¿Qué es Python? Todo lo que necesitas saber para empezar

¿Qué tienen en común NASA, Spotify, Google y JP Morgan Chase? Todas estas empresas usan Python a diario.

Python es un lenguaje de programación potente y versátil que desempeña un papel clave en una gran variedad de soluciones tecnológicas. Desde aplicaciones web, motores de búsqueda y videojuegos hasta software de animación e incluso otros lenguajes de programación, Python está en el corazón de la innovación.

En los últimos años, Python ha experimentado un auge de popularidad y se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más utilizados en todo el mundo. Sus aplicaciones se están expandiendo a áreas nuevas y apasionantes, como la inteligencia artificial, el machine learning y la ciencia de datos.

De hecho, Python ocupa la primera posición en el índice TIOBE por su crecimiento y uso constantes. Dada su adopción generalizada y su versatilidad, entender Python es más importante que nunca.

En esta guía completa exploraremos el mundo de Python, su historia, su ascenso a la popularidad, las distintas salidas profesionales que ofrece y mucho más.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, potente y conocido por su legibilidad y sencillez. Sigue el paradigma de programación orientada a objetos, lo que significa que se organiza en torno a objetos en lugar de acciones, algo que lo hace intuitivo y eficiente para los desarrolladores.

La filosofía de diseño de Python enfatiza la legibilidad y la simplicidad, lo que permite escribir código claro y lógico tanto para proyectos pequeños como de gran escala. Como lenguaje de alto nivel, Python abstrae gran parte de la complejidad de la programación, de modo que puedes centrarte en resolver problemas sin preocuparte por los detalles técnicos subyacentes.

Python está en el núcleo de muchas tecnologías y aplicaciones que usamos a diario. Por ejemplo, YouTube lo usa para el procesamiento de vídeo y los motores de búsqueda para manejar enormes volúmenes de datos.

Why Is Python So Popular?

Python figura de forma constante entre los lenguajes de programación más populares del mundo. De hecho, ha liderado en múltiples ocasiones el índice TIOBE Programming Community, incluido 2023, consolidando su posición como uno de los lenguajes preferidos entre los desarrolladores.

En la Stack Overflow Developer Survey 2024, Python fue clasificado como el lenguaje de programación más utilizado y deseado. Esta consistencia refleja su creciente influencia y adopción en distintos ámbitos.

Resultados de la sección de lenguajes de programación en la Stack Overflow Developer Survey 2024.

La popularidad de Python se debe a varios factores:

1. Python es versátil y flexible

Python es un lenguaje de propósito general, lo que significa que puede usarse para crear una gran variedad de aplicaciones. Desde desarrollo web hasta análisis de datos, desde inteligencia artificial hasta computación científica, su versatilidad no tiene rival.

Por ejemplo, los científicos de datos usan Python para crear visualizaciones y manipular datos, mientras que los desarrolladores web lo emplean para construir sitios dinámicos.

2. Python es simple y fácil de aprender

Su sintaxis sencilla y limpia lo convierte en un lenguaje ideal para principiantes. Sus comandos se basan en inglés y su estructura clara ayuda a comprender el código con facilidad. Esta simplicidad también favorece el desarrollo rápido y la creación de prototipos, reduciendo el tiempo desde la idea hasta la implementación.

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3. Python es de código abierto

Su naturaleza open-source ha dado lugar a un vasto ecosistema de librerías y frameworks. Ya necesites herramientas para desarrollo web (Django, Flask), análisis de datos (pandas, NumPy), machine learning (TensorFlow, scikit-learn) u otras tareas, Python tiene una librería para ello.

Esta extensa colección acelera el desarrollo y permite centrarse en resolver problemas en lugar de reinventar la rueda.

4. Python tiene una comunidad muy activa

Python cuenta con una gran comunidad de desarrolladores que contribuyen a su mejora continua. Esto se traduce en infinidad de tutoriales, foros y documentación para ayudar tanto a quienes empiezan como a perfiles con experiencia.

Esta comunidad tan dinámica también impulsa la creación de nuevas herramientas, librerías y frameworks que amplían aún más las capacidades de Python.

5. Python se usa en todas partes

Su uso extendido en múltiples sectores lo convierte en una habilidad muy valiosa. Desde gigantes tecnológicos como Google y Facebook hasta instituciones financieras como JP Morgan Chase, muchas empresas confían en Python para sus soluciones tecnológicas.

Esta ubicuidad garantiza que los desarrolladores Python tengan una gran demanda, lo que lo convierte en una apuesta sólida para tu carrera profesional.

6. Python evoluciona constantemente

Python no deja de evolucionar para responder a las necesidades actuales de los desarrolladores. Versiones recientes, como Python 3.10 y 3.11, han introducido mejoras de rendimiento y nuevas funciones, manteniendo el lenguaje al día y eficiente.

El resultado: cada vez más gente conoce Python, lo usa en sus proyectos o lo recomienda a otros.

Comparativa de Python con otros lenguajes de programación

When Was Python Created?

Python se concibió a finales de los años 80 como sucesor del lenguaje ABC que, pese a sus capacidades de alto nivel y sencillez, tenía limitaciones que frenaron su adopción.

ABC se diseñó para reemplazar BASIC, un lenguaje que data de 1964. Aunque ofrecía funciones útiles, no era extensible y carecía de la flexibilidad necesaria para un uso más amplio, sirviendo sobre todo como lenguaje de enseñanza. Estas limitaciones inspiraron a su creador a desarrollar un lenguaje nuevo que mantuviera las fortalezas de ABC y resolviera sus debilidades.

La primera versión de Python, la 0.9.0, se publicó en 1991 en alt.sources, un foro temprano de Internet para compartir código. Esta versión inicial ya incorporaba muchos de los rasgos que definen a Python hoy: diseño orientado a objetos, sistema de módulos, funciones, gestión de excepciones y tipos de datos esenciales como listas, diccionarios y cadenas.

Desde sus humildes inicios como un proyecto para mejorar ABC, Python ha evolucionado enormemente hasta convertirse en uno de los lenguajes de programación más populares y utilizados. Su desarrollo ha estado guiado por una comunidad muy sólida y un enfoque en la simplicidad y la legibilidad, lo que lo ha hecho favorito entre desarrolladores de muchos ámbitos.

¿Quién inventó Python?

Python fue creado por Guido van Rossum mientras trabajaba en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) en los Países Bajos. Van Rossum había participado activamente en el desarrollo del lenguaje ABC, pero se encontraba con varias limitaciones y la falta de extensibilidad le resultaba frustrante:

“Tenía varias quejas sobre el lenguaje ABC, aunque también me gustaban muchas de sus características. Era imposible extender el lenguaje ABC (o su implementación) para solucionar mis quejas; de hecho, su falta de extensibilidad era uno de sus mayores problemas.” - Guido van Rossum

Impulsado por el deseo de crear un lenguaje más flexible y potente, van Rossum empezó a desarrollar Python como proyecto paralelo durante las vacaciones de 1989. Bautizó el lenguaje en honor al grupo de comedia británico Monty Python, reflejando su sentido del humor.

A lo largo de su carrera, van Rossum se mantuvo muy implicado en el desarrollo de Python. Ejerció como Benevolent Dictator for Life (BDFL), guiando su evolución hasta que dejó el cargo en 2018. Sus contribuciones van más allá de Python, como la creación de Mondrian, una herramienta de revisión de código utilizada en Google.

Aunque su nombre no sea tan conocido como los de Steve Jobs o Bill Gates, el trabajo de Guido van Rossum ha tenido un impacto profundo en el desarrollo de software y la tecnología a nivel mundial.

How Python Has Evolved Over the Years

Python ha pasado por muchos cambios a lo largo de su vida; no sorprende si pensamos que nació como el pasatiempo de van Rossum y terminó convirtiéndose en uno de los lenguajes más importantes del mundo.

Estos son algunos de los hitos de su evolución para adaptarse a las necesidades de los desarrolladores y las tecnologías emergentes:

Línea temporal de versiones y funciones de Python

Desarrollos en curso de Python

El desarrollo de Python no se detiene en las versiones mayores. Las actualizaciones intermedias incorporan nuevas funciones, mejoras de rendimiento y refuerzos de seguridad. Versiones recientes como 3.9, 3.10 y 3.11 han traído optimizaciones y nuevas construcciones que hacen el código más expresivo y eficiente.

La comunidad de Python desempeña un papel crucial en su evolución. La Python Software Foundation (PSF) y miles de voluntarios contribuyen para que el lenguaje se mantenga relevante y potente. Este enfoque comunitario ha dado lugar a un ecosistema vibrante de paquetes de terceros disponibles en el Python Package Index (PyPI), que amplían aún más sus capacidades.

Librerías, frameworks y paquetes de Python

Desde su lanzamiento, la comunidad de Python ha crecido exponencialmente y ha impulsado la creación de un enorme abanico de librerías y frameworks.

Estas herramientas han ampliado su aplicabilidad a numerosos campos, como el desarrollo web, la ciencia de datos, la inteligencia artificial y más. Por ejemplo, librerías como TensorFlow y scikit-learn han hecho de Python un pilar en la investigación y las aplicaciones de IA y ML.

Si te interesan las librerías avanzadas de Python, visita nuestra sección de cursos de Machine Learning.

Python y el auge de la ciencia de datos

En un mundo cada vez más basado en datos, su importancia es indiscutible. La ciencia de datos ha emergido como disciplina clave al combinar matemáticas, estadística y programación para extraer conocimiento útil de grandes volúmenes de información. Estos insights ayudan a las empresas a tomar decisiones, impulsar la innovación y resolver problemas complejos.

Python se ha convertido en un pilar de la ciencia de datos por su versatilidad, facilidad de uso y potentes librerías. Junto con SQL y R, es uno de los lenguajes más populares en este campo.

¿Quién usa Python?

Python lo usan empresas y profesionales de todo tipo de sectores para crear sitios web, desarrollar componentes de software, construir aplicaciones y trabajar con datos, IA y machine learning. Su versatilidad y sencillez lo hacen atractivo tanto para startups como para grandes corporaciones.

Empresas que usan Python

Algunas de las compañías líderes a nivel mundial utilizan Python, lo que demuestra su amplia adopción y versatilidad. Algunos ejemplos destacados:

• Google: Python es uno de los lenguajes oficiales y se utiliza ampliamente para construir sistemas, herramientas de evaluación de código y diversos servicios.
• NASA: Se usa en múltiples aplicaciones científicas y de ingeniería, incluido el análisis de datos y simulaciones.
• Spotify: Emplea Python para análisis de datos y servicios de backend.
• Netflix: Python impulsa varios aspectos de sus operaciones, desde algoritmos de recomendación hasta analítica.
• JP Morgan Chase: Se utiliza en finanzas para análisis cuantitativo y estrategias de trading.
• Facebook: Lo usa para la gestión de infraestructura, análisis de datos y diversos servicios de backend.
• Instagram: Utiliza Python en su backend por su sencillez y escalabilidad.

Perfiles profesionales que usan Python

La flexibilidad de Python hace que sea útil en numerosos roles, entre ellos:

• Científicos de datos: Para análisis, visualización y creación de modelos de machine learning.
• Desarrolladores web: Con frameworks como Django y Flask para crear aplicaciones robustas.
• Ingenieros de software: Para desarrollar desde scripts de sistema hasta aplicaciones completas.
• Ingenieros de machine learning: Para construir y desplegar modelos con librerías específicas.
• Analistas de datos: Para manipular y analizar grandes conjuntos de datos con Pandas y NumPy.
• Ingenieros DevOps: Para automatizar flujos, gestionar infraestructura y desplegar aplicaciones.
• Investigadores: Para computación científica y simulaciones.
• Desarrolladores de videojuegos: Para scripting y lógica de juego.
• Especialistas SEO: Para automatizar tareas y analizar datos web.

Carreras con Python y salarios promedio

Consulta el artículo Python Developer Salaries para saber más sobre la compensación de los profesionales de Python.

El amplio abanico de aplicaciones de Python y la diversidad de su base de usuarios refuerzan su estatus como lenguaje de programación líder.

¿Qué puede hacer Python?

Quizá la pregunta correcta sea: ¿qué no puede hacer Python?

Aunque se asocia sobre todo a sitios web, apps, ciencia de datos, IA y proyectos de ML, sus aplicaciones van mucho más allá.

Veamos algunas de las formas (a veces sorprendentes) en las que se usa Python:

1. Análisis de datos y visualizaciones

Python encaja a la perfección con las tareas de ciencia de datos, incluido el análisis y la visualización. Con Python, los analistas pueden ordenar, manipular y extraer insights de alto nivel. También pueden crear potentes gráficos que resuman sus hallazgos.

Existe un número creciente de librerías y frameworks para analítica y visualización, como Pandas Visualization, Plotly y Matplotlib, por citar algunas. Ya sea un diagrama sencillo o un informe estadístico complejo, Python tiene las herramientas.

Otro motivo por el que es el lenguaje preferido en ciencia de datos es que cualquiera puede usarlo. Analistas y profesionales de business intelligence no siempre son programadores, pero Python es lo bastante accesible para quienes no tienen formación en informática.

La especialidad de DataCamp es enseñar a personas y a empleados de grandes compañías como Google a usar Python y otros lenguajes de ciencia de datos.

2. Programación de aplicaciones

Al ser de propósito general, Python sirve para crear todo tipo de aplicaciones web y móviles, desde productos financieros avanzados hasta componentes de un juego de F1.

También se usa a menudo para programar directorios de archivos, crear interfaces gráficas (GUI) y APIs, y mucho más.

Si puedes imaginarlo, hay muchas opciones de construirlo (o al menos gran parte) con Python.

¿Te interesa aprender a crear aplicaciones en Python? Explora nuestro itinerario profesional Python Programmer.

3. IA y machine learning

Python es el lenguaje ideal para aplicaciones de IA y ML por su estabilidad, flexibilidad y simplicidad. Permite escribir código confiable y legible y prototipar rápido.

Librerías como scikit-learn, TensorFlow y Keras ofrecen herramientas muy potentes para construir y desplegar modelos, lo que hace a Python imprescindible en el desarrollo tecnológico de vanguardia.

Si quieres trabajar en la frontera tecnológica, el itinerario Machine Learning Scientist with Python de DataCamp puede ayudarte a llegar.

4. Análisis financiero y fintech

En finanzas, Python es el favorito para análisis cuantitativo y cualitativo y para manejar grandes datasets.

Ayuda a automatizar tareas como calcular riesgo, gestionar carteras, seguir tendencias de mercado y visualizar datos bursátiles. También es clave en el desarrollo de productos fintech; empresas como Venmo, Robinhood y Affirm lo incluyen en su stack.

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5. Marketing y posicionamiento en buscadores (SEO)

Python se usa cada vez más en marketing digital y SEO. Ayuda a automatizar tareas, categorizar keywords, extraer y analizar datos, e implementar cambios en múltiples páginas.

Las librerías de procesamiento del lenguaje natural (NLP) como SpaCy ayudan a optimizar contenidos y analizar tendencias de búsqueda.

Django, un framework web popular, simplifica la parte técnica del SEO.

6. Desarrollo de videojuegos

Python no es el lenguaje más común para desarrollar videojuegos y no hay muchos escritos íntegramente en Python. Pero se usa a menudo para otras tareas, como enlazar módulos en C y C++.

Eso no significa que no puedas crear un juego completo con Python: echa un vistazo a Unknown Horizons para ver un ejemplo hecho solo con Python. La mayoría de juegos combinan varios lenguajes; por ejemplo, títulos como The Sims 4 y Battlefield 2 usan Python para elementos críticos como la lógica.

PyGame, un conjunto multiplataforma de módulos en Python para crear videojuegos, ayuda con muchas de estas tareas.

7. Diseño gráfico

Python es muy útil para desarrollar aplicaciones de diseño gráfico. Se utiliza en software de imagen 2D como Gimp y Paint Shop Pro. También existe DrawBot, una app open-source popular para crear gráficos 2D con código Python.

Quienes diseñan para web o trabajan con imágenes digitales pueden usar Python con frecuencia.

Para demostrar aún más su versatilidad, software de animación 3D como Blender y Lightwave también usa Python.

8. Inspirar otros lenguajes de programación

La simplicidad y sintaxis clara de Python han inspirado la creación de otros lenguajes como Go (Golang) y Cobra. También es un excelente punto de partida para aprender a programar: una vez dominas las bases, el salto a otros lenguajes es más sencillo.

La variedad de aplicaciones y su facilidad de uso hacen de Python una herramienta valiosísima. Tanto si analizas datos, desarrollas aplicaciones o exploras nuevas fronteras tecnológicas, Python tiene las librerías que necesitas.

Python en acción: ejemplos de código

A continuación tienes ejemplos que muestran las capacidades de Python en manipulación de datos, visualización y machine learning con librerías modernas. Esta sección pretende darte un primer sabor del lenguaje.

1. Calcular la media de una lista de números

import numpy as np

# Creating an array consisting of numbers from 1 to 10
a = np.arange(1, 11)

print("The generated array looks like:")
print(a)

print("The average of the numbers in the array:")
print(np.mean(a))

# The above code in just one line
print("The result of the average for the short version:")
print(np.mean(np.arange(1, 11)))

Salida:

The generated array looks like:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
The average of the numbers in the array:
5.5
The result of the average for the short version:
5.5

2. Multiplicar matrices con NumPy

import numpy as np

# Creating matrices using NumPy
b = np.array([[2, 3], [4, 5]])
c = np.array([[6, 7], [8, 9]])
d = np.array([1, 10])

print("The matrices look like:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)

# Multiplication of 2-D arrays
bc = np.matmul(b, c)
print("Result of b * c =\n", bc)

# Multiplication of 2-D and 1-D arrays
cd = np.dot(c, d)
print("Result of c * d =", cd)

Salida:

The matrices look like:
b =
 [[2 3]
 [4 5]]
c =
 [[6 7]
 [8 9]]
d = [ 1 10]
Result of b * c =
 [[36 41]
 [64 73]]
Result of c * d = [76 98]

3. Visualizar datos con Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating some data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Creating a simple plot
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Wave Example')
plt.legend()
plt.show()

Salida:

Un gráfico con una onda sinusoidal.

4. Machine learning básico con scikit-learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Loading the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Splitting the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Training a RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Making predictions
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluating the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy of the RandomForest model: {accuracy:.2f}")

Salida:

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Librerías de Python por caso de uso

Aprender Python: de cero a avanzado

La sencillez de Python hace que incluso sin experiencia previa puedas empezar a usarlo de inmediato. Ya sea para automatizar tareas de oficina, programar envíos de emails o aprender a programar como estudiante, Python está al alcance de todos.

Ahora bien, hay una diferencia importante entre lo que puedes lograr con nociones básicas y lo que haces con un nivel intermedio o avanzado. Como con un instrumento musical, dominar Python requiere práctica y progreso gradual. Empezarás con scripts simples y, con tiempo y dedicación, podrás crear algoritmos complejos, aplicaciones web sofisticadas o análisis avanzados.

Las personas expertas en Python abordan tareas complejas: desde construir sistemas de IA que generen sus propios algoritmos hasta desarrollar nuevas APIs y resolver problemas reales. Tanto si empiezas desde cero como si quieres profundizar o alcanzar la maestría, hay recursos para ayudarte a conseguirlo.

En resumen

Python es potente, flexible e increíblemente versátil. Su carácter intuitivo y fácil de usar, junto con el desarrollo rápido y la facilidad de aprendizaje, lo convierten en uno de los lenguajes más populares del mundo.

Sus aplicaciones abarcan múltiples sectores y alimentan tecnologías en desarrollo web, ciencia de datos, inteligencia artificial, finanzas y más. Se espera que su popularidad siga creciendo, por lo que dominar Python es una habilidad esencial para los profesionales de hoy.

Aprender Python es una excelente inversión si quieres impulsar tu carrera. Ya aspires a ser un programador completo, un data scientist o un ingeniero de IA o ML, Python te abre la puerta a numerosas oportunidades de alta demanda. Además, los empleos que requieren Python suelen ofrecer salarios muy competitivos debido a la alta demanda y la oferta limitada de perfiles cualificados.

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