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Python : un langage taillé pour le machine learning

Né au début des années 90, Python est l’un des langages de programmation les plus populaires parmi les développeurs d’application. À sa création, il permettait d’automatiser certaines tâches récurrentes en matière d’écriture de scripts. Le gain de temps est complété par la possibilité de gérer une quantité importante d’informations de manière souple. Ce qui fait le bonheur des Webmasters des grands sites aux multiples fonctionnalités. Cependant, ce sont surtout les spécialistes de la Machine Learning et du Big Data qui sont servis.

Vous avez dit Python ?

Python est né de l’imagination de Guido van Rossum en 1991. Ce programmeur s’inspire d’une émission de divertissement télévisée de l’époque pour nommer son projet. À la différence d’autres langages de programmation, il ne requiert aucune compilation pour fonctionner. Il suffit d’un logiciel interpréteur natif pour exécuter les codes sur un ordinateur basique. Cette spécificité le rend accessible au plus grand nombre, même si la vitesse et les performances laissent parfois à désirer.

Avec Python les programmeurs se concentrent sur ce qu’ils ont à faire, non la manière avec laquelle exécuter les tâches. Ils manipulent un logiciel orienté objet. En d’autres termes, le travail de création est facilité au maximum pour que le prototype d’application voie rapidement le jour. D’ailleurs, il s’agit d’un outil open source par excellence pour ceux veulent s’initier au codage sans prise de tête. Des cours sont disponibles sur OpenClassrooms. Les apprenants étudient les façons de maîtriser une programmation du côté du développeur, mais également en tant qu’utilisateurs lambda. Une meilleure compréhension des bibliothèques d’outils permet aussi de progresser rapidement.

Quels intérêts d’apprendre ce langage de programmation ?

  • Le langage Python profite aux débutants comme aux experts. L’outil est simplifié pour permettre à l’usager d’obtenir rapidement ce qu’il cherche, c’est-à-dire le développement d’une application. La syntaxe est lisible en plus d’être directe.
  • Ce logiciel open source a le mérite d’être compatible avec la plupart des systèmes d’exploitation. Sa versatilité mais surtout son universalité compense bien sa lenteur relative.
  • L’ancienne génération de développeurs l’a utilisé pour le scripting ainsi que l’automatisation des tâches informatiques. Actuellement, ce langage permet aussi de créer des logiciels de qualité professionnelle. La NASA, EDF et YouTube l’emploient.
  • Bon nombre d’applications et services en ligne sont développés et gérés en Python. Parmi les plus connus, il y a BitTorrent (téléchargement), Blender (3D), Miro (TV sur Internet), Battlefield 2 (jeux vidéo).
  • Revendiquant le titre de langage de programmation numéro un en 2021, Python est incontournable pour les développeurs de tous les niveaux. L’ignorer serait une erreur. Cela dit, les basiques tels que JavaScript et les challengers comme Rust et Ruby restent aussi indispensables.
  • Une forte communauté de programmeurs tous azimuts soutient la fondation qui gère cet outil gratuit. Le nombre de néophytes qui s’intéressent à ce logiciel a augmenté de 27 % en une année. À titre de comparaison, C++ a connu une croissance de 10 % pour 2020.
  • L’interface « low-code » permet de faire de la programmation sans être un codeur expérimenté. Les outils graphiques intuitifs sont nombreux en librairie. Ce qui n’exclut pas les développeurs hautement compétents qui pourront toujours étendre la bibliothèque de Python.

Combien existe-t-il des mises à jour pour ce programme ?

Soufflant ses 30 printemps cette année 2021, Python est actuellement à sa troisième génération. Deux versions sont disponibles, mais les développeurs sont conviés à travailler leur application avec la déclinaison 3.8 et plus. En effet, l’édition 2.X est supportée, mais devient une mouture non officielle depuis 2020.

Avec Python 3.X les usagers bénéficient de fonctionnalités aussi innovantes qu’utiles. Un meilleur interpréteur et un contrôleur des concurrences sont greffés à ce programme. La bibliothèque fournie par des tiers est sur le point d’être enrichie. Les soucis de compatibilité ont été résolus par Python Software Foundation et ses supporters à travers le monde.

Disponible depuis octobre 2019, Python 3.8.0 introduit l’opérateur de morse. Cette salve comprend diverses améliorations, dont les variables de type « if » ou « while » dans le codage. Les scénarios multiples et les fonctionnalités sans cesse enrichies n’alourdissent pas les applications développées. Le débogage des chaînes de caractères est aussi au rendez-vous. Sommum de la facilité, un seul modèle par défaut invite à une installation saine.

La version 3.9.1 du langage de programmation est compatible avec Mac OS 11. Il supporte le processeur M1 d’Apple qui utilise la structure ARM. L’installeur expérimental qui l’accompagne permet de gérer des codes binaires Universal 2.X. En d’autres mots, les usagers les plus exigeants, en l’occurrence les Data Scientists disposent enfin d’un outil adapté aux défis qu’ils doivent relever.

Toutefois, il ne s’agit pas d’un langage de programmation parfait. En 2021, la faille « CVE-2021-3177 » constituait un véritable problème pour les développeurs d’application. Comme il était possible d’exécuter les codes à distance, les pirates informatiques ont trouvé une porte ouverte pour mener une attaque DDoS dans les règles. Les versions Python 3.8.8 et 3.9.2 ont refermé les brèches.

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Quel apport pour le machine learning et Big Data ?

Le scripting et l’automatisation sous Python fait l’affaire des navigateurs Web ou et des applications mobiles. Ce langage est également indispensable aux acteurs du Machine Learning. Ils pourront exploiter les différentes possibilités de l’outil grâce à une bibliothèque de codes bien fournie. Les entreprises de robotique sont nombreuses à compter sur ce programme trentenaire pour rendre leurs produits plus « intelligents. C’est le cas de Aldebaran. Cette marque de Softbank a choisi une plateforme facile d’accès pour permettre aux bricoleurs de bidouiller leurs robots rapidement. De plus, il s’agit d’un outil compatible avec la plupart des systèmes d’exploitation connus. Les développeurs sur Windows, Mac OS, Linux et UNIX l’utilisent au quotidien. Puis, le programme open source comprend non une seule, mais plusieurs bibliothèques de frameworks.

Actuellement, Python reste le langage de programmation le plus utilisée en matière de Data Science. La simplicité de l’interface, la lisibilité de sa syntaxe et surtout la grande flexible constituent des qualités appréciées des professionnels de la gestion de données. Le forage, la classification et l’analyse peuvent être aisément programmés. Avec Tensor Flow, Scipy ainsi que Numpy il devient possible d’effectuer une infinité de tâches. Ces outils sont accessibles à un public large, même les personnes sans des bagages en génie logiciel ou ingénierie. Pour les Data Scientists, Scrapy et Beautiful Soup sont recommandés pour l’extraction d’informations depuis Internet. Seaborn et Matplotlib sont taillés pour leur Visualisation. Pour le développement de modèle de type Deep Learning, il faudra compter sur Theano et Khera. S’il faut carrément avoir des algorithmes d’intelligence artificielle, alors il faudra se tourner vers Scikit-Learn.

Quid des boîtes à outils disponibles dans la bibliothèque ?

La science des données est un terrain de prédilection pour les programmeurs maîtrisant Python. Ils jouissent d’un large choix de cadriciels qui leur permettent d’exploiter les datas.

  • Pandas n’est plus à présenter aux développeurs d’application en R et Python. Il lance des analyses scientifiques fiables sur une base de données. Ses fonctionnalités sont multiples, notamment la possibilité d’obtenir des réponses à une requête précise. Il est même envisageable de générer des visualisations graphiques pour les transposer sous un classeur Excel.
  • Agate répond aux problématiques rencontrées dans l’analyse agrégée des données. Elle suggère une interface simple avec de statistiques parlantes. Les renseignements chiffrés pourront être copiés sur un tableur bureautique.
  • Bokeh exploite davantage la visualisation des bases de données. Compatible avec Agate et Panda, il est couramment employé avec Python. L’utilisateur n’a même pas besoin de rédiger une ligne de code.
  • NumPy est un calculateur Python. C’est l’outil pour ceux qui veulent comprendre les données à travers des formules algébriques. Il s’adresse aux initiés qui souhaitent compiler plusieurs bases de données sans maux de tête.
  • Scipy est un calculateur technique. Cette boîte à outils comprend plusieurs modules pour réaliser des tâches d’ingénierie et d’exploitation de Big Data. Il s’agit d’un programme dédié à l’interpolation, au FFT ainsi que le traitement de signaux.
  • PyBrain ou Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library regroupe une armée d’algorithmes spécialement taillés pour le Machine Learning.
  • La librairie Python comprend encore une infinité de programmes. Les développeurs pourront notamment essayer, Cython, le traducteur de codes C et PyMySQL, le connecteur à l’environnement MySQL. BeautifulSoup lit les données sous XML et HTML.
  • Enfin, Google Atheris est un outil open source diagnostiquer les bugs de Python. L’équipe de Larry Page a fait la même chose avec les applications en C ou C++.
Yohann G.