Top 12 des applications Python fascinantes dans le monde réel [2022]

C'est un fait bien établi que Python est l'un des langages de programmation les plus populaires dans les communautés de codage et de science des données. Mais vous êtes-vous déjà demandé pourquoi Python est si populaire ? Quel est le secret du succès et de la renommée mondiale de Python ?

Nous vous donnerons la réponse en une ligne - Python est l'un des meilleurs langages de programmation de tous !

Quel que soit votre besoin de développement et de Data Science, nommez-le - Python peut s'en occuper. Python est un langage de programmation open source, de haut niveau et à usage général qui intègre les fonctionnalités de la programmation orientée objet, structurelle et fonctionnelle.

Créé en 1989 par Guido Van Rossum, Python met l'accent sur le principe DRY (Don't Repeat Yourself), qui améliore la lisibilité du code Python. La manipulation robuste des chaînes de Python, une collection massive de bibliothèques conviviales et un accès facile au shell en font un outil utile pour automatiser rapidement les tâches répétitives.

Alors que la syntaxe simple de Python permet d'écrire du code lisible, qui peut être appliqué à des processus de développement de logiciels complexes pour faciliter le développement d'applications logicielles pilotées par les tests, l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Python peut fonctionner sur tous les principaux systèmes d'exploitation, y compris Windows, Linux et iOS.

Puisqu'il fonctionne sur des systèmes d'exploitation multiplateformes, Python peut être utilisé pour développer une multitude d'applications, y compris des applications Web, des applications de jeu, des applications d'entreprise, des applications ML, le traitement d'images, le traitement de texte, et bien plus encore.

Mais au-delà de sa simplicité et de sa polyvalence innées, ce qui distingue Python, ce sont ses vastes assortiments de bibliothèques et de packages qui peuvent répondre à un large éventail de développements ainsi qu'aux exigences de la science des données.

Qu'est-ce qui fait de Python le "meilleur des meilleurs ?"

Voici quelques-unes des fonctionnalités les plus remarquables de Python qui en font un excellent outil pour les professionnels de tous niveaux :

Python = Simplicité

Nous ne saurions trop insister sur ce point, mais Python est non seulement facile à apprendre, mais aussi facile à utiliser et à mettre en œuvre. Avec une syntaxe similaire à l'anglais, vous pouvez maîtriser les moindres détails du codage Python en quelques jours. De plus, Python est typé dynamiquement, ce qui rend l'indentation obligatoire, améliorant ainsi son facteur de lisibilité.

C'est un langage open source

Vous n'avez pas besoin de payer de frais pour installer et utiliser Python - c'est open-source. Cela signifie que le code source de Python est librement accessible au public. Vous pouvez le télécharger sur le site officiel de Python . De plus, Python prend en charge le modèle FLOSS (Free/Libre and Open Source Software) , ce qui signifie que vous pouvez également le modifier et le distribuer. Cela permet à la communauté Python de le peaufiner et d'améliorer ses fonctionnalités en continu.

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C'est un langage de haut niveau

Étant donné que Python est un langage de haut niveau, vous n'avez pas besoin de vous souvenir de son architecture système, ni d'effectuer une gestion de la mémoire. Cette fonctionnalité contribue à la convivialité de Python.

Il est interprété

Contrairement aux langages compilés comme C++ et Jave dans lesquels vous devez compiler le code puis l'exécuter, Python est un langage interprété. Cela signifie qu'au lieu d'exécuter le code source en une seule fois, Python l'exécute ligne par ligne. Cela facilite le débogage d'un code Python car vous pouvez le faire tout en écrivant le code.

Il est à la fois orienté objet et fonctionnel

Un langage de programmation orienté objet est celui qui peut modéliser des données du monde réel, tandis qu'un langage fonctionnel se concentre sur les fonctions (code qui peut être réutilisé). Python prend en charge les fonctionnalités de programmation orientées objet et fonctionnelles. De plus, contrairement à Java, Python prend en charge plusieurs héritages.

C'est portatif

Python est portable et très flexible, ce qui signifie qu'un code Python écrit pour une machine Windows ou une machine Linux peut également fonctionner sur iOS, et vice versa - vous n'avez pas besoin de modifier le code. Ainsi, avec Python, il n'est plus nécessaire d'écrire un code différent pour différentes machines (assurez-vous simplement qu'il n'y a pas de fonctionnalité dépendante du système dans votre code Python).

Il est extensible et intégrable

Python est un langage extensible, car il vous permet d'écrire des parties spécifiques de votre code Python dans d'autres langages de programmation tels que C++. De même, vous pouvez également intégrer votre code Python dans le code source d'autres langages. Cela vous permet d'intégrer les fonctionnalités de script de Python dans un code écrit dans un autre langage.

Il est livré avec une vaste collection de bibliothèques

Lorsque vous téléchargez Python, vous téléchargez automatiquement la vaste collection de bibliothèques Python avec lui. Ces bibliothèques sont intégrées, vous n'avez donc pas à écrire de code individuel pour chaque chose. Python propose des bibliothèques et des packages pour les navigateurs Web, les threads, les bases de données, les expressions régulières, la manipulation d'images, la génération de documentation, les tests unitaires, CGI, les e-mails et bien plus encore.

Maintenant que nous avons longuement parlé de la qualité d'un outil Python, examinons douze applications réelles de Python.

12 applications réelles de Python

1. Développement Web

En matière de développement Web, Python devrait être votre outil de prédilection. Pourquoi?

En effet, Python offre de nombreuses options pour le développement Web. Par exemple, vous avez Django, Pyramid, Flask et Bottle pour développer des frameworks Web et même des systèmes de gestion de contenu avancés comme Plone et Django CMS. Ces frameworks Web contiennent des bibliothèques et des modules standard qui simplifient les tâches telles que la gestion de contenu, l'interaction avec les bases de données et l'interface avec les protocoles Internet tels que HTTP, SMTP, XML, JSON, FTP, IMAP et POP.

Les frameworks Web Python sont connus pour leur sécurité, leur évolutivité et leur flexibilité. Pour ajouter à cela, Python's Package Index est livré avec des bibliothèques utiles telles que Requests, BeautifulSoup, Paramiko, Feedparser et Twisted Python.

2. Développement de jeux

Comme nous l'avons mentionné précédemment, Python est livré avec de nombreuses extensions utiles (bibliothèques) qui sont utiles pour le développement de jeux interactifs. Par exemple, des bibliothèques comme PySoy (un moteur de jeu 3D prenant en charge Python 3) et PyGame sont deux bibliothèques basées sur Python largement utilisées pour le développement de jeux . Python est la base de jeux populaires comme Battlefield 2, Frets on Fire, World of Tanks, Disney's Toontown Online, Vega Strike et Civilization-IV.

Outre le développement de jeux, les concepteurs de jeux peuvent également utiliser Python pour développer des outils permettant de simplifier des actions spécifiques telles que la conception de niveaux ou la création d'arbres de dialogue, et même utiliser ces outils pour exporter ces tâches dans des formats pouvant être utilisés par le moteur de jeu principal. De plus, Python est utilisé comme langage de script par de nombreux moteurs de jeu.

3. Applications scientifiques et numériques

Grâce à sa base de bibliothèque massive, Python est devenu un outil crucial dans le calcul scientifique et numérique. En fait, Python fournit le squelette des applications qui traitent du calcul et du traitement des données scientifiques. Des applications comme FreeCAD (logiciel de modélisation 3D) et Abaqus (logiciel de méthode des éléments finis) sont codées en Python.

Certains des packages Python les plus utiles pour le calcul scientifique et numérique incluent :

• SciPy (bibliothèque numérique scientifique)
• Pandas (bibliothèque d'analyse de données)
• IPython (interpréteur de commandes)
• Numeric Python (package numérique fondamental)
• Boîte à outils de langage naturel (analyse mathématique et de texte)

4. Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Les modèles et projets d'IA et de ML sont intrinsèquement différents des modèles logiciels traditionnels. Lorsque nous parlons de projets AI/ML, les outils et technologies utilisés et les compétences requises sont totalement différents de ceux utilisés dans le développement de projets logiciels conventionnels. Les applications AI/ML nécessitent un langage stable, sécurisé, flexible et équipé d'outils capables de gérer les diverses exigences uniques de tels projets. Python possède toutes ces qualités, et par conséquent, il est devenu l'un des langages les plus appréciés des professionnels de la science des données et Python est un outil incontournable dans les cours de science des données.

La simplicité, la cohérence, l'indépendance de la plate-forme, la grande collection de bibliothèques ingénieuses et une communauté active de Python en font l'outil idéal pour développer des applications d'IA et de ML. Certains des meilleurs packages Python pour l'IA et le ML sont :

• SciPy pour l'informatique avancée
• Pandas pour l'analyse de données à usage général
• Seaborn pour la visualisation de données
• Keras, TensorFlow et Scikit-learn pour le ML
• NumPy pour le calcul scientifique et l'analyse de données hautes performances

Outre ces bibliothèques, il existe également d'autres bibliothèques basées sur Python telles que NLTK, Caffee, PyTorch et Accord.NET, qui sont utiles pour les projets AI et ML.

5. Interface graphique de bureau

Python se vante non seulement d'une syntaxe de type anglais, mais il présente également une architecture modulaire et la possibilité de travailler sur plusieurs systèmes d'exploitation. Ces aspects, combinés à ses riches outils de traitement de texte, font de Python un excellent choix pour développer des applications GUI basées sur le bureau.

Python propose de nombreux kits d'outils et frameworks d'interface graphique qui facilitent le développement d'applications de bureau. PyQt, PyGtk, Kivy, Tkinter, WxPython, PyGUI et PySide sont quelques-uns des meilleurs frameworks GUI basés sur Python qui permettent aux développeurs de créer des interfaces utilisateur graphiques (GUI) hautement fonctionnelles.

6. Développement de logiciels

Les packages et applications Python visent à simplifier le processus de développement logiciel. Du développement d'applications complexes impliquant des calculs scientifiques et numériques au développement d'applications de bureau et Web, Python peut tout faire. C'est la raison pour laquelle les développeurs de logiciels utilisent Python comme langage de support pour le contrôle, les tests et la gestion de la construction.

Par exemple, SCons est conçu explicitement pour le contrôle de la construction, Buildbot et Apache Gump permettent une compilation et des tests continus automatisés, et Roundup et Trac sont parfaits pour le suivi des bogues et la gestion de projet.

Python prend également en charge l'analyse et la visualisation des données, simplifiant ainsi davantage le processus de création de solutions personnalisées sans les efforts supplémentaires et l'investissement en temps.

7. Applications d'entreprise/professionnelles

Les logiciels ou les applications métier au niveau de l'entreprise sont étonnamment différents des applications standard, car les premiers exigent des fonctionnalités telles que la lisibilité, l'extensibilité et l'évolutivité. Essentiellement, les applications d'entreprise sont conçues pour répondre aux exigences d'une organisation plutôt qu'aux besoins de clients individuels.

Ainsi, ces applications doivent être capables de s'intégrer aux systèmes hérités tels que les bases de données existantes et les applications non Web. Étant donné que les applications d'entreprise sont développées en gardant à l'esprit les exigences personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques du modèle d'exploitation d'une organisation, l'ensemble du processus de développement devient très compliqué.

C'est là que Python peut faire une différence significative. Les hautes performances, l'évolutivité, la flexibilité et la lisibilité de Python ne sont que les fonctionnalités requises pour développer des applications métier entièrement fonctionnelles et efficaces. De plus, Python dispose d'autres outils pour le développement d'applications métier, tels que :

• Odoo, un logiciel de gestion tout-en-un qui forme une suite complète d'applications de gestion d'entreprise.
• Tryton, une plate-forme d'applications à trois niveaux, de haut niveau et à usage général, est un autre outil fantastique pour créer des applications métier.

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8. Programmes d'éducation et cours de formation

S'il existe un langage de programmation adapté aux débutants, c'est bien Python. Nous l'avons dit plusieurs fois auparavant, et nous le répétons - Python a une syntaxe extrêmement simple qui est similaire à la langue anglaise. Il a une courbe d'apprentissage courte et constitue donc un excellent choix pour les débutants. La courbe d'apprentissage facile et la simplicité de Python sont les deux principales raisons pour lesquelles c'est l'un des langages de programmation les plus utilisés dans les programmes éducatifs, tant au niveau débutant qu'avancé.

Cependant, Python n'est pas seulement génial comme langage d'introduction - même les développeurs et codeurs professionnels du monde entier comptent beaucoup sur Python.

9. Développement du langage

Au fil des ans, la conception et l'architecture des modules de Python ont inspiré le développement de nombreux nouveaux langages de programmation tels que Boo, Swift, CoffeeScript, Cobra et OCaml. Tous ces langages partagent de nombreuses similitudes avec Python sur des bases telles que le modèle objet, la syntaxe et l'indentation.

10. Systèmes d'exploitation

Oui, Python est également l'ingrédient secret de nombreux systèmes d'exploitation, le plus souvent des distributions Linux. Le programme d'installation Ubiquity d'Ubuntu basé sur Linux et le programme d'installation Anaconda de Fedora et Red Hat Enterprise sont codés en Python. Même Gentoo Linux exploite Python Portage (système de gestion de paquets). Habituellement, Python est combiné avec le langage de programmation C pour concevoir et développer des systèmes d'exploitation.

11. Applications de grattage Web

Python est un outil astucieux pour extraire de grandes quantités de données à partir de sites Web et de pages Web. Les données extraites sont généralement utilisées dans différents processus du monde réel, y compris les listes d'emplois, la comparaison des prix, la R&D, etc.

BeautifulSoup, MechanicalSoup, Scrapy, LXML , Python Requests, Selenium et Urllib sont quelques-uns des meilleurs outils de grattage Web basés sur Python.

12. Applications de traitement d'images et de conception graphique :

Outre toutes les utilisations mentionnées ci-dessus, Python trouve également un cas d'utilisation unique dans les applications de traitement d'image et de conception graphique. Le langage de programmation est utilisé dans le monde entier pour concevoir et créer des logiciels d'imagerie 2D comme Inkscape, GIMP, Paint Shop Pro et Scribus. En outre, Python est utilisé dans plusieurs packages d'animation 3D tels que Blender, Houdini, 3ds Max, Maya, Cinema 4D et Lightwave, pour n'en nommer que quelques-uns.

Conclusion

Après avoir lu toutes ces applications polyvalentes et diverses de Python dans le monde réel , on peut conclure sans risque de se tromper que Python est capable de gérer presque toutes les exigences de développement. Au cours des dernières années, les applications Python ont également gagné du terrain dans le domaine de la science des données, en particulier dans l'apprentissage automatique.

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