Python é uma linguagem de programação muito conhecida, que ganhou muita expressão nos últimos tempos. Criada por Guido Van Rossum, venho ganhando muita expressividade em vários ramos da tecnologia, desde automatizações até aprendizado de máquina. E no post de hoje vamos falar exatamente sobre isso: as 3 formas de utilizar Python dentro da sua empresa!

1. Python para DevOps

Uma das formas mais frequentes vistas para utilizar Python é trabalhando com infraestrutura, fazendo automações e possibilitando processos da cultura DevOps. Podem ser feitos scripts, frameworks e muito mais.

Várias empresas muito famosas utilizam esta prática. O Facebook é o maior exemplo disso. Grande parte dos seus servidores são gerenciados por rotinas Python. Eles ficam monitorando constantemente a necessidade de aumentarem ou diminuirem recursos em sua infra, já que estamos falando de uma das maiores bases de usuários do mundo. Outra empresa que utiliza muito no seu dia a dia é a Globo.com, com projetos Django.

Os primeiros passos que você precisa para iniciar neste mundo são algumas bibliotecas bem famosas. Dentre elas o Fabric, que faz parte do core do Ansible, o Paramiko, para automações SSH, e a própria lib OS interna, para manipulações.

2. Python para Ciência de Dados

Por conta da sua facilidade de implementação, o Python acabou chamando a atenção de vários profissionais que não eram necessariamente programadores, mas sim, matemáticos, jornalistas, psicólogos, etc. Por conta disso, a comunidade cresceu muito e a tecnologia ficou muito famosa.

Neste meio podemos citar aprendizado de máquina, big data e vários outros pontos. As principais ferramentas para quem vai entrar neste mundo são: NumPy e ScraPy.

3. Python na Web

Na web temos fortes frameworks e micro frameworks que são muito famosos. Podemos citar o Django e Flask. Eles são extremamente poderosos e tem muita sinergia com várias aplicações feitas em Python.

O Flask é um framework muito pequeno por padrão, mas que você pode dar vida a ele com o passar do tempo, adicionando bibliotecas que implementam determinada função. Já o Django é gigante, possui várias bibliotecas, alguns brincam o apelidando de basuca haha. Extremamente poderoso. Mas, com alguns problemas de otimização no seu ORM, problemas tais que o flask toma vantagem por ser mais próximo ao SQLAlchemy