Python chega ao Planilhas Google

A Microsoft lançou o Python para sua planilha Excel em agosto, e agora uma empresa chamada Neptyne lançou um produto que oferece recursos do Python no Planilhas Google.

O cofundador da Neptyne, Douwe Osinga, afirma que quando a empresa lançou sua planilha Neptyne em fevereiro, eles entregaram a primeira planilha totalmente integrada ao Python.

Na verdade, “não é uma maneira de criar scripts para uma planilha ou uma API que permite que um programa Python interaja com uma planilha, mas todo o poder do Python porque a planilha está em Python”, disse ele em uma postagem no blog Neptyne apresentando o Google Complemento de planilhas.

“Sempre quisemos tornar a programação mais acessível para não programadores, e as planilhas são uma ótima maneira de fazer isso; é como as pessoas já interagem com os dados – a tela de dados universal, se preferir”, disse Osinga ao The New Stack.

Chamada para Python

Embora a planilha do Neptyne tenha tido boa tração, muitos usuários queriam poder usar o poder do Python dentro da planilha que já estavam usando.

“Então, quando a Microsoft lançou sua integração com Python, vimos isso como um momento para lançar a mesma integração para o Planilhas Google. Como já tínhamos a infraestrutura, levamos cerca de um mês para construir”, disse Osinga.

No entanto, a equipe levou cerca de 20 meses para desenvolver a planilha autônoma principal do Neptyne.

Osinga explicou que uma grande fração das ferramentas internas nas empresas são planilhas, e a maioria começa como planilhas. Ao adicionar recursos do Python, essas ferramentas internas podem se tornar muito mais poderosas, disse ele.

“Você vê o Python já sendo muito usado nesse tipo de solução, mas como scripts independentes que são difíceis de implantar e usar”, disse Osinga. “Tudo muito ‘fita adesiva’, mas é assim que muitos sistemas funcionam. Com o Neptyne e o Google Sheets chegamos a sistemas mais fáceis de usar, manter e implantar e onde os usuários finais podem fazer alterações na ferramenta na planilha sem precisar conhecer Python (mas ainda podem escrever fórmulas de planilha para chamar o Python). E, claro, com o ChatGPT para pessoas que conhecem um pouco de Python, é muito mais fácil começar hoje em dia.”

Editor integrado

O complemento Neptyne permite que os desenvolvedores escrevam código usando o editor integrado e usem qualquer biblioteca de terceiros.

No entanto, nem todo mundo deseja usar um editor integrado. “Eu gostaria de poder usar um editor padrão como o VS Code em vez do integrado”, disse Andrew Brust, CEO da Blue Badge Insights, que deu uma rápida olhada no produto. “Não vi nenhuma integração com sistemas CI/CD baseados em Git ou qualquer controle de versão integrado, o que limitaria a prontidão empresarial da ferramenta. Ou isso deveria ser adicionado ou, se estiver lá e eu não vi, deveria ser mais detectável.”

Brust também observou que as funções pareciam avaliar lentamente no seu caso. No entanto, “Ele é instalado com muita facilidade (especialmente porque tudo está na nuvem) e os tutoriais e aplicativos de exemplo foram realmente úteis para aumentar a produtividade rapidamente. Editar código em uma barra lateral é complicado, mas a opção de tela cheia é útil, assim como o preenchimento da sintaxe e a formatação de cores do código-fonte no editor baseado em navegador.”

Python for Sheets permite que os desenvolvedores ampliem a funcionalidade das planilhas escrevendo suas próprias funções Python em um editor integrado e REPL”, disse Osinga na postagem do blog.

“Com o poder do Python, você pode facilmente importar dados da web, implementar suas próprias fórmulas personalizadas e aproveitar o poder do vasto ecossistema de pacotes Python”, disse ele também.

Para as pessoas dos números

O Planilhas Google oferece suporte a JavaScript há muitos anos, mas não é a linguagem que as pessoas costumam usar, disse Felix Zumstein, criador do xlwings, um popular pacote Python para programar Excel e Planilhas Google. “Em vez disso, a ciência de dados acontece principalmente em Python hoje em dia e a combinação de planilhas com Python é uma escolha natural: permite que os cientistas de dados trabalhem em um playground intuitivo, enquanto o Python permite que eles aproveitem o poder dos incontáveis ​​pacotes Python. Isso permite que eles concluam suas tarefas com mais rapidez e sem todo o incômodo que as fórmulas de planilhas costumam trazer. Portanto, dou as boas-vindas a Neptyne por trazer o poder do Python para o Planilhas Google.”

Além disso, o complemento Neptyne para Planilhas Google também permite que funções Python sejam usadas como funções de planilha; intervalos de células a serem usados ​​​​como listas Python e DataFrames a serem visualizados em um pacote como Matplotlib ou em tipos de gráficos integrados do Planilhas Google, observou Brust.

Simplesmente faz sentido

“Este novo complemento trará integração perfeita do Python ao Planilhas Google”, disse Osinga ao The New Stack. “Isso inclui a capacidade de instalar pacotes de terceiros, fazer chamadas de API para qualquer endpoint e retornar estruturas de dados complexas, como Panda DataFrames, de volta às planilhas.”

Integrar Python com aplicativos de planilha faz sentido”, disse Brust. “As estruturas Pandas DataFrame que são comumente usadas em Python para consulta de dados, análise e aprendizado de máquina têm uma forte semelhança com guias de pastas de trabalho individuais ou até mesmo intervalos de células 2D. É tudo uma questão de linhas e colunas. Ir além de uma linguagem de script para uma linguagem popular com conhecimento de dados, com um enorme ecossistema como o do Python, é uma grande vitória para as lojas do Planilhas Google.”

O Planilhas Google tem um extenso conjunto de funções – ou fórmulas no jargão do Google – mas não chega nem perto do que o Python oferece para processamento de dados, disse Osinga.

“Pandas é a ferramenta ideal para cientistas de dados e o complemento Neptyne vem com uma maneira fácil de ir de e para DataFrames – se você tiver uma função Python que retorna um DataFrame contendo as vendas mais recentes, você pode colocar (a fórmula ) B1=Py(“get_sales_data”, C1) e vai ‘derramar’ os dados nas células de B1 em diante”, disse.

O produto aproveita o NumPy para processamento numérico e oferece funções financeiras e previsões. E os usuários podem importar e usar bibliotecas de OpenAI, Anthropic ou Hugging Face e usar IA dessa forma diretamente de sua planilha. A empresa criou um breve vídeo explicando isso.

Os principais recursos do Python for Sheets incluem a capacidade de chamar qualquer API acessível pela Internet – um recurso que a solução Excel Python da Microsoft não oferece, disse Osinga. Além disso, os desenvolvedores podem instalar qualquer pacote PyPi e o “derramamento” permite que os desenvolvedores usem facilmente as saídas do Python diretamente na planilha – não apenas DataFrames, mas também listas, dicionários e matrizes NumPy.

A automação é crítica

“A automação é fundamental para usuários especialistas em planilhas…”, disse Farzad “Fuzzy” Khosrowshahi, vice-presidente de engenharia de produto da Slack e também um dos primeiros engenheiros a trabalhar na construção do que se tornou o Planilhas Google na 2Web Technologies, que o Google adquiriu em 2006. “De todos os aplicativos que conheço (Documentos, Apresentações, etc.), aquele onde a automação é obrigatória são as planilhas. É por isso que, quando iniciamos o Planilhas Google, sabíamos que precisávamos fornecer algum tipo de automação para nossos usuários e, por isso, adicionamos os scripts do Google Apps logo após o lançamento do Planilhas Google.”

Além disso, ser capaz de manipular planilhas via código é fundamental e sempre foi assim, disse Fuzzy.

Ele também observou que a automação de planilhas via Python preenche uma lacuna, já que existem mais de 8 milhões de desenvolvedores Python no mundo. “É uma das línguas mais populares do mundo, tanto no trabalho como principalmente na escola. Na verdade, lembro-me de alguns de meus ex-colegas lamentando o fato de não conseguirem aproveitar o Python facilmente com o Planilhas.”

Preços

Os preços do Neptyne têm três níveis. O nível gratuito é para indivíduos que desejam apenas experimentar um produto pequeno. A versão pro é para pessoas que precisam de mais computação e suporte direto. A camada de equipes é para equipes onde algumas pessoas podem estar escrevendo Python, mas qualquer pessoa na organização deseja poder usar as planilhas. Esse último nível vem com uma política de uso justo – se você precisar de grandes quantidades de poder de processamento, a Neptyne fornecerá um contrato personalizado.

No lançamento, o produto é gratuito para todos – os três níveis são para o produto atual da empresa e a extensão do Sheets será incluída neles. Mas sempre há uma versão gratuita.

“Como uma oferta de terceiros, os clientes podem incorrer em riscos com o Neptyne (em comparação com, digamos, a integração Python da Microsoft com o Excel – atualmente em versão prévia) e incorrerão em taxas mensais adicionais além do nível Starter”, afirmou Brust.

Enquanto isso, Lars Rasmussen, um investidor da Neptyne, disse ao The New Stack que não é realmente um desenvolvedor Python: “Mas como investidor, é difícil não perceber o quão importante o Python se tornou para a IA e a ciência de dados. Muitas análises de dados que costumavam ser feitas em planilhas agora são feitas por cientistas de dados em Python. Se o Python no Planilhas Google puder preencher essa lacuna, isso seria uma vitória óbvia, IMHO. E a IA, é claro, torna mais fácil do que nunca escrever código Python para pessoas que não são boas nisso, como você pode ver no incrível assistente de IA que a equipe construiu.”

Rasmussen é o cofundador do Google Maps. Ele também foi diretor de engenharia do Facebook em Londres. Em 2003, Lars e seu irmão Jens co-fundaram uma startup relacionada ao mapeamento, Where 2 Technologies, que foi adquirida pelo Google em outubro de 2004. Rasmussen tornou-se o chefe da equipe do Google Maps e trabalhou no Google até ingressar no Facebook no final de 2010. Ele agora é um investidor anjo autônomo.

A postagem Python chega ao Planilhas Google apareceu pela primeira vez em The New Stack.