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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. 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, 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.

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.

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 de popularidade no ranking da Stack Overflow 2019 em meio a frameworks de diferentes fins.
PyTorch é o framework Python mais lembrado na Pesquisa Anual da Stack Overflow

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. 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, podendo escolher com mais liberdade o que exatamente você precisa na sua aplicação.

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

4. 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. Desenvolvimento de aplicações multiplataforma: Kivy

Com a Kivy é possível utilizar um único código para gerar versões executáveis da mesma aplicação para mobile e desktop | Imagem Freepik

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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