Veille Techno Python

Python : Tendances et Évolutions en 2024

Python est l’un des langages les plus populaires et largement utilisés dans le développement logiciel aujourd’hui. Que ce soit pour le développement web, la science des données, l’intelligence artificielle, ou l’automatisation, Python s’adapte à une multitude de cas d’usage. Voici une veille technologique qui résume les principales tendances et évolutions autour de Python en 2024.

1. Python 3.12 : Améliorations de la performance et simplification du code

La version Python 3.12, sortie récemment, introduit plusieurs changements majeurs :

  • Amélioration de la vitesse : Grâce à des optimisations de l’interpréteur, Python 3.12 est en moyenne 5 % plus rapide que les versions précédentes.
  • Optimisation des erreurs : Les messages d’erreur sont encore plus explicites et détaillés, facilitant le débogage pour les développeurs, notamment pour les débutants.
  • Nouveaux types de correspondance de modèle (Pattern Matching) : Python continue d’améliorer son système de pattern matching, ce qui simplifie l’écriture de code dans certaines situations où des structures de décision complexes sont nécessaires.
  • Nettoyage de la syntaxe : Certaines anciennes fonctionnalités sont dépréciées pour simplifier le langage et préparer une migration plus douce vers des versions futures.

2. Croissance de Python dans l’IA et le Machine Learning

Python reste un pilier en intelligence artificielle et en machine learning grâce à la robustesse de ses bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, et scikit-learn. En 2024, plusieurs tendances se dégagent :

  • Interopérabilité avec d’autres langages : Avec l’essor du machine learning, Python est souvent couplé avec des langages performants comme C++ et Rust pour optimiser le traitement des données.
  • MLOps et automatisation : De nouveaux outils facilitent la mise en production des modèles IA. Les bibliothèques comme MLflow et DVC s’intègrent bien dans les workflows DevOps, popularisant la pratique du MLOps.
  • Modèles génératifs et NLP : Avec l’explosion des modèles de traitement du langage naturel (comme GPT), Python reste le choix par défaut pour les chercheurs et développeurs souhaitant travailler dans ce domaine.

3. Python pour le développement web : frameworks et nouveautés

  • FastAPI et Django : FastAPI continue de gagner en popularité pour la création d’API performantes grâce à sa rapidité et à sa compatibilité avec les annotations de type (type hints). Django reste une référence pour les applications web complexes, avec une communauté toujours active qui propose régulièrement des mises à jour de sécurité et de nouvelles fonctionnalités.
  • Frameworks asynchrones : Le support de l’asynchrone devient de plus en plus populaire avec des frameworks comme Starlette et Sanic. Ceux-ci permettent une meilleure gestion de la charge pour les applications qui doivent gérer de nombreuses requêtes en simultané.

4. Automatisation et Infrastructure avec Python

  • Infrastructure as Code (IaC) : Python est de plus en plus utilisé pour l’IaC avec des outils comme Ansible et Pulumi, qui permettent aux développeurs et DevOps de déployer des infrastructures en utilisant du code.
  • Automatisation des workflows : Les outils comme Apache Airflow et Luigi permettent de gérer des workflows complexes de manière efficace. Ils sont beaucoup utilisés pour automatiser des tâches répétitives dans les environnements de production.

5. Python et Data Science : Écosystème en évolution

  • Pandas 2.0 : La nouvelle version de Pandas a apporté des améliorations de performance significatives, ainsi que des modifications pour simplifier l’analyse de données. De plus, elle intègre des fonctionnalités facilitant l’interopérabilité avec d’autres bibliothèques de data science.
  • Visualisation avancée : De nouvelles bibliothèques de visualisation, comme Plotly et Seaborn, évoluent pour proposer des graphiques interactifs et une intégration simplifiée avec les notebooks Jupyter, ce qui améliore la présentation des analyses de données.

6. Python dans l’automatisation de la cybersécurité

Python est très apprécié dans la communauté de la cybersécurité pour l’écriture de scripts d’automatisation. Il est largement utilisé pour :

  • Tests de pénétration : Des bibliothèques comme Scapy, Requests, et Paramiko permettent d’écrire des scripts pour scanner et exploiter des réseaux.
  • Analyse des logs et détection de menaces : Python est souvent utilisé pour traiter des journaux de logs afin d’identifier des activités suspectes.
  • Création de honeypots : Python permet également de créer des honeypots pour attirer et étudier les comportements des attaquants.

7. Python pour les applications embarquées et l’IoT

Python, et en particulier MicroPython, gagne du terrain dans les systèmes embarqués et l’Internet des Objets (IoT). En 2024, cette adoption continue de croître avec des cartes comme Raspberry Pi, qui permettent de contrôler des capteurs et des dispositifs divers en utilisant Python.

8. Tendances de l’emploi et de la communauté Python

  • Croissance des opportunités d’emploi : Les développeurs Python sont très recherchés, en particulier ceux ayant des compétences en machine learning, en data engineering, et en développement d’API.
  • Communauté active et nouvelles ressources d’apprentissage : La communauté Python reste l’une des plus actives au monde avec une abondance de ressources pour débutants et experts. Des plateformes comme Real Python, FreeCodeCamp et GitHub hébergent d’innombrables tutoriels, scripts et projets open-source.

Conclusion

Python reste un langage incontournable pour de nombreux domaines en 2024, et continue d’évoluer pour répondre aux besoins croissants en performance, modularité, et facilité d’utilisation. Ses récentes mises à jour et l’émergence de nouveaux outils renforcent sa position dans les domaines de l’intelligence artificielle, du développement web, et de l’automatisation.