Historia
Python foi concebido no final de 19895 6 por Guido van Rossum no Instituto de Pesquisa Nacional para Matemática e Ciência da Computação (CWI), nos Países Baixos, como um sucessor da ABC capaz de tratar exceções e prover interface com o sistema operacional Amoeba7 através de scripts. Também da CWI, a linguagem ABC era mais produtiva que C, ainda que com o custo do desempenho em tempo de execução. Mas ela não possuía funcionalidades importantes para a interação com o sistema operacional, uma necessidade do grupo. Um dos focos primordiais de Python era aumentar a produtividade do programador.6
Em 1991, Guido publicou o código (nomeado versão 0.9.0) no grupo de discussão alt.sources.1 Nessa versão já estavam presentes classes com herança, tratamento de exceções, funções e os tipos de dado nativos
list, dict, str, e assim por diante. Também estava presente nessa versão um sistema de módulos emprestado do Modula-3. O modelo de exceções também lembrava muito o do Modula-3, com a adição da opção else clause.7 Em 1994
foi formado o principal fórum de discussão do Python, comp.lang.python,
um marco para o crescimento da base de usuários da linguagem.A versão 1.0 foi lançada em janeiro de 1994. Novas funcionalidades incluíam ferramentas para programação funcional como
lambda, map, filter e reduce. A última versão enquanto Guido estava na CWI foi o Python 1.2. Em 1995, ele continuou o trabalho no CNRI em Reston, Estados Unidos,
de onde lançou diversas versões. Na versão 1.4 a linguagem ganhou
parâmetros nomeados (a capacidade de passar parâmetro pelo nome e não
pela posição na lista de parâmetros) e suporte nativo a números complexos, assim como uma forma de encapsulamento.8Ainda na CNRI, Guido lançou a iniciativa Computer Programming for Everybody (CP4E; literalmente, "Programação de Computadores para Todos"), que visava tornar a programação mais acessível, um projeto financiado pela DARPA.9 Atualmente o CP4E encontra-se inativo.
Em 2000, o time de desenvolvimento da linguagem se mudou para a BeOpen a fim de formar o time PythonLabs. A CNRI pediu que a versão 1.6 fosse lançada, para marcar o fim de desenvolvimento da linguagem naquele local. O único lançamento na BeOpen foi o Python 2.0, e após o lançamento o grupo de desenvolvedores da PythonLabs agrupou-se na Digital Creations.
Python 2.0 implementou list comprehension, uma relevante funcionalidade de linguagens funcionais como SETL e Haskell. A sintaxe da linguagem para essa construção é bastante similar a de Haskell, exceto pela preferência do Haskell por caracteres de pontuação e da preferência do python por palavras reservadas alfabéticas. Essa versão 2.0 também introduziu um sistema coletor de lixo capaz de identificar e tratar ciclos de referências.10
Já o 1.6 incluiu uma licença CNRI substancialmente mais longa que a licença CWI que estavam usando nas versões anteriores. Entre outras mudanças, essa licença incluía uma cláusula atestando que a licença era governada pelas leis da Virgínia. A Free Software Foundation alegou que isso era incompatível com a GNU GPL. Tanto BeOpen quanto CNRI e FSF negociaram uma mudança na licença livre do Python que o tornaria compatível com a GPL. Python 1.6.1 é idêntico ao 1.6.0, exceto por pequenas correções de falhas e uma licença nova, compatível com a GPL.11
Python 2.1 era parecido com as versões 1.6.1 e 2.0. Sua licença foi renomeada para Python Software Foundation License. Todo código, documentação e especificação desde o lançamento da versão alfa da 2.1 é propriedade da Python Software Foundation (PSF), uma organização sem fins lucrativos fundada em 2001, um modelo tal qual da Apache Software Foundation.11 O lançamento incluiu a mudança na especificação para suportar escopo aninhado, assim como outras linguagens com escopo estático.12 Esta funcionalidade estava desativada por padrão, e somente foi requerida na versão 2.2.
Uma grande inovação da versão 2.2 foi a unificação dos tipos Python (escritos em C) e classes (escritas em Python) em somente uma hierarquia. Isto tornou o modelo de objetos do Python consistentemente orientado a objeto.13 Também foi adicionado generator, inspirado em Icon.14
O incremento da biblioteca padrão e as escolhas sintáticas foram fortemente influenciadas por Java em alguns casos: o pacote
logging15 introduzido na versão 2.3,16 o analisador sintático SAX, introduzido na versão 2.0 e a sintaxe de decoradores que usa @,17 adicionadas na versão 2.4.18Em 1 de outubro de 2008 foi lançada a versão 2.6, já visando a transição para a versão 3.0 da linguagem. Entre outras modificações, foram incluídas bibliotecas para multiprocessamento, JSON e E/S, além de uma nova forma de formatação de cadeias de caracteres.19
Atualmente a linguagem é usada em diversas áreas, como servidores de aplicação e computação gráfica. Está disponível como linguagem de script em aplicações como OpenOffice (Python UNO Bridge), Blender e pode ser utilizada em procedimentos armazenados no sistema gerenciador de banco de dados PostgreSQL (PL/Python).
A terceira versão da linguagem foi lançada em dezembro de 2008,20 chamada Python 3.0 ou Python 3000. Com noticiado desde antes de seu lançamento,21 houve quebra de compatibilidade com a família 2.x para corrigir falhas que foram descobertas neste padrão, e para limpar os excessos das versões anteriores.6 A primeira versão alfa foi lançada em 31 de agosto de 2007, a segunda em 7 de dezembro do mesmo ano.
Mudanças da versão incluem a alteração da palavra reservada
print,
que passa a ser uma função, tornando mais fácil a utilização de uma
versão alternativa da rotina. Em Python 2.6, isso já está disponível ao
adicionar o código from __future__ import print_function.22 Também, a mudança para Unicode de todas as cadeias de caracteres.Filosofia
Parte da cultura da linguagem gira ao redor de The Zen of Python, um poema que faz parte do documento "PEP 20 (The Zen of Python)",23 escrito pelo programador em Python de longa data Tim Peters, descrevendo sumariamente a filosofia do Python. Pode-se vê-lo através de um easter egg do Python pelo comando:>>> import this
Características
Ver página anexa: Lista de exemplos de código PythonConstruções
Construções de Python incluem: estrutura de seleção (if, else, elif); estrutura de repetição (for, while), que itera por um container, capturando cada elemento em uma variável local dada; construção de classes (class); construção de subrotinas (def); construção de escopo (with), como por exemplo para adquirir um recurso.Tipos de dado
A tipagem de Python é forte, pois os valores e objetos têm tipos bem definidos e não sofrem coerções como em C ou Perl. São disponibilizados diversos tipos de dados nativos:| Tipo de dado | Descrição | Exemplo da sintaxe |
|---|---|---|
str, unicode |
Uma cadeia de caracteres imutável | 'Wikipedia', u'Wikipedia' |
list |
Lista heterogênea mutável | [4.0, 'string', True] |
tuple |
Tupla imutável | (4.0, 'string', True) |
set, frozenset |
Conjunto não ordenado, não contém elementos duplicados | set([4.0, 'string', True])frozenset([4.0, 'string', True]) |
dict |
conjunto associativo | {'key1': 1.0, 'key2': False} |
int |
Número de precisão fixa, é transparentemente convertido para long caso não caiba em um int. |
422147483648L |
float |
Ponto flutuante | 3.1415927 |
complex |
Número complexo | 3+2j |
bool |
Booleano | True ou False |
FooClass()), e as classes são instância da classe type, o que permite metaprogramação e reflexão. Métodos são definidos como funções anexadas à classe, e a sintaxe instância.método(argumento) é um atalho para Classe.método(instância, argumento). Os métodos devem referenciar explicitamente a referência para o objeto incluindo o parâmetro self como o primeiro argumento do método.24Antes da versão 3.0, Python possuía dois tipos de classes: "old-style" e "new-style". Classes old-style foram eliminadas no Python 3.0, e todas são new-style. Em versões entre 2.2 e 3.0, ambos tipos de classes podiam ser usadas. A sintaxe de ambos estilos é a mesma, a diferença acaba sendo de onde objeto da classe é herdado, direta ou indiretamente (todas classes new-style herdam de object e são instancias de type). As classes new-styles nada mais são que tipos definidos pelo usuário.
Palavras reservadas
O Python 2.5.2 define as seguintes 31 palavras reservadas:25and del from not while as elif global or with assert else if pass yield break except import print class exec in raise continue finally is return def for lambda try
Operadores
Os operadores básicos de comparação como==, <, >=,
entre outros são usados em todos os tipos de dados, como números,
cadeias de texto, listas e mapeamentos. Comparações em cadeia como a < b < c
possuem o mesmo significado básico que na matemática: os termos são
comparadas na ordem. É garantido que o processamento da expressão lógica
irá terminar tão cedo o veredito é claro, o princípio da avaliação
mínima. Usando a expressão anterior, se a < b é falso, c não é avaliado.Quanto aos operadores lógicos, até Python 2.2 não havia o tipo de dado booleano. Em todas as versões da linguagem os operadores lógicos tratam
"", 0, None, 0.0, [] e {} como falso, enquanto o restante é tratado como verdadeiro de modo geral. Na versão 2.2.1 as constantes True e False foram adicionadas (subclasses de 1 e 0 respectivamente). A comparação binária retorna uma das duas constantes acima.Os operadores booleanos
and e or também seguem a avaliação mínima. Por exemplo, y == 0 or x/y > 100 nunca lançará a exceção de divisão por zero.Interpretador interativo
O interpretador interativo é uma característica diferencial da linguagem, porque há a possibilidade de testar o código de um programa e receber o resultado em tempo real, antes de iniciar a compilação ou incluí-las nos programas. Por exemplo:>>> 1+1 2 >>> >>> a = 1+1 >>> print a 2 >>> print(a) 2 >>>
Nota: A partir da versão 3.0, o comando
print passou a ser uma função, sendo obrigatório o uso de parênteses.26Análise léxica
Todo programa é dividido em linhas lógicas que são separadas pelo token NEWLINE ou NOVA LINHA, as linhas físicas são trechos de código divididos pelo caractere ENTER. Linhas lógicas não podem ultrapassar linhas físicas com exceção de junção de linhas, por exemplo:
if resultado > 2 and \ 1 <= 5 and \ 2 < 5: print ('Resultado: %f' % d)
MESES_DO_ANO = ['janeiro', 'fevereiro', 'março', 'abril', 'maio', 'junho', 'julho', 'agosto', 'setembro', 'outubro', 'novembro', 'dezembro']
Abaixo um exemplo de permutação, retirado do capítulo 2.1 sobre Estrutura de linhas na Análise léxica do Manual de Referência da linguagem (Language Reference Manual):
def perm(l): NOVA LINHA
INDENT if len(l) <= 1: NOVA LINHA
INDENT return[1] NOVA LINHA
DEDENT r = [ ] NOVA LINHA
for i in range(len(l)): NOVA LINHA
INDENT s = l[:i] + l[i+1:] NOVA LINHA
p = perm(s) NOVA LINHA
DEDENT for x in p: NOVA LINHA
INDENT r.append(l[i:i+1]+x) NOVA LINHA
DEDENT return r
Indentação
Python foi desenvolvido para ser uma linguagem de fácil leitura, com um visual agradável, frequentemente usando palavras e não pontuações como em outras linguagens. Para a separação de blocos de código, a linguagem usa espaços em branco e indentação ao invés de delimitadores visuais como chaves (C, Java) ou palavras (BASIC, Fortran, Pascal). Diferente de linguagens com delimitadores visuais de blocos, em Python a indentação é obrigatória. O aumento da indentação indica o início de um novo bloco, que termina da diminuição da indentação.Usando um editor de texto comum é muito fácil existir erros de indentação, o recomendado é configurar o editor conforme a análise léxica do Python ou utilizar uma IDE. Todas as IDE que suportam a linguagem fazem indentação automaticamente.
Exemplo:
def valor1(): while True: try: c = int(raw_input('Primeiro Valor: ')) return c except ValueError: print 'Inválido!' |
def valor1(): while True: try: c = int(raw_input('Primeiro Valor: ')) return c except ValueError: print 'Inválido!' |
while, def, try, except, return, print e as cadeias de caracteres
entre aspas simples e a indentação, e se não houver problemas o
programa executará normalmente, senão apresentará a exceção: "Seu
programa está com erro no bloco de indentação".Compilador de bytecode
A linguagem é de altíssimo nível, como já dito, mas ela também pode compilar seus programas para que a próxima vez que o executar não precise compilar novamente o programa, reduzindo o tempo de carga na execução.Utilizando o interpretador interativo não é necessário a criação do arquivo de Python compilado, os comandos são executados interativamente. Porém quando um programa ou um módulo é evocado, o interpretador realiza a análise léxica e sintática, compila o código de alto nível se necessário e o executa na máquina virtual da linguagem.
O bytecode é armazenado em arquivos com extensão
.pyc ou .pyo, este último no caso de bytecode otimizado. Interessante notar que o bytecode
da linguagem também é de alto nível, ou seja, é mais legível aos seres
humanos que o código de byte do C, por exemplo. Para descompilar um
código de byte é utilizado o módulo dis da biblioteca padrão da linguagem e existem módulos de terceiros que tornam o bytecode mais confuso, tornando a descompilação ineficaz.Normalmente, o Python trabalha com dois grupos de arquivos:
- Os módulos do núcleo da linguagem, sua biblioteca padrão e os módulos independentes, criados pelo usuário.
- No núcleo do interpretador existe o analisador léxico, o analisador sintático que utiliza Estruturas de Objetos (tempo de execução), o Compilador que aloca memória (tempo de execução) e depois do Avaliador de código que modifica o estado atual do programa (tempo de execução), mostrando resultado para o usuário.
Polimorfismo
O conceito de polimorfismo descreve como objetos podem ser manipulados e acessados usando atributos e comportamentos em comum sem considerar sua classe específica e indica a presença de late binding, permitindo sobrecarga e determinação de tipos em tempo de execução e verificação.Muitas linguagens orientadas a objeto utilizam assinaturas de função para determinar qual versão de um método sobrecarregado chamar. No entanto, as chamadas de função em Python são universais ou genéricas sem determinação de tipo. Por isso, sobrecarga não é suportada na linguagem.
Orientação a objetos
Python suporta a maioria das técnicas da programação orientada a objeto. Qualquer objeto pode ser usado para qualquer tipo, e o código funcionará enquanto haja métodos e atributos adequados. O conceito de objeto na linguagem é bastante abrangente: classes, funções, números e módulos são todos considerados objetos. Também há suporte para metaclasses, polimorfismo, e herança (inclusive herança múltipla). Há um suporte limitado para variáveis privadas.Na versão 2.2 de Python foi introduzido um novo estilo de classes em que objetos e tipos foram unificados, permitindo a especialização de tipos. Já a partir da versão 2.3 foi introduzido um novo método de resolução de ambiguidades para heranças múltiplas.27
Uma classe é definida com
class nome:, e o código
seguinte é a composição dos atributos. Todos os métodos da classe
recebem uma referência a uma instância da própria classe como seu
primeiro argumento, e a convenção é que se chame este argumento self. Assim os métodos são chamados objeto.método(argumento1, argumento2, ...) e são definidos iguais a uma função, como método(self, argumento1, argumento2, ...). Veja que o parâmetro self conterá uma referência para a instância da classe definida em objeto
quando for efetuada esta chamada. Os atributos da classe podem ser
acessados em qualquer lugar da classe, e os atributos de instância (ou
variável de instância) devem ser declarados dentro dos métodos
utilizando a referência à instância atual (self) (ver código contextualizado em anexo).Em Python não existe proteção dos membros duma classe ou instância pelo interpretador, o chamado encapsulamento. Convenciona-se que atributos com o nome começando com um _ são de uso privado da classe, mas não há um policiamento do interpretador contra acesso a estes atributos. Uma exceção são nomes começando com
__, no caso em que o interpretador modifica o nome do atributo (ver código contextualizado em anexo).Python permite polimorfismo, que condiz com a reutilização de código. É fato que funções semelhantes em várias partes do software sejam utilizadas várias vezes, então definimos esta função como uma biblioteca e todas as outras funções que precisarem desta a chamam sem a necessidade de reescrevê-la (ver código contextualizado em anexo).
Programação funcional
Uma das construções funcionais de Python é compreensão de listas, uma forma de construir listas. Por exemplo, pode-se usar a técnica para calcular as cinco primeiras potências de dois. O algoritmo quicksort também pode ser expressado usando a mesma técnica (ver códigos contextualizados para ambos os casos em anexo).Em Python, funções são objetos de primeira classe que podem ser criados e armazenados dinamicamente. O suporte à funções anônimas está na construção
lambda (cálculo Lambda). Não há disponibilidade de funções anônimas de fato, pois os lambdas contêm somente expressões e não blocos de código.Python também suporta clausuras léxicas desde a versão 2.2 (ver códigos contextualizados para ambos os casos em anexo). Já geradores foram introduzidos na versão 2.2 e finalizados na versão 2.3, e representam o mecanismo de Python para a avaliação preguiçosa de funções (ver códigos contextualizados para ambos os casos em anexo).
Tratamento de exceções
Python suporta e faz uso constante de tratamento de exceções como uma forma de testar condições de erro e outros eventos inesperados no programa. É inclusive possível capturar uma exceção causada por um erro de sintaxe. O estilo da linguagem apóia o uso de exceções sempre que uma condição de erro pode aparecer. Por exemplo, ao invés de testar a disponibilidade de acesso a um recurso, a convenção é simplesmente tentar usar o recurso e capturar a exceção caso o acesso seja rejeitado (recurso inexistente, permissão de acesso insuficiente, recurso já em uso, ...).Exceções são usadas frequentemente como uma estrutura de seleção, substituindo blocos
if-else, especialmente em situações que envolvem threads.
Uma convenção de codificação é o EAFP, do inglês, "é mais fácil pedir
perdão que permissão". Isso significa que em termos de desempenho é
preferível capturar exceções do que testar atributos antes de os usar.
Segue abaixo exemplos de código que testam atributos ("pedem permissão")
e que capturam exceções ("pedem perdão"):
if hasattr(spam, 'eggs'): ham = spam.eggs else: handle_error() |
try: ham = spam.eggs except AttributeError: handle_error() |
spam possui o atributo eggs,
o código que captura exceções é mais rápido. Caso contrário, a captura
da exceção representa uma perda considerável de desempenho, e o código
que testa o atributo é mais rápido. Na maioria dos casos o paradigma da
captura de exceções é mais rápido, e também pode evitar problemas de concorrência.28
Por exemplo, num ambiente multitarefa, o espaço de tempo entre o teste
do atributo e seu uso de fato pode invalidar o atributo, problema que
não acontece no caso da captura de exceções.Biblioteca padrão
Python possui uma grande biblioteca padrão, geralmente citada como um dos maiores triunfos da linguagem,29 fornecendo ferramentas para diversas tarefas. Recentemente, a biblioteca Boost do C++ incluiu uma biblioteca para permitir a interoperabilidade entre as duas linguagens. Por conta da grande variedade de ferramentas fornecida pela biblioteca padrão, combinada com a a habilidade de usar linguagens de nível mais baixo como C e C++, Python pode ser poderosa para conectar componentes diversos de software.A biblioteca padrão conta com facilidades para escrever aplicações para a Internet, contando com diversos formatos e protocolos como MIME e HTTP. Também há módulos para criar interfaces gráficas, conectar em bancos de dados relacionais e manipular expressões regulares.
Algumas partes da biblioteca são cobertas por especificações (por exemplo, a implementação WSGI da
wsgiref segue o PEP 33330 ), mas a maioria dos módulos não segue.Comentários
Python fornece duas alternativas para documentar o código. A primeira é o uso de comentários para indicar o que certo código faz. Comentários começam com# e são terminados pela quebra da linha. Não
há suporte para comentários que se estendem por mais de uma linha; cada
linha consecutiva de comentário deve indicar #. A segunda
alternativa é o uso de cadeias de caractere, literais de texto inseridos
no código sem atribuição. Cadeias de caracteres em Python são
delimitadas por " ou ' para única linha e por """ ou ''' para múltiplas linhas. Entretanto, é convenção usar o métodos de múltiplas linhas em ambos os casos.Diferente de comentários, a cadeias de caracteres usadas como documentação são objetos Python e fazem parte do código interpretado. Isso significa que um programa pode acessar sua própria documentação e manipular a informação. Há ferramentas que extraem automaticamente essa documentação para a geração da documentação de API a partir do código. Documentação através de cadeias de caracteres também pode ser acessada a partir do interpretador através da função
help().Plataformas disponíveis
A linguagem e seu interpretador estão disponíveis para as mais diversas plataformas, desde Unix (Linux, FreeBSD, Solaris, MacOS X, etc.), Windows, .NET, versões antigas de MacOS até consoles de jogos eletrônicos ou mesmo alguns celulares, como a série 60, N8xx(PyMaemo) da Nokia e palmtops.Para algum sistema operacional não suportado, basta que exista um compilador C disponível e gerar o Python a partir do fonte. O código fonte é traduzido pelo interpretador para o formato bytecode, que é multiplataforma e pode ser executado e distribuído sem fonte original.
Implementações
A implementação original e mais conhecida do Python é o CPython, escrita em C e compatível com o padrão C89,31 sendo distribuída com uma grande biblioteca padrão escrita em um misto de Python e C. Esta implementação é suportada em diversas plataformas, incluindo Microsoft Windows e sistemas Unix-like modernos.Stackless Python é uma variação do CPython que implementa microthreads (permitindo multitarefa sem o uso de threads), sendo suportada em quase todas as plataformas que a implementação original.
Existem também implementações para plataformas já existentes: Jython para a Plataforma Java e IronPython para .NET.
Em 2005 a Nokia lançou um interpretador Python para os telefones celulares S60, chamado PyS60. Essa versão inclui vários módulos das implementações tradicionais, mas também alguns módulos adicionais para a integração com o sistema operacional Symbian. Uma implementação para Palm pode ser encontrada no Pippy. Já o PyPy, é a linguagem Python totalmente escrita em Python.
Diversas implementações, como CPython, pode funcionar como um interpretador de comandos em que o usuário executa as instruções sequencialmente, recebendo o resultado automaticamente. A execução compilada do código oferece um ganho substancial em velocidade, com o custo da perda da interatividade.
Desenvolvimento
O desenvolvimento de Python é conduzido amplamente através do processo Python Enhancement Proposal ("PEP"), em português Proposta de Melhoria do Python. Os PEPs são documentos de projeto padronizados que fornecem informações gerais relacionadas ao Python, incluindo propostas, descrições, justificativas de projeto (design rationales) e explicações para características da linguagem. PEPs pendentes são revisados e comentados por Van Rossum, o Benevolent Dictator For Life (líder arquiteto da linguagem) do projeto Python. Desenvolvedores do CPython também se comunicam através de uma lista de discussão, python-dev, que é o fórum principal para discussão sobre o desenvolvimento da linguagem. Questões específicas são discutidas no gerenciador de erros Roundup mantido em python.org. O desenvolvimento acontece no auto-hospedado svn.python.orgLicença
Python possui uma licença livre aprovada pela OSI e compatível com a GPL, porém menos restritiva. Ela prevê (entre outras coisas) que binários da linguagem sejam distribuídos sem a necessidade de fornecer o código fonte junto.32Módulos e frameworks
Ao longo do tempo têm sido desenvolvidos pela comunidade de programadores muitas bibliotecas de funções especializadas (módulos) que permitem expandir as capacidades base da linguagem. Entre estes módulos especializados destacam-se:| Descrição | Campos de atuação | |
|---|---|---|
| Django | Framework para desenvolvimento ágil de aplicações web; | desenvolvimento web |
| Pylons | Framework para desenvolvimento de aplicações web; | desenvolvimento web |
| TurboGears | Framework baseado em várias outras tecnologias existentes no mundo que gira em torno da linguagem Python; | desenvolvimento web |
| Matplotlib - Matplotlib / Pylab | biblioteca para manipulação de gráficos 2D; | processamento de imagem |
| Python Imaging Library | biblioteca para manipulação de imagens digitais; | processamento de imagem |
| PyOpenGL - Python OpenGL Binding | suporte multiplataforma ao OpenGL; | computação gráfica |
| Pygame | Conjunto de módulos para o desenvolvimento de jogos eletrônicos, incluindo gráficos SDL; | desenvolvimento de jogos eletrônicos; computação gráfica |
| Twisted | Framework para o desenvolvimento de aplicações de rede. Inclui módulos para servidor web, de aplicação, SSH e diversos outros protocolos; | desenvolvimento de software; desenvolvimento web |
| PYRO - Python Remote Objects | Framework para o desenvolvimento de sistemas distribuídos; | computação distribuída |
| ZODB | Sistema de persistência e banco de dados orientado a objetos; | banco de dados |
| Plone | SGC - Sistema de gerenciamento de conteúdo; | desenvolvimento web |
| CherryPy | Framework para aplicações web; | desenvolvimento web |
| Web2py | Framework para aplicações web; | desenvolvimento web |
| Visual Python | Framework 3D de alto nível; | computação gráfica |
| SQLObject | Mapeador objeto-relacional: traduz estruturas relacionais para objetos Python e manipula o banco de dados de forma transparente; | banco de dados |
| Numarray | Módulo para manipulação de vetores e computação científica. | computação científica |
Interfaces gráficas
Exemplos de bibliotecas de GUI disponíveis para Python incluem:| Descrição | |
|---|---|
| Etk | interface para a biblioteca EFL |
| PyGTK | interface para a biblioteca GTK |
| PyQT | interface para a biblioteca QT |
| Tkinter | Módulo padrão para GUI no Python |
| wxPython | interface para a biblioteca wxWidgets |
| Wax | Construído para simplificar o uso do wxPython |
Ambientes de desenvolvimento integrado
Existem vários ambientes de desenvolvimento integrado (IDE) disponíveis para Python:| Desenvolvedor | Última versão | Platforma | Toolkit | Licença | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Boa Constructor | Team | 0.6.1 | Independente | wxPython | GPL | |
| Eric Python IDE | Detlev Offenbach | 4.1.2 | Independente | Qt | GPL | |
| Geany | Team | 1.23 | Independente | GTK2 | GPL | |
| IDLE | Guido van Rossum et al. | 3.0 / 2008 | Independente | Tkinter | PSFL | |
| IronPython Studio | Clarius Labs | 1.0 / 10 de dezembro de 2007 | Windows | VS2008 Shell Runtime | Microsoft Public License | |
| Komodo | ActiveState | 4.1.1 / junho de 2007 | multiplataforma | Plataforma Mozilla | Propretário | |
| PyDev (Eclipse) | Fabio Zadrozny | 1.3.13 | multiplataforma | SWT | EPL | |
| PythonCard | Alex Tweedly | 0.8.2 | multiplataforma | wxPython | Licença BSD | |
| PyScripter | mmm-experts | 1.7.2 / outubro de 2006 | Windows | MIT | ||
| Stani's Python Editor | Stani | 0.8.4c / 14 de fevereiro de 2008 | Independente | wxPython | GPL | |
| Wing IDE | Wingware | 3.0.2-1 / 27 de novembro de 2007 | Windows, Linux, OS X | PyGTK | Propretário |
Aplicações
Alguns dos maiores projetos que utilizam Python são o servidor de aplicação Zope, o compartilhador de arquivos Mnet, o sítio YouTube e o cliente original do BitTorrent. Grandes organizações que usam a linguagem incluem Google33 (parte dos crawlers), Yahoo! (para o sítio de grupos de usuários) e NASA.34 O sistema de gerenciamento de reservas da Air Canada também usa Python em alguns de seus componentes.35 A linguagem também tem bastante uso na indústria da segurança da informação.A linguagem tem sido embarcada como linguagem de script em diversos softwares, como em programas de edição tridimensional como Maya,36 Autodesk Softimage, TrueSpace e Blender.37 Programas de edição de imagem também a usam para scripts, como o GIMP.38 Para diversos sistema operacionais a linguagem já é um componente padrão, estando disponível em diversas distribuições Linux. O Red Hat Linux usa Python para instalação, configuração e gerenciamento de pacotes.
Outros exemplos incluem o Plone, sistema de gerenciamento de conteúdo desenvolvido em Python e Zope e a Industrial Light & Magic,39 que produz filmes da série Star Wars usando extensivamente Python para a computação gráfica nos processos de produção dos filmes.
MODULOS
Ciência da computação é a ciência que estuda as técnicas, metodologias e instrumentos computacionais, que automatiza processos e desenvolve soluções baseadas no uso do processamento digital. Não se restringe apenas ao estudo dos algoritmos, suas aplicações e implementação na forma de software, extrapolando para todo e qualquer conhecimento pautado no computador, que envolve também a telecomunicação, o banco de dados e as aplicações tecnológicas que possibilitam atingir o tratamento de dados de entrada e saída, de forma que se transforme em informação. Assim, a Ciência da Computação também abrange as técnicas de modelagem de dados e os protocolos de comunicação, além de princípios que abrangem outras especializações da área.Enquanto ciência, classifica-se como ciência exata, apesar de herdar elementos da lógica filosófica aristotélica, tendo por isto um papel importante na formalização matemática de algoritmos, como forma de representar problemas decidíveis, i.e., os que são susceptíveis de redução a operações elementares básicas, capazes de serem reproduzidas através de um qualquer dispositivo mecânico/eletrônico capaz de armazenar e manipular dados. Um destes dispositivos é o computador digital, de uso generalizado, nos dias de hoje. Também de fundamental importância para a área de ciência da computação são as metodologias e técnicas ligadas à implementação de software que abordam a especificação, modelagem, codificação, teste e avaliação de sistemas de software.
Os estudos oriundos da ciência da computação podem ser aplicados em qualquer área do conhecimento humano em que seja possível definir métodos de resolução de problemas baseados em repetições previamente observadas. Avanços recentes na ciência da computação tem impactado fortemente a sociedade contemporânea, em particular as aplicações relacionadas às áreas de redes de computadores, Internet, Web e computação móvel que têm sido utilizadas por bilhões de pessoas ao
História da computação
Ver artigo principal: História da computação
No século VII a.C., na antiga Índia, o gramático Pānini formulou a gramática de Sânscrito usando 3959 regras conhecidas como Ashtadhyāyi, de forma bastante sistemática e técnica. Pānini usou transformações e recursividade com tamanha sofisticação que sua gramática possuía o poder computacional teórico tal qual a Máquina de Turing.
Entre 200 a.C. e 400, os indianos também inventaram o logaritmo, e partir do século XIII tabelas logarítmicas eram produzidas por matemáticos islâmicos. Quando John Napier descobriu os logaritmos para uso computacional no século XVI1 , seguiu-se um período de considerável progresso na construção de ferramentas de cálculo.
Algoritmos
No século VII, o matemático indiano Brahmagupta explicou pela primeira vez o sistema de numeração hindu-arábico e o uso do 0. Aproximadamente em 825, o matemático persa al-Khwarizmi escreveu o livro Calculando com numerais hindus, responsável pela difusão do sistema de numeração hindu-arábico no Oriente Médio, e posteriormente na Europa. Por volta do século XII houve uma tradução do mesmo livro para o latim: Algoritmi de numero Indorum. Tais livros apresentaram novos conceitos para definir sequências de passos para completar tarefas, como aplicações de aritmética e álgebra. Por derivação do nome do matemático, atualmente usa-se o termo algoritmo.Lógica binária
Por volta do século III a.C., o matemático indiano Pingala inventou o sistema de numeração binário. Ainda usado atualmente no processamento de todos computadores modernos, o sistema estabelece que sequências específicas de uns e zeros podem representar qualquer informação.Em 1703 Gottfried Leibniz desenvolveu a lógica em um sentido formal e matemático, utilizando o sistema binário. Em seu sistema, uns e zeros também representam conceitos como verdadeiro e falso, ligado e desligado, válido e inválido. Mais de um século depois, George Boole publicou a álgebra booleana (em 1854), com um sistema completo que permitia a construção de modelos matemáticos para o processamento computacional. Em 1801, apareceu o tear controlado por cartão perfurado, invenção de Joseph Marie Jacquard, no qual buracos indicavam os uns e, áreas não furadas, indicavam os zeros. O sistema está longe de ser um computador, mas ilustrou que as máquinas poderiam ser controladas pelo sistema binário.
Engenho analítico
Durante sua colaboração, a matemática Ada Lovelace publicou os primeiros programas de computador em uma série de notas para o engenho analítico2 . Por isso, Lovelace é popularmente considerada como a primeira programadora.
Nascimento da ciência da computação
Antes da década de 1920, computador era um termo associado a pessoas que realizavam cálculos, geralmente liderados por físicos. Milhares de computadores eram empregados em projetos no comércio, governo e sítios de pesquisa. Após a década de 1920, a expressão máquina computacional começou a ser usada para referir-se a qualquer máquina que realize o trabalho de um profissional, especialmente aquelas de acordo com os métodos da Tese de Church-Turing.O termo máquina computacional acabou perdendo espaço para o termo reduzido computador no final da década de 1940, com as máquinas digitais cada vez mais difundidas. Alan Turing, conhecido como pai da ciência da computação, inventou a Máquina de Turing, que posteriormente evoluiu para o computador moderno.
Trabalho teórico
Os fundamentos matemáticos da ciência da computação moderna começaram a ser definidos por Kurt Gödel com seu teorema da incompletude (1931). Essa teoria mostra que existem limites no que pode ser provado ou desaprovado em um sistema formal; isso levou a trabalhos posteriores por Gödel e outros teóricos para definir e descrever tais sistemas formais, incluindo conceitos como recursividade e cálculo lambda.Em 1936 Alan Turing e Alonzo Church independentemente, e também juntos, introduziram a formalização de um algoritmo, definindo os limites do que pode ser computador e um modelo puramente mecânico para a computação. Tais tópicos são abordados no que atualmente chama-se Tese de Church-Turing, uma hipótese sobre a natureza de dispositivos mecânicos de cálculo. Essa tese define que qualquer cálculo possível pode ser realizado por um algoritmo sendo executado em um computador, desde que haja tempo e armazenamento suficiente para tal.
Shannon e a teoria da informação
Até a década de 1930, engenheiros eletricistas podiam construir circuitos eletrônicos para resolver problemas lógicos e matemáticos, mas a maioria o fazia sem qualquer processo, de forma particular, sem rigor teórico para tal. Isso mudou com a tese de mestrado de Claude Shannon de 1937, A Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits. Enquanto tomava aulas de Filosofia, Shannon foi exposto ao trabalho de George Boole, e percebeu que poderia aplicar esse aprendizado em conjuntos eletro-mecânicos para resolver problemas. Shannon desenvolveu a teoria da informação no artigo de 1948: A Mathematical Theory of Communication6 , cujo conteúdo serve como fundamento para áreas de estudo como compressão de dados e criptografia.7Realizações para a sociedade
Apesar de sua pequena história enquanto uma disciplina acadêmica, a ciência da computação deu origem a diversas contribuições fundamentais para a ciência e para a sociedade. Esta ciência foi responsável pela definição formal de computação e computabilidade, e pela prova da existência de problemas insolúveis ou intratáveis computacionalmente.8 Também foi possível a construção e formalização do conceito de linguagem de computador, sobretudo linguagem de programação, uma ferramenta para a expressão precisa de informação metodológica flexível o suficiente para ser representada em diversos níveis de abstração.9
Para outros campos científicos e para a sociedade de forma geral, a ciência da computação forneceu suporte para a Revolução Digital, dando origem a Era da Informação.8 A computação científica é uma área da computação que permite o avanço de estudos como o mapeamento do genoma humano (ver Projeto Genoma Humano).
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