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5 frameworks Python clássicos para explorar em 2021

Com certeza Python é a linguagem para explorar em 2021.

Simples, acessível, versátil e poderoso. Essas são apenas quatro das características que rapidamente fizeram do Python uma verdadeira febre no mundo da programação e o transformaram na linguagem com maior crescimento do mercado. Em 2020, pela primeira vez o Python superou em popularidade o Java, linguagem que por anos foi a líder do mercado.

Em 2021, o Python vai continuar a crescer e pode ser considerada a linguagem do futuro, dominando as start-ups e a área de inteligência artificial, ciências de dados e aprendizado de máquina. Por isso, a pesquisa e o desenvolvimento Python estão cada vez mais populares, o que significa que podemos contar com a criação cada vez mais diversificada de frameworks.

Com tantas opções, quais frameworks você deve explorar em 2021?

Neste texto, reunimos cinco frameworks Python que já podem ser considerados clássicos e merecem uma atenção especial. Quer conferir nossa lista?

Django

Claro que o primeiro lugar da nossa lista para explorar em 2021 não poderia deixar de ser o Django. Você, ByLearner que está acompanhando nosso conteúdo, já deve estar por dentro das muitas vantagens do Django, não é?

Nós amamos o Django e por isso ele ocupa nosso primeiro lugar na lista de frameworks para explorar em 2021
Nós amamos o Django e por isso ele ocupa nosso primeiro lugar na lista de frameworks para explorar em 2021 | Imagem por upklyak / Freepik

Totalmente escrito em Python, o Django permite o desenvolvimento de páginas de maneira mais rápida e elegante, com o menor uso possível de códigos. Se a linguagem Python ficou famosa por sua sintaxe simples e legível, muito próxima ao inglês, o Django segue a mesma linha. Por isso, especialmente quando comparada a outras linguagens, o Django possui uma curva de aprendizagem curta e conquistará rapidamente segurança para trabalhar com ele.

Ele é guiado pela premissa DRY (sigla inglesa para Don’t Repeat Yourself, ou Não Repita a Si Mesmo em bom português) e permite e um excelente reaproveitamento de códigos, sendo necessárias apenas pequenas modificações e adequações para o seu projeto.

Por fim, um destaque dentre as vantagens do Django é sua parte administrativa. O framework fornece uma interface completa de controle e gerenciamento de conteúdo com a geração automática de uma página de administração, sendo necessário apenas definir os modelos no banco de dados.

Flask

O Flask é um microframework que oferece todos os recursos básicos para construção de uma aplicação web, além de poder ser facilmente integrado com diversas bibliotecas Python. Seu maior atrativo, portanto, é a sua flexibilidade.

Ele tem uma abordagem oposta ao Django e permite que você o modifique de acordo com as suas necessidades específicas. Com o Flask, é muito fácil diversificar a estrutura do seu projeto e com certeza é um framework que vale a pena explorar em 2021.

Jupyter

O Jupyter Notebook é uma aplicação em código aberto que permite que você crie e compartilhe documentos com códigos, equações, visualizações e textos explicativos. Ele é especialmente usado para operações de física computacional e análises de grande volume de dados porque com ele você pode fazer anotações durante o processo, permitindo que você lembre o que fez e repita alguma operação quando necessário.

O Jupyter Notebook é um projeto derivado do projeto IPython e seu nome vem das principais linguagens de programação com suporte: Julia, Python e R. Além das vantagens para cálculos complexos, com o Jupyter Notebook, fica muito mais fácil manter o seu código organizado, limpo e em conformidade com as boas práticas da programação.

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Quer saber mais? Nós temos um texto inteirinho contando tudo o que você precisa saber sobre o Jupyter para começar a explorar em 2021.

Pandas

Pandas é uma biblioteca Python de alto-nível para análise de dados. Ela é considerada a mais avançada ferramenta para processamento e manipulação de dados. Uma de suas principais vantagens é o fato de oferecer diferentes métodos para filtragem simples de dados, apresentando-os de maneira simplificada para análise.

Ela permite que estruturas de dados sejam convertidas em objetos de DataFrame, possibilitando também adição ou remoção de colunas. Além disso, a Pandas permite que informações ausentes sejam processadas e que os dados sejam exibidos em 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.

NumPy

Primeiro lugar na pesquisa Anual de Desenvolvedores Python 2019, 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.

Por isso, se você trabalha ou quer começar a trabalhar com ciências de dados, você precisa explorar a NumPy em 2021.

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Imagem Freepik

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