O que é Python? Quais suas aplicações? Vejam 10+ exemplos da linguagem

O Python é uma linguagem de programação conhecida por sua versatilidade e facilidade de aprendizado. Com sua ampla gama de bibliotecas e frameworks, o Python tem sido aplicado com sucesso em uma variedade de indústrias e campos científicos. Neste artigo, vamos explorar as aplicações do Python em cenários do mundo real e entender como essa linguagem está moldando nosso mundo digital.

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Python em Cenários do Mundo Real

O Python é usado em praticamente todas as indústrias e campos científicos que você possa imaginar. Vamos dar uma olhada em algumas das principais aplicações do Python:

1. Ciência de Dados: O Python é amplamente utilizado na análise e visualização de dados. Com bibliotecas como NumPy e Pandas, é possível realizar análises complexas e criar visualizações interativas.

2. Aprendizado de Máquina: O Python é uma ferramenta essencial para desenvolvedores que desejam entrar no fascinante campo do Aprendizado de Máquina. Bibliotecas como TensorFlow, Keras e PyTorch permitem a criação e treinamento de redes neurais para resolver problemas complexos.

3. Desenvolvimento Web: O Python é usado no desenvolvimento do back-end de aplicações web. Frameworks como Django e Flask oferecem uma base sólida para a criação de aplicações web robustas e escaláveis.

4. Educação em Ciência da Computação: O Python desempenha um papel fundamental na educação em ciência da computação em todo o mundo. Sua sintaxe simples e legibilidade tornam o Python uma escolha popular para ensinar programação.

5. Visão Computacional e Processamento de Imagens: O Python é amplamente utilizado em aplicações de visão computacional e processamento de imagens. Bibliotecas como OpenCV e scikit-image permitem a análise e manipulação de imagens com facilidade.

6. Desenvolvimento de Jogos: O Python é uma escolha popular para o desenvolvimento de jogos devido à sua simplicidade e à disponibilidade de frameworks como Pygame e pyglet.

7. Medicina e Farmacologia: O Python é usado para análise de dados médicos, simulações e desenvolvimento de modelos computacionais para acelerar a descoberta de novos medicamentos.

8. Biologia e Bioinformática: O Python é amplamente utilizado em estudos genômicos, análise de sequências de DNA e modelagem de estruturas bioquímicas.

9. Neurociência e Psicologia: O Python é usado em pesquisas de neurociência e psicologia experimental para análise de dados e modelagem computacional.

10. Astronomia: O Python é uma escolha popular para análise de dados astronômicos e simulações. Bibliotecas como Astropy e SunPy são amplamente usadas na comunidade astronômica.

Essas são apenas algumas das áreas em que o Python está sendo utilizado com sucesso. À medida que a tecnologia avança, é provável que o Python continue a desempenhar um papel importante em uma variedade de aplicações.

Ciência de Dados: Análise e Visualização

A ciência de dados é uma área em que o Python brilha. Com o poder das bibliotecas de análise e visualização de dados, é possível explorar grandes conjuntos de dados e obter insights valiosos. Vamos dar uma olhada mais de perto nas aplicações do Python na ciência de dados.

Aplicações da Ciência de Dados

Com o Python, é possível realizar uma ampla variedade de tarefas relacionadas à ciência de dados, como:

• Análise exploratória de dados.
• Limpeza e transformação de dados.
• Criação de modelos preditivos e de aprendizado de máquina.
• Visualização de dados em gráficos e plots interativos.

Com bibliotecas como NumPy e Pandas, é possível manipular e analisar dados com facilidade. A biblioteca Matplotlib permite a criação de gráficos e visualizações personalizadas, enquanto o Seaborn fornece uma interface mais amigável para a criação de gráficos estatísticos.

Bibliotecas e Pacotes

Algumas das bibliotecas mais populares para trabalhar com ciência de dados em Python incluem:

• NumPy: uma biblioteca fundamental para computação científica em Python.
• Pandas: uma biblioteca poderosa para manipulação e análise de dados.
• Matplotlib: uma biblioteca abrangente para criação de visualizações estáticas e interativas em Python.
• Seaborn: uma biblioteca baseada no Matplotlib que oferece uma interface mais amigável para a criação de gráficos estatísticos.
• Scikit-learn: uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python que fornece uma ampla gama de algoritmos e ferramentas para análise de dados e modelagem preditiva.

Recursos de Aprendizado

Se você deseja aprender ciência de dados usando Python, existem muitos recursos disponíveis para ajudá-lo. Aqui estão alguns recursos recomendados:

• Certificação de Análise de Dados com Python da freeCodeCamp: um curso gratuito que abrange os conceitos básicos de análise e visualização de dados usando Python.
• Tutoriais do Matplotlib: tutoriais gratuitos que ensinam como criar visualizações impressionantes usando a biblioteca Matplotlib.
• Documentação do pandas: uma fonte abrangente de informações sobre a biblioteca pandas, incluindo tutoriais e exemplos.
• Documentação do NumPy: uma referência completa para a biblioteca NumPy, incluindo guias de iniciação rápida e tutoriais avançados.

Com esses recursos, você estará bem encaminhado para se tornar um especialista em ciência de dados usando Python.

Aprendizado de Máquina: A Inteligência por Trás dos Dados

O Aprendizado de Máquina é um campo emocionante e em rápido crescimento que se baseia na capacidade dos computadores de aprender e se adaptar a partir de dados. O Python se tornou uma das linguagens mais populares para desenvolver e implementar algoritmos de Aprendizado de Máquina. Vamos explorar mais sobre o Aprendizado de Máquina e como o Python desempenha um papel fundamental nessa área.

O Que é Aprendizado de Máquina?

O Aprendizado de Máquina é uma área da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que podem aprender e fazer previsões ou tomar decisões com base em dados. Em vez de serem explicitamente programados para realizar uma tarefa específica, esses algoritmos são treinados usando dados para reconhecer padrões e tomar decisões com base nesses padrões.

Redes Neurais: A Base do Aprendizado de Máquina

As redes neurais são a base do Aprendizado de Máquina. Essas estruturas computacionais simulam o funcionamento dos neurônios do cérebro humano, permitindo que os algoritmos de Aprendizado de Máquina aprendam e façam previsões com base em dados de entrada.

Em um processo de treinamento típico, uma rede neural recebe um conjunto de dados de treinamento e ajusta seus pesos e conexões internas para minimizar a diferença entre as previsões feitas pela rede e os valores reais do conjunto de dados de treinamento. Uma vez treinada, a rede neural pode ser usada para fazer previsões em novos conjuntos de dados.

Python e Aprendizado de Máquina

O Python se tornou uma das linguagens mais populares para desenvolver e implementar algoritmos de Aprendizado de Máquina. Existem várias bibliotecas e frameworks disponíveis em Python que simplificam o processo de desenvolvimento de modelos de Aprendizado de Máquina.

O TensorFlow é uma das bibliotecas mais populares para Aprendizado de Máquina em Python. Desenvolvido pelo Google, o TensorFlow permite a criação e treinamento de redes neurais de maneira eficiente. Outras bibliotecas populares incluem o Keras, que fornece uma camada de abstração em cima do TensorFlow, e o PyTorch, uma biblioteca de Aprendizado de Máquina flexível e de alto desempenho.

Existem inúmeras aplicações do Aprendizado de Máquina em campos como reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, visão computacional e previsão de séries temporais. Com o Python, é possível explorar essas aplicações e criar soluções inteligentes que podem melhorar a eficiência e a precisão em várias áreas.

Projetos de Aprendizado de Máquina em Python

O potencial do Aprendizado de Máquina é realmente ilimitado. Ele pode ser aplicado virtualmente em qualquer área em que a tarefa envolva aprender a partir de padrões e prever resultados. Se você está interessado em explorar projetos de Aprendizado de Máquina em Python, a freeCodeCamp oferece uma certificação gratuita em Aprendizado de Máquina com Python.

Durante a certificação, você trabalhará em projetos práticos, como a criação de um classificador de imagem de gato e cachorro, um sistema de recomendação de livros e um modelo de regressão linear para prever custos de saúde. Esses projetos permitem que você aplique seus conhecimentos de Aprendizado de Máquina em cenários do mundo real.

Mais Exemplos de Aplicações do Aprendizado de Máquina

Existem inúmeros exemplos de aplicação do Aprendizado de Máquina em várias áreas. O site Kaggle, uma comunidade online de cientistas de dados e profissionais de Aprendizado de Máquina, oferece uma plataforma para a prática de habilidades de Aprendizado de Máquina. Lá, você encontrará competições e projetos em que poderá aplicar seus conhecimentos de Python e Aprendizado de Máquina.

Alguns exemplos de projetos realizados no Kaggle incluem:

• Previsão de declínio da função pulmonar.
• Previsão de sobrevivência no Titanic.
• Identificação de pássaros em gravações de áudio.
• Previsão de propagação da COVID-19.
• Estimativa de vendas de produtos em uma loja do Walmart.
• Detecção de fraudes em transações financeiras.
• Previsão de bilheteria de filmes em todo o mundo.
• Previsão de adoção de animais de estimação.
• Identificação de riscos quando pilotos estão distraídos, sonolentos ou em outros estados cognitivos perigosos.

Esses exemplos ilustram a ampla gama de aplicações do Aprendizado de Máquina em áreas como medicina, negócios, biologia, detecção de fraudes e processamento de imagens. O Aprendizado de Máquina é uma ferramenta poderosa que pode ser aplicada em quase qualquer contexto em que haja dados para serem analisados e padrões para serem descobertos.

Recursos de Aprendizado

Se você está interessado em aprender Aprendizado de Máquina em Python, existem muitos recursos disponíveis para ajudá-lo. Aqui estão alguns recursos recomendados:

• Curso completo de TensorFlow 2.0 – Redes Neurais em Python para Iniciantes: um tutorial abrangente sobre TensorFlow 2.0, uma das bibliotecas mais populares para desenvolvimento de Aprendizado de Máquina em Python.
• Desenvolva uma IA para jogar Connect Four – Tutorial em Python: um tutorial passo a passo sobre como desenvolver uma IA para jogar Connect Four usando Python e Aprendizado de Máquina.
• Curso de Scikit-Learn – Aprendizado de Máquina em Python: um tutorial completo sobre como usar o Scikit-Learn, uma biblioteca popular de Aprendizado de Máquina em Python.
• PyTorch para Aprendizado de Máquina – Curso completo / Tutorial: um tutorial abrangente sobre como usar o PyTorch, uma biblioteca flexível e de alto desempenho para Aprendizado de Máquina.

Com esses recursos, você estará bem equipado para iniciar sua jornada no mundo do Aprendizado de Máquina usando Python.

Desenvolvimento Web: Construindo o Futuro da Web

O Python também se destaca no campo do desenvolvimento web. Com sua ampla gama de frameworks e bibliotecas, o Python é uma escolha popular para a criação do back-end de aplicações web. Nesta seção, vamos explorar o papel do Python no desenvolvimento web e os principais frameworks disponíveis.

Python para Desenvolvimento Web

Em uma aplicação web, o código responsável por interagir com o usuário e criar o que o usuário vê é chamado de front-end. O Python é usado para codificar a funcionalidade por trás dos bastidores da aplicação, a parte que alimenta toda a funcionalidade, mas que não é vista diretamente na tela. Ele lida com o lado do servidor da aplicação, interagindo com todos os bancos de dados necessários quando o usuário solicita dados. Ele retorna os dados solicitados para o usuário, permitindo que a aplicação funcione conforme o esperado.

Frameworks Web

Existem vários frameworks web populares disponíveis em Python que facilitam o desenvolvimento de aplicações web. Alguns dos principais frameworks incluem:

• Django: um framework web de alto nível que incentiva o desenvolvimento rápido e um design pragmático e limpo.
• Flask: um microframework muito popular usado para desenvolver aplicações web em Python.
• Pyramid: um framework web pequeno, rápido e simples que segue a filosofia “faça o simples, mas não o mais simples possível”.
• Web2Py: um framework full-stack gratuito e de código aberto para o desenvolvimento rápido de aplicações web baseadas em banco de dados.
• Bottle: um microframework WSGI rápido, simples e leve para Python.

Esses frameworks fornecem uma estrutura sólida para o desenvolvimento de aplicações web em Python. Eles facilitam a criação de rotas, o gerenciamento de sessões, a manipulação de formulários e outras tarefas comuns no desenvolvimento web.

Recursos de Aprendizado

Se você está interessado em aprender desenvolvimento web em Python, existem muitos recursos disponíveis para ajudá-lo. Aqui estão alguns recursos recomendados:

• Curso completo de Django para Iniciantes – Desenvolvimento Web em Python: um tutorial abrangente sobre como usar o Django para desenvolver aplicações web em Python.
• Aprenda Flask para Python – Tutorial Completo: um tutorial completo que ensina como usar o Flask para criar aplicações web em Python.
• Programação Web com Flask – Introdução à Ciência da Computação – CS50 da Harvard (2018): um curso introdutório à programação web com Flask, ministrado por professores da Universidade de Harvard.
• Tutorial rápido para Pyramid: um tutorial rápido que ensina como começar a usar o Pyramid, um framework web simples e eficiente.

Com esses recursos, você estará no caminho certo para se tornar um desenvolvedor web habilidoso usando Python.

Educação em Ciência da Computação: Python nas Salas de Aula

O Python desempenha um papel fundamental na educação em ciência da computação em todo o mundo. Sua sintaxe simples e legibilidade fazem do Python uma escolha popular para ensinar programação a iniciantes. Nesta seção, vamos explorar por que o Python é amplamente utilizado na educação e como ele está moldando o futuro dos programadores.

Python na Educação em Ciência da Computação

O Python é amplamente utilizado como ferramenta de ensino porque:

1. É fácil de aprender: a sintaxe do Python é simples e pode ser aprendida rapidamente. Os alunos começam a aprender conceitos avançados de ciência da computação muito mais rápido do que com outras linguagens de programação.

2. É poderoso: o Python é usado em aplicações do mundo real, então os alunos começam a adquirir habilidades valiosas para suas carreiras desde o início.

3. É versátil: o Python suporta vários paradigmas de programação, incluindo programação imperativa, programação funcional, programação procedural e programação orientada a objetos.

O criador da linguagem Python, Guido van Rossum, afirmou que:

“Acredito que o Python é muito mais fácil de ensinar a estudantes de programação do que ensinar C, C++ ou Java ao mesmo tempo, porque todos os detalhes dessas linguagens são muito mais difíceis.”

A sintaxe simples e direta do Python permite que os alunos mergulhem mais rapidamente no pensamento computacional e no desenvolvimento de habilidades de resolução de problemas, que são geralmente os principais objetivos dos cursos introdutórios de ciência da computação. O Python pode ser usado para ensinar conceitos de programação de alto nível que podem ser aplicados a outras linguagens de programação. E tudo isso sem a complexidade adicional que a sintaxe de outras linguagens, como Java ou C, pode adicionar ao processo de aprendizado.

Python na Sala de Aula e no Aprendizado Online

Muitas universidades e escolas em todo o mundo decidiram ensinar programação e cursos introdutórios de ciência da computação usando Python.

O MIT, uma das principais universidades de tecnologia do mundo, ensina programação e ciência da computação introdutória usando Python. Tanto a versão presencial quanto a versão online do curso disponível na plataforma edX. O curso se tornou o MOOC (Massive Open Online Course) mais popular da história do MIT, com mais de 1,2 milhão de matrículas. Isso mostra claramente que a popularidade do Python continua em ascensão.

Essa crescente popularidade também é evidenciada pelo depoimento dos alunos. Em um artigo do MIT News, os alunos compartilham como aprender Python melhorou suas vidas. A professora Ana Bell afirma:

“No cerne, a série 6.00 ensina o pensamento computacional… Isso é feito usando a linguagem de programação Python, mas o curso também ensina conceitos de programação que podem ser aplicados a qualquer outra linguagem de programação.”

Essa afirmação mostra o potencial do Python como uma ferramenta de ensino. Ele pode ser usado para ensinar conceitos de nível superior que podem ser aplicados a outras linguagens de programação. E tudo isso sem a complexidade adicional que a sintaxe de outras linguagens, como Java ou C, pode adicionar ao processo de aprendizado.

Nos últimos anos, os cursos online se tornaram uma parte importante da vida diária dos alunos de todas as idades em todo o mundo. A variedade de cursos e recursos online gratuitos expandiu-se tremendamente nos últimos anos. Por exemplo, a freeCodeCamp oferece três certificados gratuitos com projetos para ajudar você a expandir suas habilidades em Python em áreas de alta demanda em todo o mundo, como Computação Científica com Python, Análise de Dados com Python e Aprendizado de Máquina com Python.

A Universidade Harvard também oferece cursos online que podem ser auditados gratuitamente, como Introdução à Ciência da Computação, Programação Web com Python e JavaScript e Introdução à Inteligência Artificial com Python.

O Python definitivamente se tornou uma ferramenta essencial que melhorou a educação em ciência da computação em todo o mundo. E continuará a fazê-lo no futuro. Se você está pensando em ensinar um curso usando Python ou aprender Python, garanto que seu tempo e esforço serão totalmente recompensados.

Visão Computacional e Processamento de Imagens: O Mundo Visto pelos Computadores

O Python também tem aplicações notáveis na área de visão computacional e processamento de imagens. Esses campos estão em rápido crescimento e têm o potencial de transformar várias indústrias. Vamos explorar como o Python está sendo usado nesses campos e como está moldando o futuro da tecnologia.

Processamento de Imagens

O processamento de imagens é a área da visão computacional que se concentra em processar uma imagem, aplicar transformações a ela e retornar uma nova versão da imagem original. O objetivo é melhorar a qualidade da imagem, destacar características específicas ou extrair informações úteis da imagem.

Com o Python, é possível realizar uma variedade de operações de processamento de imagens, como:

• Recorte, espelhamento e rotação de imagens.
• Manipulação de exposição e canais de cor.
• Detecção de bordas e linhas.
• Adição de filtros e restauração de imagens.

Visão Computacional

A visão computacional é uma área mais ampla que busca permitir que os computadores entendam e interpretem imagens e seu conteúdo. Ao contrário do processamento de imagens, a visão computacional envolve a extração de informações significativas de uma imagem e a tomada de decisões com base nessas informações.

A visão computacional tem aplicações surpreendentes em várias áreas. Alguns exemplos incluem:

• Navegação de veículos autônomos.
• Detecção e classificação de objetos e eventos.
• Reconhecimento facial.
• Classificação de imagens.

Essa área científica é tão importante que o Google desenvolveu uma ferramenta chamada Cloud Vision, que possui uma versão em Python para que os desenvolvedores possam incorporar essa funcionalidade em seus programas. De acordo com o tutorial “Usando a API do Cloud Vision com Python” no Google Codelabs, a API do Google Cloud Vision:

“Permite que os desenvolvedores integrem facilmente recursos de detecção de visão em aplicativos, incluindo etiquetagem de imagens, detecção de faces e pontos de referência, reconhecimento ótico de caracteres (OCR) e marcação de conteúdo explícito.”

Essa variedade de ferramentas fornece funcionalidades para detecção de rosto, detecção de pontos de referência, detecção de logotipos, detecção de etiquetas, detecção de texto e muito mais.

Bibliotecas Python

Existem várias bibliotecas excelentes para visão computacional e processamento de imagens em Python. Aqui estão algumas das principais bibliotecas:

• OpenCV: uma biblioteca de código aberto para visão computacional e aprendizado de máquina. A versão em Python é chamada OpenCV-Python.
• scikit-image: uma coleção de algoritmos usados para processamento de imagens.
• NumPy: pode ser usado para processar os pixels de uma imagem como uma matriz 2D.
• SciPy: o pacote scipy.ndimage contém várias funções para processamento de imagens multidimensionais.

Essas bibliotecas fornecem uma ampla variedade de recursos para trabalhar com imagens e realizar tarefas de visão computacional.

Recursos de Aprendizado

Se você está interessado em aprender mais sobre visão computacional e processamento de imagens em Python, existem muitos recursos disponíveis para ajudá-lo. Aqui estão alguns recursos recomendados:

• Tutorial de visão computacional com Python e OpenCV: um tutorial abrangente sobre como usar o OpenCV para visão computacional em Python.
• Documentação do scikit-image: um guia completo para a biblioteca scikit-image, incluindo tutoriais e exemplos.
• Documentação do NumPy: uma referência abrangente para a biblioteca NumPy, incluindo guias de iniciação rápida e tutoriais avançados.

Com esses recursos, você estará bem preparado para mergulhar no mundo da visão computacional e processamento de imagens usando Python.

Desenvolvimento de Jogos: Diversão e Aprendizado com Python

Os jogos têm o poder de moldar nossas vidas e criar memórias duradouras. E o Python está lá, acendendo a chama da criação de jogos. O Python é uma escolha popular para o desenvolvimento de jogos devido à sua simplicidade e à disponibilidade de frameworks como Pygame e pyglet. Nesta seção, vamos explorar como o Python está sendo usado no desenvolvimento de jogos e como você pode começar a criar seus próprios jogos em Python.

Frameworks de Desenvolvimento de Jogos em Python

De acordo com a documentação oficial do Python, existem dois frameworks principais usados para o desenvolvimento de jogos em Python: Pygame e pyglet.

O Pygame é um pacote de código aberto e ainda muito ativo para o desenvolvimento de jogos usando Python. Ele permite que o Python se comunique com a SDL (Simple DirectMedia Layer), uma biblioteca multimídia multiplataforma. O Pygame é usado para criar jogos 2D e oferece uma ampla gama de recursos, incluindo gráficos, som, detecção de colisão e muito mais.

O pyglet é um framework de desenvolvimento de jogos baseado em OpenGL. Como é uma biblioteca puramente Python, ela pode ser usada mesmo quando uma nova versão do Python é lançada (exceto durante a transição do Python 2 para o Python 3). O pyglet é adequado para o desenvolvimento de jogos 2D e oferece suporte a animações, gráficos vetoriais e muito mais.

Além disso, o módulo turtle pode ser usado para criar jogos simples. A turtle é um módulo Python integrado que é instalado automaticamente quando você instala o Python em seu computador. Ele ajuda você a criar jogos com gráficos simples e com uma interface de usuário simples.

Recursos de Aprendizado

Se você deseja aprender desenvolvimento de jogos em Python, a freeCodeCamp tem ótimos tutoriais gratuitos para ajudá-lo:

• Aprenda Python Criando Cinco Jogos – Curso Completo: um tutorial passo a passo sobre como criar cinco jogos usando Python.
• Tutorial de Python e Pygame – Crie um Tetris! Curso Completo de Desenvolvimento de Jogos: um tutorial completo sobre como criar o famoso jogo Tetris usando Python e Pygame.
• Curso de Python para Iniciantes: um tutorial abrangente sobre Python para iniciantes, que inclui uma introdução ao desenvolvimento de jogos.

Esses recursos fornecerão uma base sólida para você começar a criar seus próprios jogos em Python. Com o tempo e a prática, você poderá criar jogos mais complexos e envolventes.

Medicina e Farmacologia: Python Salvando Vidas

O Python também tem aplicações notáveis no campo da medicina e farmacologia. Você ficará surpreso com a combinação de tecnologia e conhecimento médico para fornecer diagnósticos e tratamentos precisos e eficientes aos pacientes. Nesta seção, vamos explorar algumas das aplicações do Python nesses campos e como ele está moldando o futuro da medicina.

Aplicações

Alguns exemplos do uso do Python na medicina e farmacologia incluem:

• Realização de diagnósticos clínicos com base nos registros médicos e sintomas dos pacientes.
• Análise de dados médicos.
• Criação de modelos computacionais para acelerar o processo de desenvolvimento de novos medicamentos.

Essas aplicações abrangem milhares de exemplos em todo o mundo. Selecionamos alguns deles para ilustrar como o Python está moldando esses campos.

História de Sucesso Farmacêutico: AstraZeneca

De acordo com a documentação oficial do Python, a AstraZeneca, uma das principais empresas farmacêuticas do mundo, usou o Python para melhorar seus modelos computacionais existentes, tornando-os “mais robustos, extensíveis e fáceis de manter”. Os pesquisadores usaram esses modelos para simular a estrutura química de moléculas e seu efeito no corpo. Isso ajudou os cientistas a identificar moléculas potenciais para novos medicamentos e começar a testá-las mais rapidamente no laboratório. Quando se juntou à equipe, Andrew Dalke, um “defensor conhecido do Python em química computacional e biologia”, convenceu a equipe de que o Python era exatamente o que eles precisavam.

O Python foi escolhido para esse trabalho porque é uma das melhores linguagens disponíveis para cientistas físicos, ou seja, para pessoas que não têm formação em ciência da computação. Ele afirmou que:

“O Python foi projetado para resolver problemas do mundo real enfrentados por um programador especialista. O resultado é uma linguagem que escala bem, desde pequenos scripts escritos por um químico até grandes pacotes escritos por um desenvolvedor de software.”

Incrível, não é? O Python pode alimentar os modelos computacionais que os laboratórios farmacêuticos usam para desenvolver novos medicamentos.

Identificação de Glóbulos Vermelhos (RBC)

Outra aplicação interessante do Python está relacionada à hematologia. Normalmente, profissionais especializados analisam testes de sangue contando e identificando células manualmente, mas isso pode ser melhorado com a ajuda da automação. Os pesquisadores descobriram que o Python pode ser a ferramenta certa para o trabalho. Vamos ver um projeto interessante.

IdentiCyte

O objetivo deste projeto é identificar e classificar as formas dos glóbulos vermelhos com base em imagens tiradas de microscópios ópticos. De acordo com este artigo, “a forma dos glóbulos vermelhos pode ajudar no diagnóstico de doenças e distúrbios como leucemia, anemia falciforme e malária.” O projeto foi desenvolvido por pesquisadores do Bioresource Processing Research Institute Australia. Ele foi programado em Python e usou pacotes e bibliotecas de processamento de imagens, como numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn e matplotlib.