Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, interpretato, multi-paradigma (procedurale, OOP, funzionale), molto usato per data science, web, automazione, scripting e applicazioni. È noto per la sua sintassi leggibile e l’ecosistema enorme di librerie.

Versioni: la famiglia 3.x è lo standard. Evita Python 2 (obsoleto). Le versioni LTS recenti: 3.8, 3.9, 3.10, 3.11 (attenzione alle novità di performance di 3.11+).

Di seguito le librerie più usate divise per dominio.

• CSV/Excel: pandas, openpyxl
• Database: sqlalchemy, psycopg2, pymysql
• Grafici: matplotlib, seaborn, plotly
• Testing: pytest, unittest, tox
• Packaging: setuptools, poetry

Codice generato

Seleziona un template e premi Genera.

Snippet: richiesta HTTP

import requests
r = requests.get("https://api.example.com/data")
r.raise_for_status()
print(r.json())

• Usa venv o poetry per isolare dipendenze.
• Scrivi test con pytest e integrazione CI (GitHub Actions).
• Formatta con black e lint con flake8.
• Usa logging strutturato (logging) e non print() per produzione.
• Gestisci segreti con variabili d'ambiente o secret manager (mai in codice).

Packaging

Usa pyproject.toml + Poetry o setuptools. Per librerie pubblicabili usa PyPI.

Deploy

• Web app: container Docker + orchestrazione (Kubernetes) o PaaS (Heroku, Render, Railway)
• API: usa Uvicorn + Gunicorn / process manager
• ML: serve modelli con FastAPI + workers, scaling e monitoring

Esercizio 1 — Script CSV

Scrivi uno script che legge data.csv, calcola media di una colonna price e stampa il risultato.

import csv
total=0
count=0
with open('data.csv', newline='') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for r in reader:
        total += float(r['price'])
        count +=1
print(total/count if count else 0)

• Documentazione ufficiale: docs.python.org
• FastAPI tutorial, Flask docs, Django docs
• Coursera/edX/YouTube per corsi pratici