Langage Python : c'est quoi ? Que peut-on faire avec en 2023 ?

Python est l’un des langages de programmation les plus couramment utilisés par les professionnels de la donnée. Mais ses applications ne se limitent pas seulement à la Data science : Python peut aussi être utilisé pour développer des logiciels, écrire des algorithmes ou encore gérer l’infrastructure web d’un réseau social (ex: Instagram). Tu veux savoir si le langage Python est fait pour toi ? Cet article contient ce qu’il faut savoir à propos d’un des langages de programmation les plus populaires au monde.

Python, c’est quoi ?

Les origines du langage de programmation

Guido van Rossum, un développeur néerlandais, invente Python en 1989. Il avait à cœur d’automatiser les tâches répétitives liées à l’écriture de scripts informatiques.

Personne n’imaginait alors que Python puisse connaître un tel succès. La première version du langage a été écrite durant une semaine de vacances et le nom "Python" est une référence aux humoristes du groupe : les "Monty Python". En 1991, Guido van Rossum publie la première version publique du langage sur le forum Usenet.

Depuis sa création, plusieurs versions de Python ont été développées. En 2000, l’équipe de PythonLabs publie la version 2.0 du langage. Fin 2008, les développeurs de Python décident de nettoyer la bibliothèque du langage et de clarifier son code : la version 3.0 de Python est née.

Les différences entre Python 2 et 3 sont telles que la plupart des lignes de code écrites avec Python 2 ne sont plus compatibles avec Python 3. Par exemple, pour afficher un résultat avec Python, on utilise la fonction “print”. 

Avec Python 2, la fonction s’écrit :

print 'Hello, World!'

Avec Python 3, la fonction s’écrit : 

print('Hello, World!')

L’objectif de ces deux instructions est le même : afficher les caractères qui forment la phrase :

Hello, World!

Cependant, en informatique, la syntaxe est très importante. C’est pourquoi Python 3 n’arrivera pas à comprendre et à exécuter l’instruction écrite avec Python 2.

Cependant, les deux versions continuent de coexister aujourd’hui mais Python 2 a vocation à disparaître dans les prochaines années.

Aujourd’hui, Python 3 est devenu un langage très populaire. Par exemple, si tu as utilisé une calculatrice Casio ou Texas Instrument au lycée, tes calculs ont été exécutés grâce à Python 3 .

Le classement Tiobe, qui recense les langages les plus populaires et fait autorité dans le monde de la programmation, place même Python en première place depuis décembre 2021 !

Les avantages et inconvénients de Python

Python est un langage simple, puissant et facile à apprendre. Son premier avantage est d’utiliser des fonctions en anglais : si tu as quelques notions d’anglais, il sera facile de te souvenir à quoi servent ces fonctions.

De plus, la syntaxe de Python a beau présenter quelques subtilités, elle est beaucoup moins lourde et rigide que celle des autres langages. Par exemple, on peut insérer un commentaire avec un simple hashtag (#) au début du commentaire, alors qu’en Java et en C il faut ouvrir le commentaire par /* et ne pas oublier de le refermer avec */.

L’apprentissage de Python est donc très accessible (même pour les débutants), et c’est souvent avec Python qu’on débute la programmation.

Les développeurs expérimentés tirent également avantage de la souplesse d’utilisation du langage Python. Une syntaxe simple permet d’écrire des programmes fonctionnels plus rapidement.

En effet, pour qu’une ligne de code fonctionne, elle doit être correctement écrite. 

Par exemple, aucune messagerie n’empêche d’envoyer un message qui contient des fautes d'orthographe. Malgré la mauvaise expérience du lecteur, le contenu du mail peut être compris par celui ou celle qui le recevra. Avec un langage de programmation, c’est une autre histoire : s’il existe une faute de syntaxe dans une ligne de code, celle-ci ne fonctionnera pas. C’est pourquoi certains développeurs passent beaucoup de temps à débugger leur code afin qu’il puisse fonctionner. 

Lorsqu’on débute avec un langage de programmation, trouver la petite faute qui empêche le code de fonctionner peut être un exercice chronophage et assez décourageant. La simplicité de la syntaxe du langage Python est un grand avantage puisque cela te permet d’écrire des lignes de code qui fonctionnent ou d’identifier rapidement ce qu’il faut corriger.

Ainsi, coder en Python permet aux développeurs de se concentrer sur le but de leur programme, sans avoir à débugger leur code en permanence pour corriger des erreurs de syntaxe.

Parallèlement, Python est un langage extrêmement polyvalent et utilisable dans de nombreux contextes. Il est utile autant pour les programmeurs, qui développent applications et logiciels, que pour les professionnels de la Data science. En effet, Python est compatible avec n’importe quel système d’exploitation : Windows, macOS, UNIX, Linux…

Cette polyvalence ne nuit pas à la qualité du langage. Python est un langage puissant et complet. A condition d’être un bon développeur, Python permet de réaliser tout type de projet avec un niveau d’exigence élevé. C’est pourquoi de grandes entreprises comme Google, la Nasa, Microsoft ou Instagram (pour n’en citer que quelques-unes) utilisent Python. 

Il y a donc de nombreuses raisons d’apprendre Python en 2023 !

En particulier, le langage Python est un incontournable de la Data Science. Si le métier de Data Analyst t’intéresse, maîtriser Python est une compétence très recherchée par les recruteurs. Il est également très apprécié par les Data Scientists : la majorité d’entre eux travaillent avec Python au quotidien.

Pour faire tes premiers pas dans le monde de la Data Science, la formation de Databird te donne les clés de l’utilisation de Python et les bonnes pratiques à adopter (méthode, techniques, conventions…). Que tu suives la formation à temps plein ou à temps partiel, l’objectif est le même : devenir suffisamment compétent pour être opérationnel en entreprise afin de décrocher un CDI en tant que Data Analyst. Pour plus d’informations, tu peux consulter le parcours de nos alumnis ou découvrir le programme de nos formations.

Enfin, Python est un langage qui ne vieillit pas. L'équipe de développeurs met à jour le langage et développe de nouvelles fonctionnalités régulièrement. Tu peux te référer à la documentation officielle du site python.org. En parallèle, le langage bénéficie d’une communauté importante et très active. Quel que soit le challenge technique que tu dois relever, il est probable que quelqu’un ait déjà réussi et si ce n’est pas le cas, tu peux compter sur l’aide d’un forum, comme Stackoverflow ou Reddit. 

La faiblesse de Python est sa lenteur. Comparé à d’autres langages comme C ou Java, Python demande plus de temps d’exécution. Il reste possible d’accélérer la vitesse d’exécution de certaines manipulations avec certaines bibliothèques comme NumPy et Pandas (voir plus bas).

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Que peut-on faire avec Python ?

Un langage puissant et polyvalent

Python a de nombreux domaines d’application, contrairement à HTML ou JavaScript qui ne servent qu’au développement web. 

Avec Python, on peut :

• créer et administrer un site Web
• développer des logiciels et des applications, aussi bien pour ordinateur que pour téléphone
• automatiser des scripts systèmes et des interactions ordinateur – navigateur Web.

Ainsi Python rend possible l’écriture et l’exécution de programmes à la complexité croissante. Tu peux tout autant programmer un court script chargé d’une tâche précise sur ton ordinateur, faire fonctionner en réseau plusieurs logiciels professionnels ou même développer un jeu vidéo… sur une calculatrice !

Chez Databird, nous apprenons à nos élèves, les “databirdies”, à :

• Aspirer des données du web, en utilisant les fonctionnalités de web-scraping de Python.
• Rédiger des scripts permettant de nettoyer et d’analyser une base de données.
• Visualiser les résultats sous forme graphique, en utilisant les fonctionnalités de datavisualisation de Python.
• Se connecter à des services web, en réalisant une API REST avec Python.‍

Un langage complété par les bibliothèques Python

Si Python est utilisable dans autant de domaines, c’est grâce à la richesse de ses bibliothèques (ou « librairies » en anglais). 

Une bibliothèque Python regroupe en un même endroit des fonctions qui ont une thématique commune. Ces fonctions n’existent pas dans le pack originel Python, mais elles ont été codées par des développeurs qui ont mis leur travail en open-source. 

Les bibliothèques Python les plus utilisées par les Data Analyst sont :‍

• ‍Pandas, qui permet de manipuler et d’analyser des tables de données à la manière d’un « Excel sous stéroïdes ».‍
• NumPy, qui permet d’effectuer des calculs scientifiques (en particulier statistiques et probabilistiques).‍
• Scikit-Learn et Tensorflow, qui aident au développement de modèles de Machine Learning et de Deep Learning ou même de modèles de prédiction (Ex : SARIMAX).‍
• Scrapy et BeautifulSoup, qui permettent d’extraire des données directement depuis le Web (ce qu’on appelle le « scraping »).‍
• Seaborn et Matplotlib, qui aident à la visualisation de données, en proposant notamment des outils de construction de graphiques.
  

Pour utiliser une bibliothèque, il te suffit de l’importer au début du programme (une ligne de code suffit). C’est très pratique car tu peux alors utiliser toutes les fonctions qu’elle contient.

Remarque : il est possible qu’il y ait parfois des doublons, c'est-à-dire que deux fonctions soient disponibles dans deux bibliothèques différentes et sous deux noms différents alors qu’elles servent à la même chose.

La richesse des bibliothèques Python permet de repousser les limites du langage et de s’attaquer à des projets ambitieux et exigeants dans énormément de secteurs d’application. Par exemple, dans le domaine de la recherche scientifique, la bibliothèque biopython permet de traiter et d'analyser plus facilement des données biologiques. Dans le domaine des jeux vidéos, la bibliothèque pyGame est utilisée pour créer des jeux vidéo en 2D ou 3D.

Les bibliothèques Python participent ainsi aux deux forces principales du langage : 

1. sa simplicité d’utilisation,
2. sa polyvalence.

Les formations de Databird te permettront de prendre en main les bibliothèques Python et d’apprendre à tirer parti de leurs complémentarités pour mener à bien tes projets data.

Le langage de référence du Machine Learning et de la Data science

Python et R sont les langages les plus couramment associés aux tâches de Machine Learning et de Data Science. Alors, qui choisir de Python ou R ?

R est un langage créé pour l’analyse statistique. Sa syntaxe est plus adaptée que celle de Python pour résoudre des problèmes mathématiques matriciels et vectoriels. Toutefois, Python est mieux armé pour l'analyse de données, surtout lorsqu'elles sont en grandes quantités. 

Entre R vs Python, nous avons choisi d'enseigner le langage le plus simple à apprendre et le plus populaire au monde :Python. Lors de notre formation, les “databirdies” sont initiés au Maching Learning avec Python. Cette initiation inclut également des exercices pratiques avec Dataiku : un fleuron français de la discipline. Pour en savoir plus sur le programme de la formation de Databird, télécharge le programme du bootcamp !

Python est aussi un langage plus généraliste que R : comme expliqué plus haut, il est possible d’administrer un site web avec Python, ce qui est inenvisageable avec R !

Grâce à la richesse de ses bibliothèques, Python est particulièrement bien adapté au traitement de la donnée : collecte avec BeautifulSoup, traitement et nettoyage avec Pandas, modélisation avec Scikit-Learn et Tensorflow, visualisation avec Matplotlib… pour donner quelques exemples.

Python est le langage le plus adapté au Big Data, c’est pourquoi il est devenu le langage le plus utilisé en Machine Learning. Si la Data Science t’intéresse, apprendre à lire et à coder en Python est quasiment incontournable.

Comment apprendre à coder en Python ?

Les outils nécessaires pour utiliser Python

Pour utiliser Python, il faut bien sûr commencer par télécharger Python. Tu as alors deux possibilités :

1. ‍Télécharger Python et rédiger des scripts avec un éditeur de texte comme Atom.‍
2. Télécharger Anaconda, un navigateur qui contient le langage Python ainsi que des outils utiles pour utiliser ce langage.
   

Apprendre Python avec Atom :

Dans un premier temps, tu dois télécharger la version de Python directement depuis le site https://www.python.org/downloads/ . Ensuite, tu peux installer l’éditeur de texte Atom pour coder en Python.

Atom ressemble à un Word très simplifié, dans lequel tu vas directement taper ton code en utilisant bien sûr la syntaxe et les fonctions Python. L’avantage d’Atom est qu’il est capable de formater le texte automatiquement : il repère les fonctions et les instructions Python et les écrit d’une couleur particulière.

Cependant, pour exécuter ton code, tu dois installer un package spécifique ou passer par le terminal de ton ordinateur. Cette technique est un peu compliquée, car le terminal de ton ordinateur répond à des commandes assez peu intuitives.

Apprendre à coder avec Anaconda

Chez Databird, nous te conseillons de télécharger Python avec Anaconda. Anaconda est ce qu’on appelle une « distribution de Python ». En téléchargeant Anaconda tu télécharges Python et tu accèdes à un navigateur qui donne accès à différentes applications qui te simplifieront la vie.

Ces applications sont des IDE (Integrated Development Environment) ou «environnement de développement intégré» en français.

Un IDE combine des fonctionnalités d’édition de texte et d’exécution de code. Autrement dit, dans un même endroit tu peux :

• écrire ton code
• écrire des commentaires à propos de ton code
• exécuter ton code et obtenir son résultat.

Par exemple, tu peux écrire et exécuter un code Python avec Jupyter Notebook. 

Le grand avantage de Jupyter Notebook est qu’il est possible d’exécuter le code directement, en appuyant sur l’icône « play » à côté d’une cellule. Le résultat s’affiche alors juste en dessous de cette cellule.

En suivant le bootcamp de Databird, tu apprendras à générer des rapports en un clic !‍

Remarque : Jupyter supporte les langages Julia, Python et R, d’où son nom (Ju-Pyt-R).

Apprendre à faire des boucles avec Python

L’une des instructions les plus couramment utilisées par un Data analyst est la boucle Python. 

Une boucle permet de répéter un même bloc d’instruction sans avoir à le réécrire, ce qui s’avère vite fastidieux même en utilisant le copier-coller !

Il existe deux principaux types de boucle :

• la boucle FOR
• la boucle WHILE

La boucle FOR (« pour » en anglais) permet d’appliquer un même bloc d’instruction à une liste d’éléments sans avoir à réécrire ce bloc pour chaque élément. Il peut s’agir d’effectuer une même opération sur tous les éléments d’une liste. Le code tourne alors autant de fois qu’il y a d’éléments dans cette liste.

La boucle WHILE (« tant que » en anglais) permet d’appliquer le même bloc d’instruction tant qu’une condition n’est pas satisfaite. Le code tournera autant de fois que nécessaire pour que cette condition soit satisfaite. Le code tourne alors tant que la condition est respectée.

Les boucles sont compatibles avec la condition Python IF (“si” en anglais). Elle permet d'exécuter une instruction spécifique si une condition est satisfaite. Associée à une boucle, la condition « if » est très pratique car cela permet d’itérer sur une liste d’éléments tout en exécutant différentes lignes de code en fonction des caractéristiques de chaque élément.

Remarque : l'exemple ci-dessus ne contient que deux conditions mais avec Python, tu peux en écrire autant que tu le souhaites!

Si tu souhaites apprendre Python, deux voies sont possibles :

• Tu peux utiliser les ressources disponibles en ligne. En plus des forums, des formations gratuites de Python existent et sont adaptées à tous les niveaux. 
• Tu peux choisir la formation Databird à temps plein ou à temps partiel. Nos professeurs sauront à la fois te guider et te challenger dans ton apprentissage du langage Python. De plus, tu suivras un programme tourné vers la pratique et les besoins opérationnels des entreprises. A la fin de la formation, le certificat Databird témoigne de ta capacité à résoudre des défis data concrets et orientés business.