São Paulo, 2024 – Criada há 35 anos, a linguagem de programação Python passou de um projeto pessoal para uma das ferramentas mais procuradas por desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de inteligência artificial em todo o mundo.
Da concepção no CWI à primeira versão estável
O holandês Guido van Rossum iniciou o Python em 1989 no Instituto de Pesquisa Nacional para Matemática e Ciência da Computação (CWI), na Holanda, como sucessora da linguagem ABC. A primeira publicação oficial, a versão 0.9.0, saiu em 1991 com tipagem dinâmica, módulos e estruturas de controle que permanecem no núcleo da linguagem. A versão 1.0, lançada em 1994, marcou a estreia estável, introduzindo recursos como lambda, map() e filter().
Evolução contínua de recursos
Entre 1995 e 2000, versões 1.4 a 1.6 trouxeram suporte inicial a Unicode e melhorias de módulos. O ciclo Python 2, iniciado em 2000, adicionou listas por compreensão e aprimorou o gerenciamento de memória. Em 2008, o Python 3.0 remodelou a linguagem, simplificando a sintaxe, ainda que sem compatibilidade retroativa.
As atualizações mais recentes expandiram o desempenho e o suporte a tarefas assíncronas: Python 3.3 e 3.5 (2012–2015) incorporaram async e await, enquanto as edições 3.10 a 3.12 (2021–2023) melhoraram tipagem estática opcional e velocidade de execução. A versão 3.13 está prevista para 2024.
Aplicações que impulsionam a popularidade
A sintaxe simples e a vasta coleção de bibliotecas posicionam o Python em diferentes cenários, do desenvolvimento web à ciência de dados. Frameworks como Django e Flask facilitam a criação de sites e APIs, enquanto bibliotecas como pandas, NumPy e matplotlib sustentam análises estatísticas e visualização de dados. No campo de machine learning, ferramentas como TensorFlow e PyTorch dependem fortemente da linguagem.
Além de projetos corporativos, o Python é utilizado em automação de tarefas, scripts de migração de dados e ensino de programação, apoiado por uma comunidade global ativa e extensa oferta de cursos gratuitos.
Vantagens e limitações
Entre os principais atrativos estão versatilidade, compatibilidade entre sistemas operacionais e uma curva de aprendizado considerada baixa. Por outro lado, o desempenho inferior a linguagens compiladas e o consumo elevado de memória restringem seu uso em aplicações que exigem tempo de resposta mínimo ou execução em dispositivos móveis.
Mesmo com esses desafios, o Python mantém crescimento constante e segue central em projetos de inteligência artificial, automação industrial e serviços em nuvem.
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