Il linguaggio più amato e odiato da chi sviluppa:
facciamo chiarezza su Python
Python è uno di quei linguaggi che anche chi non programma ha sentito nominare almeno una volta. È diventato il simbolo del “linguaggio per fare tutto”: sviluppo web, automazione, data analysis, intelligenza artificiale, cybersecurity, scripting, prototipi.
Ma com’è possibile che un linguaggio così “semplice” sia diventato una colonna portante del mondo tech moderno?
In questo articolo vediamo quando nasce Python, perché è così importante, cosa può fare davvero, ma anche quali sono i suoi limiti e perché non sempre è la scelta migliore.
Quando nasce Python (e perché è stato creato)
Python nasce alla fine degli anni ’80 e viene rilasciato pubblicamente nel 1991 da Guido Van Rossum, con un obiettivo molto chiaro: creare un linguaggio che fosse facile da leggere, pulito, accessibile e adatto a scrivere software in modo rapido.
All’epoca tanti linguaggi erano potenti, sì, ma spesso verbosi e complessi. Python nasce in controtendenza: meno rumore, più chiarezza.
Il nome “Python” non deriva dal serpente, ma dal gruppo comico Monty Python: già questo fa capire l’approccio (serio, ma non rigido).
Perché Python è diventato così importante
Python è diventato fondamentale per un motivo semplice: riduce la distanza tra idea e risultato.
Dove altri linguaggi ti chiedono di preparare “tutto il contorno”, Python ti permette di arrivare subito al punto. Questo lo ha reso perfetto in tre contesti:
- Formazione: ottimo per imparare a programmare senza inciampare subito nella sintassi.
- Startup e prototipi: utile per validare idee e costruire MVP rapidamente.
- Data & AI: Python è diventato praticamente lo standard grazie alle librerie e alla community.
In pratica, Python è esploso perché serve a far succedere le cose in fretta. E nel tech, la velocità (nel fare) conta moltissimo.
Cosa può fare Python
La vera forza di Python è che non appartiene a un solo mondo: è un linguaggio general purpose, cioè utile in tantissimi settori diversi. Alcuni esempi reali:
Automazione e scripting: vuoi rinominare mille file, estrarre dati da PDF, automatizzare un report? Python è perfetto.
Web development: con framework come Django e Flask, puoi costruire applicazioni web complete, API, piattaforme.
Data analysis e visualizzazione: con librerie come Pandas e Matplotlib diventa il migliore amico di analisti e data scientist.
Machine learning e intelligenza artificiale: tensorFlow, PyTorch, scikit-learn, se parliamo di AI, Python è quasi sempre il linguaggio scelto.
Cybersecurity: molti tool e script per analisi e penetration testing vengono scritti in Python per velocità e flessibilità.
Perché è uno dei linguaggi più usati al mondo
Python non è solo popolare è diventato strategico. La sua forza sta nella semplicità con cui permette di tradurre le idee in codice funzionante. Ha una sintassi talmente chiara e leggibile da sembrare quasi inglese naturale, e questo lo rende accessibile anche a chi non ha un background tecnico molto solido.
Ma il successo di Python non si spiega solo con la sua facilità d’uso. Attorno a lui si è costruita una community enorme, attivissima nel creare e mantenere librerie per ogni ambito immaginabile: dall’analisi dati al machine learning, dallo sviluppo web all’automazione. Se ti serve una funzione, è molto probabile che qualcuno l’abbia già scritta.
Un altro punto di forza è la sua versatilità trasversale, Python viene usato da sviluppatori software, sì, ma anche da data scientist, ingegneri, analisti, esperti di marketing, ricercatori. È diventato un vero e proprio linguaggio ponte tra mondi diversi, capace di unire business, tecnologia e ricerca.
Il risultato? Python è oggi il linguaggio più trasversale tra quelli moderni, capace di adattarsi a quasi ogni scenario e di parlare la lingua di team molto diversi tra loro.
Le potenzialità di questo linguaggio e perché continuerà a crescere
Python non è soltanto un linguaggio forte nel presente, ha tutte le carte in regola per essere protagonista anche nel futuro.
I settori in cui eccelle sono infatti tra i più in crescita del panorama tech: intelligenza artificiale, automazione, analisi dei dati, sicurezza informatica, sviluppo rapido di prototipi e strumenti interni.
È proprio questa capacità di adattarsi a contesti complessi ma concreti a renderlo così prezioso. Le aziende lo usano per creare prodotti destinati al mercato, certo, ma anche per sviluppare tool interni: piccoli software, script, automazioni, pipeline che semplificano il lavoro quotidiano dei team.
In un’epoca in cui tutto diventa “data-driven” e in cui l’automazione diventa strategica per la competitività, Python è già lì, pronto all’uso.
La vera domanda, quindi, non è se Python durerà, ma semmai quanto crescerà ancora la sua influenza nei prossimi anni?
Gli aspetti negativo, perché anche Python non è perfetto
Python ha tantissime qualità, ma come ogni strumento, non è adatto a tutto. Anzi, in certi contesti può rivelarsi una scelta poco efficace.
Dal punto di vista delle performance, Python è sensibilmente più lento rispetto a linguaggi compilati come C++, Java o Go. Nei sistemi in cui anche pochi millisecondi fanno la differenza (pensiamo a trading ad alta frequenza, videogiochi o applicazioni mission-critical) questa limitazione è decisiva.
Anche sul fronte mobile, Python non è la scelta naturale. È possibile sviluppare app mobili con framework dedicati, ma non è il suo terreno d’elezione, né garantisce la stessa fluidità di tool nativi.
Un altro aspetto delicato è la gestione di progetti di grandi dimensioni. La flessibilità di Python è fantastica per prototipare velocemente, ma può diventare un problema se non si impongono delle regole. Senza una struttura solida, un progetto in Python rischia di trasformarsi in un labirinto difficile da mantenere.
Infine, un limite tecnico importante è il Global Interpreter Lock (GIL): una caratteristica dell’interprete Python che limita l’esecuzione simultanea dei thread. In parole semplici? Anche se hai un processore con molti core, Python potrebbe non riuscire a sfruttarlo al meglio, soprattutto nei carichi multithread complessi.
Python rimane fenomenale per la velocità di sviluppo, per prototipi, automazioni e progetti data-driven. Ma se hai bisogno di prestazioni elevate o lavori su sistemi ultra-performanti, potrebbe non essere la scelta giusta.
Per concludere possiamo dire che Python è diventato così usato perché risolve un problema concreto: ti fa arrivare al risultato in modo rapido e pulito. È potente, versatile, e ha un ecosistema così ricco che puoi costruire quasi tutto.
Ma proprio perché è facile, bisogna usarlo con criterio, è perfetto per data, automazione, prototipi e backend, meno adatto in contesti dove servono performance elevate o un controllo rigidissimo del sistema.
Python è uno strumento eccellente ma come ogni strumento, va scelto per il contesto giusto.