Python é uma linguagem de programação de alto nível e interpretada, conhecida por sua legibilidade, simplicidade e versatilidade. Criada por Guido van Rossum e lançada pela primeira vez em 1991, Python suporta múltiplos paradigmas de programação, incluindo programação procedural, orientada a objetos e funcional. Sua sintaxe é projetada para ser clara e intuitiva, permitindo que tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes escrevam código limpo e manutenível. A extensa biblioteca padrão do Python e um grande ecossistema de pacotes de terceiros fazem dele uma escolha preferida para diversas aplicações, desde desenvolvimento web e análise de dados até inteligência artificial e computação científica.
Python foi concebido no final da década de 1980 como um sucessor da linguagem de programação ABC. Guido van Rossum começou a trabalhar nela durante as férias de Natal e pretendia que fosse uma linguagem que pudesse preencher a lacuna entre programação e usabilidade, incorporando muitos dos recursos do ABC, mas com suporte adicional para tratamento de exceções e funções. A primeira versão, Python 0.9.0, foi lançada em fevereiro de 1991, apresentando recursos-chave como classes com herança, tipos de dados básicos e tratamento de exceções.
Python rapidamente ganhou popularidade na comunidade de programação devido à sua sintaxe fácil de aprender e versatilidade. O lançamento do Python 2.0 em 2000 introduziu novos recursos significativos, como compreensões de lista e coleta de lixo. O Python 3.0, lançado em 2008, visava corrigir falhas de design inerentes e melhorar a clareza, embora não fosse compatível com versões anteriores do Python 2.x. Isso levou a um período de coexistência entre as duas versões, mas o Python 2 chegou ao fim de sua vida útil em janeiro de 2020, levando os desenvolvedores a fazer a transição completa para o Python 3.x.
O estado atual do Python reflete sua ampla adoção em diversos domínios. Ele é amplamente utilizado em desenvolvimento web (Django, Flask), ciência de dados (Pandas, NumPy, SciPy), aprendizado de máquina (TensorFlow, scikit-learn) e scripting. O rico ecossistema do Python, o vasto suporte da comunidade e as atualizações consistentes continuam a aprimorar suas capacidades, mantendo-o relevante no cenário em constante evolução das linguagens de programação.
Uma das características mais definidoras do Python é sua ênfase na legibilidade. O código geralmente se assemelha ao inglês simples, tornando mais fácil para os desenvolvedores entenderem e manterem. Por exemplo, em vez de usar colchetes ou ponto e vírgula, o Python usa indentação para definir blocos de código:
if x > 0:
print("Positivo")
else:
print("Não positivo")
Python emprega tipagem dinâmica, o que significa que os tipos de variáveis são determinados em tempo de execução. Os desenvolvedores não precisam declarar os tipos de variáveis explicitamente:
numero = 42 # Este é um inteiro
numero = "Olá" # Agora é uma string
As funções em Python são objetos de primeira classe, permitindo que sejam passadas como argumentos, retornadas de outras funções e atribuídas a variáveis:
def cumprimentar(nome):
return f"Olá, {nome}"
def aplicar_funcao(func, valor):
return func(valor)
print(aplicar_funcao(cumprimentar, "Mundo")) # Saída: Olá, Mundo
Python suporta compreensões de lista, uma maneira concisa de criar listas a partir de listas existentes:
quadrados = [x**2 for x in range(10)]
print(quadrados) # Saída: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Python incorpora um robusto modelo de tratamento de exceções usando blocos try e except, melhorando a gestão de erros:
try:
resultado = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Não é possível dividir por zero")
Python suporta totalmente a programação orientada a objetos com classes e herança, permitindo a encapsulação de dados e métodos:
class Animal:
def falar(self):
return "Som"
class Cachorro(Animal):
def falar(self):
return "Au"
cachorro = Cachorro()
print(cachorro.falar()) # Saída: Au
Python permite que os desenvolvedores organizem o código em módulos e pacotes, melhorando a reutilização do código:
# mymodule.py
def minha_funcao():
return "Olá, Módulo"
# main.py
import mymodule
print(mymodule.minha_funcao()) # Saída: Olá, Módulo
Python possui decoradores, que permitem a modificação de funções ou métodos. Eles são frequentemente usados para registro, imposição de controle de acesso ou instrumentação:
def funcao_decoradora(funcao_original):
def funcao_wrapper():
print("Wrapper executado antes de {}".format(funcao_original.__name__))
return funcao_original()
return funcao_wrapper
@funcao_decoradora
def exibir():
return "Função de exibição executada"
print(exibir()) # Saída: Wrapper executado antes de exibir /n Função de exibição executada
Geradores são uma maneira eficiente em termos de memória de criar iteradores usando a instrução yield, permitindo a avaliação preguiçosa de sequências:
def contagem_regressiva(num):
while num > 0:
yield num
num -= 1
for numero in contagem_regressiva(5):
print(numero) # Saída: 5 4 3 2 1
Python suporta gerenciadores de contexto usando a instrução with, fornecendo uma maneira de gerenciar recursos de forma eficaz sem precisar de código de limpeza explícito:
with open("arquivo.txt") as arquivo:
conteudo = arquivo.read()
print(conteudo) # Fecha automaticamente o arquivo após o bloco
Python é principalmente uma linguagem interpretada, dependendo de uma variedade de interpretadores, como CPython (a implementação padrão), PyPy (um compilador Just-In-Time) e Jython (que roda na plataforma Java). A linguagem pode ser executada em diversos ambientes, incluindo interfaces de linha de comando, servidores web e ambientes de desenvolvimento integrados.
Vários ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) suportam o desenvolvimento em Python, oferecendo recursos como conclusão de código inteligente, ferramentas de depuração e gerenciamento de projetos. IDEs populares incluem:
Para construir um projeto em Python, os desenvolvedores geralmente usam um ambiente virtual para gerenciar dependências. O módulo venv permite a criação de ambientes isolados nos quais as dependências podem ser instaladas sem afetar a instalação do Python em todo o sistema.
python -m venv meuambiente
source meuambiente/bin/activate # No Windows, use `meuambiente\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt # Instalar dependências
Python é utilizado em uma ampla gama de aplicações, incluindo, mas não se limitando a:
Python é frequentemente comparado a várias outras linguagens de programação com base em seu uso e paradigmas.
Ao considerar a tradução de código fonte de Python para outras linguagens, é essencial entender o paradigma e a sintaxe da linguagem de destino. Várias ferramentas existem para esse propósito: