As bibliotecas Python são pacotes de códigos prontos para serem exportados e usados em diversos projetos. Assim, poupam o desenvolvedor de criar códigos do zero.
A linguagem Python tornou-se uma aliada indispensável e extremamente versátil. Não à toa, é a preferida entre os desenvolvedores, contando com uma comunidade ativa e diversas bibliotecas especializadas.
Essas bibliotecas desempenham um papel relevante no ecossistema de desenvolvimento. Afinal, contribuem com vários recursos e templates, que facilitam a criação de aplicações.
Neste artigo, você aprenderá sobre os principais benefícios do Python para automação, verá exemplos práticos, bibliotecas e boas práticas. Boa leitura!
O que são bibliotecas Python?
Uma biblioteca em Python é uma coleção de módulos e funções pré-programadas. Os desenvolvedores podem usá-la para aumentar a praticidade no desenvolvimento de programas, poupando o esforço de começar do zero.
As bibliotecas Python são criadas para resolver problemas específicos. Além de proporcionar funcionalidades extras que não estão disponíveis no núcleo da linguagem.
Benefícios de usar Python para automação
Quanto maior a praticidade, melhor para a rotina de analistas, cientistas, gestores de TI e até especialistas em Marketing Digital. Partindo do pressuposto de que o Python traz inúmeros benefícios em comparação com outras linguagens de programação, veja os principais a seguir!
Simplicidade e legibilidade do código
O Python é uma das linguagens mais utilizadas por quem está aprendendo a programar, segundo a Developer Survey 2022 do Stack Overflow. Isso se deve à sua sintaxe simples e clara, que facilita a leitura e a manutenção do código. Com isso, torna o processo de desenvolvimento mais ágil e eficiente.
Sem custo
O Python é disponibilizado sob uma licença gratuita e de código aberto. Na prática, isso significa que o código-fonte da linguagem está disponível para visualização e pode ser modificado e redistribuído sem restrições.
Portanto, Python pode se tornar uma ótima ferramenta para empresas que desejam economizar com licenças de softwares de análise de dados, como Power BI, Excel e Tableau.
Ampla biblioteca-padrão
A biblioteca padrão do Python oferece diversos módulos e funções que resolvem uma ampla gama de problemas. O melhor, sem a necessidade de começar a escrever código do zero.
O Python apresenta fácil integração com outras linguagens, como C e C++. Dessa forma, o programador pode aproveitar os benefícios de cada linguagem em um único projeto.
Multiplataforma
Python é compatível com vários sistemas operacionais, como Windows, macOS e Linux. Isso facilita o desenvolvimento de programas que precisam ser executados em diferentes ambientes.
Comunidade ativa
Por fim, o Python ainda conta com uma grande comunidade de desenvolvedores. Isso torna possível encontrar bibliotecas e módulos adicionais para a linguagem.
Sem falar da maior facilidade para receber suporte e conhecimento por meio de fóruns, grupos de discussão e redes sociais.
Exemplos práticos de automação
Python pode ser usado para resolver diversos problemas nas empresas, desde tarefas simples até projetos complexos. Entenda!
Automatização de tarefas
Nos dias de hoje, tempo é dinheiro! Por que não otimizar tarefas repetitivas para economizar tempo e aumentar a eficiência nos setores da empresa?
Isso inclui desde atividades simples, como renomear arquivos em massa, até tarefas mais complexas, como a criação de fluxos de trabalho automatizados.
Web Scraping
O Python também é frequentemente utilizado para coletar dados de sites e páginas da web de forma automática. Essa aplicação é muito útil para empresas que precisam monitorar informações específicas de seus concorrentes, fornecedores ou clientes.
Análise de dados
Diariamente, as empresas produzem grandes volumes de dados. O Python é usado para facilitar a interpretação e organização deles. Por outro lado, representa um desafio para softwares como Power BI e Excel.
Com bibliotecas de análise de dados como Pandas e NumPy, é viável manipular, limpar e analisar grandes quantidades de dados de forma eficiente.
Machine learning
Python é uma das linguagens de programação usadas em machine learning e inteligência artificial.
Isso possibilita o desenvolvimento de modelos personalizados e treinados para realizar análises preditivas em larga escala, entre outras aplicações. Além disso, permite que empresas tomem decisões baseadas em dados.
Desenvolvimento de software
Por último, o Python é frequentemente escolhido para desenvolver aplicativos e software que atendam às necessidades específicas da empresa.
Principais bibliotecas de Python para automação
Existem várias bibliotecas em Python que servem para descomplicar o aprendizado da linguagem de programação. Confira algumas sugestões!
NumPy
Oferece suporte para arrays multidimensionais, funções matemáticas de alto desempenho e ferramentas para manipulação de dados numéricos.
Matplotlib
Usada para criação de gráficos e visualizações de dados em Python. Com o Matplotlib, o desenvolvedor poderá gerar gráficos de linhas, barras, dispersão, histogramas e diversos outros tipos de gráficos.
Pandas
Biblioteca valiosa para manipulação e análise de dados. O Pandas oferece estruturas de dados flexíveis e eficientes, como o DataFrame, que simplificam a limpeza, transformação e análise de dados.
Scikit-learn
Os usuários terão à disposição vários algoritmos para executar demandas como regressão, classificação, agrupamento e outras técnicas de aprendizado de máquina.
Django
Framework web em Python que facilita o desenvolvimento de aplicativos web. Com estrutura robusta e completa, auxilia em tarefas como manipulação de banco de dados, autenticação de usuários e criação de APIs.
Estas são apenas algumas das bibliotecas disponíveis em Python. Mas vale lembrar que não adianta ter recursos para capturar dados se não souber interpretá-los.
As tecnologias estão em constante evolução. Por isso, a PM3 oferece a modalidade Sprints sobre Dados, para potencializar decisões estratégicas, identificando oportunidades e se orientando pelos dados.
Como escolher a biblioteca certa
Escolher a biblioteca Python ideal pode parecer desafiador, pois não há uma “receita de bolo” que sirva para todos os casos. A seleção dependerá do tipo de projeto e das necessidades específicas de desenvolvimento.
Portanto, é recomendado pesquisar e explorar diferentes bibliotecas para identificar aquelas que melhor se adequam ao seu caso de uso.
Para tomar a melhor decisão, avalie fatores como:
- funcionalidades oferecidas;
- documentação;
- comunidade de suporte;
- atualizações frequentes.
Boas práticas na automação com Python
Para garantir o sucesso na implementação de scripts e robôs, algumas boas práticas se destacam como pilares fundamentais. Acompanhe!
Planejamento detalhado
Antes de escrever a primeira linha de código, dedique tempo ao planejamento da automação. Mapear o processo a ser automatizado, identificar os pontos de entrada e saída e definir os objetivos com clareza são etapas essenciais para um projeto bem-sucedido.
Essa fase inicial garante que o script atenda às suas necessidades e evita retrabalho futuro.
Documentação completa
A documentação serve como um mapa para o seu código. Ela vai facilitar a compreensão e a manutenção do script, tanto por você quanto por outros colaboradores.
Descreva cada etapa do processo, as funções utilizadas e as bibliotecas importadas. Utilize comentários no código para explicar as seções complexas e adicione um guia detalhado de instalação e uso.
Uma boa documentação garante que o script seja reutilizável e adaptável a futuras mudanças.
Modularidade
Organizar o código em módulos promove a reutilização de funções e facilita a leitura e a manutenção do script.
Crie módulos específicos para cada tarefa, utilizando funções bem definidas com entradas e saídas claras. Essa prática aumenta a legibilidade do código, reduz a duplicação e facilita o teste e depuração de cada módulo.
Testes rigorosos
Implementar testes automatizados garante que o script funcione conforme o esperado e previne falhas inesperadas. Use frameworks, como o unittest, para criar testes unitários que validem cada módulo do script.
Testes de integração verificam se os módulos se comunicam corretamente e os de ponta a ponta garantem o funcionamento do script em sua totalidade.
Gerenciamento de erros
Imprevistos são inevitáveis em qualquer projeto de software. Portanto, implementar mecanismos robustos de tratamento de erros garante que o script lide com falhas de forma previsível e eficiente.
Estruturas try-except são utilizadas para capturar exceções, registrar erros em logs e tomar medidas de recuperação adequadas. Isso proporciona a confiabilidade do script e evita interrupções indesejadas.
Otimização de desempenho
Otimizar o desempenho do script garante que ele execute tarefas de forma rápida e eficiente. Utilize ferramentas como o cProfile para identificar gargalos e otimizar seções de código lentas.
Se possível, evite o uso excessivo de loops. Também utilize estruturas de dados eficientes para armazenar e acessar informações.
Monitoramento e manutenção
Monitorar o desempenho do script em produção é crucial para identificar possíveis problemas e garantir a sua eficiência em longo prazo.
Aposte em ferramentas de monitoramento para acompanhar o tempo de execução, o uso de memória e outros indicadores. Mantenha o script atualizado com as últimas versões das bibliotecas e corrija bugs que possam surgir.
Segurança da informação
A segurança da informação deve ser uma prioridade ao desenvolver scripts de automação. Técnicas de autenticação e autorização garantem que apenas usuários autorizados possam executar o script.
Por fim, proteja dados confidenciais com criptografia e evite armazenar senhas ou tokens de acesso no código.
Como você deve ter percebido, as bibliotecas em Python são grandes aliadas dos desenvolvedores. Elas vêm repletas de funcionalidades prontas para uso, aumentam a produtividade e permitem a criação de projetos completos.
Ao aprender a utilizar bibliotecas Python, você se capacita para aproveitar ao máximo o potencial dessa linguagem de programação e desenvolver soluções eficientes.
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