Python : un langage avantageux, mais pas pour tout le monde

Histoire rapide de Python

Python est un langage universel introduit par un programmeur néerlandais, Guido van Rossum, en 1991. Il fonctionne sur les principaux OS et dans tous les domaines, y compris les opérations système et le développement web.

Guido van Rossum l’a basé sur des mots clés en anglais, ce qui offre une syntaxe claire pour exprimer des flux de programmation communs. En conséquence, les développeurs peuvent facilement scanner le code et y identifier les erreurs.

Les bénéfices d’un langage orienté objet

Comme Python est un langage de programmation orienté objet. Tous les éléments d’une application correspondent à ce qualificatif. Cela comprend les modules et les librairies. En organisant les items imbriqués dans une structure modulaire claire, les développeurs peuvent définir des types de données abstraites et réutiliser les objets.

Parce qu’il s’agit également d’un langage interprété, Python facilite la courbe d’apprentissage et assure un meilleur taux de réussite des déploiements. Il permet de rapidement corriger et de mettre à jour des applications en signalant les erreurs avant l’exécution.

Fonctions et Construct

Python fournit des douzaines de fonctions qui chargent automatiquement et qui sont disponibles en permanence. Les développeurs peuvent également en créer de toute pièce afin de remplir des tâches spécifiques. Ils peuvent par la suite réutiliser ce même code autant de fois qu’ils le souhaitent au sein d’une ou plusieurs applications. Cette capacité leur permet d’apporter des modifications à une fonction et de reproduire ces modifications dans l’ensemble d’un programme.

Une autre caractéristique très appréciée de Python repose sur la librairie Construct. Celle-ci facilite le contrôle de l’ordre et des flux d’instructions. Dans cette configuration, le langage répliquera et exécutera les blocs de code sur de nombreux services et applications. Cela réduit considérablement le temps de développement.

Les librairies Python

Python dispose d’un large catalogue comprenant des centaines de librairies accessibles depuis le Package Index. Ce système de gestion des paquets offre aux développeurs un format standard pour distribuer les programmes et les bibliothèques, ce qui simplifie l’installation et l’utilisation de ces derniers, des modules et des extensions tiers.

Par exemple, en data science, NumPy, Matpotlib et Seaborn permettent de manipuler les données, puis de les visualiser. Dans le cas d’une application spécialisée dans le machine learning, TensorFlow, Pandas, Pythorch ou encore Scikit-learn semblent à privilégier.

Python n’est pas bon partout

En plus d’une certaine lenteur, Python n’est pas conseillé pour la programmation système où les instructions d’application sont directement transmises aux OS, pilotes de périphériques, serveurs réseau et logiciels embarqués. Il n’est pas non plus recommandé de l’utiliser pour développer des solutions qui fonctionnent à la fois sur Windows, Linux ou macOS.

Les spécialistes qualifient Python de « code glu », ce qui signifie qu’il sert à connecter des modules disparates comme plusieurs éléments d’une interface web, par exemple. Cependant, contrairement aux langages compilés, un interpréteur Python doit convertir l’application ligne par ligne en code machine pour l’exécuter. Cette procédure ralentira probablement les opérations. Il a donc de sérieux désavantages dans le cadre de la programmation système à grande échelle.

Enfin, il convient de faire attention aux problèmes de versioning. La dernière version, Python 3, a corrigé certains des défauts de conception et de redondances inhérents à ce langage. Même si les librairies les plus populaires ont migré vers celle-ci, elle n’est pas rétro compatible. Par ailleurs, plusieurs releases de Python 3 sont disponibles, il faut alors choisir la bonne mise à jour suivant l’utilisation du langage.

Ainsi, les développeurs doivent employer les bibliothèques conçues pour cette troisième version afin d’éviter les problèmes de compatibilité dans le futur. Cette stipulation est d’autant plus importante que la Python Software Foundation abandonnera le support de la 2.7 dès le 1er janvier 2020. L’avant-dernière mise à jour de cette branche, la 2.7.17, a été publiée le 19 octobre 2019.