Python: El lenguaje de programación en crecimiento más rápido y por qué

Python es el lenguaje de programación de más rápido crecimiento en el mundo, ya que cada vez se utiliza en una amplia gama de roles de desarrollo y posiciones en ciencia de datos en diferentes industrias. ¿Pero cómo se convirtió en el lenguaje de codificación preferido para tantas tareas?

"Python es muy popular debido a su conjunto de bibliotecas sólidas que lo convierten en un lenguaje de programación dinámico y rápido", dijo Kristen Sosulski, profesora asociada clínica de información, operaciones y ciencias de la gestión en la Leonard N. Stern School of Business de la Universidad de Nueva York y autora de Data Visualization Made Simple. "Es orientado a objetos y realmente permite hacer desde la creación de un sitio web, hasta el desarrollo de aplicaciones y la creación de diferentes tipos de modelos de datos".

¿Por qué Python está dominando el espacio de programación?

A continuación, se presentan tres razones por las cuales Python está dominando actualmente el espacio de programación:

1. Facilidad de aprendizaje

Python se clasifica constantemente como uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender y se le conoce por su alta confiabilidad y sintaxis sencilla, lo cual atrae especialmente a nuevos programadores.

"Python es el lenguaje más cercano a lo que yo llamo 'un lenguaje de gratificación instantánea', lo que significa que con muy poco código puede lograr mucho, incluso si eres un programador novato", dijo Karen Panetta, Miembro de IEEE y Decana de Ingeniería de Posgrado en la Universidad de Tufts. "Esto se debe a que Python se lee como inglés, lo que lo hace más propicio para que una amplia audiencia de usuarios pueda aprenderlo. Muchos de los detalles 'nerds' a bajo nivel que solíamos preocuparnos en otros lenguajes, como la declaración de tipos de variables o argumentos, son manejados por Python, lo que hace que la programación sea muy flexible y más fácil de usar que otros lenguajes".

2. La explosión de la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de datos en la empresa

El crecimiento en el uso de Python ha sido más rápido entre los científicos de datos y, en particular, entre aquellos que trabajan en aprendizaje automático, según descubrió Stack Overflow. "Según los datos que tenemos, los patrones de visitas que vemos de las personas que utilizan Python para la ciencia de datos son los que están detrás del aumento dramático en el uso de Python", dijo Silge de Stack Overflow.

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"Estamos presenciando casi un renacimiento porque Python ha demostrado ser muy útil para aquellos que se dedican a la inteligencia artificial o al aprendizaje automático", dijo Jeff Hammond, vicepresidente y analista principal de Forrester. "Cuenta con un muy buen marco. Tiene herramientas muy útiles para científicos de datos o personas que aspiran a ser científicos de datos".

También puedes utilizar Python para DevOps, scripting de sistema, desarrollo web y ciencia de datos, mencionó Silge. "Puedes usarlo para casi cualquier cosa", agregó.

3. Una gran comunidad de desarrolladores

Python se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde IA hasta videojuegos y herramientas de productividad. "Dado que ha tenido una amplia difusión y aceptación en muchas disciplinas, ahora cuenta con una gran comunidad de desarrolladores", dijo Panetta. "Hay una gran cantidad de bibliotecas de Python de código abierto disponibles que probablemente pueden lograr lo que necesitas para ayudarte a resolver tu problema".

Python "tiene una comunidad saludable y amigable a su alrededor, incluyendo, por ejemplo, comunidades destinadas a aquellos que están subrepresentados en tecnología", dijo Silge. Por ejemplo, PyLadies es una organización mundial para mujeres y otras minorías de género interesadas en la programación en Python.

La flexibilidad del lenguaje también tiene algunas desventajas, según Panetta: Python puede no ser tan rápido como otros lenguajes interpretados como Java, pero requiere menos tiempo de desarrollo que Java, y muchas personas están dispuestas a aceptar ese compromiso. Y a medida que las aplicaciones Python crecen o se vuelven más complejas, podría afectar la escalabilidad y la capacidad de detectar errores fácilmente.

Sin embargo, "la comunidad de usuarios es tan grande que cualquier persona que encuentre problemas de codificación puede encontrar rápidamente la solución simplemente publicando una pregunta o buscando la respuesta en un sitio de la comunidad de desarrolladores de Python", concluyó Panetta.

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