Python foi criado no final dos anos 1980, numa época em que as linguagens de programação mais comuns eram complexas e voltadas para profissionais da área de Computação. Guido van Rossum, o programador holandês responsável pela criação, tinha em mente desenvolver uma linguagem de programação simples e fácil de aprender. Ele queria que a programação fosse acessível a mais pessoas, sem exigir delas um profundo conhecimento técnico. Assim, Python nasceu com a promessa de ser “fácil de ler e escrever”. E por que o nome Python? Van Rossum era fã do grupo de comédia britânico “Monty Python’s Flying Circus” e decidiu batizar a linguagem em homenagem a eles, trazendo também um certo ar de leveza e simplicidade, características que ficaram marcadas na linguagem.

Para entender a importância desse marco, vale lembrar que, naquela época, a programação era considerada um território técnico e árido. Linguagens como C, por exemplo, exigiam muito conhecimento em detalhes específicos, e a curva de aprendizado era tão íngreme que poucos fora das áreas de Exatas se aventuravam por ali. Python veio para desafiar essa tradição, buscando tornar a programação acessível para todos, inclusive para os que não tinham uma formação técnica – e nisso, conseguiu brilhar. Desde o início, Python priorizou a clareza e a legibilidade do código, facilitando a entrada de novos programadores, especialmente de áreas como Ciências Humanas, que lidam com dados, mas não têm programação como foco central.

# Sintaxe

Python possui uma sintaxe direta e objetiva: ela exige menos pontuações e comandos complexos, o que significa que o código é mais curto e simples de ler. Para quem está na área de Ciências Humanas, isso faz toda a diferença, pois possibilita que tarefas antes difíceis e demoradas possam ser realizadas rapidamente e sem tantos obstáculos. A simplicidade foi um dos fatores que tornou Python uma escolha popular para profissionais e pesquisadores em História, Sociologia, Economia, e até áreas como Literatura. Muitos desses profissionais encontraram em Python uma ferramenta valiosa para analisar dados textuais, realizar pesquisas quantitativas e explorar novos métodos de análise.