Desde que foi desenvolvido e lançado no final dos anos 1980 e início dos anos 1990, o Python cresceu e se tornou um gigante da programação nas décadas seguintes. Como uma das três linguagens de programação mais populares hoje (juntamente com Java e JavaScript), o Python é amplamente considerado como o software e hardware que alimenta quase todos os principais setores do mundo. Do desenvolvimento web tradicional a campos de ponta, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, o Python tem casos de uso em todo o mapa e promete ser uma parte fundamental da tecnologia nas próximas décadas.
Uma das áreas em que o Python mais provou sua utilidade é em finanças, onde a linguagem impulsiona inovações que revolucionam os negócios modernos e investem de centenas de maneiras diferentes. A versatilidade da linguagem, o conjunto robusto de ferramentas e bibliotecas desenvolvidas para ela e a crescente comunidade de desenvolvedores que a impulsionam são, em grande parte, o que torna a linguagem uma pedra angular.
No entanto, também existem algumas razões financeiras exclusivas que tornam o Python uma escolha popular para desenvolver o software e o hardware necessários para executar o setor. Mas por que o Python é tão importante nas finanças? Vamos dar uma olhada em alguns dos casos de uso, benefícios e ferramentas mais populares que o Python oferece aos profissionais financeiros e algumas das maneiras pelas quais o Python promete continuar avançando nas finanças no futuro.
O que torna o Python uma linguagem de programação tão popular?
Se você é novo em Python, ou está apenas começando a aprender a programar, pode não saber o que faz o Python se destacar de outras opções para iniciantes, como Ruby, como uma ótima linguagem de uso geral para aprender. Aqui estão algumas razões pelas quais o Python é tão popular, não apenas em finanças:
É de código aberto
Python e a grande maioria das bibliotecas e ferramentas de suporte disponíveis são de código aberto, geralmente com licenças flexíveis (e muitas vezes gratuitas!).
Está Interpretado
A implementação CPython de referência é um interpretador de linguagem que traduz o código Python em bytecode executável em tempo de execução.
Multiparadigma
Python suporta uma variedade de paradigmas de programação e implementação, como programação orientada a objetos e imperativa, funcional ou procedural.
Multiuso
O Python pode ser usado para desenvolvimento de código rápido e interativo e para a construção de aplicativos em grande escala. Também pode ser usado para operações de sistema de baixo nível e tarefas de análise avançada, entre outros.
Adaptabilidade entre plataformas
Python está disponível para sistemas operacionais básicos, incluindo Windows, Linux e Mac OS. O Python é amplamente usado para criar aplicativos de desktop e web. O Python pode ser usado nos maiores clusters e servidores mais poderosos, bem como em pequenos dispositivos como o Raspberry Pi.
Digitação dinâmica
Em contraste com a maioria das outras linguagens compiladas, os tipos em Python geralmente são inferidos em tempo de execução, em vez de declarados estaticamente.
Conscientização da Indentação
Em contraste com uma ampla gama de outras linguagens de programação, Python usa recuo para marcar blocos de código, em vez de parênteses, colchetes ou ponto e vírgula.
Coleta automática de lixo
Esse recurso evita a necessidade de os programadores gerenciarem a memória, resolvendo outra dor de cabeça.
Por que o Python é tão útil para finanças?
Simplicidade e flexibilidade
O Python é fácil de escrever e implantar, tornando-o ideal para lidar com aplicativos de serviços financeiros, que na maioria dos casos são muito complexos e consomem muitos dados (e, portanto, exigem muito do servidor). A sintaxe do Python é simples, clara e aumenta a velocidade de desenvolvimento, o que ajuda as organizações a criar rapidamente o software básico de que precisam ou trazer novos produtos ao mercado antes da concorrência. Ao mesmo tempo, também reduz a taxa de erro potencial, o que é especialmente importante ao desenvolver produtos para setores altamente regulamentados, como o financeiro. Em uma indústria onde o resultado final é tudo, reduzir a responsabilidade é especialmente importante.
Pode construir MVPs rapidamente
O setor de serviços financeiros exige adaptabilidade e flexibilidade para mudar as necessidades dos clientes e dos clientes, como personalizar experiências personalizadas e serviços adicionais que agregam valor aos produtos. É por isso que organizações financeiras e empresas de fintech precisam de uma linguagem flexível e extensível, uma das marcas registradas do Python. Ao usar o Python com frameworks como o Django, os desenvolvedores podem rapidamente transformar ideias de wireframe em viabilidade mínima para ficar à frente da concorrência e obter software voltado para o cliente o mais rápido possível. Então, após um controle mínimo de qualidade do produto viável, as empresas podem editar facilmente partes do código ou incorporar um novo código para criar um produto final fácil de usar.
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O mundo das ferramentas e bibliotecas Python é incomparável
Como mencionado acima, um dos maiores pontos fortes do Python é o vasto ecossistema de ferramentas e bibliotecas criadas pelo usuário que podem criar atalhos de programação e tornar o desenvolvimento mais fácil e rápido do que com outras linguagens. Além disso, os produtos fintech geralmente exigem integração de terceiros e existem muitas bibliotecas Python que facilitam isso. A velocidade do desenvolvimento do Python e sua vasta gama de ferramentas e bibliotecas criam uma vantagem competitiva para organizações que buscam lançar produtos rapidamente para atender às demandas dos consumidores em constante mudança. Novamente, tudo gira em torno da velocidade e eficiência da fintech, e o Python tem ambas.
Python também é ótimo para ciência de dados em finanças
Embora os cientistas de dados geralmente usem linguagens especializadas projetadas para esse fim, como R ou Matlab, a curva de aprendizado mais alta associada a eles pode limitar o uso mais amplo. Entre no Python, que é mais popular no setor financeiro por sua simplicidade e utilidade na criação de algoritmos e fórmulas. Ferramentas como scipy, numpy ou matplotlib permitem que profissionais financeiros gerem cálculos financeiros complexos e exibam os resultados de maneira fácil de entender, o que é ideal para divulgar resultados com outras equipes, especialmente membros avessos à tecnologia de uma organização.
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Os recursos de análise do Python são ideais para profissões baseadas em análise
Python é particularmente popular em finanças quantitativas, onde fornece soluções para processar e analisar grandes conjuntos de dados e grandes dados financeiros para tendências e previsões. Bibliotecas populares como Pandas simplificam a visualização de dados e permitem cálculos estatísticos mais complexos. Da mesma forma, com a ajuda de bibliotecas como Scikit ou PyBrain, as soluções baseadas em Python são equipadas com poderosos algoritmos de aprendizado de máquina que facilitam a análise preditiva e formam a base das modernas estratégias financeiras e de investimento.
Python fornece ferramentas para necessidades emergentes de fintech e criptomoeda
Os usos analíticos mencionados também se estendem a inovações mais modernas em fintech, tanto em termos de software quanto em áreas emergentes, como criptomoedas. Por exemplo, o ecossistema de ciência de dados Python Anaconda pode ajudar os desenvolvedores a recuperar preços de criptomoedas e analisar ou visualizar dados financeiros. Da mesma forma, os recursos de aprendizado de máquina e inteligência artificial do Python são ideais para estratégias de mercado de ações e microtransações, oferecendo a velocidade que pode ajudar os profissionais de fintech a acompanhar a concorrência no ritmo fácil dos mercados financeiros modernos.
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