O Python é uma linguagem de programação avançada e amplamente utilizada no desenvolvimento de sites, inteligência artificial, análise de dados, gestão de sistemas, fins educacionais, programação de redes e em muitas outras áreas.
Do ponto de vista técnico, Python é uma linguagem versátil que permite aos desenvolvedores interagirem com outras linguagens de programação sem maiores problemas. Por exemplo, Python oferece a capacidade de invocar código escrito em C/C++, Fortran, C# (por meio da estrutura .NET), Java (por meio da Java Virtual Machine), Swift (no macOS e Linux) e muito mais. Essa linguagem é amplamente aceita devido à sua simplicidade, interface intuitiva e ao fato de ser de código aberto, resultando em maior quantidade de conteúdo e suporte por parte de sua grande e ativa comunidade de colaboradores e usuários.
Hoje em dia, existe uma grande variedade de interfaces gráficas (GUI) para Python que permitem criar aplicações de forma simples. Para começar a programar com Python, este blog apresentará algumas das opções mais populares e explicará como você pode instalar três delas em apenas cinco passos.
Qual é o IDE para Python mais usado na programação?
Um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE, por suas siglas em inglês) é um software que ajuda os programadores a criar e testar códigos. Ao contrário dos editores de código, os IDEs oferecem mais ferramentas, como syntax highlighting, autocomplete, Building executables e debugging. Eles também possuem uma GUI (Graphical User Interface) customizável que permite aos usuários interagir facilmente com o código.
A escolha de um IDE dependerá principalmente do objetivo, das ferramentas a serem utilizadas, do tipo de projeto e do nível de conhecimento de programação dos desenvolvedores. De acordo com uma pesquisa realizada pela JetBrains, os IDE para Python mais utilizados por Devs em 2021 foram Professional Edition (33%), VS Code (21%), Pycharm Community Edition (21%), e Jupyter Notebook (6%). No entanto, outros IDEs vêm crescendo e ganhando mais adoção, como o Spider, o Jupiter Notebook e o JupiterLab que estão integrados na plataforma de distribuição de Anaconda.
A lista abaixo fornece mais informações sobre os IDEs mencionados. Observe que a lista não está ordenada de acordo a uma classificação ou preferência.
- Python no Visual Studio Code: o VS Code é recomendado para programadores que planejam utilizar um editor de código personalizável e rico em recursos para escrever e encontrar bugs. Os usuários podem utilizar vários recursos como Autocomplete e IntelliSense, Linting, Debugging, Unit testing e muito mais.
- PyDev: é um plugin disponível para o Eclipse. Ele tem sido usado principalmente para o desenvolvimento de aplicações e no contexto científico devido às suas ferramentas avançadas e intuitivas. Alguns dos seus recursos incluem a integração com os sistemas de controle de versão (Git e SVN), e opções de modelos e preferências de estilo de código.
- PyCharm: é um IDE disponível em duas versões, a edição Community, que é gratuita, e a edição Profissional, que é paga. O Pycharm é um dos IDE mais instalados devido à sua boa reputação por seus recursos e suporte para várias tarefas de desenvolvimento. Algumas das características importantes são o preenchimento automático e a análise de código, a integração com ferramentas de compilação e gerenciadores de dependência (setuptools, pip, poetry) e a integração com sistemas de controle de versão (Git, SVN, Mercurial)
- Anaconda: é uma plataforma de distribuição de Python que fornece vários serviços e soluções orientadas a análise de dados e machine learning. A plataforma possibilita aos desenvolvedores escolher entre diferentes IDE, como:
- Jupyter Notebook: é um IDE popular que roda no navegador web e que está orientado principalmente para a ciência de dados, modelagem estatística, visualização e machine learning. O formato dos seus arquivos, .ipynb, é compatível com outros IDE, bem como com GitHub e outras plataformas. O Jupyter Notebook possui uma interface simples, tornando ele uma boa opção para quem está começando.
- Spyder: é um IDE de uso geral que oferece características como configuração de janelas para exibição de figuras, variáveis e uma área de edição para análise e busca de erros no código. Por esse motivo, é recomendado para quem trabalha com análise de dados.
- JupyterLab: É considerado como a evolução do Jupyter Notebook, pois permite que os desenvolvedores personalizem o IDE.
Em geral, todos esses IDEs são adequados para quem busca programar em Python, independentemente do seu nível de conhecimento, desde iniciantes até profissionais experientes. Além disso, esses IDEs são uma boa opção para quem prefere um software multiplataforma.
Também é importante considerar que será necessário instalar bibliotecas durante o desenvolvimento do seu código. Observe que cada IDE possui um método diferente para fazer isso, portanto, siga as etapas necessárias para garantir que você tenha importado corretamente a biblioteca. Por exemplo, você pode consultar o vídeo abaixo para conhecer o processo de instalação de bibliotecas no Jupyter Notebook.
Quais são as bibliotecas de Python mais utilizadas?
De acordo com pesquisas realizadas pela JetBrains, observamos que os desenvolvedores utilizam principalmente as bibliotecas Flask e Django para criar sites, enquanto as bibliotecas NumPy, SciKit, Pandas, Matplotlib, SciPy, Keras, TensorFlow, PyTorch e Seaborn são amplamente utilizadas em ciência de dados.
Para saber mais sobre as bibliotecas Python, visite nosso site.
Processo de instalação de Anaconda
O processo de instalação e configuração do Python pode ser desafiador, especialmente para aqueles que estão fazendo a instalação pela primeira vez. No entanto, seguindo apenas alguns passos simples, é possível instalar e executar o Python com facilidade. Para o seguinte exemplo, optamos pela plataforma de distribuição de Anaconda pois ele integra vários IDE.
Para começar, siga as instruções abaixo:
- Acesse o site da Anaconda.
- Clique no botão Products e selecione Anaconda Distribution.
- Na parte inferior do site, escolha o instalador de acordo com o OS (Windows, Linux ou MacOS). Versões anteriores podem ser encontradas neste site.
- Execute o arquivo *.exe e aceite os termos de instalação.
- Faça as configurações de instalação de acordo com suas necessidades.
Para OS Linux – Ubuntu 22.04.1:
Visite nosso blog para conhecer mais sobre o Python e outras ferramentas de código aberto.
O mais importante
De acordo com um estudo realizado em 2022, as principais linguagens de programação foram JavaScript, Python, Java, Typescript e C#. Seus objetivos determinarão qual linguagem é mais adequada para o projeto em questão.
Existem muitos IDE gratuitos para Python, desde simples editores de texto até avançados IDEs com muitas ferramentas. Alguns IDE Python populares como PyCharm, VS Code, PyDev, Jupyter Notebook, JupyterLab e Spyder.
Por fim, se o seu PC não tiver a capacidade de instalar o Anaconda ou outro IDE, recomendamos o uso do Google Colab. Este é um IDE que é executado de forma online no navegador e não precisa de nenhum tipo de instalação. Além disso, o Google Colab permite a integração com o serviço do Google Drive para armazenar e ler seus arquivos.