Esercizio di dattilografia: Programmazione in linguaggio Python

Programmare in Python richiede precisione, ritmo e coerenza. A differenza di linguaggi come Java o C, dove i blocchi sono delimitati da parentesi graffe e punti e virgola, Python si basa sull'indentazione e sugli spazi per definire la logica. Questo rende il linguaggio molto rigoroso ed esplicito: il modo in cui il codice viene scritto determina direttamente la sua esecuzione. Poiché Python è un linguaggio interpretato, gli errori emergono solo al momento dell'esecuzione. Basta uno spazio fuori posto o la mancanza di due punti per far fallire l'intero script - talvolta in rami di codice eseguiti raramente. In questo contesto, l'accuratezza sulla tastiera è fondamentale. La dattilografia, ovvero la capacità di scrivere senza guardare i tasti, sostiene direttamente questa precisione, riducendo gli errori e permettendo di concentrarsi sulla logica invece che sulla meccanica della scrittura.

Spazi e indentazione

L'indentazione in Python non è una scelta di stile: è parte integrante della sintassi. Ogni blocco deve essere indentato in modo coerente. Mescolare tabulazioni e spazi, spostare una riga di un carattere o dimenticare i due punti porta subito a un errore. Per i principianti può essere frustrante, ma insegna disciplina. Con la dattilografia, l'indentazione diventa automatica: le dita premono quattro volte la barra spaziatrice a ogni livello. Questo ritmo mantiene il codice ordinato e permette un flusso di lavoro continuo. In altri linguaggi, un codice disordinato può comunque funzionare; in Python, la dattilografia può fare la differenza tra un programma funzionante e uno che si interrompe.

# Indentazione corretta
for i in range(3):
    print(i)

# Indentazione scorretta
for i in range(3):
  print(i)  # errore

Parole chiave e sintassi

Python utilizza un insieme ridotto ma fondamentale di parole chiave: def, class, if, elif, else, try, except, with. Si scrivono sempre in minuscolo e devono essere digitate con precisione. I due punti : segnano l'inizio di ogni blocco, e dimenticarli blocca l'esecuzione. Grazie alla dattilografia, schemi come if ... : o def ... : diventano movimenti automatici, riducendo gli errori e mantenendo l'attenzione sulla logica del programma.

if value > 0:
    print("Positivo")
elif value == 0:
    print("Zero")
else:
    print("Negativo")

Stringhe e sequenze di escape

In Python le stringhe possono essere definite con apici singoli, doppi o tripli. Questi ultimi sono usati spesso per docstring o valori su più righe. Le raw string sono utili per espressioni regolari e percorsi di file. Errori comuni sono dimenticare una virgoletta o digitare male una barra rovesciata \. Con la dattilografia, la scrittura di questi simboli diventa un gesto naturale, riducendo il rischio di errori.

print("Ciao, mondo")
print('Anche questo funziona')
doc = """Questa è
una stringa su più righe
per la documentazione."""
path = r"C:\Utenti\Marta"

Classi e programmazione orientata agli oggetti

Python supporta la programmazione orientata agli oggetti, ma in modo meno rigido rispetto a Java. Le classi si definiscono con class, e i metodi richiedono esplicitamente il parametro self. Metodi speciali come __init__ e __str__ sono fondamentali, ma i doppi underscore possono essere digitati male facilmente. La dattilografia aiuta a gestirli con più sicurezza. Inoltre, le convenzioni di stile - CamelCase per i nomi delle classi e snake_case per i metodi - richiedono coerenza e padronanza della tastiera. La dattilografia garantisce che queste convenzioni siano rispettate senza interruzioni.

class Cliente:
    def __init__(self, nome, saldo=0):
        self.nome = nome
        self.saldo = saldo

    def __str__(self):
        return f"Cliente {self.nome}, saldo {self.saldo}"

Altri paradigmi

Python non si limita alla programmazione a oggetti. Supporta anche quella procedurale e funzionale. Le list comprehension, ad esempio, combinano cicli e condizioni in una singola riga e richiedono precisione. Una riga come [x*x for x in numbers if x % 2 == 0] unisce parentesi, operatori e parole chiave. Con la dattilografia, anche questi schemi complessi si scrivono senza esitazioni, permettendo di focalizzarsi sulla logica.

# List comprehension
quadrati = [x*x for x in range(10) if x % 2 == 0]

Gestione degli errori

In Python la gestione degli errori si fa con try, except, finally e raise. Queste strutture sono concise ma severe: basta dimenticare un due punti o sbagliare l'indentazione per compromettere tutto. Con la dattilografia, la scrittura di tali blocchi diventa automatica, così ci si può concentrare sulla logica di gestione delle eccezioni.

try:
    numero = int("abc")
except ValueError:
    print("Numero non valido")
finally:
    print("Finito")

Moduli e librerie

Uno dei maggiori punti di forza di Python è l'enorme ecosistema di librerie. Per quasi ogni compito esiste già una soluzione: Django e Flask per il web, pandas e NumPy per l'analisi dei dati, TensorFlow e PyTorch per il machine learning. Questo significa scrivere lunghe istruzioni import e nomi di metodi con underscore. Con la dattilografia, tali istruzioni si scrivono con più rapidità e sicurezza, senza interrompere il flusso di lavoro.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "punteggio": [88, 95, 70]})
print(np.mean(df["punteggio"]))

Decorator e context manager

I decorator iniziano con @ e devono essere scritti con precisione, mentre i context manager usano with seguito dai due punti. Un piccolo errore di battitura basta per mandare in errore il programma. Con la dattilografia, questi schemi diventano spontanei: digitare @logger o with open(...) avviene senza interrompere il pensiero logico.

@staticmethod
def saluta(nome):
    print("Ciao", nome)

with open("file.txt") as f:
    data = f.read()

Type hints e annotazioni

Dalla versione 3.5 Python supporta le type hints, che permettono di specificare i tipi dei parametri e dei valori di ritorno. Non influenzano l'esecuzione, ma migliorano la leggibilità e aiutano gli strumenti di analisi. La loro sintassi include due punti e frecce come -> str. Con la dattilografia, la scrittura di questi simboli diventa naturale, riducendo il rischio di errori e rendendo l'uso delle annotazioni parte integrante della programmazione quotidiana.

def media(valori: list[int]) -> float:
    return sum(valori) / len(valori)

def saluta(nome: str, entusiasta: bool = False) -> str:
    return f"CIAO, {nome}!" if entusiasta else f"Ciao, {nome}"

Programmazione asincrona

Python include la programmazione asincrona attraverso le parole chiave async e await. Consentono di scrivere codice concorrente in modo simile alle funzioni normali. Dimenticarne una provoca errori confusi a runtime. Con la dattilografia, queste parole chiave vengono digitate con sicurezza, e async def o await si integrano senza esitazioni nel codice.

import asyncio

async def ottieni_dati():
    await asyncio.sleep(1)
    return "dati"

async def main():
    risultato = await ottieni_dati()
    print(risultato)

asyncio.run(main())

Conclusione

Python è severo riguardo alla struttura: l'indentazione è parte della sintassi. In quanto linguaggio interpretato, mostra gli errori solo a runtime. Allo stesso tempo privilegia la leggibilità con convenzioni come PEP 8 e lo stile pythonic. Supporta diversi paradigmi: orientato agli oggetti, procedurale, funzionale e asincrono. Il suo ecosistema di librerie è vastissimo e richiede precisione negli import e nelle catene di metodi. In tutti questi aspetti, la dattilografia offre un vantaggio concreto: riduce gli errori nell'indentazione, rende più sicuro l'uso dei due punti, degli apici e degli underscore, e facilita l'integrazione delle annotazioni e del codice asincrono. Per chi passa molte ore al giorno su Python, la dattilografia non è solo una questione di velocità: è sinonimo di precisione, concentrazione e naturalezza nello scrivere codice leggibile e corretto.