Python e a revolução nas linguagens de programação

Para complementar os processos da era Agile, a linguagem de programação Python revela-se a chave do sucesso do projeto. Sendo uma linguagem mais simples e leve, tem sido implementada por muitas empresas em diversos setores. Esqueça as bíblias massivas para aprender código e as horas despendidas a corrigir bugs.

Desenvolver projetos tornou-se mais rápido e simples através da Python, uma linguagem que revolucionou o mundo da programação pela sua agilidade.

Surgida nos anos 90, a linguagem Python traz benefícios a programadores e projetos, conquistando o coração de profissionais pelo mundo. As comparações com outras linguagens são inevitáveis e é fácil encontrar vantagens que colocam a Python na frente.

Vantagens da linguagem Python

• Dinâmica – typing e binding são mais ágeis, ideais para desenvolvimento rápido ou para desenvolver linguagem que ligue várias componentes;
• Poupa custos – a sintaxe mais simples potencia a legibilidade e poupa na manutenção do programa; o acesso gratuito a diversas bibliotecas oferece soluções para vários problemas encontrados no desenvolvimento; o processo de correção de erros é mais simples e rápido; com apenas uma linha (e não vinte) completa-se uma tarefa, poupando tempo;
• Amiga do programador – por todas as razões citadas acima

Exemplos de sucesso

A linguagem de programação Python tem surpreendido empresas de todos os setores. Desde projetos para salvar o ambiente a sistemas de administração, a linguagem tem sido aplicada a inúmeras iniciativas.

Mais que qualquer outro campo, é na ciência que a Python tem sido aplicada de forma mais rápida e entusiástica. O design da linguagem complementa o pensamento dos cientistas, não os força a pensar como experts em computadores mas, sim, permite-lhes formular tarefas científicas rápida e eficazmente com os algoritmos Python.

As bibliotecas com cálculos matemáticos e estatísticos complexos, para observador dados em 2D e 3D, e para propósitos técnicos específicos, fornecem ferramentas poderosas para que os cientistas de diversas disciplinas possam alcançar objetivos rapidamente.

A experiência do Big Bang

O Grande Colisor de Hadrões (Large Hadron Collider em inglês), ancorado na Suíça, é a maior máquina alguma vez construída e foca-se na aceleração e estudo de partículas.

Para estudar as partículas detetadas, são usados milhares de parâmetros com diversas funcionalidades que, quando alteram, obrigam a uma pesada manutenção. E só a conjugação de C++ com Python conseguiu responder.

Os detetores usados nestas experiências fazem uso de milhares de parâmetros, inicialmente programados numa linguagem que obrigava a grande manutenção quando as funcionalidades mudavam. Só a conjugação de C++ com Python conseguiu tornar o processo mais rápido e leve.

Ao mesmo tempo, a grande quantidade de dados gerados nos detetores é tratada numa infraestrutura própria (LHC Computing Grid) à qual os cientistas espalhados pelo mundo podem aceder e analisar. Para isto, toda a gestão de informação associada aos processos de trabalho foi desenvolvida em Python.

Recolher IVA no Gana

A dificuldade de recolha de IVA no Gana gerava graves prejuízos ao governo. Foi então que a Aya Technologies AG, com um servidor da alemã eGenix.com, conseguiu desenvolver um sistema baseado em PostgreSQL e Python para melhorar o processo.

Através deste serviço, é possível comunicar com os terminais dos comerciantes, gerir as suas vendas na base de dados e permitir a monitorização em direto via web.

Procurar vida em Marte

A Agência Espacial Europeia conta enviar, em 2020, uma sonda para analisar o terreno rochoso de Marte. No entanto, é preciso garantir que as amostras trazidas à Terra serão as melhores e para isso os cientistas desenvolveram máquinas de ressonância que detetam carbono orgânico e fazem reconstrução das imagens  sem intervenção humana.

Assim, aposta-se numa rede neuronal aritifical, desenvolvida no cluster Hybrid Processing Units for Science, construído com GPU (Graphic Processing Units) de computadores tradicionais. A linguagem Pyhton é usada tanto no funcionamento geral do cluster como no código que corre nas GPU através de PyCUDA (um wrapper de Python para bibliotecas NVIDIAs CUDA).

Educar as crianças mais pobres

O projeto One Laptop per Child(OLPC), criado entre Miami e Cambridge em 2005, pretende dar um computador feito à medida para as crianças com pior acesso a educação, a nível mundial. Hoje já utilizado por mais 2.5 milhões de crianças e professores em 42 países, o hardware, software e conteúdo foram desenhados para uma aprendizagem cooperativa, divertida e capacitante.

O sucesso do projeto depende do sistema de aprendizagem oferecido. Para facilitar o desenvolvimento do software de ensino por parte dos professores e educadores, tudo foi projetado em Python, desde o interface para o utilizador aos programas de aplicações.

Reforçando o crescimento que a linguagem Python está a registar, em julho deste ano o jornal The Economist declarou que “nos últimos 12 meses os americanos pesquisaram mais vezes no Google por Python do que por Kim Kardashian, uma estrela de reality shows. O número de consultas triplicou desde 2010, enquanto as outras linguagens de programação têm estado estáveis ou em declínio”.

Por Joana Cidades, Brand and Marketing Manager