Vantagens e desvantagens de usar o Python com a Internet das Coisas

A princípio, o Python é uma das linguagens de programação mais populares por aí, e sites inteiros – como Instagram, Reddit e Mozilla – foram construídos sobre ele. As principais vantagens são legibilidade, fluxo lógico e o uso de bibliotecas para realizar mais trabalhos com menos código. Como o Python é modular e extensível, ele pode combinar fortemente com a Internet das Coisas (IoT, sigla em inglês). Assim, vamos analisar os prós e contras do Python quando usados em sistemas de IoT.

Por que o Python é adequado para a Internet das Coisas

Diferentemente das linguagens de alto nível, como C++ ou Java, o Python é customizado para implementar a lógica de negócios diretamente no nível do dispositivo. Assim, isso reduz a quantidade de dados a serem tratados.

Esteja você desenvolvendo soluções de IoT do zero ou interagindo com sensores, atuadores e dispositivos secundários, o Python entende suas necessidades. É fácil aprender, depurar e o código pode ser transportado livremente de uma máquina para outra.

Um dos maiores benefícios do Python é o suporte a bibliotecas externas versáteis, incluindo bibliotecas da IoT. O Pycharm, um IDE popular para Python, permite adicionar uma biblioteca com muita facilidade se você tiver um arquivo de rascunho externo que pode variar do Amazon Redshift ao JSON e XML.

Vamos ver as vantagens de adicionar bibliotecas IoT externas para o Python.

Bibliotecas Python para a Internet das Coisas

O Python permite que você trabalhe com várias principais bibliotecas IoT externas.

TensorFlow

Uma biblioteca gratuita e de código aberto, o TensorFlow é uma linguagem de machine learning desenvolvida pelo Google para seus programas de redes neurais. Por exemplo, ele encontra uso no Google Voice, reconhecedor de fala e outros programas de inteligência artificial (IA).

De acordo com as informações do site do TensorFlow, o aplicativo funciona excelentemente com o Python para todos os dispositivos incorporados, incluindo dispositivos Raspberry Pi e Coral.

Keras

Keras é outra excelente biblioteca de machine learning que trabalha com Python. Além disso, é amplamente utilizada em redes neurais e programas de IA. De fato, é chamada de biblioteca de deep learning do Python. Todo e qualquer modelo no Keras foi desenvolvido exclusivamente com código Python.

O Keras trabalha com o TensorFlow no back-end; portanto, antes de instalar o Keras, você já deve ter o TensorFlow no IDE do Python.

O Keras é usado como um sistema operacional robô; portanto, se seu projeto tiver elementos robóticos, você encontrará o Keras.

Raspberry Pi

Talvez um dos melhores recursos do Python seja a sinergia estreita com o Raspberry Pi, uma das placas mais populares usadas em vários projetos de IoT.