Cos'è Python e come viene utilizzato dai Professionisti Tecnici

Nel panorama tecnico in continua evoluzione, Python si distingue come il linguaggio di programmazione più versatile e richiesto. Per ingegneri, architetti, geometri e altri professionisti tecnici, non si tratta solo di uno strumento, ma di una vera e propria chiave per affrontare le sfide moderne e migliorare l'efficienza lavorativa. L'avvento delle tecnologie digitali ha trasformato il modo in cui i professionisti tecnici affrontano le loro attività quotidiane. Grazie alla sua semplicità e potenza, questo linguaggio si è affermato come lo strumento ideale per chi cerca di semplificare i processi e migliorare la qualità del proprio lavoro. Questo articolo esplorerà come Python può essere applicato nei diversi ambiti professionali.

Cos'è Python ?

Python è uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati nello sviluppo di software, nella data science, nel machine learning e, soprattutto, nelle applicazioni Web, ideato nel 1991 dall'olandese Guido van Rossum, con l'obiettivo di creare un linguaggio che fosse leggibile e facile da comprendere ma che avesse allo stesso tempo performance di alto livello. A distanza di decenni, Python è tra i linguaggi più conosciuti, soprattutto perché la sua somiglianza con uno pseudo-codice lo rende adatto ad essere appreso anche dai neofiti, ma anche per una serie di caratteristiche peculiari che lo rendono uno strumento versatile e ampiamente utilizzato in diversi settori.

Tra le sue caratteristiche principali citiamo:

Leggibilità e semplicità della sintassi	La struttura del codice è chiara e intuitiva, simile al linguaggio naturale. Questo lo rende facilmente comprensibile anche a chi si avvicina per la prima volta alla programmazione, riducendo il tempo necessario per apprendere e sviluppare progetti.
Multi-paradigma	Supporta diversi paradigmi di programmazione, come quella procedurale, orientata agli oggetti e, in parte, funzionale. Questa flessibilità consente di adattare il linguaggio a molteplici approcci e necessità progettuali.
Ricca dotazione di librerie e framework	Con un vasto ecosistema di librerie standard e di terze parti (es. NumPy per calcoli numerici, Pandas per l'analisi dati, Flask e Django per lo sviluppo web), offre strumenti pronti per affrontare un'ampia gamma di problemi, risparmiando tempo e sforzi nello sviluppo.
Compatibilità multi-piattaforma	Può essere eseguito su diversi sistemi operativi (Windows, macOS, Linux) senza necessità di modifiche al codice, garantendo un'elevata compatibilità.
Linguaggio interpretato e dinamico	Permette di eseguire il codice riga per riga, favorendo la sperimentazione e la rapidità nello sviluppo di prototipi.
Scalabilità e integrazione	Python è in grado di scalare da piccoli script a grandi applicazioni, integrandosi facilmente con linguaggi come C, C++ e Java, oltre a supportare tecnologie emergenti come il machine learning e l'intelligenza artificiale.

Oltre a queste caratteristiche, uno dei più grandi vantaggi che ha contribuito alla diffusione di Python è il fatto che si tratta di un Open-Source totalmente gratuito e libero da vincoli di licenza, e ciò ha permesso la nascita di una tra le community più estese a livello globale che contribuisce costantemente al suo sviluppo e al rilascio di nuovi strumenti.

Per cosa viene utilizzato Python?

Date le sue caratteristiche, non stupisce che sia uno dei linguaggi più utilizzati in un ampio panorama di contesti lavorativi e professionali. Per una maggiore comprensione di seguito abbiamo elencato i principali ambiti in cui viene usato il linguaggio Python:

1. Sviluppo web lato server

Python è ampiamente utilizzato per lo sviluppo back-end delle applicazioni web. Grazie a framework come Flask e Django, gli sviluppatori possono:

gestire database complessi;
garantire la sicurezza dei dati durante il loro trasferimento in rete;
creare rapidamente applicazioni web scheletro utilizzando librerie predefinite.

A tal proposito, ricordiamo che i framework forniscono strumenti integrati per costruire, testare e scalare applicazioni web, riducendo il tempo di sviluppo e la necessità di strumenti esterni.

2. Automazione con gli script

Può essere impiegato in maniera eccellente come linguaggio di scripting per automatizzare attività ripetitive che sarebbero svolte manualmente. Alcuni esempi includono:

rinominare o organizzare grandi volumi di file;
convertire file tra formati diversi;
eseguire operazioni matematiche;
scaricare contenuti dal web o inviare email;
eseguire analisi di log e identificare errori in file multipli.

Tutte attività che, se automatizzate, possono contribuire a migliorare l'efficienza dei processi lavorativi in diversi settori, portando a risparmiare la risorsa più preziosa di tutte: il tempo.

3. Data Science e Machine Learning

Si tratta di uno dei linguaggi più utilizzati nel campo della scienza dei dati e del machine learning, nel quale è utilizzato prevalentemente per:

pulire e preparare i dati ed estrarre caratteristiche significative dai dataset;
analizzare statistiche e visualizzare i dati con grafici e tabelle.

A tal proposito sottolineiamo la possibilità di usare librerie specializzate come TensorFlow, Scikit-learn e PyTorch, che consentono di addestrare modelli machine learning per attività avanzate come classificazione di immagini e testi, riconoscimento vocale e deep learning.

4. Sviluppo software

Per quanto riguarda l'attività di sviluppo, Python si rivela utile in diverse fasi del ciclo di vita del software, tra cui:

creazione di prototipi per accelerare il time-to-market;
sviluppo di applicazioni desktop con interfacce grafiche (GUI) usando librerie come Tkinter o PyQt;
gestione di progetti software e rilevamento dei bug;
sviluppo di giochi, da semplici titoli testuali a videogiochi complessi.

Grazie alla sua flessibilità, è ideale per trasformare rapidamente idee in prototipi funzionali.

5. Test del software

In fine si rivela uno strumento indispensabile per l'automazione dei test software, garantendo che il codice funzioni come previsto. Con framework come Unittest, Robot e PyUnit, i tester possono:

scrivere e automatizzare casi di test per applicazioni web e componenti software;
verificare nuove funzionalità e correggere bug;
integrare strumenti CI/CD come Jenkins e Travis CI per eseguire test automaticamente e monitorare i risultati.

Perché un Professionista Tecnico dovrebbe scegliere Python?

Dopo questa digressione sulle caratteristiche e sugli ambiti di utilizzo di Python, è giunto il momento di capire perché un professionista del settore tecnico come ingegneri, geometri, architetti o progettisti in generale, dovrebbero implementarlo nel loro lavoro e quali vantaggi avrebbero. Di seguito abbiamo indicato degli esempi di utilizzo più specifici e concreti adatti a queste categorie professionali:

Simulazioni	Creazione di modelli matematici e simulazioni per prevedere il comportamento di sistemi complessi, come strutture, impianti e processi tecnici.
Analisi dei dati	Elaborazione e visualizzazione di grandi dataset per analisi tecniche, statistiche e supporto alle decisioni con strumenti avanzati come Pandas.
Automazione	Riduzione delle attività ripetitive, automatizzando operazioni come reportistica, gestione di database e flussi di lavoro tecnici.
Automazione nel BIM	Creazione di script per ottimizzare la gestione di modelli 3D e attività ripetitive in software come Revit, migliorando efficienza e precisione.
Gestione dei dati	Analisi e ottimizzazione di informazioni relative a materiali, costi e consumi energetici per progetti più sostenibili e accurati.
Integrazione software	Personalizzazione e ampliamento delle funzionalità di strumenti tecnici come AutoCAD, Revit e MATLAB con l'uso di script dedicati.
Dati geografici	Gestione ed elaborazione di coordinate, mappe catastali e dati topografici con strumenti GIS e librerie come GeoPandas.
Reportistica tecnica	Generazione automatizzata di documenti standard per rilievi, analisi e report, ottimizzando i tempi e riducendo gli errori.
GIS e mappe	Creazione di analisi avanzate e sovrapposizione di dati spaziali su mappe satellitari per supportare progetti infrastrutturali e territoriali.
Innovazione	Applicazioni nel machine learning e nell'intelligenza artificiale per analisi predittive e ottimizzazioni tecniche.

In conclusione, con la domanda di competenze digitali avanzate in crescita in tutti i settori, avere una conoscenza approfondita di Python non solo rende un professionista più competitivo, ma gli permette anche di consente di risparmiare tempo, ridurre errori e affrontare con maggiore efficienza le sfide tecniche quotidiane, grazie anche a strumenti avanzati di visualizzazione dei dati, integrazione con software tecnici e applicazioni nel machine learning per analisi predittive e ottimizzazioni. Se poi allarghiamo gli orizzonti al prossimo futuro, Python apre la porta a opportunità in settori emergenti come l'intelligenza artificiale, insomma, si tratta di un strumento che non deve mancare nella "cassetta degli attrezzi di un professionista".

Dove e come imparare ad usare Python?

Se sei un professionista del settore tecnico e cerchi un modo semplice ed efficace per imparare Python, abbiamo la soluzione ideale per te.

Segui questi passaggi per iniziare subito:

Scarica Python
Visita il sito ufficiale python.org e scarica l'ultima versione compatibile con il tuo sistema operativo;
Scegli un editor
Usa strumenti come PyCharm o Visual Studio Code, che rendono più semplice organizzare e scrivere il codice in modo chiaro ed efficiente;
Segui il nostro corso e-learning
Il corso Python di Pedago ti guiderà passo dopo passo, fornendoti competenze subito applicabili al tuo settore.

Nello specifico, il nostro corso ha una durata di 6 ore durante le quali verranno approfondite le caratteristiche di Python con un focus particolare sulla gestione dei dati, le funzioni e l'utilizzo delle librerie. Un elemento distintivo del percorso formativo è l'integrazione di esercitazioni pratiche che completano le spiegazioni teoriche, consentendo ai partecipanti di applicare immediatamente le competenze acquisite, sviluppando e testando progetti e algoritmi di diversa natura. Questa combinazione di teoria e pratica rende il corso perfetto per chi desidera utilizzare Python in ambiti come il calcolo numerico, l'analisi dei dati e il machine learning. Un ulteriore vantaggio è che il corso si svolge in modalità e-learning ed è accessibile in ogni momento della giornata, per garantire la massima elasticità nel coniugare la formazione agli impegni lavorativi.