Se negli ultimi anni hai avuto la sensazione che Python sia ovunque nel mondo dell'intelligenza artificiale, non è solo un'impressione. I numeri più recenti lo confermano: Python è ormai il linguaggio di riferimento per l’AI e il machine learning, con un vantaggio enorme sugli altri linguaggi.

Secondo diversi report sullo sviluppo software e sull’ecosistema AI, oltre il 70–80% dei progetti di machine learning utilizza Python come linguaggio principale.

Insomma: se l’AI fosse una città, Python sarebbe probabilmente il sistema di trasporto pubblico.

Perché proprio Python? La risposta è abbastanza semplice: l'ecosistema.

Negli ultimi anni si è creato un insieme di librerie e framework che rendono Python estremamente efficace per lavorare con dati e modelli di AI.

Tra i più utilizzati troviamo:
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- pandas
- NumPy

Queste librerie permettono di passare dall’analisi dei dati alla costruzione di modelli complessi senza cambiare linguaggio.

E questo, per ricercatori e sviluppatori, è un enorme vantaggio, anche le Big Tech puntano su Python.

Gran parte degli strumenti più importanti nel campo dell’AI sono progettati con Python come interfaccia principale.

Aziende e laboratori di ricerca lo utilizzano per:
- addestrare modelli di machine learning
- costruire pipeline di dati
- sviluppare applicazioni AI
- creare prototipi rapidamente

Ma non era “troppo lento”? Questa è una delle obiezioni più comuni.

Python non è il linguaggio più veloce, ma nel mondo dell’AI spesso la velocità viene gestita dalle librerie sottostanti, scritte in C, C++ o CUDA.

Python diventa quindi una specie di direttore d’orchestra:
- il codice Python coordina
- le librerie ottimizzate fanno il lavoro pesante

Risultato: produttività altissima senza sacrificare troppo le prestazioni.

Il futuro: Python sempre più centrale. Con l’esplosione dell’AI generativa e del machine learning applicato, Python sembra destinato a restare al centro dell’ecosistema per parecchio tempo.

Nuovi strumenti, framework e librerie continuano a nascere proprio attorno al linguaggio e se il trend continuerà così, la domanda non sarà più: "Python è usato nell’AI?" ma piuttosto "Esiste ancora AI senza Python?"

Chi usa Python da un po’ lo sa: le versioni si susseguono con un ritmo piuttosto regolare: 3.10, 3.11, 3.12, 3.13… e ogni anno qualcuno nella community si ritrova a chiedersi: "Aspetta… ma la 3.11 è uscita prima dopo o durante il 2022?"

Per evitare questi piccoli drammi matematici, nella comunità Python è comparsa una proposta interessante: cambiare il sistema di numerazione delle versioni. L’idea arriva dalla PEP 2026, che suggerisce di adottare il Calendar Versioning (CalVer).

Tradotto: smettiamo di contare e usiamo direttamente l’anno.

Ma come funzionerebbe? Invece delle classiche versioni: Python 3.12, Python 3.13, Python 3.14 ... potremmo avere qualcosa del tipo:
-- Python 3.26 → rilasciato nel 2026
-- Python 3.27 → rilasciato nel 2027
-- Python 3.28 → rilasciato nel 2028

Quindi niente più dubbi esistenziali: se vedi Python 3.26, sai immediatamente che arriva dal 2026.
Il motivo è semplice: rendere le versioni più intuitive da capire. Chi lavora in azienda o gestisce infrastrutture spesso si trova a chiedersi:
-- questa versione è recente?
-- è ancora supportata?
-- devo aggiornare ... ieri?

Con una numerazione basata sull’anno, la risposta diventerebbe molto più immediata.

Se ti stai preoccupando: no, Python non diventerà improvvisamente Python 2026 Ultra Mega Edition seguita da Python 2027 Alabarda Spaziale Edition.Il ciclo di rilascio rimarrebbe lo stesso:
-- una nuova versione ogni anno
-- circa 5 anni di supporto

Cambierebbe solo il numero stampato sulla scatola. Come ogni proposta che riguarda Python, anche questa ha già acceso un bel po’ di discussioni. C’è chi pensa che sia: "Più chiaro, più moderno, più facile da gestire" e chi invece dice: "Abbiamo già imparato a contare fino a 3.14, non fatemi ricominciare."

Per ora la proposta è ancora in discussione, quindi non è certo che vedremo davvero Python 3.26 nei prossimi anni.

Nel frattempo… Una cosa però è sicura: che si chiami Python 3.15 o Python 3.26, continueremo comunque a fare quello che facciamo sempre:
-- scrivere codice
-- installare dipendenze
-- ...e litigare con gli ambienti virtuali.
La vera "tradizione" Python non cambia mai.

Come di consueto vi invitiamo a lasciare le vostre considerazioni, anzi opinioni e preferenze, tramite l'immancabile sondaggione, il Python Developers Survey 2026.

Eccovi il link e sondaggiate numerosi.

Ehi tu, che leggi queste righe, vuoi dominare Python come un vero boss di fine livello? Bene eccoti alcuni consigli di sicuro effetto:

1. Fissa un obiettivo chiaro: Sai perché vuoi imparare Python? Spero sia perché vuoi conquistare il mondo della programmazione! Decidi cosa vuoi raggiungere e preparati ad affrontare gli ostacoli lungo il percorso.

2. Parti dalle basi: Come ogni eroe che si rispetti, avrai bisogno di una base solida per padroneggiare Python. Impara le variabili, i tipi di dati, le funzioni e tutto il resto. Non preoccuparti, non devi essere un mago, ma è meglio avere queste abilità in faretra. Usa del materiale didattico valido, non affidarti alla prima guida che trovi scritta nel 1789. Anche qui su questo sito ti aiutiamo, vai nelle sezioni apposite e non te ne pentirai.

3. Pratica regolarmente: Non aspettarti di diventare un guru del codice da un giorno all'altro. Mettiti alla prova con esercizi (magari divertenti) e sfide di programmazione. Più pratica, più potenza otterrai. Smetti di aspettare che la conoscenza ti piova addosso e inizia a digitare come un matto!

4. Trova un mentore e/o unisciti a una community: Non andare in questa avventura da solo, trova un mentore o un gruppo di appassionati di Python, su questo sito trovi diverse informazioni in merito. Diventeranno i tuoi compagni di squadra, pronti a darti una mano quando ne hai bisogno e a condividere segreti e trucchi. Insieme potrete conquistare il mondo del codice!

5. Sfrutta il potere delle librerie e dei framework: Invece di reinventare la ruota, usa le librerie e i framework di Python. Sono come dei superpoteri che ti permettono di risolvere compiti complessi in modo più semplice e veloce.

6. Lanciati in progetti reali: Affronta progetti reali come un vero avventuriero. Crea applicazioni interessanti, risolvi problemi concreti o costruisci qualcosa di fantastico. Questa è la tua occasione per dimostrare al mondo di cosa sei capace. Esistono anche tanti progetti opensource ai quale aggregarti, perché non farlo?

...e più importante di tutto...

7. Mantieni lo spirito e la determinazione: Imparare Python richiede tempo e impegno. Ci saranno momenti in cui sembrerà difficile, ma non mollare mai! Sii paziente, persisti e ricorda che il viaggio è tanto divertente quanto il risultato finale.

Quindi, armati di coraggio, divertiti e preparati a dominare Python come un vero eroe del codice!

Fino a qualche anno fa, i linguaggi di programmazione erano conosciuti solo dai programmatori elitari, rinchiusi in bunker di terracotta e con camici bianchi sfoggiati con una certa autorevolezza. Oggi, con la diffusione di nuove tecnologie, le competenze di programmazione sono richieste anche per tanti altri tipi di lavoratori e studenti, anche al di fuori del campo dello sviluppo software. Di conseguenza è nata la necessità di un linguaggio di programmazione semplice da apprendere, ma che possa anche offrire cicli di modifica rapidi e uno sviluppo fluido. Sorpresa, siete sul sito di Python e noi stiamo per scrivervi che è proprio Python quel linguaggio.... ma chi lo avrebbe mai detto?

Secondo l'indice della comunità di programmazione TIOBE, Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione ormai da anni. L'aumento della popolarità di Python è dovuto al suo utilizzo in settori in crescita come l'AI, il data mining e il calcolo numerico, ma non solo... Ecco quindi una rapida lista (o preferite una tupla?) che vi dovrebbe far abbandonare ogni indugio e spingervi nelle spire del nostro amato Python. Ma attenzione, genera dipendenza.

Facilità di scrittura e lettura del codice
Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, ma è molto facile da imparare. Chiunque può impararlo in poche ore o pochi giorni. Imparare a padroneggiare Python e tutti i suoi concetti avanzati, pacchetti e moduli ovviamente potrebbe richiedere più tempo, tuttavia, imparare la sintassi di base di Python è molto facile, rispetto ad altri linguaggi popolari come C, C++ e Java. Il codice Python sembra composto da semplici parole in inglese. Non c'è bisogno di usare punti e virgola o parentesi (dai sono molto poche) e le indentazioni definiscono il blocco di codice. Si può capire cosa il codice deve fare semplicemente guardandolo, provate anche a parlargli, magari vi risponde.

Gratuito e Open-Source
Python è sviluppato sotto una licenza open-source approvata dalla OSI. Quindi, è completamente gratuito da usare, anche per scopi commerciali. Non costa nulla scaricare Python o includerlo nella tua applicazione. Può anche essere liberamente modificato e ridistribuito, speriamo che nessuna regolamentazione cambi questo. Python può essere scaricato dal sito ufficiale di Python.

Libreria Standard Robusta e Framework
Python ha a disposizione una vasta libreria standard per chiunque la voglia utilizzare. Ciò significa che i programmatori non devono scrivere il proprio codice per ogni singola cosa, a differenza di altri linguaggi di programmazione. Ci sono librerie per la manipolazione delle immagini, i database, il testing delle unità, le espressioni e molte altre funzionalità. Oltre alla libreria standard, c'è anche una crescente raccolta di migliaia di componenti, tutti disponibili nell'Indice dei pacchetti Python. Non parliamo poi dei framework di Python, ormai avete più scelte per ogni settore di applicazione. Ma ne riparleremo presto su queste pagine.

Portatile
Python è portatile nel senso che lo stesso codice può essere utilizzato su diverse macchine. Supponiamo di scrivere un codice Python su un Mac. Se si vuole eseguirlo successivamente su Windows o Linux, non è necessario apportare alcuna modifica o relativamente poche. Non c'è bisogno di scrivere un programma più volte per diverse piattaforme.

Orientato agli oggetti e/o procedurale
Un linguaggio di programmazione è orientato agli oggetti se il design è incentrato sui dati e sugli oggetti, anziché sulle funzioni e sulla logica. Al contrario, un linguaggio di programmazione è procedurale se si concentra maggiormente sulle funzioni. Ma perché dover scegliere? Una delle caratteristiche chiave di Python è che supporta sia la programmazione orientata agli oggetti che quella procedurale... insomma fate come volete basta che lo fate.

Linguaggio di alto livello
Python è un linguaggio di programmazione di alto livello, perché i programmatori non devono ricordare l'architettura del sistema, né gestire la memoria. Questo lo rende estremamente amichevole per i programmatori ed è una delle caratteristiche chiave di Python.

Espressività
Python è un linguaggio di programmazione che si distingue per la sua espressività, passatemi il termine forse non felicissimo. Con poche righe di codice, è possibile svolgere compiti complessi. Ad esempio, per visualizzare "Hello World" basta scrivere una sola riga di codice print(“Hello World”). In altri linguaggi come Java o C, ci vorrebbero più righe per ottenere lo stesso risultato... moooolte più righe di codice.

Tipizzazione dinamica
Python è anche un linguaggio di tipo dinamico, il che significa che il tipo di variabile può essere deciso durante l'esecuzione del programma. Non è necessario dichiarare il tipo di variabile prima dell'esecuzione del programma, come invece avviene in molti altri linguaggi di programmazione. Ad esempio, per assegnare il valore intero 20 alla variabile "x", non è necessario scrivere int x = 20. Basta scrivere x = 7.... cioè scusate 20.

Semplificare lo sviluppo di software complessi.
Python semplifica lo sviluppo di software complessi, in quanto può essere utilizzato per sviluppare sia applicazioni desktop che web, nonché applicazioni scientifiche e numeriche complesse. Le funzionalità di analisi dei dati di Python ti consentono di creare soluzioni personalizzate per i big data senza spendere troppo tempo e sforzi. Inoltre, è possibile utilizzare le librerie e le API di visualizzazione dei dati di Python per presentare i dati in modo più accattivante. Molti sviluppatori di software avanzati utilizzano Python per svolgere compiti di intelligenza artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale di alto livello.

Noi
Sì noi, siamo una forza di Python. C'è una robusta community mondiale ed italiana ed a partire da questo sito potrete esplorare ed interpellare per ogni dubbio.
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