Por que Python é uma linguagem mais benéfica para FinTech?
Deixe-me dizer o que é Python. Esta é uma linguagem de programação bastante antiga, mas uma das mais populares do mundo. O desenvolvimento do Python começou no final da década de 80 do século passado, e a primeira versão completa foi lançada em 1991. Com o passar do tempo, essa linguagem vem ganhando impulso. Hoje o Python está prevalecendo no desenvolvimento de software FinTech devido a alguns bons motivos que você encontrará abaixo.
De acordo com a pesquisa realizada pelo HackerRank entre mais de 20 empresas norte-americanas envolvidas na indústria FinTech, você pode ver no gráfico que a linguagem Python é preferível para a indústria FinTech.
eFinancialCareers (site de empregos do Wall Street Journal) adicionou Python às seis melhores linguagens de programação para o setor bancário. Além disso, hoje esse idioma é o mais ensinado nas universidades técnicas.
A linguagem Python possui um tempo de execução muito rápido, o que a torna uma opção preferível para a área de FinTech. Algumas funções podem ser implementadas muito mais rápido usando especificamente Python. Por exemplo, uma função em Python pode receber cerca de 10 strings de código, enquanto C ++ exigirá o dobro de strings.
Por que o Cleveroad prefere usar Python a outras linguagens em FinTech
Cada área, seja saúde ou mídia social, requer uma abordagem individual e a seleção das ferramentas de desenvolvimento adequadas. Considerando a grande experiência no desenvolvimento de vários softwares, os programadores da Cleveroad podem afirmar com segurança que o Python poderia vencer concorrentes gigantes como Java, SQL e C ++ na área financeira de hoje.
Trabalhando com algoritmos
Para entender por que é a linguagem mais apropriada para FinTech, você deve prestar atenção a desafios técnicos como um problema de algoritmo e por que Python ajuda nossos desenvolvedores a resolvê-lo facilmente.
O problema algorítmico pode ser o primeiro problema que os desenvolvedores enfrentam durante o desenvolvimento de qualquer aplicativo FinTech. Uma vez que o software FinTech está intimamente conectado a muitos números, cálculos e assim por diante, o software deve ser muito inteligente para trabalhar com um grande número de tarefas matemáticas. É por isso que é muito importante escolher a linguagem de programação certa. E Python mostra suas vantagens aparentes, uma vez que sua sintaxe é a mais próxima da sintaxe matemática aplicada em algoritmos financeiros.
No processo de desenvolvimento, pode ser necessário atribuir parâmetros de valor, e a sintaxe do Python torna possível fazer isso muito rápido.
Considerando tudo isso, gostaria de chamar sua atenção para mais algumas particularidades técnicas que nossa empresa destaca em Python durante o desenvolvimento do software FinTech.
Conversão
Quando se trata de lidar com equações matemáticas ou qualquer outra tarefa, Python permite que nossos desenvolvedores convertam qualquer declaração matemática ou algorítmica em simplesmente uma linha de código Python.
Vetorização
Por exemplo, você pretende solicitar o desenvolvimento de um software FinTech que exigirá funções matemáticas para ajudar seus clientes a otimizar diferentes processos financeiros. Para implementá-lo, os desenvolvedores do Cleveroad usam recursos de vetorização que podem ser alcançados com NumPy – biblioteca de código aberto Python para cálculos matemáticos e suporte a funções matemáticas de alto nível. Ele permitirá que você crie 50.000 cálculos em uma linha de código e acelere o processo de desenvolvimento e a qualidade de seu aplicativo FinTech.
Desempenho
Aqui, é importante notar que o Python vem com um grande número de bibliotecas auxiliares que aprimoram o processo de interação com as tarefas matemáticas. A tarefa de nossos desenvolvedores é escolher a biblioteca Python certa para usá-la no desenvolvimento de aplicativos financeiros para fornecer a você um software FinTech de alto desempenho. Usando a ferramenta certa, o aplicativo FinTech em Python se torna muito mais rápido do que seus equivalentes escritos em outras linguagens.
Compilação rápida
E por último, mas não menos importante, a vantagem está na rápida compilação do código do software que está sendo criado. E algumas das bibliotecas Python correspondentes, como Cython ou Numba, fornecem aos nossos desenvolvedores funções cruciais que ajudam a compilar o código Python em código de máquina estática ou dinamicamente. A velocidade de processamento se torna muito mais rápida e o desenvolvimento de seu software está se movendo mais facilmente.
Mais: https://www.cleveroad.com/blog/see-why-python-is-the-best-programming-language-for-fintech-software