Python est un langage de programmation interprété de haut niveau, connu pour sa lisibilité, sa simplicité et sa polyvalence. Créé par Guido van Rossum et publié pour la première fois en 1991, Python prend en charge plusieurs paradigmes de programmation, y compris la programmation procédurale, orientée objet et fonctionnelle. Sa syntaxe est conçue pour être claire et intuitive, permettant aux débutants comme aux développeurs expérimentés d'écrire un code propre et maintenable. La vaste bibliothèque standard de Python et son large écosystème de packages tiers en font un choix privilégié pour diverses applications, allant du développement web et de l'analyse de données à l'intelligence artificielle et au calcul scientifique.
Python a été conçu à la fin des années 1980 comme un successeur du langage de programmation ABC. Guido van Rossum a commencé à y travailler pendant les vacances de Noël et avait l'intention de créer un langage capable de combler le fossé entre la programmation et l'utilisabilité, incorporant de nombreuses fonctionnalités d'ABC mais avec un support supplémentaire pour la gestion des exceptions et les fonctions. La première version, Python 0.9.0, a été publiée en février 1991, présentant des fonctionnalités clés telles que les classes avec héritage, les types de données de base et la gestion des exceptions.
Python a rapidement gagné en popularité dans la communauté des programmeurs grâce à sa syntaxe facile à apprendre et à sa polyvalence. La sortie de Python 2.0 en 2000 a introduit des fonctionnalités significatives comme les compréhensions de listes et la collecte des déchets. Python 3.0, publié en 2008, visait à corriger des défauts de conception inhérents et à améliorer la clarté, bien qu'il ne soit pas compatible avec Python 2.x. Cela a conduit à une période de coexistence entre les deux versions, mais Python 2 a atteint sa fin de vie en janvier 2020, incitant les développeurs à passer entièrement à Python 3.x.
L'état actuel de Python reflète son adoption généralisée dans divers domaines. Il est largement utilisé dans le développement web (Django, Flask), la science des données (Pandas, NumPy, SciPy), l'apprentissage automatique (TensorFlow, scikit-learn) et le scripting. L'écosystème riche de Python, son vaste soutien communautaire et ses mises à jour constantes continuent d'améliorer ses capacités, le maintenant pertinent dans le paysage en constante évolution des langages de programmation.
L'une des caractéristiques les plus définissantes de Python est son accent sur la lisibilité. Le code ressemble généralement à de l'anglais simple, ce qui facilite la compréhension et la maintenance pour les développeurs. Par exemple, au lieu d'utiliser des accolades ou des points-virgules, Python utilise l'indentation pour définir les blocs de code :
if x > 0:
print("Positif")
else:
print("Non positif")
Python utilise le typage dynamique, ce qui signifie que les types de variables sont déterminés à l'exécution. Les développeurs n'ont pas besoin de déclarer explicitement les types de variables :
number = 42 # C'est un entier
number = "Bonjour" # Maintenant, c'est une chaîne
Les fonctions en Python sont des objets de première classe, ce qui permet de les passer comme arguments, de les retourner d'autres fonctions et de les assigner à des variables :
def greet(name):
return f"Bonjour, {name}"
def apply_function(func, value):
return func(value)
print(apply_function(greet, "Monde")) # Affiche : Bonjour, Monde
Python prend en charge les compréhensions de listes, une manière concise de créer des listes à partir de listes existantes :
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # Affiche : [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Python intègre un modèle robuste de gestion des exceptions utilisant des blocs try et except, améliorant ainsi la gestion des erreurs :
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Impossible de diviser par zéro")
Python prend pleinement en charge la programmation orientée objet avec des classes et de l'héritage, permettant l'encapsulation des données et des méthodes :
class Animal:
def speak(self):
return "Son"
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Aboyer"
dog = Dog()
print(dog.speak()) # Affiche : Aboyer
Python permet aux développeurs d'organiser le code en modules et packages, améliorant ainsi la réutilisation du code :
# mymodule.py
def my_function():
return "Bonjour, Module"
# main.py
import mymodule
print(mymodule.my_function()) # Affiche : Bonjour, Module
Python propose des décorateurs, qui permettent de modifier des fonctions ou des méthodes. Ils sont souvent utilisés pour la journalisation, l'application de contrôles d'accès ou l'instrumentation :
def decorator_function(original_function):
def wrapper_function():
print("Wrapper exécuté avant {}".format(original_function.__name__))
return original_function()
return wrapper_function
@decorator_function
def display():
return "Fonction d'affichage exécutée"
print(display()) # Affiche : Wrapper exécuté avant display /n Fonction d'affichage exécutée
Les générateurs sont une manière efficace en mémoire de créer des itérateurs en utilisant l'instruction yield, permettant l'évaluation paresseuse des séquences :
def countdown(num):
while num > 0:
yield num
num -= 1
for number in countdown(5):
print(number) # Affiche : 5 4 3 2 1
Python prend en charge les gestionnaires de contexte utilisant l'instruction with, fournissant un moyen de gérer les ressources efficacement sans avoir besoin de code de nettoyage explicite :
with open("file.txt") as file:
content = file.read()
print(content) # Ferme automatiquement le fichier après le bloc
Python est principalement un langage interprété, s'appuyant sur une variété d'interpréteurs, tels que CPython (l'implémentation standard), PyPy (un compilateur Just-In-Time) et Jython (qui fonctionne sur la plateforme Java). Le langage peut être exécuté dans divers environnements, y compris les interfaces en ligne de commande, les serveurs web et les environnements de développement intégrés.
Plusieurs environnements de développement intégrés (IDE) prennent en charge le développement Python, offrant des fonctionnalités telles que la complétion de code intelligente, des outils de débogage et la gestion de projets. Les IDE populaires incluent :
Pour construire un projet Python, les développeurs utilisent généralement un environnement virtuel pour gérer les dépendances. Le module venv permet de créer des environnements isolés dans lesquels les dépendances peuvent être installées sans affecter l'installation Python globale.
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Sur Windows, utilisez `myenv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt # Installer les dépendances
Python est utilisé dans une large gamme d'applications, y compris mais sans s'y limiter :
Python est souvent comparé à plusieurs autres langages de programmation en fonction de leur utilisation et de leurs paradigmes.
Lors de la considération d'une traduction source-à-source de Python vers d'autres langages, il est essentiel de comprendre le paradigme et la syntaxe du langage cible. Plusieurs outils existent à cet effet :