Le 12 migliori applicazioni Python affascinanti nel mondo reale [2022]

È un fatto assodato che Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari sia nella comunità di programmazione che in quella di Data Science. Ma ti sei mai chiesto perché Python è così popolare? Qual è il segreto dietro il successo e la fama mondiale di Python?

Ti daremo la risposta in una riga: Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione in assoluto!

Qualunque sia la tua esigenza di sviluppo e scienza dei dati, la chiami: Python può occuparsene. Python è un linguaggio di programmazione open source, di alto livello e generico che incorpora le caratteristiche della programmazione orientata agli oggetti, strutturale e funzionale.

Creato nel lontano 1989 da Guido Van Rossum, Python sottolinea il principio DRY (Don't Repeat Yourself), che migliora la leggibilità del codice Python. La robusta manipolazione delle stringhe di Python, un'enorme raccolta di librerie intuitive e il facile accesso alla shell lo rendono uno strumento utile per automatizzare rapidamente le attività ripetitive.

Sebbene la semplice sintassi di Python consenta di scrivere codice leggibile, che può essere ulteriormente applicato a complessi processi di sviluppo software per facilitare lo sviluppo di applicazioni software basate su test, l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati. Python può essere eseguito su tutti i principali sistemi operativi, inclusi Windows, Linux e iOS.

Poiché funziona su sistemi operativi multipiattaforma, Python può essere utilizzato per sviluppare una serie di applicazioni, tra cui app Web, app di gioco, applicazioni a livello aziendale, app ML, elaborazione di immagini, elaborazione di testo e molto altro ancora.

Ma al di là della sua innata semplicità e versatilità, ciò che distingue Python sono i suoi vasti assortimenti di librerie e pacchetti in grado di soddisfare un'ampia gamma di sviluppo e requisiti di Data Science.

Cosa rende Python il "meglio del meglio?"

Ecco alcune delle caratteristiche più degne di nota di Python che lo rendono uno strumento eccellente per i professionisti di tutti i livelli:

Python = Semplicità

Non possiamo sottolineare abbastanza questo punto, ma Python non è solo facile da imparare, ma anche facile da usare e implementare. Con una sintassi simile all'inglese, puoi padroneggiare il nocciolo della programmazione Python in pochi giorni. Inoltre, Python è tipizzato dinamicamente, il che rende obbligatoria l'indentazione, migliorando così il suo fattore di leggibilità.

È un linguaggio open source

Non è necessario pagare costi per installare e utilizzare Python: è open source. Ciò significa che il codice sorgente di Python è disponibile gratuitamente al pubblico. Puoi scaricarlo dal sito ufficiale di Python . Non solo, Python supporta il modello FLOSS (Free/Libre and Open Source Software) , il che significa che puoi anche cambiarlo e distribuirlo. Ciò consente alla comunità Python di modificarlo e migliorarne le funzionalità continuamente.

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È un linguaggio di alto livello

Poiché Python è un linguaggio di alto livello, non è necessario ricordare la sua architettura di sistema, non è necessario eseguire la gestione della memoria. Questa funzione contribuisce alla facilità d'uso di Python.

È interpretato

A differenza dei linguaggi compilati come C++ e Jave in cui è necessario compilare il codice e quindi eseguirlo, Python è un linguaggio interpretato. Ciò significa che invece di eseguire il codice sorgente tutto in una volta, Python lo esegue riga per riga. Ciò semplifica il debug di un codice Python perché puoi farlo mentre scrivi il codice.

È sia orientato agli oggetti che funzionale

Un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti è uno che può modellare dati del mondo reale, mentre un linguaggio funzionale si concentra sulle funzioni (codice che può essere riutilizzato). Python supporta sia le funzionalità di programmazione orientata agli oggetti che quelle funzionali. Inoltre, a differenza di Java, Python supporta eredità multiple.

È portatile

Python è portatile e altamente flessibile, il che significa che un codice Python scritto per una macchina Windows o una macchina Linux può essere eseguito anche su iOS e viceversa, non è necessario apportare modifiche al codice. Quindi, con Python elimina la necessità di scrivere codice diverso per macchine diverse (assicurati solo che non ci siano funzionalità dipendenti dal sistema nel tuo codice Python).

È estensibile e integrabile

Python è un linguaggio estensibile, poiché ti consente di scrivere parti specifiche del tuo codice Python in altri linguaggi di programmazione come C++. Allo stesso modo, puoi anche incorporare il tuo codice Python nel codice sorgente di altri linguaggi. Ciò consente di integrare le funzionalità di scripting di Python in un codice scritto in un'altra lingua.

Viene fornito con una vasta collezione di biblioteche

Quando scarichi Python, scaricherai automaticamente l'ampia raccolta di librerie Python con esso. Queste librerie sono integrate, quindi non devi scrivere codice individuale per ogni singola cosa. Python ha librerie e pacchetti per browser Web, threading, database, espressioni regolari, manipolazione di immagini, generazione di documentazione, unit test, CGI, e-mail e molto altro.

Ora che abbiamo parlato a lungo di quanto sia eccezionale Python, diamo un'occhiata a dodici applicazioni del mondo reale di Python.

12 Applicazioni reali di Python

1. Sviluppo Web

Quando si tratta di sviluppo web, Python dovrebbe essere il tuo strumento di riferimento. Come mai?

Questo perché Python offre numerose opzioni per lo sviluppo web. Ad esempio, hai Django, Pyramid, Flask e Bottle per lo sviluppo di framework web e persino sistemi avanzati di gestione dei contenuti come Plone e Django CMS. Questi framework Web sono ricchi di librerie e moduli standard che semplificano attività come la gestione dei contenuti, l'interazione con i database e l'interfaccia con protocolli Internet come HTTP, SMTP, XML, JSON, FTP, IMAP e POP.

I framework Web Python sono noti per la loro sicurezza, scalabilità e flessibilità. Per aggiungere a ciò, l'indice dei pacchetti di Python include utili librerie come Requests, BeautifulSoup, Paramiko, Feedparser e Twisted Python.

2. Sviluppo del gioco

Come accennato in precedenza, Python viene fornito con molte utili estensioni (librerie) utili per lo sviluppo di giochi interattivi. Ad esempio, librerie come PySoy (un motore di gioco 3D che supporta Python 3) e PyGame sono due librerie basate su Python ampiamente utilizzate per lo sviluppo di giochi . Python è la base per giochi popolari come Battlefield 2, Frets on Fire, World of Tanks, Disney's Toontown Online, Vega Strike e Civilization-IV.

Oltre allo sviluppo di giochi, i progettisti di giochi possono anche utilizzare Python per lo sviluppo di strumenti per semplificare azioni specifiche come la progettazione dei livelli o la creazione di alberi di dialogo e persino utilizzare quegli strumenti per esportare tali attività in formati che possono essere utilizzati dal motore di gioco principale. Inoltre, Python è usato come linguaggio di scripting da molti motori di gioco.

3. Applicazioni scientifiche e numeriche

Grazie alla sua vasta base di librerie, Python è diventato uno strumento cruciale nell'informatica scientifica e numerica. In effetti, Python fornisce lo scheletro per le applicazioni che si occupano di calcolo ed elaborazione di dati scientifici. App come FreeCAD (software di modellazione 3D) e Abaqus (software per il metodo degli elementi finiti) sono codificate in Python.

Alcuni dei pacchetti Python più utili per il calcolo scientifico e numerico includono:

• SciPy (biblioteca scientifica numerica)
• Panda (libreria di analisi dei dati)
• IPython (shell dei comandi)
• Numeric Python (pacchetto numerico fondamentale)
• Natural Language Toolkit (analisi matematica e testuale)

4. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico

I modelli e i progetti di AI e ML sono intrinsecamente diversi dai modelli software tradizionali. Quando si parla di progetti AI/ML, gli strumenti e le tecnologie utilizzati e le competenze richieste sono totalmente diversi da quelli utilizzati nello sviluppo di progetti software convenzionali. Le applicazioni AI/ML richiedono un linguaggio stabile, sicuro, flessibile e dotato di strumenti in grado di gestire i vari requisiti univoci di tali progetti. Python ha tutte queste qualità e, quindi, è diventato uno dei linguaggi preferiti dai professionisti della scienza dei dati e Python è uno strumento indispensabile nei corsi di scienza dei dati.

La semplicità, la coerenza, l'indipendenza dalla piattaforma, l'ampia raccolta di librerie ricche di risorse e una comunità attiva di Python lo rendono lo strumento perfetto per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e ML. Alcuni dei migliori pacchetti Python per AI e ML sono:

• SciPy per l'informatica avanzata
• Panda per l'analisi dei dati generici
• Seaborn per la visualizzazione dei dati
• Keras, TensorFlow e Scikit-learn per ML
• NumPy per il calcolo scientifico e l'analisi dei dati ad alte prestazioni

Oltre a queste librerie, ci sono anche altre librerie basate su Python come NLTK, Caffee, PyTorch e Accord.NET, utili per progetti di intelligenza artificiale e ML.

5. GUI desktop

Python non solo vanta una sintassi simile all'inglese, ma presenta anche un'architettura modulare e la capacità di lavorare su più sistemi operativi. Questi aspetti, combinati con i suoi strumenti di elaborazione del testo avanzato, rendono Python una scelta eccellente per lo sviluppo di applicazioni GUI basate su desktop.

Python offre molti toolkit e framework GUI che rendono lo sviluppo di applicazioni desktop un gioco da ragazzi. PyQt, PyGtk, Kivy, Tkinter, WxPython, PyGUI e PySide sono alcuni dei migliori framework GUI basati su Python che consentono agli sviluppatori di creare interfacce utente grafiche (GUI) altamente funzionali.

6. Sviluppo software

I pacchetti e le applicazioni Python mirano a semplificare il processo di sviluppo del software. Dallo sviluppo di applicazioni complesse che coinvolgono l'elaborazione scientifica e numerica allo sviluppo di applicazioni desktop e Web, Python può fare tutto. Questo è il motivo per cui gli sviluppatori di software utilizzano Python come linguaggio di supporto per il controllo, il test e la gestione della build.

Ad esempio, SCons è progettato esplicitamente per il controllo della build, Buildbot e Apache Gump consentono la compilazione e il test continui automatizzati e Roundup e Trac sono ottimi per il monitoraggio dei bug e la gestione dei progetti.

Python supporta anche l'analisi e la visualizzazione dei dati, semplificando così ulteriormente il processo di creazione di soluzioni personalizzate meno lo sforzo aggiuntivo e l'investimento di tempo.

7. Applicazioni aziendali/di livello aziendale

Il software o le applicazioni aziendali di livello aziendale sono sorprendentemente diversi dalle applicazioni standard, poiché le prime richiedono funzionalità come leggibilità, estensibilità e scalabilità. In sostanza, le applicazioni aziendali sono progettate per soddisfare i requisiti di un'organizzazione piuttosto che le esigenze dei singoli clienti.

Pertanto, queste applicazioni devono essere in grado di integrarsi con sistemi legacy come database esistenti e app non Web. Poiché le applicazioni aziendali vengono sviluppate, tenendo presente i requisiti personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche del modello operativo di un'organizzazione, l'intero processo di sviluppo diventa molto complicato.

È qui che Python può fare una differenza significativa. Prestazioni elevate, scalabilità, flessibilità e leggibilità Python sono solo le caratteristiche richieste per lo sviluppo di applicazioni aziendali efficienti e completamente funzionali. Inoltre, Python ha altri strumenti per lo sviluppo di applicazioni aziendali, come:

• Odoo, un software gestionale all-in-one che costituisce una suite completa di applicazioni di gestione aziendale.
• Tryton, una piattaforma applicativa generica a tre livelli, è un altro fantastico strumento per la creazione di applicazioni aziendali.

Ulteriori informazioni su: I migliori strumenti Python

8. Programmi di istruzione e corsi di formazione

Se esiste un linguaggio di programmazione adatto ai principianti, è Python. L'abbiamo già detto molte volte e lo stiamo ripetendo: Python ha una sintassi estremamente semplice, simile alla lingua inglese. Ha una breve curva di apprendimento e quindi è una scelta eccellente per i principianti. La facile curva di apprendimento e la semplicità di Python sono i due motivi principali per cui è uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati nei programmi educativi, sia a livello principiante che avanzato.

Tuttavia, Python non è solo ottimo come linguaggio introduttivo: anche sviluppatori e programmatori professionisti di tutto il mondo fanno molto affidamento su Python.

9. Sviluppo del linguaggio

Nel corso degli anni, il design e l'architettura dei moduli di Python sono stati l'ispirazione dietro lo sviluppo di molti nuovi linguaggi di programmazione come Boo, Swift, CoffeeScript, Cobra e OCaml. Tutti questi linguaggi condividono numerose somiglianze con Python su basi come il modello a oggetti, la sintassi e l'indentazione.

10. Sistemi operativi

Sì, Python è anche l'ingrediente segreto dietro molti sistemi operativi, la maggior parte delle distribuzioni Linux. Ubiquity Installer di Ubuntu basato su Linux e Fedora e Anaconda Installer di Red Hat Enterprise sono codificati in Python. Anche Gentoo Linux sfrutta Python Portage (sistema di gestione dei pacchetti). Di solito, Python è combinato con il linguaggio di programmazione C per progettare e sviluppare sistemi operativi.

11. Applicazioni di web scraping

Python è uno strumento ingegnoso per estrarre voluminose quantità di dati da siti Web e pagine Web. I dati estratti vengono generalmente utilizzati in diversi processi del mondo reale, inclusi annunci di lavoro, confronto dei prezzi, ricerca e sviluppo, ecc.

BeautifulSoup, MechanicalSoup, Scrapy, LXML , Python Requests, Selenium e Urllib sono alcuni dei migliori strumenti di scraping web basati su Python.

12. Applicazioni di elaborazione delle immagini e progettazione grafica:

Oltre a tutti gli usi sopra menzionati, Python trova anche un caso d'uso unico nell'elaborazione delle immagini e nelle applicazioni di progettazione grafica. Il linguaggio di programmazione viene utilizzato a livello globale per progettare e creare software di imaging 2D come Inkscape, GIMP, Paint Shop Pro e Scribus. Inoltre, Python è utilizzato in diversi pacchetti di animazione 3D come Blender, Houdini, 3ds Max, Maya, Cinema 4D e Lightwave, solo per citarne alcuni.

Conclusione

Dopo aver letto tutte queste versatili e diverse applicazioni del mondo reale di Python , è lecito concludere che Python è in grado di gestire quasi tutti i requisiti di sviluppo. Negli ultimi anni, le applicazioni Python hanno guadagnato una nuova popolarità anche nel campo della scienza dei dati, in particolare nell'apprendimento automatico.

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