Python: come funziona, l'utilizzo e le opportunità che offre

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Pubblicato 8 Luglio

Introduzione a Python 


Questo articolo vuole essere una sorta di piccolo manuale d’uso per conoscere un po’ più da vicino uno dei linguaggi di programmazione informatica più usati del momento, Python. Dalla sua sintassi dipendono infatti applicazioni, gestionali e sistemi digitali trasversali a molte industry e aziende. Acquisire questa skill o conoscere anche solo a grandi linee utilizzi e funzionamento di Python è utile per trovare lavoro o migliorare la conoscenza della possibili applicazioni del linguaggio al mercato dei beni e dei servizi. 

Del resto, sono molte le job offer e i posti, anche per profili con una laurea umanistica e non solo scientifica, che includono come “best to have” le basi del coding attraverso Python. E sono tanti anche i corsi di formazione che permettono di padroneggiare le nozioni principali e la programmazione in breve tempo.

Perciò, anche se non hai un background informatico puro e ti stai approcciando al mondo del coding e di Python o semplicemente desideri avere un’idea chiara e non eccessivamente tecnica di questo linguaggio, sei nel posto giusto. 


In questo articolo troverai:

- Un’introduzione al linguaggio Python (cos’è?)

- Una veloce presentazione dei settori professionali dove è utilizzato

- Le ragioni per cui è importante conoscere Python

- Le opportunità di carriera e le aziende che assumono profili Python-competent 


Che cos’è Python


Python è un linguaggio di programmazione informatica inventato nel 1989 da un programmatore olandese, Guido Van Rossum, che poi ha lavorato in aziende come Google e Dropbox - qui c’è una sua recente intervista. Il suo linguaggio è oggi tra i più popolari al mondo al punto da presidiare le classifiche dei sistemi di coding più utilizzati

Il motivo è questo: la sintassi è molto semplice e pulita rispetto ad altri tipi di linguaggi di programmazione, quindi più veloce da imparare.

Allo stesso tempo è versatile perché permette di realizzare app, backend di siti e-commerce e software gestionali o di introdurre comandi e funzioni per estrarre e analizzare dati con la massima flessibilità. Il tutto in modo gratuito e libero da copyright.

Queste caratteristiche lo rendono quindi molto richiesto dal mercato, specie da aziende che vogliono sviluppare servizi e i prodotti digitali più disparati. Ciò facilita, ad esempio, l’intercambiabilità della forza lavoro: chi programma in Python può subentrare più facilmente nel processo di modifica o miglioramento di una app o di un gestionale creato da altri in quello stesso linguaggio. Purché faccia attenzione alla “scrittura”: poiché la sintassi è semplice, bisogna codificare in modo ordinato e secondo uno stile preciso. Ad esempio, non devono esserci spazi o linee vuote, altrimenti il programma non funziona. Bisogna poi ricordare che Python deve essere “interpretato” cioè letto e tradotto in azione da sistemi che oggi sono pressoché presenti in tutti i sistemi operativi.

Per il suo apprendimento di base in genere occorre qualche mese se si vuole iniziare a padroneggiare lo strumento, e in circa tre anni è possibile diventare esperti. Non a caso, tra i primi compiti assegnati a uno stagista o apprendista in una azienda hi-tech o di informatica c’è proprio imparare il  linguaggio Python. 


In che ambito viene utilizzato


Oggi gli ambiti in cui viene utilizzato Python possono essere riassunti in tre grandi macro-aree:


1. Sviluppo web - parliamo ovviamente di un settore trasversale, quello del coding, in cui, grazie all’impiego di framework -  cioè ambienti digitali preimpostati in cui sviluppare il codice - e alle derivazioni di veri e propri “dialetti” del linguaggio Python, è possibile realizzare le strutture backend per gestire siti, software gestionali come i CRM e molto altro ancora;


2. Script per la cosiddetta “cassetta degli attrezzi” - vale a dire la creazione di comandi ad hoc per la manipolazione di file e dati, ma anche per lo scraping sul web (la raccolta di dati online). Ad esempio, è possibile creare un piccolo programma che ogni giorno alla stessa ora scarichi da un database un certo tipo di informazioni - mettiamo, il numero di visite a un pronto soccorso -  per poi copiarle e inserirle su un server. Questo permette di sviluppare un’app per sapere quale pronto-soccorso è meno congestionato in un determinato momento.


3. Data Science pura - si tratta di un ambito in cui Python  viene spesso utilizzato al posto di altri programmi di analisi statistica o di interpretazione matematica dei dati, come R o Matlab, per analizzare big data.


Come abbiamo detto, si tratta di ambiti trasversali a diversi settori o industry. Eccone alcuni:


Aziende private

- Cybersecurity, campo in cui lo sviluppo di software per la creazione e il controllo delle barriere digitali anti-intrusione o la semplice verifica dei data breach è fatta da programmi codificati in Python o tramite comandi e azioni ad hoc create apposta dagli sviluppatori;

- Cloud e Datastore management, cioè tutto il mondo di aziende e service provider che forniscono ad altre aziende ed enti servizi come la posta elettronica, lo stoccaggio dei dati, la loro trasmissione (pensate ad Aruba o solo a WeTransfer);

- Intelligenza Artificiale e Machine learning per gli ambiti più disparati e in cui le funzionalità dei programmi per l’automazione e l’addestramento dei software sono realizzati proprio in Python;

- Software CRM, cioè programmi per la gestione di ordinativi, clienti, processi di produzione all’interno dell’industria manifatturiera e dei servizi, come il gestionale di Toyota;

- E-commerce, che comprende sia le aziende che erogano servizi di gestione degli acquisti online sia il semplice negozio di retail che si è costruito la propria rete di vendita via app e vende ed eroga sconti personalizzati grazie ad applicativi realizzati in questo linguaggio;

- Banking, Insuretech e Fintech, quindi le interfacce e le app con cui gli istituti di credito o le assicurazioni garantiscono l’erogazione di prestiti, polizze, o la gestione dei conti e di dati sensibili;

- E-mobility, un mondo che riguarda il comparto automotive e della mobilità sharing e in cui i pannelli di controllo e i sistemi per la guida autonoma sono realizzati anche con Python;

- Social network come Facebook in cui i comandi e le funzionalità automatiche possono essere state concepite con quel linguaggio;

- Domotica e IoT, comparto in cui la connessione degli oggetti online produce una grande quantità di informazioni e di dati che devono essere organizzati e soprattutto analizzati per compiere azioni - come avvertirci con una notifica se il riscaldamento o la luce sono rimaste accese in casa.


Servizi pubblici

- Formazione ed Education specie per quanto riguarda le piattaforme di e-learning che sono spesso realizzate in Python o anche la realizzazione dei registri elettronici per l’organizzazione dei voti e delle vita scolastica;

- Trasporti e logistica, un grande comparto che comprende sia le reti e le centrali di controllo dei trasporti pubblici in treno nave e aereo sia le consegne da parte di aziende private - da Amazon a DHL - e non (Poste Italiane);

- Sanità e salute, compresi ospedali e software per la gestione dei dati sanitari;

- Energia, ovvero tutto il settore delle utility che ha un cuore informatizzato per il management delle reti elettriche, idriche, del gas forniti da aziende come Eni, Enel;

- Camere di commercio, ovvero i sistemi informatici che custodiscono le informazioni delle imprese e la vita economica di una città o di un intero paese;

- Tasse e pensioni, vale a dire la parte di digitalizzazione che va dalla fattura elettronica fino all’invio del 730 all’Agenzia delle Entrate;

- Allerta meteo, dai sistemi con cui nascono gli sos per le emergenze alle reti di supporto in caso di blackout per danno ambientale;

- Elezioni politiche e dati statistici nazionali, cioè i software e i sistemi che garantiscono l’esercizio dei propri diritti - come il voto - o il flusso di informazioni essenziali alla vita democratica di un paese (Istat).


Perché è importante conoscere Python: alcune parole chiave


Fatte queste premesse, è chiaro che oggi la conoscenza di Python sia l’abc fondamentale per lavorare nel mondo della digital economy, tenendo presente che come tutti i linguaggi è in costante in evoluzione.

Facciamo qualche esempio di applicazione concreta di questo linguaggio nella vita di tutti i giorni e quindi nell’utilizzo di beni e servizi. 


Se siete abbonati a Netflix sappiate che il sistema di machine learning che permette di proporvi serie nuove e in linea con i vostri gusti si basa su funzionalità sviluppate in Python.

Allo stesso modo, quando ricevete sul telefono la notifica dello sconto per ordinare il vostro cibo preferito o il buono per acquistare un prodotto in una catena retail, la app di delivery o di e-commerce che state usando è quasi sicuramente creata grazie a questo linguaggio e la gestione dei coupon è un comando realizzato grazie al coding in Python. 


Anche Amazon lo impiega per lo sviluppo dei comandi di Alexa, l’assistente vocale per la casa.

I siti di Instagram e Pinterest utilizzano Djungle, che è il framework dentro cui si sviluppa codice Python, per funzionare. Stesso discorso vale per molti siti di news e interi gruppi editoriali che grazie a una sola interfaccia sviluppata in Python possono gestire la pubblicazione online su più testate e controllare più contenuti senza dover aprire dieci gestionali o siti differenti.


Il tema è molto vasto e per iniziare a orientarsi ecco alcune parole o concetti chiave utili da conoscere anche in vista di un colloquio:

- Pep - Sta per Python Enhancement Proposals ed è lo standard stilistico di base che consente con poche righe di codice di realizzare anche azioni complesse;

- Django - E’ uno dei framework, cioè  un ambiente digitale precostituito in cui è possibile sviluppare applicativi e programmi in codice in Python (qui maggiori informazioni);

- Hello, World! - Viene chiamata così la prima azione il primo test o programma che si esegue quando si inizia a utilizzare un nuovo linguaggio di coding. E’ detto “Hello, World!” appunto perché al programma si dice di stampare questa frase;

- String - Indica una sequenza di caratteri, in inglese. In Italiano si dice stringa e una stringa è riconoscibile perché scritta tra virgolette;

- Python Software Foundation - E’ l’ente non profit fondato da Guido Van Rossum e che rilascia il software Python in modalità open source, cioè gratuita e accessibile. 


Sbocchi lavorativi, aziende e opportunità di carriera


Ed ecco che prospettive di lavoro offre la conoscenza del linguaggio Python:


Junior Software developer

E’ il ruolo assegnato a chi sviluppa algoritmi e codice informatico, anche nativo, per la realizzazione di software e programmi sulla cui base si fondano i più disparati servizi: dalla gestione del CRM aziendale fino alla regolazione da remoto dei sistemi domotici o per la guida autonoma.

Chiaramente esistono poi diramazioni in base al tipo di linguaggio di programmazione in cui un ingegnere informatico si specializza, come Swift per iOS. Abbiamo raccolto un elenco dei sistemi di coding più utilizzati nel lavoro di un programmatore informatico I dieci linguaggi di programmazione più pagati mentre qui potrai scoprire i mestieri dettagliati del mondo dello sviluppo Lavorare come sviluppatore o web developer.


Junior Backend Developer e Full Stack developer

A differenza dello sviluppatore frontend, che si occupa della parte visibile di un sito o di un’app e ha competenze anche di user experience e design funzionale, lo sviluppatore backend è un informatico che costruisce invece tutto ciò che non si vede ma serve a far funzionare quel sito o quell’applicazione. Diventa full stack quando ha sia competenze frontend sia backend e diventa quindi molto richiesto dalle aziende che preferiscono avere un’unica figura (leggi anche Chi è e cosa fa un backend developer; Chi è e cosa fa un frontend developer ; Cinque buoni motivi per lavorare come Java Developer). 


Mobile developer

E’ un profilo assunto per lavorare allo sviluppo di app, come quella che usiamo per controllare il meteo via telefono o per acquistare via Amazon da tablet, senza bisogno di accedere a un sito dal nostro browser (Chrome, Explorer, Safari ecc…). Per approfondire leggi anche Chi è e cosa fa un mobile developer .


Cybersecurity Expert o Analyst

E’ un profilo informatico esperto di sistemi di sicurezza e attacchi virtuali.  In genere si occupa di installare e lanciare i sistemi di sicurezza di una rete informatica (ecco ad esempio il profilo ricercato da KPMG). 


Security Analyst - Security System Engineer o Administrator

E’ un ingegnere informatico con un background in analisi dati il cui compito è capire se una rete, una piattaforma o un intero sistema di server su cui viaggiano  dati sensibili o personali sia sufficientemente sicuro, eseguendo anche stress test o attacchi simulati  e gestendo giorno per giorno i software installati per la sicurezza informatica (scopri di più leggendo anche Che tipo di lavoro fa un esperto di cybersecurity?).


Data Analyst e Data Scientist

Si tratta dei profili che per eccellenza lavorano per organizzare gli schemi di allenamento degli algoritmi per il machine learning e sono tra i più ricercati dalle aziende hi-tech e dalle società di consulenza informatica come Accenture e IBM. Il loro compito è monitorare i risultati restituiti dagli algoritmi e i processi logici affrontati in modo autonomo dal sistema per tracciare percorsi efficienti all’interno di miliardi di dati e informazioni, individuando dove possibile eventuali falle ed errori (approfondisci leggendo  IT Junior Analyst, Data Analyst e Data Scientist: ma cosa fanno esattamente?  e Lavorare da Google: come affrontare la selezione?).


Data Security Analyst

E’ una figura che nasce nel mondo della big data e della data analysis ma, rispetto a queste, ha come compito quello di assicurare che i dati di un’azienda o di un software siano organizzati e registrati in modo sicuro, per evitare manipolazioni o intrusioni esterne  (leggi anche IT Junior Analyst, Data Analyst e Data Scientist: ma cosa fanno esattamente?).


Machine Learning Specialist o Solution Manager

Questo ruolo riguarda in genere profili che hanno un background di programmazione informatica e dimestichezza con i Big Data e la Data Science e che devono applicarle alla classificazione di dati e informazioni da dare in pasto ai programmi di machine learning oppure trovare soluzioni per addestrare i software o i robot (scopri di più leggendo anche Che cosa fare dopo la laurea in ingegneria informatica, Laurea in Statistica: cosa fare dopo?).


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