Python es un lenguaje de programación orientado a objetos, de alto nivel y fácil de interpretar, con una sintaxis fácil de leer. Ideal para la creación de prototipos y tareas ad hoc, Python se utiliza ampliamente en computación científica, desarrollo web y automatización. Como lenguaje de programación de propósito general y fácil de aprender para principiantes, Python brinda soporte a muchos de los principales científicos informáticos y desarrolladores de aplicaciones de todo el mundo.
¿Quieres escuchar el respaldo de una celebridad? Aquí está Peter Norvig, director de investigación en Google: «Python ha sido una parte importante de Google desde el principio, y sigue siéndolo a medida que el sistema crece y evoluciona».
Es importante comprender todos los aspectos de Python como lenguaje de programación de código abierto. Hablaremos sobre el desarrollo en Python, las bibliotecas de Python, así como sobre su historia y tendencias futuras. Sigue leyendo para comprender este lenguaje elegante e increíble.
Python es el primer lenguaje de muchos programadores nuevos. En un curso universitario de ciencias de la computación, suele ser el primero que se presenta. ¿Por qué?
Por un lado, Python es fácil de leer. A veces, incluso se asemeja al inglés: con un poco de conocimiento del lenguaje, puede revisar el código y hacerse una idea de lo que intenta hacer.
Esto contrasta con otros lenguajes de aplicaciones de su generación, que podrían resultar más confusos. Ejemplo de Python para imprimir "Hello, world!" en la consola de una computadora.
print("Hello, world!")A diferencia de la mayoría de los demás lenguajes de desarrollo, el código Python depende de la indentación. En resumen, debe agregar espacios a las líneas de código dentro de un bloque de código determinado de una manera específica y predecible. De lo contrario, el código no se ejecutará.
¡Esto puede frustrar a los nuevos programadores de Python! Para un principiante, la sintaxis de Python puede ser frustrante en ocasiones. Pero, después de practicar un poco con el lenguaje, la mayoría acaba confiando plenamente en él. Como el código sigue una lógica visual predecible, resulta más fácil de leer, tanto para otros programadores que puedan encontrar su trabajo como para usted en el futuro.
Un lenguaje podría ser el más legible del mundo y aun así morir olvidado. Muchos campos de la informática son como concursos de popularidad: las herramientas más populares a menudo terminan siendo la mejor opción para el trabajo.
Los lenguajes populares cuentan con una mayor selección de bibliotecas, que ahorran a los desarrolladores enormes cantidades de tiempo y esfuerzo. Los lenguajes populares también suelen contar con más tutoriales y documentación, por lo que tendrá más probabilidades de encontrar soluciones a sus problemas.
Y si le interesa la ciencia de datos o el aprendizaje automático, no busque más. Python es la opción preferida de los sectores de IA y ciencia de datos. Esto prácticamente garantiza su supervivencia.
En 1989, Guido van Rossum trabajaba en un laboratorio de informática en los Países Bajos. Decidió escribir un lenguaje que mejorara los defectos de los más populares de su época. Cinco años y medio después, lo lanzó con el nombre de “Python”, en honor a “Monty Python's Flying Circus”, un programa de comedia británico que le gustaba.
Al principio fue lento, pero Python tuvo una gran oportunidad cuando una joven Google anunció que usaba Python para muchos procesos internos.
En 2005, Python lanzó Django, un framework para crear aplicaciones web. Django experimentó un auge de popularidad y llegó a desafiar al entonces dominante framework Ruby on Rails.
Para 2011, Python era el lenguaje más enseñado en los programas de ciencias de la computación de todo el país. Unos años después, se convirtió en el estándar de facto para los investigadores en los campos del machine learning y la inteligencia artificial, probablemente debido a su facilidad de uso y legibilidad.
Aunque von Rossum se autoproclamó “dictador benevolente” de Python durante muchos de sus primeros años, el desarrollo de Python ahora está a cargo de la Python Software Foundation.
Con su estatus consolidado por los campos más vanguardistas de nuestro tiempo, el futuro de Python se presenta prometedor.
Como lenguaje de uso general, la respuesta es: ¡prácticamente cualquier cosa! Python destaca cuando necesita simplificar una tarea compleja, ejecutar un script breve o manipular un gran conjunto de datos.
¡Eso es solo la punta del iceberg! El lenguaje de programación Python se utiliza activamente en todos los dominios de la informática contemporánea. Dado que el desarrollo de Python es más eficiente que la mayoría del resto de lenguajes, constituye una opción popular entre las empresas emergentes, donde los cambios en la base de código deben realizarse de forma rápida y barata.
También es muy popular entre científicos y matemáticos, con una serie de potentes bibliotecas internas para estadísticas y cálculos matemáticos complejos.
Las bibliotecas de paquetes son un servicio esencial para cualquier lenguaje de programación moderno. Sin ellas, cada programador tendría que escribir su propio software para las tareas más rutinarias y comunes.
Afortunadamente, Python cuenta con una excelente selección de paquetes para todas sus necesidades de programación. Puede consultarlos en Python Package Index. A continuación se enumeran algunas bibliotecas destacadas escritas en Python:
Las aplicaciones Python para la web suelen crearse en dos plataformas principales: Flask y Django. Flask es más simple, más limpio y más fácil para principiantes. Django tiene más funciones y puede escalar para admitir una gran cantidad de usuarios.
Si vienes del mundo de JavaScript, Flask es a Django lo que Express es a Nest.
Más específicamente, Flask es un "microframework web". Es mucho más pequeña que una herramienta promedio repleta de código repetitivo. No requiere bibliotecas ni componentes externos y está creado íntegramente en Python estándar. Sin embargo, puedes integrar fácilmente herramientas de terceros para lograr una mayor eficacia.
Flask está diseñado para el desarrollo rápido de aplicaciones. Es ideal para crear prototipos de una nueva idea antes de desarrollarla de forma más completa en un framework más grande como Django.
¿Qué tan popular es Django, el framework web más popular de Python?
Instagram, el gigante de las redes sociales, escaló hasta alcanzar un millón de usuarios con Django. Actualmente lo utilizan Pinterest, Udemy, Spotify y Dropbox. Así de popular. Django es un framework de código abierto “para perfeccionistas con plazos de entrega”, según su documentación. Es multiplataforma y funciona igual de bien en Windows y Mac.
Django se basa en un modelo MVC, abreviatura de Modelo-Visor-Controlador. MVC es un patrón especial en informática cuyo objetivo es separar las responsabilidades de una aplicación web en sus tres componentes independientes.
Cuando un cliente envía una solicitud, primero llega al controlador, que gestiona el tráfico de las distintas solicitudes entrantes. Transfiere ese tráfico a diferentes modelos, que gestionan los datos y la lógica de la solicitud. El modelo exporta entonces esa respuesta al visor, que representa la presentación de los datos para el cliente.
Esto da lugar a un marco sencillo y tolerante a fallos. Como resultado, Django destaca por su capacidad para escalar en tamaño y complejidad.
La principal fortaleza de Python reside en la ciencia de datos y el machine learning. ¿Cómo puede empezar en estos campos revolucionarios?
Probablemente querrá empezar por familiarizarse con las herramientas más populares del sector. Uno de ellos es Jupyter Notebooks, donde encontrará recorridos interactivos de algoritmos y bibliotecas de ciencia de datos.
Otra es Anaconda, una plataforma donde los científicos de datos comparten su trabajo. Este es otro excelente lugar para encontrar guías e instrucciones para comenzar su aventura en la ciencia de datos.
Probablemente la biblioteca más importante para la ciencia de datos en Python se conoce como pandas. Una tarea esencial para un científico de datos es limpiar los datos que utilizará, y pandas facilita mucho esta tarea. También cuenta con un conjunto de herramientas para ayudar en la manipulación y el análisis de datos.
La IA y la ciencia de datos no harán más que seguir ganando popularidad, por lo que empezar a aprender estas herramientas ahora es una excelente opción.
Como la mayoría de los demás temas relacionados con la tecnología, es fácil y gratuito aprender Python viendo vídeos tutoriales en YouTube. Vivimos en una era dorada de contenido de tutoriales gratuitos en línea. Brad Traversy es una figura destacada en el sector, pero hay una selección prácticamente infinita de instructores entre los que elegir.
Cuando haya aprendido los conceptos básicos, ponga a prueba sus conocimientos con algunos ejercicios. Aquí también hay una gran variedad de opciones. Exercism es un excelente recurso para un programador que busca perfeccionar sus habilidades. Exercism ofrece desafíos específicos con mentores y pruebas divertidas mediante la línea de comandos.
Si quieres profundizar en la ciencia de datos, prueba Kaggle. La mayoría de los científicos de datos en línea consideran la plataforma como el recurso de referencia.
¿Qué tal usar Python en GitHub? Aunque existen muchas fuentes para usar y aprender Python, por ejemplo, libros de referencia en línea, tutoriales en video y sitios web, los desarrolladores también pueden contar con GitHub como una fuente confiable para aprender Python.
Por último, a largo plazo, la mejor forma de aprender cualquier lenguaje de programación es crear algo significativo con él. ¡Prueba a crear un scraper web, una API sencilla o un script de automatización!
Esperamos que esta guía haya aclarado tus dudas sobre este fantástico lenguaje de programación. Tanto si quieres iniciarte en la ciencia de datos, ejecutar un servidor web escalable o simplemente te gusta escribir pequeños scripts, Python tiene algo para ti.
Para obtener más información sobre el desarrollo en general, consulte nuestro blog.