises l’ont également adopté pour programmer leurs produits :
- Instagram : l’entreprise propose le plus grand déploiement au monde du Framework web Django entièrement codé en Python ;
- Spotify : 80% des services et 90% de la cartographie de réduction des tâches sont programmés en Python ;
- Netflix : le CDN Open Connect écrit en Python assure la stabilité du streaming même avec un débit de connexion lent ;
- Uber : les ingénieurs d’Uber codent principalement en Python et en Node.Js ;
- Dropbox : l’entreprise a embauché Guido Van Rossum en 2012 pour la création de Pyston, un IDE de développement pour Python.
#3 Python : l’allié de l’intelligence artificielle et des sciences de données
L’autre indice de popularité des langages de programmation, TIOBE Index, braque les projecteurs sur la baisse de la popularité du langage R au profit de Python sur ce segment pour plusieurs raisons. Il dispose de plusieurs bibliothèques intégrées dont les analystes de données ont besoin, telles que Numpy, Pandas, matplotlib et SciPy.
En même temps, Python permet aux scientifiques d’effectuer des calculs avancés sans avoir à coder. Cela leur facilite le passage de l’élaboration d’hypothèses à l’analyse de données.
#4 Python propose un large panel de Frameworks et de librairies
En plus de sa forte communauté, Python possède des centaines de Framework et de bibliothèques qui contribuent de manière significative à l’efficacité de ses programmes et à la réduction de leur délai de développement. Voici quelques add-on intéressants :
- Matplotlib pour les tableaux de dessin et les graphiques ;
- NumPy pour le calcul scientifique ;
- SciPy pour les mathématiques, les sciences et les applications techniques ;
- BeautifulSoup pour XML et l’analyse HTML ;
- Django pour le développement web côté serveur.
La popularité de Python entraînera forcément un besoin conséquent de développeurs qui en maîtrisent les rouages. Intéressé ? Découvrez les parcours proposés par EPSI !
