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3 raisons d'apprendre à coder avec Python

Python est un langage de programmation très populaire inventé dans les années 90 par Guido Van Rossum. Il est utilisé par des développeurs de tout poil, que ce soit pour coder des applications web, des logiciels, mais aussi des algorithmes d’analyse des données. Tu veux savoir pourquoi tu devrais te mettre à Python ? Cet article contient les trois principales raisons d’apprendre Python en 2022.

Sommaire

Python est le langage de programmation le plus accessible

Un langage simple à apprendre

Python est simple à apprendre et à comprendre. Il repose sur une logique explicite et sur une syntaxe épurée, qui se rapproche de celle du langage parlé. Ses fonctions sont en anglais : si tu as des notions d’anglais, tu comprends intuitivement le rôle de chaque fonction

Voici un exemple de code en Python :

name= 'Databird'
print(name)


Ici, il est facile de deviner que l’exécution de cette ligne va donner :

Databird

Pour te donner un point de comparaison, voici le script Java nécessaire pour obtenir le même résultat en sortie :

class Databird {
    public static void main (Strin[] args)
    {
        System.out.printIn("Databird")
    }
}


Tu peux remarquer que Python n’est pas très exigeant en termes de caractères spéciaux, qui sont particulièrement fastidieux à taper sur un clavier classique. Là où Java nécessite des accolades { et } pour distinguer les paragraphes du code, Python se contente d’une indentation, qui s’obtient avec la touche “tab” ou avec quatre espaces. 

Python est donc idéal pour débuter et comprendre les bases de la programmation. Le ministère de l’Education Nationale l’a d’ailleurs bien compris : depuis 2019, l’apprentissage de Python commence dès la classe de seconde

Un langage simple à utiliser

En plus d’être simple à apprendre, Python est un langage simple à utiliser.

Le langage Python est très souple : pour chaque tâche que tu veux effectuer avec ton programme, il y a plusieurs manières différentes de la coder. Ce n’est pas le cas des autres langages informatiques comme C ou Java.

Certaines lignes de code sont plus efficaces que d’autres car elles demandent moins d’énergie à ton ordinateur. Tu peux ainsi coder la même chose en cinq lignes ou en deux lignes, selon la méthode que tu choisis ! 

C’est d’ailleurs une occasion de défi au sein de la communauté Python : les codeurs se challengent pour écrire un programme avec le moins de lignes possible. Ton inventivité sera ta meilleure alliée !

La souplesse de Python est également due au fait que c’est un langage à typage dynamique. 

Késako ? Explication :

Lorsque Python manipule des variables, il leur attribue un type

  • un mot est une chaîne de caractères du type string
  • un nombre entier est du type integer
  • un nombre décimal est du type floating number,
  • etc. 

Les opérations que Python peut effectuer sur une variable dépendent du type de cette variable.

Les langages Java, C et C++ sont à typage statique : le type de la variable est spécifié une fois pour toutes lors de la création de cette variable, et ne pourra pas être changé au cours de la vie de cette variable. Certaines opérations sont donc interdites aux variables, parce qu'elles ne sont pas du bon type. 

Avec Python en revanche, la variable se voit attribuer un type lors de sa création, mais il est possible pour le codeur de changer le type de cette variable plus tard dans son script.

Python offre donc une bien plus grande flexibilité au développeur en lui permettant de manipuler ses variables comme il l’entend.

Une grande communauté Python 

Une fois que tu es lancé(e) dans l’apprentissage de Python, tu bénéficies d’une large communauté pour t’aider et t’épauler

Les ressources nécessaires pour utiliser les fonctions Python sont disponibles gratuitement sur le site python.org. Ce site accueille également un forum d’utilisateurs où sont échangés des conseils et des projets réussis. Tu peux également compter sur les sites collaboratifs comme Reddit, Kaggle ou StackOverflow.

Python est le sujet de conversation avec la plus grosse croissance ces dernières années sur StackOverflow. En janvier 2022, près de 2 millions de questions sont relatives au langage Python.

Chez Databird, nous te proposons un apprentissage de Python dans le cadre de nos formations de Data Analyst. En cours, en classe ou à distance, tu es encadré(e) par des professeurs qui t’aident à progresser dans ton apprentissage de Python et qui t’orientent sur des défis business concrets. L’objectif de nos formations est de te rendre opérationnel(le) 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 nos formations.

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Python est le langage open source le plus populaire au monde

Depuis Décembre 2021, le classement Tiobe positionne Python comme le langage le plus populaire au monde !

Classement Tiobe Python

Un langage valorisé par les développeurs

Les programmateurs des poids lourds du web ont adopté Python. C’est le cas des développeurs de Google, Meta (ex-Facebook), IBM… On notera aussi que le Guido Van Rossum appartient à l’équipe de Microsoft depuis novembre 2020 ! 

La communauté Python évoquée plus haut est représentative de l’affection que portent les développeurs au langage Python. En plus d’être un gage de qualité du langage de programmation, c’est une bonne chose pour toi car tu bénéficies des ressources qui ont été développées par cette communauté.

La manifestation la plus utile de cet esprit de communauté est l’existence des bibliothèques Python. Une bibliothèque (“library” en anglais) est une collection de fonctions liées à un thème spécifique, qui ne sont pas directement disponibles dans le pack originel Python. Ces fonctions sont développées et diffusées en libre accès par des développeurs expérimentés, qui ont su créer à partir des fonctions Python de base des fonctions plus sophistiquées. 

Lorsque tu importes et utilises une bibliothèque, tu t’appuies sur le travail d’un autre utilisateur de Python et tu n’as pas besoin d’inventer la fonction toi-même ni de la coder. 

Il existe des dizaines de bibliothèques associées à la Data Science, que tu choisis selon ton projet et tes objectifs :

  • 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.
  • 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 data visualisation, en proposant notamment des outils de construction de graphiques.

Les bibliothèques Python sont cataloguées et accessibles gratuitement dans Pypi. On y trouve des informations sur chaque bibliothèque, la liste et la description des fonctions qu’elle contient, ainsi que les lignes de commandes nécessaires pour l’installer. Les développeurs peuvent y diffuser en libre accès les bibliothèques nouvelles qu’ils créent. 

Un langage valorisé par les recruteurs

Maîtriser Python est un avantage de taille lorsqu’on postule à un CDI.

En effet, Python est adapté au traitement des données et au secteur de la Data Science. Or, à l’heure du Big data, les entreprises récoltent un nombre exponentiel de données et cherchent à les valoriser pour améliorer leur offre. 

Les entreprises des technologies de l’information (IT) sont tout particulièrement concernées. Malgré la pandémie de coronavirus, elles ont bénéficié d’une forte croissance économique. Elles recherchent aujourd’hui une main d'œuvre qualifiée pour traiter et comprendre les données.

C’est là que le rôle du Data Analyst entre en jeu : dans une entreprise, le Data Analyst, c’est celui qui fait parler les données et en tire le meilleur pour faire remonter ses recommandations aux managers.

Selon une étude de Cooptalis, le métier de Data Analyst est le troisième métier le plus recherché parmi les métiers IT dans les offres d’emploi de 2021.

Metiers IT les plus recherchés en 2021

Chez Databird, nous sommes témoins de cette forte demande de recrutement. Filipe, un de nos alumnis de l’année 2021, a été recruté chez Vestiaire Collective avant même la fin de la formation. Aujourd’hui, l’entreprise recrute toujours plusieurs dizaines de spécialistes en data !

Recrutement data analyst Vestiaire Collective

Apprendre Python, c’est donc l’assurance de trouver rapidement un travail avec un salaire confortable en tant que Data analyst.

Python est un langage polyvalent et multi-plateforme

Le langage de programmation de la Data Science

Si Python est un langage d’avenir, c’est parce qu' il est tout à fait indiqué pour la Data Science. Déjà en 2019, c' était le langage le plus recommandé par les acteurs du Big data.

Python permet :

  • la récolte de données, 
  • l’analyse de données, 
  • l’exploitation de données. 

Python permet par exemple de réaliser du web scraping. Le web scraping avec Python consiste à collecter de grandes quantités d’informations disponibles sur Internet. Il peut s’agir par exemple des références produits, des prix d’une marketplace, des avis clients... Ce sont des données qu’il est théoriquement possible de récolter à la main en parcourant les pages du site. Python permet d’automatiser l’opération et de la rendre bien plus rapide.

Un grand nombre de sites internet propose une API (gratuite ou payante). En utilisant API REST, par exemple, tu peux collecter facilement une grande quantité de données en se connectant directement au(x) serveur(s) d'un site ou d'une application.

Python offre une gamme d’opérations qui permettent de partir d’une base de données brute pour aboutir à une visualisation claire de ces données et de leurs tendances. Il est possible de coder des scripts qui nettoient et trient les données. On peut ensuite visualiser ces données sous forme de tableaux, ou, encore mieux, de graphiques statiques et dynamiques. C'est la data visualisation.

Pour aller plus loin, Python est également indiqué pour le développement d’algorithmes de Machine Learning. Cela consiste à coder un programme qui repère des patterns ou des tendances dans un ensemble de données.

Chez Databird, tu apprends le concept de régression linéaire grâce au logiciel Dataiku, qui simplifie l’utilisation de Python pour le Machine Learning. La régression linéaire permet d’expliciter la fonction mathématique qui relie une multiplicité de variables…

Par exemple, une entreprise de e-commerce peut prédire le nombre d’articles qu’un client va acheter le mois prochain en fonction des données qu’elle a sur ce client :

Nombre d’articles mois prochain = x * [âge du client] + y* [nombre d’articles achetés le mois dernier] + z * [nombre d’articles dans la wishlist]

Le Machine Learning permet d’analyser les commandes passées sur une période (les 12 derniers mois par exemple) afin de déterminer la valeur des variables x, y et z et de prédire l’avenir !

Ces fonctionnalités ont une énorme valeur ajoutée en entreprise, car elles permettent aux managers, par l’intermédiaire du Data Analyst, d’exploiter les données que génèrent la vente de leurs produits ou services. 

Chez Databird, nous t’apprenons à t’y retrouver parmi toute la documentation de Python et à en exploiter tout le potentiel pour mener à bien tes projets data.

Télécharge le programme de la formation

Python est aussi le langage de l’intelligence artificielle. Il permet par exemple de développer des projets de reconnaissance d’image. Sur le forum Kaggle, tu peux trouver de nombreux projets d’intelligence artificielle dont le code est écrit en Python.

Un langage très utilisé en développement web

La Data Science n’est pas le seul domaine d’application de Python ! C’est également un langage très utile en développement web.

Python est particulièrement indiqué pour le back-end development. Le back-end concerne tout ce que l’utilisateur ne voit pas, c'est-à-dire la structure de l’application web qui permet que tout fonctionne bien. 

Certains frameworks, comme Django, sont très aboutis et très intéressants à utiliser dans un projet web. Django est une interface de développement web qui facilite la vie aux développeurs, et qui repose sur le langage Python.

Un de tes réseaux sociaux préférés, Instagram, est développé en Python grâce au framework Django ! L’équipe de développeurs d’Instagram a choisi Python pour monitorer ses serveurs. Python est un langage efficace, qui réduit le temps de réponse de la plateforme aux requêtes de ses 500 millions d’utilisateurs quotidiens.

C’est également le cas de DropBox, Spotify, Netflix, et beaucoup d’autres !

De son côté, le front-end n’est pas beaucoup développé en Python. Le front-end est la partie du site web qui fait face à l’utilisateur (“in front of the user”). La plupart des navigateurs fonctionnent avec Javascript. Cependant, le projet Brython vise à utiliser Python à la place de Javascript. Même si aujourd’hui, Python a quelques défauts en tant que langage de programmation front-end, il pourrait devenir bien plus efficace dans les prochaines années.

Les nombreux autres domaines d’application de Python

Enfin, Python a de nombreux autres domaines d’application.

Ce langage est utilisé par les scientifiques et les chercheurs. La bibliothèque SciPy permet d’effectuer des calculs mathématiques et physiques complexes, comme l’interprétation de signal et la résolution d’équations différentielles. Python permet également de faire de la recherche en biologie (avec biopython) et en neurosciences (avec PsyPython).

Python est également utilisé dans le domaine du divertissement. Je t’ai déjà parlé de l’importance de Python pour les réseaux sociaux comme Instagram. Mais Python permet aussi de développer des jeux vidéo comme Eve-Online, et même des films d’animation comme ceux de Disney !

Tu trouveras ici un tutoriel de Graven qui te guide à travers l’élaboration d’un jeu vidéo en Python : 

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