Python: El lenguaje de programación más popular y versátil

Con más de 10,1 millones de desarrolladores que utilizan Python, no se puede negar la popularidad de este lenguaje de programación. Desde su primer lanzamiento en 1990, Python ha ganado apoyo tanto en el ámbito académico como empresarial, utilizándose ampliamente en inteligencia artificial y aprendizaje automático, como base de OpenStack y como motor del servicio de almacenamiento en la nube de Dropbox.

Esta versatilidad hace de Python un excelente lenguaje de programación para que los desarrolladores junior comiencen a trabajar, pero también uno que sigue siendo útil a gran escala, ya que Python se utiliza extensamente en aplicaciones del mundo real. Esta guía de referencia explora para qué se utiliza Python, cómo se compara con otros lenguajes de programación y proporciona recursos para aprender el lenguaje.

¿Qué es el lenguaje de programación Python y quién lo creó? 

Python es un lenguaje de programación interpretado (también conocido como lenguaje de script) creado en 1990 por el programador holandés Guido van Rossum, después de su experiencia trabajando en el lenguaje ABC enfocado en la educación en el CWI. Python se diferencia de otros lenguajes de programación en que prioriza la legibilidad del código y el uso de espacios en blanco en lugar de archivos fuente compactos y pequeños.

Python es un lenguaje de tipado dinámico y recolección de basura (a través del recuento de referencias y la detección de ciclos), brinda un soporte completo para la programación orientada a objetos y estructurada, y admite en gran medida la programación funcional y orientada a aspectos, lo que lo hace particularmente versátil y aplicable a una amplia variedad de casos de uso.

La biblioteca estándar se considera comúnmente una de las mayores fortalezas de Python. Esta característica permite a los programadores desarrollar rápidamente proyectos sin tener que depender en gran medida de paquetes de terceros para las funciones básicas de una determinada aplicación. Para complementar la biblioteca estándar, el Índice de paquetes de Python (PyPI) cataloga más de 300,000 paquetes que proporcionan diversas funciones.

¿Para qué se utiliza Python?  

El diseño de Python como lenguaje lo convierte en una buena opción para proyectos con múltiples autores, ya que la legibilidad inherente del lenguaje ayuda a comprender claramente cómo funciona el código. Python es un lenguaje de programación poderoso que permite a los desarrolladores junior lograr mucho, como ocurre con prácticamente todo en la informática, existe un xkcd sobre eso.  

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Python es actualmente uno de los lenguajes de programación más populares para que las personas aprendan, deseado por sus capacidades en aprendizaje automático (ML) y ciencia de datos. La biblioteca de ML scikit-learn de Python experimentó un aumento del 11% en su uso en 2020, mientras que el framework de ML PyTorch utilizado en el aprendizaje profundo experimentó un aumento del 159% en su uso. Python también es la extensión más popular de Microsoft para Visual Studio Code, con soporte en Azure y una fácil opción de instalación desde Windows Store.

Python se utiliza ampliamente en inteligencia artificial; el framework TensorFlow de Google incluye módulos de Python, al igual que Keras y Scikit-learn. De manera similar, PyTorch de Facebook es cada vez más popular, con soporte tanto en AWS como en Azure. Para los científicos de datos que desean preparar los datos para el aprendizaje automático, el proyecto Anaconda es una distribución de Python y R optimizada para la computación científica, con énfasis en métodos numéricos y análisis estadístico. Las plataformas de aprendizaje de IBM Qiskit y D-Wave's Ocean también utilizan Python para programar computadoras cuánticas. Otras opciones enfocadas en la ciencia incluyen las populares bibliotecas NumPy, SciPy y Matplotlib.

Además de la informática científica, Python sigue siendo popular para los frameworks de desarrollo web, que incluyen Django, CherryPy, Pyramid, Flash, web2py y webapp2. Los programas de edición de gráficos también utilizan scripting en Python, como el software de animación 3D Autodesk 3ds Max, Maya y MotionBuilder, así como Cinema 4D, Lightwave, Houdini y Modo, el compositor Nuke y el conjunto de herramientas de código abierto Blender. También se utiliza en software de gráficos 2D conocidos, como PaintShop Pro, así como en el software de código abierto GIMP, Inkscape y Scribus.  

Además, LibreOffice utiliza Python para scripts en línea, al igual que Visual Basic se utiliza para ampliar las funciones de Microsoft Office.  

¿Por qué usar Python en lugar de otros lenguajes?

En 1999, el desarrollador de software Tim Peters, un importante contribuyente de Python y creador de la implementación original de CPython, escribió el "Zen de Python", una explicación de la filosofía de diseño de Python y la filosofía que los programadores deben incorporar en su enfoque de programación. El documento se incorporó posteriormente a la documentación oficial de Python.

Lo hermoso es mejor que lo feo.
Lo explícito es mejor que lo implícito.
Lo simple es mejor que lo complejo.
Lo complejo es mejor que lo complicado.
Lo plano es mejor que lo anidado.
Lo disperso es mejor que lo denso.
La legibilidad cuenta.
Los casos especiales no son lo suficientemente especiales como para romper las reglas.
Aunque la practicidad vence a la pureza.
Los errores no deben pasar silenciosamente.
A menos que se silencien explícitamente.
Ante la ambigüedad, rechaza la tentación de adivinar.
Debería haber una, y preferiblemente solo una, forma obvia de hacerlo.
Aunque esa forma puede no ser obvia al principio a menos que seas holandés.
Ahora es mejor que nunca.
Aunque nunca es a menudo mejor que ahora mismo.
Si la implementación es difícil de explicar, es una mala idea.
Si la implementación es fácil de explicar, puede ser una buena idea.
Los espacios de nombres son una gran idea, ¡hagamos más de ellos!

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¿Cómo se compara Python con otros lenguajes de programación?

Python se puede utilizar para prácticamente cualquier caso de uso en el que se pueda utilizar cualquier otro lenguaje de alto nivel (C/C++, JavaScript, PHP, etc.). Su flexibilidad lo convierte en una herramienta popular para la prototipación, especialmente cuando se utiliza con un kit de herramientas de interfaz de usuario (UI). Existen implementaciones de Python para microcontroladores modernos, con un enfoque en conjuntos de instrucciones de 32 bits o superiores. 

Mientras que la implementación de referencia CPython es ampliamente útil para la mayoría de los casos de uso, existen otros intérpretes de Python que abordan necesidades y escenarios de implementación específicos. MicroPython es una implementación enfocada en microcontroladores compatible con arquitecturas ARM, además de Arduino, ESP8266, ESP32 y arquitecturas RISC-V de 32 y 64 bits, con una implementación Raspberry Pi para su familia de placas microcontroladoras Pico y chips RP2040. CircuitPython es una bifurcación de MicroPython enfocada en la educación.

PyPy es la implementación alternativa más popular de propósito general de Python. Se diferencia de CPython en que PyPy es un compilador de tiempo de ejecución (just-in-time) más rápido, mientras que CPython es un intérprete.

Pyston es otra implementación alternativa de Python. Pyston 2.2, una implementación de código abierto de Python 3.8.8, promete ser un 30% más rápido que la implementación original. El fork de Pyston de CPython 3.8.8 está disponible en GitHub.

Aunque Python normalmente se ejecuta utilizando un intérprete, existen herramientas que permiten compilarlo a otros lenguajes y a código de máquina. Estas incluyen un transpilador de JavaScript, compiladores de C y C++. Estos enfoques te permiten tomar código Python y utilizarlo como bibliotecas y módulos junto con código escrito en otros lenguajes.

También existen implementaciones dirigidas a otros lenguajes, como CLPython para Common Lisp, IronPython para .NET/Mono y Jython para Java. Además, el proyecto Nuitka es un compilador de origen a origen de Python a código fuente en C/C++.

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¿Qué versión de Python debería utilizar?

La serie Python 3.x se introdujo en diciembre de 2008, abordando y corrigiendo fallas fundamentales en el diseño, así como modernizando en general el lenguaje. Python 3 se desarrolló con el principio rector de "[reducir] la duplicación de características al eliminar las formas antiguas de hacer las cosas". Debido a esto, Python 3 no es completamente compatible con Python 2, lo que requiere que los desarrolladores modernicen su código para que funcione en la nueva versión.

El soporte para Python 2.7 finalizó el 1 de enero de 2020. Las versiones más recientes de Python son las versiones 3.8.13, 3.9.13 y 3.10.5. 

Python 3.11 está actualmente en versión beta, con la versión beta 3 lanzada a principios de junio de 2022, y se espera que se lance en octubre de 2022. Acelerar Python es un enfoque principal del equipo central de desarrollo del lenguaje, y van Rossum espera duplicar el rendimiento de CPython en la versión 3.11 como parte de su trabajo en la División de Desarrollo de Microsoft. Se espera que Python 3.11 cuente con soporte hasta finales de 2027.

¿Cómo puedo aprender a programar en Python?

Aprender Python no requiere obtener un título en ciencias de la computación: hay una gran cantidad de recursos disponibles en línea para ayudar a los usuarios a comenzar con el lenguaje de programación.

Google lanzó un curso de capacitación en Python, el Certificado Profesional en Automatización de TI con Python de Google, en Coursera.

Newsmatic Academy, una empresa conjunta entre Newsmatic, ZDNet y StackCommerce, también ofrece una amplia variedad de cursos intensivos de capacitación en Python.

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Si ya estás familiarizado con la programación, es probable que tu entorno de desarrollo integrado (IDE) admita Python de forma nativa o se pueda agregar soporte mediante un complemento. Para los nuevos programadores, utilizar un IDE gratuito que admita Python es una forma rápida de comenzar. Algunos ejemplos son Atom, PyCharm, Geany, Sublime Text y Visual Studio Code. Quizás la herramienta de programación Python para principiantes más popular sea Thonny, que admite dialectos como MicroPython y funciona en varias plataformas.

Muchas herramientas ofrecen una herramienta REPL (Read Evaluate Print Loop) para probar nuevos comandos de Python en tu editor o navegador. Este enfoque también facilita probar nuevo código a medida que se escribe, sin salir del entorno de desarrollo elegido. Otras herramientas, como Jupyter Notebooks, incrustan un intérprete de Python en un documento compartible. Esto te permite compartir código con colegas o proporcionar un entorno interactivo listo para experimentar con aprendizaje automático o análisis numérico.

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