Python è un linguaggio di programmazione interpretato di alto livello, noto per la sua leggibilità, semplicità e versatilità. Creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991, Python supporta più paradigmi di programmazione, tra cui programmazione procedurale, orientata agli oggetti e funzionale. La sua sintassi è progettata per essere chiara e intuitiva, consentendo sia ai principianti che agli sviluppatori esperti di scrivere codice pulito e manutenibile. L'ampia libreria standard di Python e un grande ecosistema di pacchetti di terze parti lo rendono una scelta preferita per varie applicazioni, dallo sviluppo web e analisi dei dati all'intelligenza artificiale e calcolo scientifico.
Python è stato concepito alla fine degli anni '80 come successore del linguaggio di programmazione ABC. Guido van Rossum iniziò a lavorarci durante le vacanze di Natale e intendeva creare un linguaggio che potesse colmare il divario tra programmazione e usabilità, incorporando molte delle caratteristiche di ABC ma con un supporto aggiuntivo per la gestione delle eccezioni e le funzioni. La prima versione, Python 0.9.0, è stata rilasciata nel febbraio 1991, mostrando caratteristiche chiave come classi con ereditarietà, tipi di dati di base e gestione delle eccezioni.
Python ha rapidamente guadagnato terreno nella comunità di programmazione grazie alla sua sintassi facile da apprendere e alla sua versatilità. Il rilascio di Python 2.0 nel 2000 ha introdotto nuove funzionalità significative come le comprensioni delle liste e la raccolta dei rifiuti. Python 3.0, rilasciato nel 2008, mirava a correggere difetti di design intrinseci e migliorare la chiarezza, anche se non era retrocompatibile con Python 2.x. Questo ha portato a un periodo di coesistenza tra le due versioni, ma Python 2 ha raggiunto la fine della sua vita nel gennaio 2020, spingendo gli sviluppatori a passare completamente a Python 3.x.
Lo stato attuale di Python riflette la sua ampia adozione in diversi settori. È ampiamente utilizzato nello sviluppo web (Django, Flask), nella scienza dei dati (Pandas, NumPy, SciPy), nell'apprendimento automatico (TensorFlow, scikit-learn) e nello scripting. Il ricco ecosistema di Python, il vasto supporto della comunità e gli aggiornamenti costanti continuano a migliorare le sue capacità, mantenendolo rilevante nel panorama in continua evoluzione dei linguaggi di programmazione.
Una delle caratteristiche più distintive di Python è l'accento sulla leggibilità. Il codice assomiglia tipicamente a un inglese semplice, rendendo più facile per gli sviluppatori comprendere e mantenere. Ad esempio, invece di utilizzare parentesi o punti e virgola, Python utilizza l'indentazione per definire i blocchi di codice:
if x > 0:
print("Positivo")
else:
print("Non positivo")
Python utilizza la tipizzazione dinamica, il che significa che i tipi delle variabili vengono determinati durante l'esecuzione. Gli sviluppatori non devono dichiarare esplicitamente i tipi delle variabili:
number = 42 # Questo è un intero
number = "Ciao" # Ora è una stringa
Le funzioni in Python sono oggetti di prima classe, il che consente loro di essere passate come argomenti, restituite da altre funzioni e assegnate a variabili:
def greet(name):
return f"Ciao, {name}"
def apply_function(func, value):
return func(value)
print(apply_function(greet, "Mondo")) # Output: Ciao, Mondo
Python supporta le comprensioni delle liste, un modo conciso per creare liste a partire da liste esistenti:
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # Output: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Python incorpora un robusto modello di gestione delle eccezioni utilizzando i blocchi try e except, migliorando la gestione degli errori:
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Impossibile dividere per zero")
Python supporta pienamente la programmazione orientata agli oggetti con classi e ereditarietà, consentendo l'incapsulamento di dati e metodi:
class Animal:
def speak(self):
return "Suono"
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Abbaio"
dog = Dog()
print(dog.speak()) # Output: Abbaio
Python consente agli sviluppatori di organizzare il codice in moduli e pacchetti, migliorando il riutilizzo del codice:
# mymodule.py
def my_function():
return "Ciao, Modulo"
# main.py
import mymodule
print(mymodule.my_function()) # Output: Ciao, Modulo
Python presenta i decoratori, che consentono la modifica di funzioni o metodi. Sono spesso utilizzati per il logging, l'applicazione di controlli di accesso o l'istrumentazione:
def decorator_function(original_function):
def wrapper_function():
print("Wrapper eseguito prima di {}".format(original_function.__name__))
return original_function()
return wrapper_function
@decorator_function
def display():
return "Funzione di visualizzazione eseguita"
print(display()) # Output: Wrapper eseguito prima di display /n Funzione di visualizzazione eseguita
I generatori sono un modo efficiente in termini di memoria per creare iteratori utilizzando l'istruzione yield, consentendo la valutazione pigra delle sequenze:
def countdown(num):
while num > 0:
yield num
num -= 1
for number in countdown(5):
print(number) # Output: 5 4 3 2 1
Python supporta i gestori di contesto utilizzando l'istruzione with, fornendo un modo per gestire le risorse in modo efficace senza la necessità di codice di pulizia esplicito:
with open("file.txt") as file:
content = file.read()
print(content) # Chiude automaticamente il file dopo il blocco
Python è principalmente un linguaggio interpretato, che si basa su una varietà di interpreti, come CPython (l'implementazione standard), PyPy (un compilatore Just-In-Time) e Jython (che gira sulla piattaforma Java). Il linguaggio può essere eseguito in vari ambienti, tra cui interfacce a riga di comando, server web e ambienti di sviluppo integrati.
Diverse ambienti di sviluppo integrati (IDE) supportano lo sviluppo in Python, fornendo funzionalità come completamento intelligente del codice, strumenti di debug e gestione dei progetti. Gli IDE popolari includono:
Per costruire un progetto Python, gli sviluppatori utilizzano tipicamente un ambiente virtuale per gestire le dipendenze. Il modulo venv consente la creazione di ambienti isolati all'interno dei quali le dipendenze possono essere installate senza influenzare l'installazione globale di Python.
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Su Windows, usa `myenv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt # Installa le dipendenze
Python è utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, tra cui, ma non solo:
Python è spesso confrontato con diversi altri linguaggi di programmazione in base al loro utilizzo e paradigmi.
Quando si considera la traduzione da codice a codice da Python ad altri linguaggi, è essenziale comprendere il paradigma e la sintassi del linguaggio di destinazione. Esistono diversi strumenti per questo scopo: