Python es el lenguaje de programación informático más popular y más utilizado, sobre todo en el área de la Data Science y del Machine Learning. Aquí descubrirás todo lo que debes saber: definición, funcionamiento, casos de uso, ventajas, formaciones y más.
Python es un lenguaje de programación informático generalista.
Al contrario del HTML, CSS o JavaScript, su uso no se limita al desarrollo web. Se puede utilizar en todo tipo de programas y para el desarrollo de software.
Python se utiliza principalmente en el desarrollo back end de aplicaciones web y móviles y en el desarrollo de softwares y aplicaciones para PC. Permite también redactar scripts de sistema para crear instrucciones para un sistema informático.
Python se utiliza principalmente en el desarrollo back end de aplicaciones web y móviles y en el desarrollo de softwares y aplicaciones para PC. Permite también redactar scripts de sistema para crear instrucciones para un sistema informático.
Por otro lado, Python es el lenguaje más popular para el tratamiento del Big Data, para realizar cálculos matemáticos o para el Machine Learning. De manera general, se trata del lenguaje ideal para la data science.
¿Para qué sirve Python?
Uno de los principales usos de Python es para crear
script y automatizaciones. Este lenguaje puede reemplazar, por ejemplo, los script shells, pero permite también automatizar las interacciones con los navegadores web o las interfaces gráficas de aplicaciones.
Otro uso es la programación de aplicaciones. Se pueden crear todo tipo de aplicaciones con la ayuda de este lenguaje. Incluso si no permite generar binarios estándares a partir de un script, existen ciertos packs de terceros como Cx _Freeze y PyInstaller que compensan este punto débil.
Por otro lado, Python es el lenguaje más utilizado en Data Science y Machine Learning. La gran mayoría de las bibliotecas utilizadas en estas dos disciplinas de análisis de datos tienen interfaces Python. Esto explica su popularidad como interfaz de mando de alto nivel para las bibliotecas de Machine Learning y otros algoritmos numéricos.
Este lenguaje se utiliza también para la creación de servicios Web y de APIs RESTful. Sus diferentes bibliotecas nativas y frameworks web de terceros permiten programar sitios web data-driven con solo unas cuantas líneas de código.
Otro caso en el que se usa este lenguaje es la metaprogramación y la generación de código. Cada elemento de este lenguaje es un objeto, incluidos los módulos y las bibliotecas. Es lo que hace de Python un generador de código muy eficaz. Se puede escribir aplicaciones usando solo sus propias funciones, mucho más expandibles que otros lenguajes. Se puede también usar para dirigir sistemas de generación de código como LLVW para crear código en otros idiomas.
¿Quién utiliza Python?
Python es cada vez más utilizado en el mundo de la programación por dos razones. Primero, porque como ya hemos mencionado anteriormente, es uno de los lenguajes más versátiles y generalistas.
Además, a pesar de su polivalencia, Python sigue siendo uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender. Su sintaxis es muy parecida al inglés corriente, lo que permite a un principiante comprenderla y aprenderla fácilmente.
A pesar de su simplicidad, Python puede ser utilizado para los proyectos más complejos. Se utiliza en el campo de la IA y del Machine Learning.
En conclusión, este lenguaje es utilizado por una gran variedad de perfiles. A modo de ejemplo podemos mencionar desde programadores principiantes, desarrolladores de aplicaciones web y móviles, ingenieros de sistemas, hasta incluso Data Scientists y otros profesionales de los datos.
¿Cuáles son las ventajas de Python?
El lenguaje Python presenta varios puntos fuertes. Gracias a su minimalismo, requiere muy poco tiempo para empezar a usarlo. Su sintaxis está concebida para ser legible y directa. Los principiantes pueden aprender a manejarlo fácilmente. Así, los desarrolladores dedican más tiempo a resolver problemas que a tratar con las complejidades del lenguaje.
Otra ventaja es la popularidad del Python. Masivamente utilizado, este lenguaje es compatible con la mayoría de los sistemas operativos, sin mencionar la enorme cantidad de bibliotecas y APIs de servicios con los que es compatible.
A pesar de su simplicidad, este lenguaje puede ser utilizado tanto para el scripting y la automatización como para el desarrollo de sistemas de calidad profesional. Es extremadamente polivalente.
Por otro lado, cada actualización del lenguaje Python agrega nuevas características muy útiles que le permiten mantenerse alineado con las prácticas y usos más modernos en el desarrollo. Es por esto que no se vuelve nunca obsoleto.
Los puntos débiles de Python
A pesar de todas sus ventajas, Python no es apropiado para cualquier tarea : Se trata de un lenguaje de “alto nivel”. Esto quiere decir que no es adecuado para la programación a nivel del sistema por ejemplo.
Tampoco es el lenguaje ideal para las situaciones que necesitan binarios independientes cross-platforms. Una aplicación independiente para Windows, MacOs y Linux no será fácil de codificar con Python.
En conclusión, es mejor evitar Python para las situaciones donde la velocidad es una prioridad absoluta para la aplicación. Es mejor optar por lenguajes como C/C++ o algún otro lenguaje del estilo.
Cada función y módulo son considerados como objetos en Python. Eso simplifica la escritura del código de alto nivel pero reduce la velocidad.
El dinamismo y la maleabilidad de los objetos hacen que la optimización sea difícil, incluso trás la compilación. De ahí que Python es verdaderamente más lento que C/C++ o que Java. Sin embargo, se pueden acelerar las operaciones matemáticas y estadísticas con la ayuda de bibliotecas como NumPy y Pandas.
Además, Python utiliza muchos espacios blancos. Esto a veces es considerado como una ventaja, pero también es un inconveniente. Algunos rechazan este lenguaje a causa de esto, pero en realidad simplifica la sintaxis para facilitar la lectura.
Diferencias entre Python 2 y Python 3
Existen 2 versiones de Python disponibles. La versión vieja Python 2, sigue siendo utilizada masivamente incluso si no tiene más actualizaciones desde el 2020.
La versión actual, Python 3, aporta nuevas funcionalidades importantes y prácticas. Entre ellas, nuevas características de sintaxis, mejores controles de competencia y un interpretador más eficaz.
La adopción de Python 3 se vio afectada por la falta de compatibilidad con bibliotecas terceras, mientras que muchas de ellas son compatibles con Python 2. Esto hizo difícil acelerar la transición. El problema se ha resuelto en los últimos años y Python 3 es ahora la mejor opción para los nuevos proyectos.
Las Bibliotecas de Python
Las bibliotecas, o “Libraries” en inglés, de Python, son una de las principales razones de su éxito. Se trata de un vasto ecosistema de programas desarrollados por terceros. Esta colección se ha expandido y enriquecido mucho en los últimos años.
Están disponibles varias bibliotecas estándares, que ofrecen módulos adaptados a las tareas de programación más comunes: networking, operaciones asincrónicas, threading, acceso a archivos, etc.
Algunos módulos permiten realizar tareas de programación de alto nivel necesarias para las aplicaciones modernas. Pueden ser desde la lectura y escritura de formatos de archivos estructurados como JSON y XML, de la manipulación de archivos comprimidos, o de trabajar con protocolos de datos web.
La distribución de Python por defecto ofrece también una biblioteca de interfaz gráfica cross-platform con Tkinter y una copia integrada de la base de datos SQLite 3.
Además de estas bibliotecas que vienen incluidas de forma nativa, también están disponibles miles de bibliotecas terceras a través del Python Package Index (PyPI). Son ellas las que ofrecen su versatilidad a este lenguaje.
Podemos mencionar también a modo de ejemplo la biblioteca BeautifulSoup que ofrece una herramienta “todo en uno” para el scraping HTML. Por su lado, “ Request” permite trabajar fácilmente con búsquedas en HTTP.
Gracias a frameworks como Flask y Django, es posible desarrollar rápidamente servicios web. Muchos servicios Cloud pueden ser manejados a través del modelo de objeto Python con Apache Libcloud.
Con NumPy, Pandas y Matplotlib, se pueden acelerar las operaciones matemáticas y estadísticas. Estas facilitan la creación de visualizaciones de datos.
¿Cómo aprender Python? ¿Cuáles son las mejores formaciones?
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A través de los diferentes cursos, aprenderás no sólamente Python, sino también todas las competencias requeridas para trabajar en el mundo de la data science y ejercer una de las profesiones del Big Data. Efectivamente, Python es el lenguaje más utilizado en la data science.
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