Python est considéré comme un excellent langage de programmation pour plusieurs raisons, notamment :
- Facilité d’apprentissage et de lecture : Python a une syntaxe claire et intuitive, ce qui le rend accessible aux débutants en programmation. Son code ressemble à l’anglais, ce qui rend la lecture et la compréhension du code plus facile.
- Polyvalence : Python peut être utilisé dans divers domaines, tels que le développement web, l’analyse de données, l’intelligence artificielle, le calcul scientifique, et plus encore. Cette polyvalence vient de sa vaste bibliothèque standard ainsi que de l’abondance de frameworks et de bibliothèques tiers.
- Grande communauté : Python bénéficie d’une communauté mondiale active et engagée. Cela signifie qu’il est facile de trouver de l’aide, des bibliothèques, des frameworks et des outils pour presque tout besoin de développement.
- Portabilité : Python est interprété et conçu pour être portable, ce qui signifie qu’un programme Python peut souvent être exécuté sur n’importe quel système d’exploitation sans nécessiter de modifications.
- Développement rapide : Avec Python, il est possible de développer des prototypes et des solutions rapidement grâce à la simplicité de sa syntaxe et à l’abondance de ses bibliothèques, ce qui permet un développement agile et itératif.
- Support pour les paradigmes de programmation : Python prend en charge plusieurs paradigmes de programmation, y compris la programmation impérative, la programmation orientée objet et dans une certaine mesure, la programmation fonctionnelle. Cela offre aux développeurs la flexibilité de choisir la meilleure approche pour leur projet.
- Intégration facile : Python peut être intégré à d’autres langages de programmation et technologies, permettant de tirer parti des performances et des capacités spécifiques à d’autres systèmes, comme l’intégration de Python avec des langages compilés tels que C ou C++ pour des calculs intensifs.
Ces caractéristiques font de Python un choix populaire pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés, et lui permettent de s’adapter à un large éventail de projets et d’applications.
En particulier pour la Data, le LLM, etc…
Updated ressources:
1. Python : https://lnkd.in/grD8XUS6
2. Pandas : https://lnkd.in/g4yTJ7CP
3. NumPy : https://lnkd.in/gg9Uw-km
4. Matplotlib : https://lnkd.in/gahrGicD
5. Seaborn : https://lnkd.in/gcu4UKpw
6. Scikit-learn : https://lnkd.in/gGfkNu5i
7. TensorFlow : https://lnkd.in/g3fw3uRV
8. Keras : https://lnkd.in/gfPTfbgg
9. PyTorch : https://ow.ly/6TQI50PjRA5
10. SQL : https://lnkd.in/gnwe4qcb
11. GeoPandas : https://lnkd.in/d-hnRaJt
12. Git : https://lnkd.in/gyzhztvH
13. AWS : https://bit.ly/3ZQWMS1
14. Azure : https://bit.ly/42f4N4V
15. Google Cloud Platform : https://bit.ly/3JJADzv
16. Docker : https://bit.ly/3Lt2zJe
17. Kubernetes : https://lnkd.in/gjXCT7Mb
18. Linux Command Line : https://bit.ly/3FtcTgw
19. Jupyter Notebook : https://lnkd.in/g7cPmgHQ
20. Data Wrangling : https://bit.ly/3TiMibP
21. Data Visualization : https://lnkd.in/gQ52Jd_J
22. Statistical Inference : https://lnkd.in/grNXVQh5
23. Probability : https://lnkd.in/gvnWCphc
24. Linear Algebra : https://lnkd.in/gty6XpVF
25. Calculus : https://lnkd.in/gjhsmsxu
26. Time Series : https://bit.ly/3Fvuep4
27. NLP : https://bit.ly/3Fvursm
28. Neural Network : https://lnkd.in/gThs2AAp
29. Deep Learning : https://lnkd.in/gVbSPae2
30. Machine Learning : https://bit.ly/3mZ5Wh3
31. Apache Spark : https://lnkd.in/ge7Rj-Yr
32. Hadoop : https://bit.ly/3Lq34DR
33. Big-O Notation : https://lnkd.in/gfYqM8WU
34. Regular Expression : https://lnkd.in/gE9kZTZW
35. Unix/Linux Permissions : https://bit.ly/3ZUfwA8
36. Python String Formatting : https://lnkd.in/d4s3W779
37. Flask : https://lnkd.in/gGzbSTgU
38. Django : https://lnkd.in/grZcWz8y
39. Plotly : https://lnkd.in/d8SKxbdA
40. PostgreSQL : https://lnkd.in/gzfiW7zB
41. MySQL : https://lnkd.in/g4JnPVTe
42. MongoDB : https://lnkd.in/gHc4F4ER
43. TensorFlow Probability Cheat Sheet : https://lnkd.in/gr3bgDGP
44. OpenAI GPT-3 Documentation : https://lnkd.in/gawB_SC9
45. GPT-3 API Reference : https://lnkd.in/gtCGZvX8
46. SciPy : https://ow.ly/JYCN50PjRG7
47. Chat GPT Cheat Sheet : https://lnkd.in/e43cDB9q
48. Colors in dataviz : https://lnkd.in/dWU6WkhU
49. Geospatial data science in Python : https://lnkd.in/gCbqNXFn
50. Network analysis : https://ow.ly/fYm550PjRyf
51. FastAPI : https://fastapi.tiangolo.com/
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