¿Qué es Python?

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 tiene un amplio uso en computación científica, desarrollo web y automatización. Como un lenguaje de programación para principiantes de uso general, Python es compatible con muchos de los principales científicos informáticos y desarrolladores de aplicaciones de todo el mundo.

¿Quieres escuchar un endoso de celebridades? Peter Norvig, director de investigación de Google, dijo: "Python ha sido una parte importante de Google desde el principio, y sigue siendo así a medida que el sistema crece y evoluciona".

Es importante entender todos los aspectos de Python como un lenguaje de programación de código abierto. Hablaremos sobre el desarrollo de Python, las bibliotecas de Python, así como algo de historia y tendencias futuras. Sigue leyendo para envolver tu mente alrededor de este lenguaje elegante e increíble.

Por qué los desarrolladores deben aprender Python

Python es el primer lenguaje de muchos programadores nuevos. En un curso de informática universitario, generalmente es el primero introducido. ¿Por qué?

Por un lado, Python es legible. A veces, incluso está cerca del inglés, con un poco de conocimiento del idioma, puedes mirar el código y tener una idea de lo que está tratando de hacer.

Esto contrasta con otros lenguajes de aplicación de su generación, lo que podría ser más confuso. Ejemplo de Python para imprimir "¡Hola, mundo!" en la consola de un ordenador.

print("Hello, world!")

Python te obliga a escribir código limpio

A diferencia de la mayoría de los otros lenguajes de desarrollo, el código Python depende de la sangría. 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 a veces. Pero después de alguna práctica con el lenguaje, la mayoría viene a jurar por él. Debido a que su código obedece a una lógica visual predecible, se vuelve más fácil de leer, tanto para otros programadores que pueden encontrar su trabajo, como para usted mismo en el futuro.

Python es popular, especialmente en ciencia de datos e IA

Un idioma podría ser el más legible del mundo y aún 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 idiomas populares tienen una mayor selección de bibliotecas, lo que ahorra a un desarrollador increíbles cantidades de tiempo y esfuerzo. Los idiomas populares también tienden a tener más tutoriales y documentación, por lo que es más probable que encuentre soluciones a sus problemas.

Y si tiene algún interés en la ciencia de datos o el aprendizaje automático, no busque más. Python es la mejor opción de las industrias de IA y ciencia de datos. Esto prácticamente garantiza su supervivencia.

Breve historia de Python

En 1989, Guido van Rossum trabajaba en un laboratorio de informática en los Países Bajos. Decidió escribir un lenguaje que mejorara las fallas de los más populares de su tiempo. Cinco años y medio más tarde lo lanzó, llamándolo "Python" después de "Monty Python's Flying Circus", un programa de comedia británico que le gustaba.

Al principio fue lento, pero Python tuvo una gran oportunidad cuando un joven Google anunció que usaba Python para muchos procesos internos.

En 2005 Python lanzó Django, un marco para la creación de aplicaciones web. Django explotó en popularidad y llegó a desafiar el entonces dominante marco de Ruby on Rails.

En 2011, Python era el lenguaje más enseñado en programas de ciencias de la computación en todo el país. Unos años más tarde se convirtió en el estándar de facto para los investigadores en los campos de Machine Learning e Inteligencia Artificial, probablemente debido a su facilidad de uso y legibilidad.

Mientras que von Rossum se coronó "dictador benévolo" de Python durante muchos de sus primeros años, el desarrollo de Python ahora es manejado por la Python Software Foundation.

Con su estatus cimentado por los campos más vanguardistas de nuestro tiempo, ¡el futuro de Python se ve brillante!

¿Qué puedes construir con Python?

Como lenguaje de propósito general, la respuesta es: ¡casi cualquier cosa! Python sobresale cuando tienes una tarea compleja que necesitas simplificar, un script corto para ejecutar o un conjunto de datos grande que necesitas manipular.

• Scripts sencillos para automatizar los flujos de trabajo
• Raspadores web para recopilar datos de Internet
• Binarios independientes (es decir, aplicaciones) con Py Installer
• Aplicaciones web de alta potencia y API de REST con Flask o Django
• Programas de aprendizaje automático e inteligencia artificial
• "Código azul" que conecta el software en diferentes idiomas
• Aplicaciones de trading que administran dinero
• Desarrollo de software de código abierto

¡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, es una opción popular entre las empresas emergentes, donde los cambios en la base de código deben realizarse de forma rápida y barata.

También es un éxito entre científicos y matemáticos, con una serie de potentes bibliotecas internas para obtener estadísticas y realizar cálculos matemáticos complejos.

Bibliotecas populares de Python

Las bibliotecas de paquetes son un servicio esencial para cualquier lenguaje de programación moderno. Sin ellos, cada codificador tendría que escribir su propio software para las tareas más rutinarias y comunes.

Afortunadamente, Python tiene una gran selección de paquetes para todas sus necesidades de programación. Puede consultarlos en el índice de paquetes de Python. Algunas bibliotecas de estrellas escritas en Python se enumeran a continuación:

• Beautiful Soup es un raspador de HTML súper cargado, lo que permite a un desarrollador extraer datos de la web a escala
• Flask y Django, mencionados brevemente anteriormente, proporcionan un desarrollo web increíblemente rápido para casos de uso simples y complejos
• NumPy y Matplotlib permiten visualizaciones de datos sencillas e impresionantes
• PyTorch para el aprendizaje automático de primera clase

¿Qué es el desarrollo de aplicaciones web de Python?

Las aplicaciones de Python para la web suelen estar basadas en dos plataformas principales, Flask y Django. El frasco es más simple, más limpio y más fácil para los principiantes. Django tiene más características y puede escalar a un gran número de usuarios.

Si vienes de un fondo JavaScript, Flask es a Django lo que Express es a Nest.

¿Qué es Flask?

Más específicamente, Flask es un "marco de micrositio". Es mucho más pequeño que su herramienta llena de texto fijo promedio. No requiere bibliotecas ni componentes externos y se crea completamente en Python vainilla. Sin embargo, puede mezclar fácilmente herramientas de terceros para una mayor efectividad.

Flask está diseñado para el rápido desarrollo de aplicaciones. Es ideal para crear prototipos de una nueva idea antes de desarrollarla más completamente en un marco más grande como Django.

¿Qué es Django?

¿Qué tan popular es Django, el marco web más popular de Python?

Instagram, el gigante de las redes sociales, se expandió a un millón de usuarios en Django. Actualmente es utilizado por Pinterest, Udemy, Spotify y Dropbox. Así de popular es. Django es un marco de código abierto "para perfeccionistas con plazos", según sus documentos. Es multiplataforma y funciona igual de bien en Windows y Mac.

Django se basa en un modelo MVC, abreviatura de Model-Viewer-Controller. MVC es un patrón especial en informática, cuyo objetivo es separar las preocupaciones de una aplicación web en sus tres componentes separados.

Cuando un cliente envía una solicitud, primero llega al controlador, que maneja el tráfico de diferentes solicitudes entrantes. Transfiere ese tráfico a diferentes modelos, que manejan los datos y la lógica de la solicitud. A continuación, el modelo exporta esa respuesta al visor, que representa la presentación de los datos al cliente.

Esto hace que sea un marco simple y tolerante a fallos. Django sobresale con la ampliación de tamaño y complejidad como resultado.

Python para Data Science

La principal fortaleza de Python está en Data Science y Machine Learning. ¿Cómo puede comenzar en estos campos innovadores?

Es probable que desee comenzar por familiarizarse con las herramientas más populares en el espacio. Uno de estos es Jupyter Notebooks, donde encontrará recorridos virtuales interactivos de bibliotecas y algoritmos de ciencia de datos.

Otra es Anaconda, una plataforma donde los científicos de datos comparten su trabajo. Este es otro gran lugar para encontrar guías e instrucciones sobre el inicio de su aventura de 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 los pandas lo hacen mucho más fácil. También cuenta con un conjunto de herramientas para ayudar en la manipulación y análisis de datos.

La IA y la ciencia de datos solo seguirán explotando en popularidad, por lo que ¡comenzar a aprender estas herramientas ahora es una gran opción!

¿Dónde puede un desarrollador aprender Python?

Al igual que la mayoría de los otros temas relacionados con la tecnología, es fácil y gratuito aprender Python viendo videos tutoriales en YouTube. Estamos viviendo en una era dorada de contenido tutorial en línea gratuito. Brad Traversy es una figura líder en el campo, pero hay una selección casi interminable de instructores para elegir.

Una vez que aprenda los conceptos básicos, intente probar sus conocimientos con algunos ejercicios. Aquí también hay muchas opciones. El ejercicio es un gran recurso para un programador que busca afilar sus talentos. El ejercicio ofrece desafíos específicos con mentores y pruebas divertidas utilizando la línea de comandos.

Si desea profundizar en la ciencia de datos, pruebe Kaggle. La mayoría de los científicos de datos en línea juran por la plataforma como el recurso más importante.

¿Qué hay de Python en GitHub? Aunque hay 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.

Finalmente, la mejor manera de aprender cualquier lenguaje de programación, a largo plazo, es construir algo significativo con él. ¡Pruebe a crear un raspador web, una API simple o un script de automatización!

Python: un lenguaje para ti

Con suerte, esta guía ha aclarado sus preguntas sobre este fantástico lenguaje de codificación. Ya sea que desee acceder a la ciencia de datos, ejecutar un servidor web escalable o simplemente escribir scripts pequeños, Python tiene algo para usted.

Para obtener más información sobre el desarrollo en general, consulta nuestro blog.