TÉMOIGNAGE : « Quelle version de Python devriez-vous apprendre pour un job en finance ? »

Ces dernières années, Python est devenu l’un des principaux langages de la science des données, tout comme R. La prédominance de Python s’explique par le fait qu’il existe un immense écosystème de bibliothèques pour traiter les opérations de base des données, depuis NumPy pour les matrices jusqu’aux pandas pour les séries temporelles. Vous avez ensuite de nombreuses bibliothèques de machine learning telles que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.

Cependant, tous les langages Python ne sont pas identiques. Lorsque vous utilisez Python, il convient de noter qu’il existe différentes versions que vous pourriez utiliser, comme dans tout langage informatique. Vous trouverez ci-dessous les différences entre les différentes versions…

Qu'est-ce que Python 2 ?

Python 2.0 a été publié pour la première fois en 2008 et la dernière mise à jour majeure était la version 2.7 en 2010. Python 3.0 a été publié en 2008. La dernière version 3.7 a été publiée l'été dernier.

Si vous utilisez toujours la version 2.0, vous êtes obsolète. Selon le sondage réalisé en 2018 par JetBrains auprès des développeurs Python, la grande majorité des utilisateurs (84%) sont passés à Python 3. Parmi eux, 54% utilisent Python 3.6 et 30%, Python 3.7. La grande majorité des utilisateurs de Python 2 utilisent la version 2.7. Je pense que si un sondage similaire était réalisé aujourd'hui, il serait encore plus favorable à Python 3.

Dès lors, il semble assez évident que vous devriez simplement utiliser Python 3, étant donné que c’est l‘avenir ! Après tout, il a plus de fonctionnalités, telles que la vérification de type statique. Les nouvelles versions de bibliothèques telles que pandas ne prennent en charge que Python 3. La prise en charge officielle de Python 2 prendra également fin l’année prochaine.

Cependant, ce n’est pas si simple. La version de Python que vous utilisez dépend de ce que votre entreprise utilise. Il existe de nombreuses banques et sociétés financières qui utilisent encore Python 2.7, ce qui signifie qu'il peut toujours être avantageux de devenir un expert Python 2. La bonne nouvelle est que vous pouvez généralement écrire une base de code qui fonctionnera par exemple avec Python 2.7 et Python 3.7. Le code sera généralement très similaire, ces langages n’étant pas vraiment différents. En pratique, les différences de syntaxe sont assez subtiles, telles que la manière dont les instructions d'impression ou les fonctions d’intégration sont utilisées. Cependant, vous devez connaître ces différences.

La mauvaise nouvelle est que si vous apprenez à utiliser Python 2, vous constaterez que vous ne pourrez pas utiliser certaines des nouvelles fonctionnalités de langage de Python 3. Vous ne pourrez pas non plus utiliser les bibliothèques ne prenant plus en charge Python 2. Il faudra du temps supplémentaire pour écrire le code additionnel nécessaire pour prendre en charge les deux versions. Et vous devrez vous assurer que tous les tests unitaires fonctionnent avec Python 2 et 3. Toutes ces tâches représentent une charge de temps supplémentaire. Maintenir le code pour qu'il fonctionne dans deux environnements différents n'est jamais amusant et est chronophage.

La bonne nouvelle est que si vous apprenez Python 2, certaines bibliothèques peuvent être utilisées dans Python 2.7 pour vous aider à écrire du code similaire à Python 3. Il existe même un traducteur de code 2to3 automatisé pour convertir le code.

Le passage à Python 3 dans la finance a été long, étant donné que cela fait plus de dix ans que Python 3 a été lancé ! Sans doute les entreprises ont-elles essayé d'éviter la mise à niveau compte tenu des coûts liés à la compatibilité de leurs bases de code avec la nouvelle version. La plupart souhaitent au moins adopter Python 3, même si elles ne l'ont pas encore fait. Je pense que nous aurons exactement la même discussion lorsque Python 4 arrivera !

Saeed Amen est un trader de devises systématiques, gérant depuis 2013 un prop’ trading book G10 FX. Il a développé des stratégies de trading systématique au sein de grandes banques d'investissement telles que Lehman Brothers et Nomura, et dirige Cuemacro, une société de conseil et de recherche spécialisée dans le trading systématique.

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