En commençant tout juste, j'ai trouvé Python accessible et étonnamment puissant. J'ai pu automatiser des tâches, traiter des données et résoudre de vrais problèmes avec très peu d'expérience en programmation. Le langage semble propre et logique, et il y a une énorme communauté partageant des ressources utiles et des exemples. Les outils et les bibliothèques facilitent tout, et exécuter des scripts pour gagner du temps et gérer des processus par lots a ouvert de nombreuses nouvelles possibilités pour moi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, trouver les bons packages ou dépendances nécessite un peu de recherche, surtout pour des tâches plus complexes. Mais honnêtement, le support et la documentation de Python sont si étendus que je trouve toujours des réponses quand j'en ai besoin. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus dans Python, c'est sa facilité d'utilisation et sa simplicité par rapport à d'autres applications—la syntaxe semble très naturelle et lisible, ce qui rend le codage fluide même pour les débutants. J'ai commencé mon parcours avec Python jusqu'à ce que je gagne maintenant le titre d'expert. L'implémentation est simple, et les projets peuvent être mis en place rapidement sans complications inutiles.

Python brille également par son grand nombre de fonctionnalités et de bibliothèques, couvrant tout, du développement web à la science des données, l'apprentissage automatique et l'automatisation. Cela le rend incroyablement polyvalent.

En termes d'intégration, Python fonctionne bien avec d'autres langages, outils et plateformes, ce qui le rend facile à intégrer dans différents environnements. Le soutien de la communauté est un autre point fort—il y a toujours de la documentation, des tutoriels ou des forums disponibles pour trouver de l'aide. Cela a été très utile tout au long de ma carrière dans ce domaine.

C'est pourquoi Python est si spécial pour moi et une langue que j'utilise fréquemment et en toute confiance. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python est l'un des langages les plus puissants que j'ai jamais utilisés dans ma vie. Cependant, parfois je le trouve plus lent par rapport à d'autres langages, et je pense qu'il présente certaines limitations lorsqu'il est utilisé sur des appareils mobiles et de bas niveau. Parfois, le service client est bloqué et doit trouver des moyens alternatifs pour de bonnes réponses. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python est très facile à apprendre par rapport à d'autres langages de programmation. Nous avons juste besoin d'importer un paquet et il contiendra toutes les fonctions à utiliser. Pas de programmation complexe et beaucoup plus simple. Très facile de créer des applications comme Django et facile d'intégrer les mêmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour autant qu'il n'y ait pas de désaccord en tant que tel. Mais j'ai entendu dire qu'il ne pourra pas supporter une programmation complexe, mais je n'ai rien expérimenté de tel car je ne suis pas développeur mais dans un rôle de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Syntaxe simple et lisible, Python peut être utilisé dans de nombreux domaines comme le développement web, la science des données, l'apprentissage automatique, la fintech, etc. Il possède d'énormes écosystèmes et une compatibilité multiplateforme, que ce soit Windows, Mac ou toute autre plateforme, il peut être utilisé. Idéal pour les débutants et les professionnels. Fort soutien dans l'éducation et la recherche. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour moi, c'est une semaine dans le développement mobile, de plus cela nécessite une grande capacité de mémoire, c'est plus difficile en pratique. Application basée sur un navigateur limitée, c'est tout. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus dans Python, c'est la facilité avec laquelle on peut l'apprendre et l'utiliser, même pour quelqu'un sans solide expérience en programmation. La syntaxe semble naturelle et ne gêne pas la résolution de problèmes. Il dispose d'une énorme collection de bibliothèques pour presque tout, que ce soit l'analyse de données, l'apprentissage automatique, le développement web ou l'automatisation. De plus, la communauté est très utile, donc chaque fois que je suis bloqué, il y a toujours une solution en ligne. Cela rend la création de choses plus rapide et plus agréable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Une chose que je n'aime pas à propos de Python est sa vitesse plus lente par rapport à certains autres langages comme C++ ou Java. Ce n'est pas toujours le meilleur choix pour les tâches nécessitant de hautes performances. De plus, parfois, déboguer des problèmes liés à l'indentation ou au typage dynamique peut être un peu délicat, surtout dans un grand projet. Et lorsqu'on travaille avec différentes versions de Python ou des dépendances de packages, gérer l'environnement peut devenir frustrant sans des outils comme venv ou conda. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python est facile à apprendre et facile à lire. Je l'utilise quotidiennement pour le travail de données, l'automatisation et le scripting. La meilleure partie est son énorme support de bibliothèque, vous pouvez trouver un package pour presque tout, de l'analyse de données à l'apprentissage automatique.

Il fonctionne également bien dans différents domaines : ingénierie des données, applications web, IA, et même de petits scripts d'automatisation. Cette flexibilité est ce qui en fait mon langage de prédilection. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python peut être lent par rapport à d'autres langages, surtout pour les calculs intensifs. Pour les tâches de big data, vous avez besoin de frameworks comme PySpark ou d'un réglage supplémentaire.

Parfois, la gestion des environnements et des dépendances peut également devenir compliquée, surtout lorsque vous travaillez sur plusieurs projets. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans notre cas de bureau, nous avons lié Python et Smartsheet pour effectuer diverses tâches. Notre équipe a écrit les codes en Python pour interagir avec Smartsheet et G-Drive. Il existe plusieurs cas d'utilisation où nous utilisons Python en arrière-plan ainsi que sous la forme d'une interface utilisateur pour faciliter l'utilisation. Il est facile de suivre et de comprendre les codes Python, ce qui me permet de faire facilement et confortablement des modifications mineures dans les codes pour les adapter aux nouveaux changements ou ajouts de processus. Nous utilisons cette approche intégrée de Python et Smartsheet de manière assez extensive et fréquente. Plusieurs fonctionnalités de Python sont utilisées pour effectuer diverses tâches telles que :

1) Prendre des photographies - Dans un code Python basé sur une interface utilisateur, nous entrons une date de réception, après quoi le code Python se réfère à un Smartsheet particulier, extrait les données et le nombre de lignes, crée les dossiers respectifs et commence à enregistrer les images dans les dossiers respectifs tout en les renommant selon nos besoins alors que nous continuons à prendre des photos des actifs à travers une caméra. C'est une intégration de Python, Smartsheet et d'une caméra externe physique.

2) Regroupement - Dans ce code Python basé sur une interface utilisateur, nous entrons un numéro de lot, après quoi il lit les données du Smartsheet respectif, crée plusieurs dossiers et télécharge les actifs de G-drive et les enregistre dans les nouveaux dossiers créés. C'est une intégration de Python, Smartsheet et G-drive.

3) Mise à jour des actifs - Dans ce script Python basé sur une interface utilisateur, les actifs sont comparés avec les données de Smartsheet et les actifs traités sont enregistrés par lots dans un dossier Git, après quoi de nouveaux fichiers .xml et .json sont écrits et les Smartsheets sont mis à jour en conséquence. C'est une intégration de Python, Smartsheet et Git.

4) Validation - Dans ce script Python, les lots traités sont validés pour l'existence et l'exactitude des actifs traités dans les dossiers de lots. C'est une intégration de Python, Smartsheet, des fichiers .xml et .json.

5) Téléchargement - Dans ce script basé sur Python (sans interface utilisateur), après l'achèvement du processus et des validations, les actifs sont téléchargés sur un stockage cloud. C'est une intégration de Python, Smartsheet et d'un stockage cloud.

Compte tenu des fonctionnalités largement disponibles et de la facilité de mise en œuvre, nous avons pu automatiser la plupart de nos activités en utilisant l'intégration de Python et Smartsheet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que nos activités ne soient pas limitées dans le temps ou n'utilisent pas de traitement intensif, les problèmes largement connus comme la lenteur, l'allocation de mémoire ou les restrictions de conception ne nous dérangent pas en tant que tels. Notre travail est accompli, donc pour l'instant nous ne voyons aucun problème à déplorer. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python est très facile à apprendre. Il y a tellement de bibliothèques disponibles que nous pouvons utiliser pour l'automatisation des tests. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas de problème avec Python jusqu'à présent. Visual Studio Code est un excellent IDE et je peux facilement déboguer les erreurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

• Python se distingue comme un langage de programmation de haut niveau et à usage général, avec une philosophie de conception axée sur la lisibilité et la simplicité du code. La syntaxe est propre et épurée, reposant sur l'indentation plutôt que sur les accolades ou les points-virgules pour définir les blocs de code, ce qui rend le code non seulement esthétiquement agréable mais réduit également la probabilité d'erreurs syntaxiques. Cette approche s'aligne sur les principes du Zen de Python, soulignant que « la lisibilité compte » et que « simple est mieux que complexe », qui sont profondément ancrés dans l'évolution du langage.

• Python prend en charge plusieurs paradigmes de programmation, y compris la programmation orientée objet, procédurale et fonctionnelle. Cette nature multi-paradigme permet aux développeurs de choisir l'approche la plus adaptée au problème à résoudre, qu'il s'agisse de construire des composants modulaires et réutilisables à l'aide de classes, ou de tirer parti de constructions fonctionnelles comme map, filter et reduce pour le traitement des données. Le langage propose également des constructions avancées telles que les compréhensions de liste, les générateurs et les décorateurs, permettant une expression concise de logiques complexes.

• Une force majeure de Python est son système de typage dynamique, où les types de variables sont déterminés à l'exécution. Cette fonctionnalité permet un prototypage rapide et une flexibilité dans le code, car les développeurs ne sont pas tenus de déclarer explicitement les types de variables. La nature interprétée de Python signifie que le code est exécuté ligne par ligne, facilitant le développement interactif, le retour immédiat et un débogage plus facile. Le shell interactif et les environnements de développement intégrés comme IDLE améliorent encore cette expérience, rendant simple le test d'idées et la résolution de problèmes.

• La bibliothèque standard est vaste, couvrant tout, de l'I/O de fichiers et des expressions régulières au réseau et aux services web. Cet écosystème riche réduit le besoin de dépendances tierces pour les tâches courantes et accélère le développement en fournissant des modules prêts à l'emploi et bien testés. De plus, les capacités d'intégration de Python sont robustes : il peut interagir avec C, C++, Java et d'autres langages, et est fréquemment utilisé comme « langage de glue » pour connecter des systèmes disparates.

• Le statut open-source de Python et sa compatibilité multiplateforme sont des avantages significatifs. Le langage fonctionne nativement sur Windows, macOS, Linux et Unix, et des versions non officielles existent pour les plateformes mobiles. La communauté mondiale et dynamique contribue à une richesse de documentation, de tutoriels et de bibliothèques tierces, garantissant que le support est facilement disponible pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés. L'écosystème comprend des frameworks populaires pour le développement web (Django, Flask), l'analyse de données (pandas, NumPy), l'apprentissage automatique (TensorFlow, scikit-learn), et plus encore, faisant de Python un choix polyvalent à travers les domaines.

• La pertinence de Python pour le développement rapide et le prototypage est bien reconnue. Sa syntaxe concise et ses abstractions de haut niveau permettent une traduction rapide des idées en code fonctionnel, ce qui est particulièrement précieux dans des environnements à rythme rapide ou lors du développement de produits minimums viables. La gestion automatique de la mémoire du langage et la gestion des exceptions intégrée simplifient encore le processus de développement, réduisant le code standard et minimisant le risque de fuites de mémoire ou d'erreurs non gérées.

• Le rôle de Python dans les piles technologiques modernes est important. Il est largement adopté dans des domaines tels que la science des données, l'intelligence artificielle, le développement web, l'automatisation et l'Internet des objets (IoT). La flexibilité du langage lui permet d'être utilisé pour le scripting, la construction d'applications complexes, ou comme langage de script intégré au sein de systèmes plus vastes. Sa popularité se reflète sur le marché de l'emploi et l'activité communautaire, garantissant une évolution et une pertinence continues. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

• Limitations de performance : En tant que langage interprété, Python exécute généralement le code plus lentement que les langages compilés comme C++ ou Java. Cela peut être un goulot d'étranglement pour les applications intensives en calcul ou en temps réel.

• Consommation de mémoire : Le typage dynamique de Python et ses abstractions de haut niveau peuvent entraîner une utilisation plus élevée de la mémoire, surtout lors de la gestion de grands ensembles de données ou de structures de données complexes.

• Verrou global de l'interpréteur (GIL) : Le GIL restreint l'exécution véritablement multi-threadée dans CPython, limitant la concurrence pour les tâches liées au CPU et affectant l'évolutivité dans certains scénarios.

• Gestion des dépendances : L'écosystème vaste de packages tiers peut entraîner des conflits de version et des arbres de dépendances complexes, compliquant la maintenance des projets.

• Développement mobile : Le support natif et les outils pour les plateformes mobiles sont moins matures comparés à d'autres langages, rendant Python moins adapté pour les projets axés sur le mobile.

• Pièges du typage dynamique : Bien que le typage dynamique augmente la flexibilité, il peut également entraîner des erreurs d'exécution plus difficiles à détecter pendant le développement, en particulier dans les grandes bases de code. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python brille par sa syntaxe claire et lisible, ce qui permet aux développeurs d'écrire moins de code et d'accomplir plus. Il est extrêmement puissant pour les applications à grande échelle. L'écosystème riche de bibliothèques et de frameworks, notamment pour le développement web, la science des données et l'automatisation, en fait un langage de choix dans de nombreux domaines. La communauté active et la documentation étendue rendent également la résolution de problèmes et l'apprentissage beaucoup plus fluides. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que le typage dynamique de Python soit pratique, son système de types semble encore limité par rapport à des solutions meilleures comme TypeScript. Même avec l'ajout d'annotations de type et d'outils comme mypy, l'application est optionnelle et manque de la rigueur et du support d'outils qui rendent le typage de TypeScript si efficace. Cela peut entraîner des problèmes d'exécution qui seraient détectés lors de la compilation dans des langages à typage statique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.