Python es un lenguaje de programación versátil y poderoso que ha ganado una gran popularidad en la comunidad tecnológica.
Con una sintaxis clara y legible, Python es conocido por su facilidad de aprendizaje y su capacidad para abordar una amplia gama de aplicaciones: desde el desarrollo web con Python y análisis de datos hasta inteligencia artificial y automatización, Python ha encontrado su lugar en múltiples campos debido a su riqueza de bibliotecas y frameworks especializados.
Como ves, Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en la actualidad y en este artículo vamos a descubrir por qué lo es, para que no dudes más en iniciar tu aprendizaje en este 'idioma' informático.
Aquí te contaremos qué es y para qué sirve Phyton, qué debes saber para aprender a programar con Python y qué se puede programar con Python.
Además, veremos cuáles son los beneficios de aprender a programar con Python, cuánto tiempo se tarda en aprender a programar en Python y dónde aprender el lenguaje Python.
Comencemos!
¿Qué es Python?
Preguntarse qué es Python o Python qué significa, es el primer paso. La respuesta es simple y compleja a la vez: Python es básicamente un lenguaje de programación que ha destacado en los últimos años gracias a diversas características, una de ellas y por la que más ha sido utilizada y aprendida, es su facilidad.
Igualmente, el hecho de que está desarrollado con una licencia de código abierto, atrae cada vez a más programadores o interesados en el mundo de la informática, ya que esta característica permite que su uso sea libre y puede tener un gran alcance en su distribución sin verse en complicaciones legales.
Otras características de el lenguaje de programación Python son que es un lenguaje:
- Interpretado. Esto quiere decir que Python “interpreta” el código del programador, o dicho de otra forma, lo traduce y lo ejecuta simultáneamente.
- Multiparadigma. Al ser un lenguaje que permite e impulsa el uso de varios paradigmas de programación (modelos de desarrollo), no exige a sus usuarios una forma o estilo único para programar. De hecho, Python programa y permite varios paradigmas dentro de su programación: programación orientada a objetos, imperativa y funcional.
- Multiplataforma. Esto significa que el lenguaje Python tiene la posibilidad de ejecutarse en diferentes sistemas operativos como Unix, Linux, Mac y Windows. Gracias a esta característica es que también se ha vuelto muy popular.
Además de estas cualidades, es importante saber que Python fue creado en los Países Bajos a fines de la década de los 80, aunque oficialmente fue presentado en 1991.
Su desarrollador, Tim Peters (aunque su fundador es Guido Van Rossum), escribió varios aforismos que contienen la filosofía Python. Aunque están pensados para los programadores que utilizan este lenguaje, más de uno se puede aplicar a la vida general. Vamos a leerlos:
- Hermoso es mejor que feo
- Explícito es mejor que implícito
- Simple es mejor que complejo
- Complejo es mejor que complicado
- Plano es mejor que anidado
- Disperso es mejor que denso
- La legibilidad cuenta
- Los casos especiales no son lo suficientemente especiales como para romper las reglas
- Aunque la practicidad supera lo puro
- Los errores nunca deben dejarse pasar en silencio
- A menos que sean silenciados explícitamente
- Ante la ambigüedad, rechaza la tentación de adivinar
- Debe haber una, y preferiblemente sólo una, forma obvia de hacerlo
- Aunque esa manera puede no ser obvia al principio, a menos que seas holandés
- Ahora es mejor que nunca
- Aunque nunca es mejor que ya 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 eso!
Por lo tanto, si te estabas preguntando Python qué es y para qué sirve, con estos aforismos, te podrás dar una idea de la génesis y usos de este lenguaje, ¡seguro te motiva a aprenderlo!
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¿Qué debo saber para aprender Python?
Antes de lanzarte a su aprendizaje, es importante conocer varias cuestiones sobre Python. Parece que está de más decir que necesitarás instalar Python en el equipo que vayas a utilizar para aprender este lenguaje, pero hay varias cuestiones que debes saber. La primera es que actualmente existen dos versiones:
- Python2. Desde el año pasado dejó de estar en mantenimiento por sus desarrolladores, aunque cuenta con mucho software desarrollado.
- Python3. Este es la nueva versión, por lo que es el más recomendable empezar con éste y aprender directamente utilizándolo.
Toma en cuenta, sobre todo si comprarás algún equipo nuevo o usado, que algunos sistemas operativos ya incluyen Python, algunos de estos son:
- Linux
- Mac OS X
- Windows (algunas, especialmente las HP)
Esto se debe a que ciertas herramientas del sistema fueron desarrolladas por este lenguaje; pero si no lo tiene, ¡no es problema! La instalación es de lo menos complicado en el camino a aprender y aprovechar todo lo que se puede hacer con Python.
Otra cosa que debes saber antes de aprender Python es que su instalación te incluye varias herramientas que te serán muy útiles para su aprendizaje. Es importante que las conozcas de antemano para que no te sorprendan a la hora de la instalación y puedas aprovecharlas al máximo.
Además, conocerlas previamente hará que ya estés familiarizado con Python a la hora de comenzar a utilizarlo:
- Intérprete de Python. Éste es básicamente el mecanismo principal encargado de ejecutar los programas ︎para programar en Python.
- Librerías estándar. Las librerías de Python es una gama muy amplia, y ofrece una gran cantidad de producciones que permiten realizar infinadad de proyectos de Python.
- Instalador de parquetes PIP. Las siglas en inglés se refieren a Package Installer for Python, es decir, son las quete ayudarán a instalar otros módulos y librerías que no están ya incluidas. Aunque toma en cuenta que este instalador está en la versión 3, por lo que si tienes el anterior, sólo falta instalar el PIP aparte.
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¿Qué se puede programar con Python?
Existen un sinfín de actividades y plataformas que se pueden crear con Python. Es importante conocer qué puedes hacer con Python para asegura que realmente deseas aprenderlo y, a su vez, que el aprendizaje de este lenguaje te será realmente útil.
Así, te contamos que al conocer el lenguaje Python, puedes programar una amplia variedad de aplicaciones y proyectos, entre ellos:
Aplicaciones web
Python es uno de los lenguajes favoritos para el desarrollo web, y es que sus frameworks (también llamados ‘marcos’ en español) son súper útiles para crear aplicaciones del lado del servidores y permiten su integración en cualquier interfaz.
Los dos frameworks más destacados para el desarrollo web con Python, son:
Django
Parecido a Laravel o Ruby, Django es um marco de trabajo amplio y eficaz para crear aplicaciones web complejas sin que el esfuerzo sea enorme, puesto que la mayoría de cuestiones que se requieren están integrados en este marco.
Flask
Éste desarrollo Python se utiliza especialmente para desarrollos que requieren de un alto nivel de personalización o cuando se tiene poco tiempo para crear la aplicación. Es conocido como un “microframework”, pero tiene las funciones necesarias (sencillas e inteligentes) para permitir construir cualquier sitio que se le ocurra al programador.
Ambos marcos poseen una estructura definida y lo mejor es que admiten interacciones con bases de datos de forma sencilla, puesto que la configuración se logra con un comando mínimo. Para iniciarte, no dudes en utilizar Flask.
Análisis y procesamiento de datos
Python es ampliamente utilizado en el campo del análisis de datos y ciencia de datos, utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy y SciPy.
Pandas, NumPy y SciPy son bibliotecas esenciales para el análisis de datos y el cálculo científico en Python. Juntas, proporcionan un ecosistema completo para el manejo de datos y tareas matemáticas complejas, lo que hace que Python sea una opción poderosa para la ciencia de datos, el análisis estadístico y el procesamiento científico en general.
Biblioteca Pandas
Pandas es una biblioteca de código abierto que proporciona estructuras de datos flexibles y herramientas para el análisis de datos. Introduce dos estructuras principales: Series (una matriz unidimensional con etiquetas) y DataFrame (una estructura de datos bidimensional con etiquetas para filas y columnas).
Dichas estructuras permiten realizar operaciones avanzadas de selección, filtrado, agrupación y transformación de datos, facilitando tareas comunes como la limpieza y preparación de datos para su análisis.
NumPy
NumPy es una biblioteca fundamental para el cálculo científico en Python. Proporciona soporte para matrices multidimensionales y funciones matemáticas de alto rendimiento.
NumPy se utiliza para realizar operaciones numéricas eficientes, como álgebra lineal, transformadas de Fourier, estadísticas y más.
Al ofrecer estructuras de datos optimizadas, NumPy permite el procesamiento rápido de grandes conjuntos de datos y es ampliamente utilizado como base para muchas otras bibliotecas científicas en Python.
SciPy
SciPy es una biblioteca que se basa en NumPy y proporciona un conjunto adicional de herramientas para el cálculo científico. Incluye módulos especializados para tareas como optimización, interpolación, integración numérica, procesamiento de señales, álgebra lineal avanzada y más.
SciPy complementa la funcionalidad de NumPy y ofrece una amplia gama de funciones útiles para investigadores, científicos y analistas de datos.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Python ha ganado una gran aceptación en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial gracias a bibliotecas poderosas como TensorFlow y PyTorch, con las que puedes construir modelos de machine learning.
El machine learning o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente para cada tarea.
Es decir, en lugar de seguir reglas específicas, el aprendizaje automático se basa en patrones y relaciones identificadas en datos de entrenamiento.
En este sentido, estas bibliotecas permiten a los desarrolladores construir y entrenar redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo para tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, y más.
TensorFlow
Es una biblioteca desarrollada por Google que permite construir y entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales, de una manera flexible y eficiente.
TensorFlow es conocido por su capacidad de distribución y escalabilidad, lo que lo hace ideal para trabajar con grandes conjuntos de datos y entrenamientos en paralelo en múltiples dispositivos. Además, TensorFlow ofrece una interfaz de alto nivel llamada Keras, que simplifica la construcción de modelos y la experimentación con diferentes arquitecturas de redes neuronales.
PyTorch
Es una biblioteca desarrollada por Facebook que también se enfoca en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.
PyTorch ha sido elogiada por su facilidad de uso y su naturaleza orientada a la investigación, lo que permite a las y los usuarios experimentar fácilmente con diferentes ideas y enfoques de modelado.
A diferencia de TensorFlow, PyTorch utiliza una técnica de gráficos computacionales dinámicos, lo que simplifica la construcción y depuración de modelos y facilita la integración con el flujo de trabajo de Python.
Además, bibliotecas como scikit-learn ofrecen un conjunto completo de herramientas para el aprendizaje automático tradicional y el análisis predictivo.
Automatización de tareas
Python es excelente para crear scripts y bots que pueden automatizar tareas repetitivas, por ello, es conocido por su capacidad para automatizar tareas repetitivas y tediosas.
Con su amplia gama de bibliotecas, como os, shutil y subprocess, Python permite a las y los programadores interactuar con el sistema operativo y ejecutar comandos externos.
Además, bibliotecas de automatización web como Selenium permiten controlar navegadores y simular acciones del usuario, lo que es útil para automatizar tareas en sitios web.
Desarrollo de videojuegos
Puedes utilizar la biblioteca Pygame para crear juegos 2D con Phyton.
El desarrollo de videojuegos con Python ha ganado popularidad gracias a la simplicidad y versatilidad de su lenguaje y, aunque Python no sea tan rápido como algunos lenguajes específicos para videojuegos (como C++ o C#), es ideal para juegos 2D y prototipos rápidos debido a su sintaxis clara y fácil de aprender.
Por ello, Python es una excelente opción para principiantes y para el desarrollo rápido de prototipos, sin embargo, los desarrolladores profesionales de videojuegos suelen recurrir a lenguajes más rápidos y motores de juego dedicados para proyectos más grandes y exigentes en términos de rendimiento.
A pesar de lo anterior, Python sigue siendo una herramienta valiosa en el desarrollo de videojuegos y una excelente opción para aprender los fundamentos de la programación de juegos.
Algunos videojuegos que ha sido desarrollados con Python son "Battlefield 2", "World of Tanks", "Eve Online", "Civilization IV", "Pygame", "Dwarf Fortress", y "FTL: Faster Than Light", entre otros.
Aplicaciones de escritorio
Python te permite crear aplicaciones de escritorio multiplataforma utilizando bibliotecas como Tkinter, que proporciona herramientas para crear interfaces gráficas de usuario (GUI) con widgets y ventanas, lo que permite a las y los programadores diseñar aplicaciones que se ejecuten en diferentes sistemas operativos.
Algunas de las aplicaciones de escritorio más famosas que se han desarrollado con Phyton, son
- Dropbox: la aplicación de almacenamiento en la nube Dropbox ha utilizado Python para desarrollar algunas de sus funcionalidades internas y herramientas de administración
- Spotify: parte del cliente de escritorio de Spotify, incluyendo ciertas características y componentes, se ha implementado en Python
- Blender: este popular software de modelado y animación 3D, utiliza Python para su interfaz de usuario y para el desarrollo de complementos y scripts personalizados
Automatización de servidores
Seguro has escuchado que Python es ampliamente utilizado para la administración y automatización de servidores, lo que hace referencia al uso de scripts y programas en Python para automatizar tareas de administración y gestión en servidores.
Lo anterior puede incluir desde la configuración y el aprovisionamiento de servidores, hasta la implementación de actualizaciones y la gestión de recursos.
Con bibliotecas y módulos específicos, puedes realizar tareas como configurar y administrar servidores, gestionar bases de datos o realizar copias de seguridad de manera eficiente.
La automatización de servidores con Python permite a las y los administradores y desarrolladores reducir el tiempo y los esfuerzos necesarios para administrar servidores, mejorar la eficiencia y la escalabilidad, y garantizar la coherencia en la configuración y el despliegue de sistemas.
Aplicaciones móviles
Python no es el lenguaje de programación más común para el desarrollo de aplicaciones móviles, ya que la mayoría de las aplicaciones móviles se desarrollan utilizando lenguajes nativos como Swift para iOS (Apple) y Java o Kotlin para Android (Google).
A pesar de lo anterior, existen algunas herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones móviles con Python, como los frameworks Kivy y BeeWare
Dentro de las apps móviles más populares que han sido desarrolladas con Python, encontramos:
- Instagram: Instagram, la popular plataforma de redes sociales, ha utilizado en algún momento Python para ciertas partes de su infraestructura y desarrollo
- Dropbox: la aplicación de almacenamiento en la nube Dropbox también ha utilizado Python en su desarrollo
- Pinterest: al igual que Instagram, Pinterest también ha utilizado Python en ciertas áreas de su desarrollo
Proyectos científicos y matemáticos
Python es una opción popular en proyectos científicos y matemáticos debido a su sintaxis clara y la gran cantidad de bibliotecas especializadas, como Matplotlib para trazar gráficos, SymPy para matemáticas simbólicas y más.
Este lenguaje de programación cuenta con bibliotecas especializadas como NumPy, SciPy y SymPy, que ofrecen potentes herramientas para operaciones matemáticas, cálculos simbólicos y análisis numérico.
NumPy, por ejemplo, proporciona soporte para matrices y operaciones matemáticas eficientes, mientras que SciPy ofrece funciones adicionales para optimización, interpolación, estadísticas y más. SymPy, por su parte, es una biblioteca para cálculos matemáticos simbólicos, lo que significa que puede manipular expresiones algebraicas en lugar de solo valores numéricos.
Internet de las cosas (IoT)
El Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) se refiere a la red interconectada de dispositivos físicos que están integrados con sensores, software y otras tecnologías para recopilar y compartir datos a través de Internet.
Estos dispositivos, también conocidos como "objetos inteligentes" o "dispositivos conectados", pueden ser cualquier cosa, desde electrodomésticos y vehículos hasta sensores industriales, wearables (dispositivos ponibles), equipos médicos y más.
Python y plataformas como Raspberry Pi y Arduino, es ampliamente utilizado en proyectos de Internet de las cosas debido a su facilidad de uso, su amplia comunidad de desarrolladores y su gran cantidad de bibliotecas y herramientas que lo hacen adecuado para el desarrollo de aplicaciones IoT.
El uso de Python en el Internet de las cosas permite el control de dispositivos, el procesamiento de datos, comunicación y conectividad, desarrollo de aplicaciones IoT, integración con plataformas de IoT, entre otras.
Como ves, Python es un lenguaje de programación versátil y poderoso que se puede utilizar en una amplia gama de aplicaciones y proyectos en diferentes campos y sectores.
Igualmente, otra actividad muy importante por la que Python ha destacado, es que tiene todas las herramientas necesarias para la Automatización de comandos, puesto que hay un sinfín de acciones que se logran automatizar con tan sólo cuatro o cinco líneas de código, ¡esto es una gran ventaja para los programadores!
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¿Cuáles son los beneficios de aprender a programar con Python?
Como habrás notado, aprender Python ofrece una serie de beneficios significativos que hacen que este lenguaje de programación sea una opción popular tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados.
Una de las principales razones para aprender Python, son los beneficios que te brinda a nivel laboral.
En la actualidad, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más demandados en la industria y, por lo tanto, poseer habilidades en Python puede mejorar significativamente tus oportunidades profesionales.
Aprender Python te abrirá las puertas a una amplia gama de trabajos y roles en diferentes sectores. Muchas empresas, desde startups hasta grandes corporaciones, están utilizando Python en sus proyectos y operaciones, y están en búsqueda de profesionales con experiencia en este lenguaje.
Otras de las razones que encontrarás para aprender Python, son:
- Es fácil de aprender
- Es versátil
- Cuenta con una gran comunidad y soporte
- Tiene una amplia oferta de bibliotecas y frameworks
- Es multiplataforma
- Es una excelente solución para prototipos rápidos
- Tiene un código abierto y gratuito
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender a programar en Python?
El tiempo que le toma a una persona aprender Python variará según varios factores, como el nivel de experiencia previa en programación, la cantidad de tiempo dedicada al estudio y práctica diaria, la metodología de aprendizaje utilizada y los objetivos específicos que se deseen alcanzar con Python.
Para una persona sin experiencia previa en programación, aprender Python básico y adquirir una comprensión fundamental del lenguaje podría tomar alrededor de 2 a 3 meses dedicando unas pocas horas a la semana.
Durante este período, se puede aprender la sintaxis, estructuras de datos básicas, funciones y conceptos fundamentales de programación.
Para aquellos que ya tienen experiencia en programación con otros lenguajes, el tiempo necesario para aprender Python puede ser más corto, ya que muchas de las habilidades y conceptos son transferibles. En este caso, es posible aprender los fundamentos de Python en aproximadamente 1 a 2 meses.
Sin embargo, vale la pena mencionar que el aprendizaje de Python es un proceso continuo, ya que el lenguaje es rico en características y bibliotecas que permiten una amplia gama de aplicaciones.
Por ello, para convertirse en un programador competente y aprovechar al máximo Python, es recomendable seguir aprendiendo y practicando con proyectos más complejos y desafiantes.
¿Dónde aprender el lenguaje Python?
En internet encontrarás un sinfín de recursos gratuitos y con costo. Por ejemplo, la plataforma de videos YouTube cuenta distintos canales enfocados en el aprendizaje de Python:
- Victor Robles Web. Ofrece tutoriales de distintos lenguajes de programación, como HTML y, por supuesto, Python. También ofrece otro contenido relacionado con el trabajo de un programador, donde narra sus experiencias y ofrece consejos para quien aspira a tener esta profesión.
- Fazt. Cuenta con un video de más de 3 horas que es básicamente un curso de Python para principiantes, el cual puede ser ideal para iniciarte y darte una idea de lo que vas a aprender.
- Tech with Tim. Este es un canal en inglés (toma en cuenta que si sabes este idioma tus oportunidades de encontrar material relacionado con la programación), pero tiene una amplia variedad de tutoriales no sólo de Python, sino de todo el mundo de la programación informática.
Así como en internet se encuentran materiales gratuitos para el aprendizaje, también hay una infinidad de herramientas con costo para aprender lo que desees, y el lenguaje de Python no es la excepción.
Toma en cuenta que hay una amplia variedad de precios. A continuación, te presentamos algunos de los cursos completos de Python que encontrarás en línea:
- Curso completo de Python en Udemy.com: A través de seis clases de media hora aproximadamente, se enseñan las bases de python en este curso pregrabado aunque con asesoría ‘en vivo’ del profesor. Costo: 350 pesos.
- Curso de programación en lenguaje Python con SEAS: este curso ofrece 150 horas de aprendizaje online, en las que se aprenden desde los conceptos básicos hasta la escritura de procedimientos y el sistema de directorios, por ejemplo. Costo: 1000 pesos (aprox).
- Programador Python con Tokio School: Compuesto por cinco bloques, el curso que ofrece esta academia online incluye programación orientada a objetos así como manipulación de datos y mucha práctica para asentar lo aprendido. Costo: depende del tipo de curso que tomes, pues hay diplomados y cursos con duración de más de un semestre.
Aprender a programar con Python no es cualquier cosa, es por esto que para ser un verdadero experto sin sufrir estrés en el intento, lo mejor es contar con la guía de alguien que ya es todo un conocedor de la programación.
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