L'evoluzione dei linguaggi di programmazione rispecchia lo sviluppo della tecnologia informatica nel corso del tempo. I linguaggi di programmazione costituiscono l'ossatura del mondo digitale contemporaneo. Essi sono gli strumenti tramite i quali gli sviluppatori trasformano le loro idee in software funzionanti, alimentando tantissime applicazioni, che spaziano dall'elaborazione di testi alla guida autonoma dei veicoli. In questo articolo, seconda e ultima parte della serie "Guida ai linguaggi di programmazione" esploreremo diversi linguaggi e casi applicativi, con uno sguardo a quelli maggiormente utilizzati, e con un'attenzione particolare ai linguaggi utilizzati per il Machine Learning, l'Intelligenza Artificiale (IA) e la programmazione dei microcontrollori. 

Python: un linguaggio di programmazione per il Machine Learning e l'Intelligenza Artificiale

Il Machine Learning e l'Intelligenza Artificiale sono campi in rapida evoluzione che richiedono strumenti specializzati per lo sviluppo di algoritmi e modelli predittivi. Uno dei linguaggi oggi più utilizzati in questi campi è Python, diventato il linguaggio dominante nel Machine Learning e nell'IA grazie alla sua sintassi intuitiva, alla vasta gamma di librerie specializzate come TensorFlow e PyTorch e alla sua flessibilità. E' ampiamente utilizzato per lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico, dall'elaborazione del linguaggio naturale alla visione artificiale. Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari e versatili al mondo. Le sue caratteristiche chiave includono una sintassi chiara e leggibile, infatti la sintassi di Python è progettata per rendere il codice più facile da scrivere, comprendere e mantenere. Questo lo rende un'ottima scelta per sviluppatori di tutti i livelli di esperienza. Python ha una vasta gamma di librerie e framework per quasi ogni possibile ambito, dallo sviluppo web all'analisi dati, sino all'Intelligenza Artificiale. Librerie come NumPy, pandas, TensorFlow e PyTorch sono ampiamente utilizzate nel campo del Machine Learning e dell'IA. Non manca, inoltre, flessibilità e portabilità: Python è un linguaggio multipiattaforma, il che significa che può essere eseguito su una varietà di sistemi operativi senza dover modificare il codice sorgente. La portabilità lo rende una scelta popolare per lo sviluppo di software cross-platform. Infine, Python ha una vasta e attiva comunità di sviluppatori che contribuiscono a mantenere il linguaggio aggiornato e supportano gli utenti attraverso forum online, mailing list e conferenze. Questo ambiente collaborativo rende più facile per gli sviluppatori trovare soluzioni ai loro problemi e rimanere aggiornati sulle ultime novità nel mondo Python.

Ecco un  semplice esempio di codice Python per un'applicazione di gestione delle attività (To-do List):

class ToDoList:
def __init__(self):
self.attivita = []

def aggiungi_attivita(self, attivita):
self.attivita.append(attivita)
print(f"{attivita} aggiunta alla lista delle attività.")

def rimuovi_attivita(self, attivita):
if attivita in self.attivita:
self.attivita.remove(attivita)
print(f"{attivita} rimossa dalla lista delle attività.")
else:
print(f"{attivita} non trovata nella lista delle attività.")

def mostra_attivita(self):
if self.attivita:
print("Lista delle attività:")
for index, attivita in enumerate(self.attivita, start=1):
print(f"{index}. {attivita}")
else:
print("La lista delle attività è vuota.")

def main():
lista_attivita = ToDoList()

while True:
print("\n1. Aggiungi attività")
print("2. Rimuovi attività")
print("3. Mostra lista delle attività")
print("4. Esci")

scelta = input("Seleziona un'opzione: ")

if scelta == "1":
attivita = input("Inserisci la nuova attività: ")
lista_attivita.aggiungi_attivita(attivita)
elif scelta == "2":
attivita = input("Inserisci l'attività da rimuovere: ")
lista_attivita.rimuovi_attivita(attivita)
elif scelta == "3":
lista_attivita.mostra_attivita()
elif scelta == "4":
print("Arrivederci!")
break
else:
print("Scelta non valida. Riprova.")

if __name__ == "__main__":
main()

Questo codice definisce una classe ToDoList che gestisce una lista di attività. Gli utenti possono aggiungere, rimuovere e visualizzare le attività nella lista interagendo con un semplice menu a riga di comando all'interno della funzione main(). Come abbiamo scritto precedentemente, Python è un linguaggio utilizzato soprattutto nel contesto dell'analisi dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'Intelligenza Artificiale. Nell'ambito dei progetti avanzati Python è uno dei linguaggi più utilizzati per Machine Learning e Intelligenza Artificiale grazie a librerie come scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Queste librerie offrono strumenti potenti per lo sviluppo e l'addestramento di modelli di apprendimento automatico. Il seguente esempio illustra un semplice progetto di Machine Learning per la classificazione di fiori utilizzando un classificatore KNN.

# Import delle librerie necessarie
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Caricamento del dataset Iris
iris = load_iris()
X = iris.data # Caratteristiche dei fiori
y = iris.target # Etichette dei fiori

# Suddivisione del dataset in set di addestramento e di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Creazione del modello di classificazione KNN
knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# Addestramento del modello
knn_classifier.fit(X_train, y_train)

# Predizione sui dati di test
y_pred = knn_classifier.predict(X_test)

# Calcolo dell'accuratezza del modello
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuratezza del modello: {accuracy}")

Il codice esegue le seguenti operazioni:

• Importa le librerie necessarie, tra cui NumPy per la manipolazione dei dati, scikit-learn per gli algoritmi di Machine Learning e le metriche di valutazione;
• Carica il dataset Iris, che contiene informazioni su tre specie di fiori e sulle loro caratteristiche;
• Suddivide il dataset in set di addestramento e di test utilizzando la funzione train_test_split() di scikit-learn;
• Crea un modello di classificazione KNN (K-Nearest Neighbors) con un parametro di vicinato pari a 3;
• Addestra il modello utilizzando i dati di addestramento;
• Effettua la predizione sul set di test utilizzando il modello addestrato;
• Calcola l'accuratezza del modello confrontando le etichette predette con le etichette reali dei dati di test e stampa il risultato.

Figura 1: Logo Python

Questi brevi esempi sono la dimostrazione di come Python possa essere utilizzato in più contesti, dalle applicazioni più semplici ai progetti avanzati. Applicazioni semplici come l'automazione di compiti ripetitivi, per i quali Python risulta eccellente grazie alla sua sintassi semplice e alle numerose librerie disponibili. Con poche righe di codice, è possibile scrivere script per eseguire operazioni come il trasferimento di file, l'analisi di dati e l'invio di email. Python può essere utilizzato anche per sviluppare script di utilità per semplificare operazioni comuni, ad esempio, è possibile creare script per convertire formati di file, gestire dati o eseguire operazioni di scraping web. Trova applicazione anche in applicazioni intermedie come lo sviluppo di applicazioni web grazie a potenti framework come Django e Flask che semplificano la creazione di siti web dinamici e scalabili. Python è una scelta molto comune per l'analisi dei dati grazie a librerie come Pandas, NumPy e Matplotlib. Queste librerie permettono di esplorare, manipolare e visualizzare dati in modo efficiente. Il linguaggio Python può essere inoltre utilizzato per lo sviluppo di applicazioni desktop e mobile utilizzando framework come Tkinter per applicazioni desktop e Kivy per applicazioni mobile, che consentono di creare interfacce utente intuitive e responsive. Globalmente, possiamo dire che Python offre una vastissima scelta di possibilità per lo sviluppo di progetti, dai più semplici ai più avanzati. La sua semplicità, combinata con la potenza delle librerie disponibili, lo rende uno strumento ideale per una varietà di applicazioni, che si tratti di automatizzare compiti ripetitivi, analizzare dati complessi o sviluppare applicazioni sofisticate, questo linguaggio di programmazione si rivela una scelta eccellente per chiunque voglia realizzare progetti innovativi ed efficienti.

Linguaggi di programmazione per i microcontrollori

Nella progettazione di applicazioni per schede a microcontrollore, scegliere il linguaggio di programmazione appropriato determina le prestazioni e l'efficienza complessiva del sistema. I microcontrollori sono dispositivi integrati utilizzati per controllare sistemi embedded in svariati contesti, dalla domotica all'automazione industriale, dalla robotica all'IoT. Quando si sviluppa un'applicazione per una scheda a microcontrollore, è essenziale considerare attentamente le esigenze specifiche del progetto, soprattutto in termini di risorse disponibili e requisiti di prestazioni. Poiché le schede a microcontrollore sono caratterizzate da risorse limitate, sia in termini di memoria sia come potenza di calcolo, è fondamentale scegliere un linguaggio di programmazione che consenta di sfruttare al meglio tali risorse senza compromettere le prestazioni dell'applicazione. Pertanto, i linguaggi di programmazione utilizzati per sviluppare software per microcontrollori devono essere ottimizzati per risorse limitate. Tali linguaggi rappresentano uno dei pilastri fondamentali nello sviluppo di dispositivi embedded, che vanno dai semplici sensori agli apparecchi elettronici più complessi, e richiedono una programmazione efficiente e affidabile per funzionare correttamente. In questo contesto, i linguaggi di programmazione svolgono un ruolo chiave nel determinare la facilità di sviluppo, le prestazioni e la manutenibilità del codice. L'Assembly è utilizzato per programmazione a basso livello dei microcontrollori, consentendo un controllo preciso sull'hardware. Sebbene richieda una conoscenza approfondita dell'architettura del microcontrollore, può essere necessario per ottimizzare le prestazioni in applicazioni critiche. In teoria, utilizzare il linguaggio Assembly sarebbe la scelta migliore per massimizzare l'efficienza e la velocità di esecuzione di un'applicazione per schede a microcontrollore. Come prima specificato, l'Assembly consente di scrivere codice direttamente in linguaggio macchina, offrendo un controllo completo sull'hardware del microcontrollore e minimizzando l'utilizzo delle risorse. Tuttavia, sebbene l'utilizzo del linguaggio Assembly possa garantire la massima efficienza e velocità di esecuzione, la complessità e la laboriosità della programmazione in Assembly spesso rendono questa opzione poco pratica per progetti di dimensioni significative.

Uno dei linguaggi più diffusi per la programmazione di microcontrollori è il linguaggio C, apprezzato per la sua efficienza e flessibilità, essendo in grado di accedere direttamente all'hardware sottostante senza dover dipendere da un sistema operativo. Questo lo rende ideale per applicazioni embedded dove è necessario massimizzare l'efficienza delle risorse, grazie anche alla sua capacità di gestire risorse limitate. Nello specifico, il linguaggio C si presenta come una soluzione ottimale, offrendo un compromesso ideale tra semplicità nella scrittura del codice e prestazioni ottimizzate per le applicazioni basate su schede a microcontrollore. Molte aziende forniscono toolchain e librerie specifiche per lo sviluppo di software embedded in C. Il linguaggio C rappresenta probabilmente il compromesso ottimale tra semplicità nella scrittura del codice e prestazioni per le applicazioni per schede con microcontrollori. Rispetto all'Assembly, il linguaggio C offre un livello di astrazione più elevato, consentendo agli sviluppatori di scrivere codice in modo più leggibile e manutenibile senza sacrificare significativamente le performance. Consente agli sviluppatori di accedere direttamente all'hardware del microcontrollore, offrendo un controllo preciso e granulare sulle periferiche e le funzionalità del dispositivo e massimizza l'utilizzo della memoria e della potenza di calcolo disponibili sulla scheda. Infine, il codice scritto in linguaggio C tende ad essere più veloce ed efficiente rispetto a linguaggi di più alto livello, come Python o Java, rendendolo ideale per applicazioni in tempo reale o con requisiti di prestazioni elevate; non per ultimo, è ampiamente supportato da una vasta gamma di compilatori, librerie, strumenti di sviluppo e toolchain per sviluppare applicazioni per una varietà di schede microcontrollori, offrendo una maggiore flessibilità e interoperabilità tra dispositivi. Anche se originariamente sviluppato per il sistema operativo Unix, il linguaggio C è diventato uno standard de facto ed è stato implementato su una vasta gamma di piattaforme hardware e sistemi operativi. La portabilità lo rende una scelta popolare per lo sviluppo di software cross-platform.

Tuttavia, C non è l'unica opzione disponibile. Linguaggi come C++ e Rust stanno guadagnando popolarità per la programmazione di microcontrollori. C++ offre un maggiore livello di astrazione rispetto a C, consentendo agli sviluppatori di scrivere codice più strutturato e modulare. Ciò può portare a una maggiore facilità di sviluppo e manutenzione del codice, pur mantenendo un buon livello di prestazioni. C++ supporta pienamente la programmazione orientata agli oggetti, consentendo agli sviluppatori di creare classi e oggetti per organizzare e strutturare il codice in modo modulare e riutilizzabile. Le principali caratteristiche della programmazione orientata agli oggetti sono supportate in C++, con la possibilità per gli sviluppatori di creare codice più flessibile, manutenibile ed estendibile. Una delle caratteristiche più potenti di C++ è il polimorfismo, che permette agli oggetti di comportarsi in modi diversi a seconda del tipo o della classe a cui appartengono. Questo è possibile grazie all'uso di funzioni virtuali e puntatori agli oggetti di base. C++ supporta i template, che aiuta gli sviluppatori nello scrivere codice generico che può essere utilizzato con diversi tipi di dati, senza la necessità di scrivere codice specifico per ogni tipo. I template sono ampiamente utilizzati per creare strutture dati e algoritmi flessibili e riutilizzabili. Inoltre, C++ offre un controllo diretto sulla gestione della memoria, permettendo di allocare e deallocare memoria manualmente attraverso l'uso di operatori come new e delete. Questa caratteristica offre un alto grado di flessibilità, ma richiede anche una maggiore attenzione e responsabilità da parte dello sviluppatore per evitare problemi come memory leak e dangling pointers. C++ fornisce una vasta libreria standard che include una serie di classi e funzioni predefinite per eseguire una varietà di operazioni comuni, quali la manipolazione delle stringhe, l'input/output, la gestione dei file, la matematica, i contenitori e gli algoritmi. La libreria standard di C++ offre un supporto completo per molti aspetti della programmazione, riducendo la necessità di scrivere codice da zero per compiti comuni. Nel complesso, C++ è un linguaggio portabile, il che significa che il codice scritto in C++ può essere eseguito su una varietà di piattaforme hardware e sistemi operativi senza modifiche significative. La portabilità lo rende una scelta popolare per lo sviluppo di software che deve essere eseguito su diverse piattaforme. In definitiva, il linguaggio C++ offre un ampio set di caratteristiche e funzionalità che lo rendono una scelta potente e flessibile per lo sviluppo di una varietà di applicazioni, dalle applicazioni desktop e i videogiochi ai sistemi embedded e alle applicazioni web. La sua combinazione di programmazione orientata agli oggetti, template, gestione della memoria e libreria standard lo rende una scelta popolare tra gli sviluppatori che cercano un linguaggio robusto e al contempo versatile per i loro progetti.

Ecco un esempio di codice per un semplice progetto con Arduino per far lampeggiare un LED:

// Dichiarazione del pin a cui è connesso il LED
const int ledPin = 13;

void setup() {
// Imposta il pin come output
pinMode(ledPin, OUTPUT);
}

void loop() {
// Accende il LED
digitalWrite(ledPin, HIGH);
// Aspetta 1 secondo
delay(1000);
// Spegne il LED
digitalWrite(ledPin, LOW);
// Aspetta 1 secondo
delay(1000);
}

In questo semplice esempio, il LED è collegato al pin digitale 13 di Arduino. Nel setup(), viene impostato il pin come output, nel loop(), il LED viene acceso e spento alternativamente con intervalli di un secondo utilizzando la funzione digitalWrite() per impostare lo stato del pin e delay() per attendere il periodo specificato.

Figura 2: Scheda di sviluppo Arduino UNO

Un altro esempio di progetto con Arduino può essere l'utilizzo di un sensore di temperatura e umidità DHT11 che misura la temperatura e l'umidità e restituisce i dati al microcontrollore Arduino. Utilizzeremo la libreria DHT per Arduino per semplificare la lettura dei dati dal sensore. Prima di utilizzare questo codice assicurati di aver selezionato il giusto tipo di sensore DHT (DHT11, DHT22 o DHT21) nel codice, in base al tuo sensore effettivo e di aver installato la libreria DHT nel tuo ambiente Arduino IDE.

#include <DHT.h>

// Definizione del tipo di sensore e del pin a cui è collegato
#define DHTPIN 2 // Il sensore è collegato al pin 2
#define DHTTYPE DHT11 // Definizione del tipo di sensore

// Inizializzazione del sensore
DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);

void setup() {
Serial.begin(9600); // Inizializzazione della comunicazione seriale
dht.begin(); // Inizializzazione del sensore
}

void loop() {
// Lettura della temperatura e umidità dal sensore
float temperature = dht.readTemperature(); // Lettura della temperatura in gradi Celsius
float humidity = dht.readHumidity(); // Lettura dell'umidità relativa

// Controllo se la lettura è stata corretta
if (isnan(temperature) || isnan(humidity)) {
Serial.println("Errore nella lettura del sensore!");
return;
}

// Stampa dei dati sulla porta seriale
Serial.print("Temperatura: ");
Serial.print(temperature);
Serial.print(" °C - Umidità: ");
Serial.print(humidity);
Serial.println(" %");

// Attendi 2 secondi prima di effettuare una nuova lettura
delay(2000);
}

Il codice legge i dati di temperatura e umidità del sensore DHT11 e li stampa sulla porta seriale ogni 2 secondi. Rust, d'altra parte, offre un approccio alla sicurezza del tipo "zero overhead", garantendo la prevenzione di errori comuni come buffer overflow e null pointer dereference durante il tempo di compilazione. Questo può essere particolarmente vantaggioso per applicazioni in cui la sicurezza e l'affidabilità sono determinanti. Linguaggi di scripting come Python stanno diventando sempre più popolari anche per lo sviluppo di microcontrollori, grazie alla disponibilità di interpreti Python ottimizzati per risorse limitate e al crescente numero di librerie e framework per l'IoT. Python può rivelarsi una scelta eccellente per prototipazione rapida, realizzazione di applicazioni IoT e per quei casi in cui la facilità di sviluppo e la flessibilità sono più importanti delle massime prestazioni. MicroPython e Arduino semplificano la programmazione dei microcontrollori utilizzando il linguaggio Python e un ambiente di sviluppo integrato (IDE), rispettivamente. Sono particolarmente popolari tra gli hobbisti e gli educatori per la loro facilità d'uso e l'ampia disponibilità di risorse didattiche. MicroPython non è altro che una versione del linguaggio Python ottimizzata per essere eseguita su microcontrollori e dispositivi embedded, ed è progettato per funzionare su dispositivi con risorse limitate, come microcontroller con pochi kilobyte di RAM. È stato ottimizzato per occupare meno spazio e utilizzare meno risorse rispetto alla versione standard di Python. Conserva la semplicità e la chiarezza della sintassi di Python standard, rendendolo facile da imparare e utilizzare anche per sviluppatori con poca esperienza nella programmazione embedded. MicroPython è supportato da una vasta gamma di microcontrollori e dispositivi embedded, inclusi i popolari modelli di Arduino e Raspberry Pi, ciò offre agli sviluppatori una scelta flessibile di hardware per i loro progetti. Infine, MicroPython offre un'API per interagire direttamente con le periferiche hardware del microcontrollore, come sensori, attuatori e interfacce di comunicazione, il che semplifica lo sviluppo di progetti embedded che richiedono l'interazione con il mondo fisico. Ecco un esempio di codice MicroPython per leggere la temperatura e l'umidità utilizzando un sensore DHT11 con un modulo ESP8266:

import dht
import machine
import time

# Definizione del pin a cui è collegato il sensore DHT11
dht_pin = 2

# Inizializzazione del sensore DHT11
dht_sensor = dht.DHT11(machine.Pin(dht_pin))

while True:
# Effettua la lettura della temperatura e umidità
dht_sensor.measure()
temperature = dht_sensor.temperature()
humidity = dht_sensor.humidity()

# Stampa i dati sulla console
print("Temperatura: {}°C, Umidità: {}%".format(temperature, humidity))

# Attendi 2 secondi prima di effettuare una nuova lettura
time.sleep(2)

Questo codice legge i dati di temperatura e umidità dal sensore DHT11 e li stampa sulla console. Assicurati di aver caricato il firmware di MicroPython sul tuo modulo ESP8266 e di aver installato la libreria DHT per MicroPython sul dispositivo.

Figura 3: ESP8266 scheda di sviluppo WiFi NodeMCU - Modulo compatibile per IDE/MicroPython

Figura 4: Logo linguaggio di programmazione MicroPython

Conclusioni

I linguaggi di programmazione sono gli strumenti fondamentali per la creazione di software. Essi vengono implementati in molti contesti, dalle applicazioni web ai sistemi embedded. La scelta del linguaggio appropriato dipende dalle esigenze specifiche del progetto, dalle prestazioni richieste e dalle preferenze degli sviluppatori. Con l'avanzare della tecnologia e l'emergere di nuove sfide, è probabile che i linguaggi di programmazione continueranno ad evolversi per soddisfare le esigenze sempre crescenti degli sviluppatori e degli utenti finali.

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