Python é uma linguagem de programação popular e versátil amplamente utilizada em diversas áreas, daí que aprender Python seja relevante, incluindo para quem trabalha em data science, inteligência artificial, machine learning, web e desenvolvimento de aplicações.
Se está à procura de aprender uma linguagem de programação, Python pode ser uma ótima forma de começar. Neste artigo ficará a saber porque deve apostar em aprender Python.

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A programação é fundamental na sociedade atual e tem um impacto cada vez maior na vida das pessoas. Hoje qualquer profissional que trabalhe em marketing digital, análise de dados e até mesmo grande parte dos gestores são colocados perante desafios de programação.

Programar permite criar softwares e aplicações que tornam as nossas vidas mais fáceis e eficientes, além de ser uma competência altamente procurada no mercado de trabalho. Com programação é possível automatizar tarefas repetitivas e criar soluções inovadoras para problemas complexos. Além disso, permite desenvolver competências importantes como resolução de problemas, pensamento lógico e trabalho em equipa.

Aprender programação é essencialmente para saber resolver problemas, para o saber fazer é necessário estar constantemente a testar soluções e formas de contornar as adversidades que vão surgindo ao longo da criação do código.

As competências de programação podem ser aplicadas em muitos setores da sociedade e são altamente valorizadas no mercado de trabalho. Aprender a programar pode ser uma decisão inteligente e benéfica para o futuro, independentemente da área escolhida.

Guia essencial para aprender Python

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A escolha da linguagem de programação depende do propósito específico e da preferência pessoal do programador. Algumas linguagens são melhores para tarefas específicas, enquanto outras são mais gerais e versáteis.

Por exemplo, Java é amplamente utilizado para desenvolvimento de aplicações empresariais, enquanto C ++ é comumente utilizada para desenvolver jogos e aplicações de sistema. Python, por sua vez, é uma linguagem de propósito geral que é utilizada para uma ampla gama de aplicações, incluindo análise de dados, inteligência artificial, machine learning e automação de tarefas.

Ao escolher uma linguagem de programação, é importante considerar as carcterísticas dos seus projetos, as bibliotecas e ferramentas disponíveis na linguagem, a popularidade da linguagem na comunidade e o nível de dificuldade de utilização.

Porque deve escolher Python

Descarregue o infográfico e descubra as razões e áreas onde Python suplanta outras linguagens.

Python é uma linguagem de programação de alto nível, criada por Guido van Rossum em 1989, com o objetivo de fornecer uma linguagem de programação clara e concisa. O nome “Python” foi escolhido como uma referência ao grupo de comediantes britânicos Monty Python, sugerindo que a linguagem é divertida e fácil de usar.

Desde então, Python evoluiu rapidamente e tornou-se uma das linguagens de programação mais populares e amplamente utilizadas do mundo. É utilizada numa ampla gama de aplicações, incluindo, inteligência artificial, desenvolvimento de aplicações web, data science, automação de tarefas, desenvolvimento de jogos e aplicativos de desktop.

Uma das razões pelas quais Python é tão popular é a sua sintaxe fácil de aprender e de ler. Além disso, a linguagem vem com uma ampla gama de bibliotecas e ferramentas disponíveis para uso, tornando-a uma escolha atraente para muitos tipos de projetos. Uma biblioteca é um conjunto de funções já previamente desenvolvidas, permitindo acelerar a produção de código.

A comunidade Python é muito ativa e existem muitos recursos disponíveis para aprender Python e aperfeiçoar competências de programação.
Python é uma linguagem de programação de alto nível e de propósito geral. Isso significa que pode ser utilizada para resolver uma ampla gama de problemas, desde tarefas simples até projetos complexos. Algumas das utilizações mais comuns da linguagem de programação Python incluem:

Python é amplamente utilizado para criar aplicações web, como sites e sistemas de gestão de conteúdo Python.

Existem vários frameworks de desenvolvimento web disponíveis para Python, como Django e Flask, que fornecem as ferramentas necessárias para criar aplicações web. Estas frameworks oferecem recursos como gestão de base de dados, segurança e gestão de URL, que facilitam o desenvolvimento de aplicações web completas.

Ao desenvolver aplicações web com Python, pode aproveitar a capacidade de integração com outras tecnologias, como JavaScript, HTML e CSS, para criar interfaces interativas.

Python é uma ferramenta popular para explorar, processar e visualizar dados.

Pandas, por exemplo, é uma biblioteca de código aberto que fornece estruturas de dados e ferramentas de análise de dados de alto nível, permitindo que os analistas importem, manipulem e analisem facilmente grandes conjuntos de dados. Juntamente com bibliotecas como Matplotlib e Seaborn, é possível visualizar e explorar dados de maneira eficiente e intuitiva.

Além disso, Python tem uma integração natural com outras tecnologias de análise de dados, como SQL, Hadoop e Spark, tornando-o na linguagem preferida para criar soluções de análise de dados completas.

Ao aprender Python para aplicar na análise de dados, os analistas podem aproveitar a sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas, criar modelos de machine learning e realizar análises avançadas de maneira rápida e eficiente.

Com a linguagem de programação Python é possível trabalhar desde scripts básicos até desenvolvimento web e mobile. Tem a vantagem de poder ser utilizada em várias plataformas – Windows, macOS, Linux/Unix. É também usada por empresas como o Dropbox, Facebook, Instagram, Pinterest e Netflix, entre outras grandes empresas. Para quem está a pensar tornar-aprender programação, aprender Python e fazer um curso de programação em Python dá todas as garantias e é uma competência relevante neste mercado cada vez mais competitivo.

Aprender Python é importante para quem quer aplicar no desenvolvimento de modelos de machine learning e algoritmos de inteligência artificial, com bibliotecas como TensorFlow, Keras e PyTorch.

As bibliotecas de machine learning fornecem as ferramentas e algoritmos necessários para criar modelos avançados, como redes neurais, árvores de decisão e clustering. Além disso, fornecem recursos para avaliar e ajustar modelos, bem como visualizar e entender resultados.

Ao aprender Python para aplicar em machine learning, os profissionais podem aproveitar a sua capacidade de integração com outras tecnologias, como base de dados, análise de dados e linguagens de programação web, para criar soluções completas de machine learning.

Para que serve Python?

Descarregue o infográfico, que preparamos, com as principais aplicações da linguagem de proramação Python e onde pode ser utilizada.

Python pode ser usada para escrever scripts que permitem automatizar tarefas repetitivas, como extrair dados de websites, enviar e-mails em massa e criar relatórios com suporte para automação de tarefas através de bibliotecas como Selenium.

Aprender Python para desenvolver jogos é simples, uma vez que, os vários módulos e bibliotecas de jogos disponíveis para Python, como Pygame, fornecem as ferramentas necessárias para criar jogos 2D.

Com essas bibliotecas, é possível criar gráficos, animações, som e interações de jogador. Além disso, Python tem suporte ao desenvolvimento de jogos em 3D através de bibliotecas como Panda3D.

Ao aprender Python para desenvolver jogos pode aproveitar a sintaxe clara e intuitiva para escrever código limpo e organizado.

Python é usado para desenvolver aplicações de desktop, com bibliotecas como PyQt e Tkinter. O desenvolvimento de aplicações de desktop com Python é uma opção popular devido à facilidade de uso e à ampla gama de bibliotecas e frameworks disponíveis.

Aprender Python permite também aprender a criar aplicações de desktop avançadas que incluem gráficos, interfaces user friendly, integração de bases de dados e suporte a múltiplas plataformas, como Windows, macOS e Linux.

Existem vários frameworks de interface gráfica de utilizador (GUI) disponíveis para Python, como Tkinter, PyQt e wxPython, que facilitam a criação de interfaces de utilizador atraentes e intuitivas. Python dispõe uma série de bibliotecas que podem ser utilizadas para manipulação e análise de dados, como NumPy e Pandas, tornando-o uma opção atraente para aplicações de desktop que lidam com dados em larga escala.

Estes são apenas alguns exemplos de aplicações que justificam aprender Python. A linguagem é muito versátil e pode ser usada para uma ampla gama de aplicações, desde simples scripts de automação até aplicações complexas de inteligência artificial.

Existe um grande número de linguagens de programação de alto nível disponíveis, tais como C, C++ e Java. A boa notícia é que todas as linguagens de programação de alto nível são muito semelhantes umas às outras. O que difere é principalmente a sintaxe, as bibliotecas disponíveis e a forma como acedemos a essas bibliotecas. Uma biblioteca é simplesmente uma coleção de recursos e códigos pré-escritos que podemos usar quando escrevemos os nossos programas.

A maioria dos programas em Python requer consideravelmente menos linhas de código para executar a mesma tarefa em comparação com outras línguas, como C. Isto conduz a menos erros de programação e reduz o tempo de desenvolvimento necessário. Além disso, Python inclui uma extensa coleção de recursos de terceiros que ampliam as capacidades da linguagem.

Do mesmo modo, como referido anteriormente, python pode ser utilizada para uma grande variedade de tarefas, o facto de ser um idioma de plataforma cruzada significa que o código escrito para um sistema operativo, como o Windows, funcionará bem no Mac OS ou linux sem fazer quaisquer alterações ao código Python.

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Exercício para criar um jogo com Python

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Se já começou a aprender Python e já conhece as bases da linguagem o próximo passo é criar o primeiro projeto.
Para iniciar um projeto em Python é fundamental perceber que ferramentas tem disponíveis para poder escolher a ferramenta certa para o projeto que pretende desenvolver.

Python inclui bibliotecas e frameworks para quase todos os domínios técnicos com funcionalidade definidas que permitem desenvolver e escrever código de forma mais eficiente e mais rápida. No entanto, são ferramentas distintas com aplicações diferentes.

Uma biblioteca Python é um conjunto de funções e classes que podem ser usadas para resolver tarefas específicas. Estas bibliotecas geralmente são projetadas para serem aplicadas num contexto mais amplo e não impõem uma estrutura específica para o projeto. Por exemplo, a biblioteca NumPy pode ser utilizada para trabalhar com matrizes e operações matemáticas, enquanto a biblioteca Pandas é utilizada para análise de dados.

Por outro lado, a framework Python é uma estrutura mais ampla para o desenvolvimento de projetos. Define uma estrutura de trabalho específica para o projeto e fornece ferramentas para ajudar a gerir tarefas comuns, como configuração de URLs, autenticação de utilizador e acesso a base de dados.
As frameworks Python automatizam a implementação de várias tarefas e dão aos programadores uma estrutura para desenvolver aplicações. Cada framework contém a sua própria coleção de módulos ou pacotes que reduzem significativamente o tempo de desenvolvimento.

Ao escolher uma framework Python, é importante levar em consideração o objetivo do projeto, a complexidade da aplicação, a experiência do programador e a comunidade de suporte disponível. Existem várias frameworks disponíveis para Python, cada uma com suas vantagens e desvantagens, escolher a melhor framework Python deve ser feita com base no projeto e nos requisitos específicos.
Se está agora a começar a aprender Python de seguida são apresentados alguns exemplos de frameworks Python mais utilizadas.

Full-stack framework contém todos os requisitos de desenvolvimento web. Isso inclui geradores de formulários, template layouts, validação de formulário e muito mais.

Micro frameworks exigem um pouco de trabalho manual por parte dos programadores. São utilizados para o desenvolvimento minimalista de aplicações web, uma vez que não tem a maioria das funcionalidades das full-stack frameworks.

Asynchronous frameworks utilizam a biblioteca asyncio para executar uma série de processos simultaneamente. Estas frameworks permitem gerir um grande número de conexões ao mesmo tempo.

Aplicações de Python no Mundo Real

Descarregue o infográfico e descubra como as empresas líderes utilizam o Python para resolver desafios do mundo real.

Django é uma framework Python Full Stack criada para facilitar o desenvolvimento de aplicações web complexas. A framework Django permite adicionar funcionalidades personalizadas de acordo com suas necessidades.

Uma das principais características de Django é o seu padrão de arquitetura de software Model-View-Controller (MVC), que é conhecido em Django como Model-View-Template (MVT). Este padrão divide a aplicação em três partes distintas: os modelos, as visualizações e os templates.

Outra característica importante de Django é a sua gestão automática. Com Django, é possível criar rapidamente uma interface de gestão para a aplicação, o que facilita a gestão de dados e de utilizadores.

Além disso, Django possui um ecossistema de bibliotecas e plugins que permitem que os desenvolvedores adicionem recursos à aplicação, como autenticação de utilizador, cache, envio de email e muito mais.

Django é amplamente utilizada em todo o mundo, desde pequenas startups até grandes empresas, como a Instagram, a Mozilla e a NASA. É considerada uma das frameworks mais populares para desenvolvimento web em Python e é conhecido pela fácil utilização, segurança e por permitir criar projetos complexos de forma fácil e rápida.

Flask é uma framework Python que permite criar aplicações web de forma rápida e fácil. É considerado um das frameworks mais populares e simples de utilizar em Python.

Flask também é altamente personalizável, permite que os programadores utilizem apenas os recursos necessários para um projeto específico, evitando a sobrecarga de recursos desnecessários. A framework Flask também oferece uma grande variedade de extensões que podem ser facilmente integradas em aplicações para adicionar funcionalidades.

Além disso, Flask é altamente compatível com outras bibliotecas e ferramentas Python, o que significa que os desenvolvedores podem integrar facilmente outros recursos às aplicações, como bases de dados, APIs de terceiros e outras ferramentas.

Bottle é uma micro-framework para prototipagem e construção de aplicações pessoais simples. Originalmente destinava-se à construção de APIs e é considerada por muitos programadores como uma dos melhores frameworks Python. Também permite que os desenvolvedores trabalhem em estreita colaboração com o hardware para criar aplicações de utilização pessoal pequenas e simples.

Vantagens do Profissional Certificado Python

Descarregue o documento e descubra todas as vantagens de ser profissional certificado em Python e como podem estes profissionais ajudar as empresas a melhorar o seu desempenho e alavancar os seus negócios.

CherryPy é uma excelente opção para programadores que procuram uma framework Python simples, modular e escalável para construir aplicações web.

CherryPy é uma framework Python minimalista para o desenvolvimento ágil de aplicações. Permite utilizar qualquer tipo de tecnologia para acesso a dados e modelos e suporta vários servidores, incluindo HTTP, HTTPS, CGI, FastCGI, SCGI e mod_python

Uma das principais características de CherryPy é sua facilidade de utilização e natureza modular. Oferece uma API simples para expor funções Python como URLs, além de permitir o uso de templates para renderizar o conteúdo da página. Além disso, CherryPy suporta sessões, cookies, autenticação de utilizadores e gestão acesso.

Outra característica importante de CherryPy é a sua escalabilidade, uma vez que permite gerir várias solicitações simultâneas utilizando threads ou processos, para criar aplicações de alto desempenho.

Web2py é uma framework de código aberto que permite programar conteúdo dinâmico, reduzindo as tarefas mais aborrecidas, como por exemplo o desenvolvimento de formulários web do zero.

O projeto Web2py foi inspirado nas frameworks Ruby on Rails e Django, sendo, originalmente projetado como uma ferramenta de ensino com ênfase na facilidade de utilização.

A framework Web2py segue o modelo MVC (Model-View-Controller), o que permite uma melhor organização do código.
Esta framework inclui nas suas bibliotecas todas as ferramentas necessárias para desenvolver uma aplicação e apresenta integrações com um grande número de bases de dados, como MSSQL, MySQL, Postgres, Oracle, MongoDB e Google Big Table.

Além disso, o web2py integra vários subsistemas que possibilitam a criação automática de formulários com validação automática, autenticação e autorização, gerador de códigos AJAX para melhor interação do utilizador com a aplicação, upload seguro de arquivos, sistema de plugins, integração com vários padrões Web (XML, RSS etc.), entre outros.

Se pretende tornar-se um programador, ou se já é um programador, mas deseja especializar-se em Python, tem um terreno imensamente fértil para explorar e aprender Python faz todo o sentido.

Em resumo, aprender Python pode trazer inúmeros benefícios para quem se interessa por programação ou áreas afins. Além de ser uma linguagem de programação fácil, é utilizada em diversos campos, como data science, machine learning, automação de tarefas, desenvolvimento web, entre outros.

Com a sua grande comunidade de programadores e recursos disponíveis online, aprender Python pode ser uma excelente escolha para quem deseja dar os primeiros passos em programação ou especializar-se numa área específica. Portanto, se procura uma linguagem de programação versátil e amplamente utilizada, não hesite em aprender Python!

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