6 Frameworks Python para ficar de olho

Python é uma linguagem com sintaxe extremamente simples e legível, no entanto, é poderosa, versátil e multiplataforma.

Inicialmente famosa por seu uso em processos de automação, inteligência artificial e ciências de dados, hoje a linguagem é usada de maneira bastante diversificada e está presente em todas as empresas de tecnologia e inovação que fazem parte do nosso dia a dia.

Esse crescimento veio junto com a popularização e melhoria dos frameworks Python para auxiliar no dia a dia do desenvolvedor. Neste texto, ainda seguindo os resultados da Stack Overflow 2019, vamos te contar quais são os seis frameworks Python para ficar de olho.

É quase impossível encontrar um ramo da área de programação onde a linguagem em código aberto que virou a queridinha dos desenvolvedores não é usada: desenvolvimento web, ciências de dados, inteligência artificial, desenvolvimento de jogos e criptomoedas são apenas alguns de seus usos.

O fato é que o Python tem apresentado o maior crescimento do mercado e ocupa o terceiro lugar no ranking de popularidade da GitHub, a maior comunidade de desenvolvedores do mundo.

E esta grande popularidade aparece também na Pesquisa Anual de Desenvolvedores da Stack Overflow.

Ela é a maior pesquisa da indústria de softwares do mundo: seguindo sua tendência de crescimento já presente em edições passadas, na edição de 2019 o Python aparece como quarta maior linguagem em uso e a mais citada como alvo de aprendizagem.

Vamos lá?

1. Machine Learning e inteligência articificial: PyTorch

PyTorch é um dos frameworks mais populares de Python para machine learning e inteligência artificial, ocupando o segundo lugar no ranking da Stack Overflow 2019 de Ferramentas, Bibliotecas e Frameworks mais Amados.

Tamanha popularidade se reflete em sua comunidade de usuários, que é grande e extremamente ativa e conta com uma excelente variedade de exemplos, aplicações e usos.

Ele pode ser utilizado para computações em CPU e GPU, oferecendo grande otimização de performance para redes neurais profundas com um sistema simples e intuitivo. Ele também inclui um compilador de machine learning chamado Glow.

PyTorch é usado pelo grupo de pesquisadores de inteligência artificial de grandes nomes como Facebook e IBM e recentemente ganhou extensões para Android e iOS.

Quer saber tudo sobre frameworks para machine learning e inteligência artificial com Python? Não deixe de conferir nosso texto!

2. Frameworks Python para desenvolvimento web: Django  

Django é um dos frameworks Python para desenvolvimento web mais usado do mercado, o que faz que uma de suas vantagens seja a sua comunidade de usuários ativos.

Ele aparece em sétimo lugar da lista de frameworks mais amados para desenvolvimento web da Stack Overflow.

Django é famoso por ser um framework completo, que oferece todas as ferramentas necessárias para construir uma aplicação web em um único pacote.

Utilizando o padrão de projeto MTV (Model, Template e View), ele permite que você pule todos os passos iniciais para criação de uma aplicação padrão e possui um painel de administração que possibilita um gerenciamento rápido do banco de dados, economizando muito tempo e trabalho.

3. Desenvolvimento web: Flask

Já na pesquisa da Jet Brains, realizada exclusivamente com desenvolvedores Python, Flask é o grande líder dos frameworks para desenvolvimento web.

Ao contrário do Django, que tem a proposta de ser um framework completo, Flask é um microframework que tem como foco oferecer serviços mais específicos, ao permitir que o usuário combine diferentes bibliotecas.

Com ele, você consegue adicionar as funcionalidades aos poucos, escolhendo com mais liberdade o que exatamente precisa na sua aplicação.

Quer ver outros frameworks Python para desenvolvimento web que fizeram sucesso na Stack Overflow 2019 e Jet Brains 2020? Confira aqui!

4. Frameworks Python para manipulação de dados: NumPy

Primeiro lugar na pesquisa Anual de Desenvolvedores Python 2019 da JetBrains, a NumPy é uma biblioteca de uso geral para trabalhos com matrizes e arranjos de grande escala. Além de suas qualidades científicas, ela pode servir como armazenadora multidimensional de dados genéricos, o que faz com que ela seja facilmente integrável com diferentes tipos de bancos de dados.

Com a NumPy você pode processar, manipular e selecionar arranjos e matrizes, trabalhar com álgebra linear, realizar operações estatísticas e muito mais. Assim, operações avançadas e complexas podem ser executadas mais rápido e usando menos códigos.

Se você quer saber mais sobre manipulação de bancos de dados com Python, não deixe de ler o nosso artigo. Também preparamos para você um texto imperdível com uma lista dos melhores frameworks Python para ciências de dados.

5. Machine learning: Tensor Flow

Multiplataforma, o TensorFlow pode ser usado no Windows, MacOS e Linux  e foi criado para ser escalável em uma máquina local, na nuvem, dispositivos iOS e Android, CPUs e GPUs. É possível ainda executá-lo na unidade de processamento TensorFlor (TPU) do Google e ter ainda mais performance e velocidade.

Com certeza, quando falamos em aprendizagem de máquina e inteligência artificial, qualquer entusiasta da área vai citar o TensorFlow, a poderosa biblioteca open source da Google para computação numérica que usa gráficos computacionais para criar modelos e algoritmos para machine e deep learning.

Ele é ainda extremamente poderoso e flexível.

Pode treinar e executar redes neurais profundas (deep learning) para classificação manuscrita de dígitos, incorporação de palavras, reconhecimento de imagens, redes neurais recorrentes, tradução automática, simulações, processamento de linguagem natural.

O TensorFlow funciona com a criação de nós de processamento a partir de gráficos de fluxos de dados, ou seja, descrições dos movimentos de determinados dados em um gráfico.

Cada nó no gráfico representa uma determinada operação matemática e cada conexão é uma matriz de dados ou tensor multidimensional.

As operações matemáticas são escritas em C++, no entanto, ele utiliza o Python para fornecer uma API de front-end e todos seus aplicativos são também escritos em Python. A sua maior vantagem é a abstração, que permite que os desenvolvedores foquem na criação de aplicações exclusivas e responsivas, sem se preocupar tanto com a implementação dos algoritmos.

6. Frameworks Python para desenvolvimento de aplicações multiplataforma: Kivy

Kivy é a biblioteca mais completa para o desenvolvimento de aplicações multiplataforma em Python. Com ela, você pode desenvolver para mobile e desktop. Ou seja, com apenas um código é possível gerar 4 versões executáveis, para rodar em iOS, Android, Windows e OSX.

Ela possui código aberto e segue o padrão NUI – Natural User Interface, que é muito parecido com as interfaces que costumamos usar no dia a dia. Ela possui versões próprias para botões, rótulos de textos, formulários e assim por diante, o que garante consistência e portabilidade para o seu aplicativo.

Assim como o Python, a Kivy possui sua própria filosofia que pode ser resumida em algumas palavras-chave: moderna, rápida, flexível, focada, comunidade e gratuita. Ela também tem a sua própria linguagem para organização e estruturação, a Kivy Language. Com a Kylanguage, você pode organizar a árvore de widgets utilizados e determinar propriedades e funções entre eles, separando a lógica da programação da interface do usuário.

Python pode te levar mais longe

Python é uma linguagem versátil que pode ser aplicada em áreas tão diversas entre si quanto desenvolvimento de jogos, criptomoedas, análise de dados, computação gráfica e processos de automação. E possui excelentes frameworks para cada uma dessas áreas.

Aprender Python é uma ótima escolha tanto para aquelas pessoas que buscam entrar no mundo da programação e procuram sua primeira linguagem, quanto para programadores mais experientes que desejam se reciclar e abrir novas portas de carreira.

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E você? Já trabalha com algum desses frameworks? Tem algum outro para recomendar?

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