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

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

Python es un lenguaje de programación potente y versátil que desempeña un papel fundamental en una amplia variedad de soluciones tecnológicas. Desde aplicaciones web, motores de búsqueda y juegos 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 aumento de popularidad, convirtiéndose 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 aprendizaje automático y la ciencia de datos.

De hecho, Python ocupa la posición número uno en el índice TIOBE debido a su crecimiento y uso constantes. Dada su amplia adopción y versatilidad, comprender Python es más importante que nunca.

En esta completa guía, exploraremos el mundo de Python, su historia, su ascenso a la popularidad, las diversas trayectorias profesionales que admite y mucho más.

¿Qué es Python?

Python es un potente lenguaje de programación de alto nivel conocido por su legibilidad y sencillez. Sigue el paradigma de la programación orientada a objetos, lo que significa que está organizada en torno a objetos y no a acciones, lo que la hace intuitiva y eficaz para los desarrolladores.

La filosofía de diseño de Python hace hincapié en la legibilidad y simplicidad del código, lo que permite a los desarrolladores escribir código claro y lógico para proyectos a pequeña y gran escala. Como lenguaje de alto nivel, Python abstrae gran parte de la complejidad que conlleva la programación, lo que permite a los desarrolladores centrarse en resolver problemas en lugar de preocuparse por los detalles técnicos subyacentes.

Python está en el núcleo de muchas tecnologías y aplicaciones que utilizamos a diario. Por ejemplo, YouTube lo utiliza para procesar vídeos y los motores de búsqueda para manejar grandes cantidades de datos.

Por qué Es Python Tan popular?

Python es considerado sistemáticamente como uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. De hecho, Python ocupó el primer puesto en el índice TIOBE de la Comunidad de Programadores en múltiples ocasiones, incluida la de 2023, consolidando su posición como lenguaje preferido entre los desarrolladores.

En la encuesta Stack Overflow Developer Survey 2024, Python se clasificó como el lenguaje de programación más utilizado y deseado. Esta clasificación constante pone de manifiesto la creciente influencia de Python y su amplia adopción en diversos campos.

Resultados de la sección de lenguajes de programación de la encuesta para desarrolladores Stack Overflow 2024.

La popularidad de Python puede atribuirse a varios factores:

1. Python es versátil y flexible

Python es un lenguaje de propósito general, lo que significa que puede utilizarse para crear una gran variedad de aplicaciones. Desde el desarrollo web al análisis de datos, desde la inteligencia artificial a la computación científica, la versatilidad de Python es inigualable.

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

2. Python es sencillo y fácil de aprender

La sintaxis sencilla y limpia de Python lo convierte en un lenguaje ideal para principiantes. Sus comandos están basados en el inglés, y su diseño sencillo ayuda a los nuevos programadores a entender el código fácilmente. Esta simplicidad también hace que Python sea adecuado para el desarrollo rápido y la creación de prototipos, reduciendo el tiempo que se tarda desde el concepto hasta la implementación.

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3. Python es de código abierto

La naturaleza de código abierto de Python ha propiciado el desarrollo de un vasto ecosistema de bibliotecas y marcos de trabajo. Tanto si necesitas herramientas para el desarrollo web (Django, Flask), el análisis de datos(pandas, NumPy), el aprendizaje automático (TensorFlow, scikit-learn) o cualquier otra tarea, Python tiene una biblioteca para ello.

Esta amplia colección de recursos acelera el desarrollo y permite a los desarrolladores centrarse en resolver problemas en lugar de reinventar la rueda.

4. Python tiene un fuerte apoyo comunitario

Python cuenta con una gran y activa comunidad de desarrolladores que contribuyen a su mejora continua. Este apoyo de la comunidad significa que hay innumerables tutoriales, foros y documentación disponibles para ayudar tanto a los recién llegados como a los desarrolladores experimentados.

La próspera comunidad también fomenta la creación de nuevas herramientas, bibliotecas y marcos de trabajo, mejorando aún más las capacidades de Python.

5. Python se utiliza en todas partes

El uso generalizado de Python en diversas industrias lo convierte en una valiosa habilidad para los desarrolladores. Empresas de todo el mundo, desde gigantes tecnológicos como Google y Facebook hasta instituciones financieras como JP Morgan Chase, confían en Python para sus soluciones tecnológicas.

Esta ubicuidad garantiza que los desarrolladores de Python tengan una gran demanda, lo que la convierte en una elección profesional inteligente.

6. Python está en continua evolución

Python evoluciona continuamente para satisfacer las necesidades de los desarrolladores modernos. Las versiones recientes, como Python 3.10 y 3.11, han introducido importantes mejoras de rendimiento y nuevas funciones, manteniendo el lenguaje relevante y eficiente.

El resultado es que más gente conoce Python y es más probable que lo utilice para sus propios proyectos o lo sugiera a otros.

Comparación de Python con otros lenguajes de programación

Cuando era Python Creado?

Python se concibió por primera vez a finales de la década de 1980 como sucesor del lenguaje de programación ABC, que, a pesar de sus capacidades de alto nivel y su simplicidad, tenía limitaciones que dificultaban su adopción generalizada.

ABC se diseñó para sustituir a BASIC, un lenguaje de programación que data de 1964. Aunque el ABC ofrecía muchas funciones útiles, no era extensible y carecía de la flexibilidad necesaria para un uso más amplio, sirviendo principalmente como lenguaje de instrucción. Estas limitaciones inspiraron a su creador a desarrollar un nuevo lenguaje que mantuviera los puntos fuertes del ABC y abordara al mismo tiempo sus puntos débiles.

La primera versión de Python, 0.9.0, se publicó en 1991 en alt.sources, uno de los primeros foros de Internet para compartir código fuente. Esta versión inicial incluía muchos de los aspectos fundamentales que definen Python hoy en día, como un diseño orientado a objetos, un sistema de módulos, funciones, manejo de excepciones y tipos de datos esenciales como listas, diccionarios y cadenas.

Desde sus humildes comienzos como proyecto para mejorar el ABC, Python ha evolucionado significativamente, convirtiéndose en uno de los lenguajes de programación más populares y utilizados del mundo. Su desarrollo se ha guiado por una sólida comunidad de colaboradores y un énfasis en la simplicidad y la legibilidad, lo que la ha convertido en una de las favoritas de los desarrolladores de diversos ámbitos.

¿Quién inventó Python?

Python fue inventado por Guido van Rossum mientras trabajaba en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) de Holanda. Van Rossum había participado activamente en el desarrollo del lenguaje ABC, pero encontró frustrantes varias limitaciones y la falta de extensibilidad:

"Tenía algunas quejas sobre el lenguaje ABC, pero también me gustaban muchas de sus características. Era imposible ampliar el lenguaje ABC (o su implementación) para remediar 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. Este empeño extracurricular acabó desembocando en la creación de Python, que bautizó con el nombre del grupo cómico británico Monty Python, reflejo de su irreverente sentido del humor.

A lo largo de su carrera, van Rossum siguió profundamente implicado en el desarrollo de Python. Fue Dictador Benevolente de por Vida (BDFL), guiando la evolución de la lengua hasta que dejó el cargo en 2018. Sus contribuciones al campo del desarrollo de software van más allá de Python, incluyendo la creación de Mondrian, una herramienta de revisión de código utilizada por Google.

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

Cómo Python en evolucionado En los Años

Python ha pasado por muchos cambios a lo largo de su vida, lo que no es sorprendente dado que el lenguaje empezó como un proyecto de hobby de van Rossum y se convirtió en uno de los lenguajes de programación más destacados del mundo.

He aquí algunas de las formas en que hemos visto evolucionar a Python para adaptarse a las necesidades de los desarrolladores y a las tecnologías en avance:

Una cronología de las versiones y características de Python

Desarrollos en curso en Python

El desarrollo de Python no se ha detenido con las grandes versiones. Las actualizaciones intermedias introducen continuamente nuevas funciones, mejoras de rendimiento y mejoras de seguridad. Las versiones recientes, como Python 3.9, 3.10 y 3.11, han aportado importantes optimizaciones y nuevas características sintácticas que hacen que el código Python sea más expresivo y eficiente.

La comunidad Python desempeña un papel crucial en la evolución del lenguaje. La Python Software Foundation (PSF) e innumerables voluntarios contribuyen al desarrollo de Python, garantizando que siga siendo relevante y potente. El enfoque impulsado por la comunidad ha dado lugar a un próspero ecosistema de paquetes de terceros disponibles a través del Índice de Paquetes de Python (PyPI), ampliando aún más las capacidades de Python.

Bibliotecas, marcos y paquetes de Python

Desde su lanzamiento inicial, la comunidad Python ha crecido exponencialmente, dando lugar al desarrollo de una amplia gama de bibliotecas y marcos de trabajo.

Estas herramientas han ampliado la aplicabilidad de Python en numerosos campos, como el desarrollo web, la ciencia de datos y la inteligencia artificial, entre otros. Por ejemplo, bibliotecas como TensorFlow y scikit-learn han hecho de Python una piedra angular de la investigación y las aplicaciones de IA y ML.

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Python y el auge de la ciencia de datos

En el mundo actual, impulsado por los datos, no se puede exagerar la importancia de éstos. El campo de la ciencia de datos ha surgido como una disciplina crucial, que combina las matemáticas, la estadística y la programación para extraer ideas significativas de grandes cantidades de datos. Estos conocimientos ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas, impulsar la innovación y resolver problemas complejos.

Python se ha convertido en la piedra angular de la ciencia de datos debido a su versatilidad, facilidad de uso y potentes bibliotecas. Junto con SQL y R, Python es uno de los lenguajes de programación más populares en este campo

¿Quién utiliza Python?

Python es utilizado por empresas y profesionales de una amplia gama de sectores para crear sitios web, desarrollar componentes de software, crear aplicaciones y trabajar con datos, IA y tecnologías de aprendizaje automático. Su versatilidad y facilidad de uso la convierten en una opción popular tanto para las empresas de nueva creación como para las ya establecidas.

Empresas que utilizan Python

Algunas de las principales empresas del mundo utilizan Python, lo que demuestra su amplia adopción y versatilidad. He aquí algunos ejemplos notables:

• Google: Python es uno de los lenguajes oficiales de Google y se utiliza ampliamente para la construcción de sistemas, herramientas de evaluación de código y diversos servicios.
• NASA: Python se utiliza para diversas aplicaciones científicas y de ingeniería, como el análisis de datos y la simulación.
• Spotify: El gigante del streaming musical utiliza Python para el análisis de datos y los servicios backend.
• Netflix: Python impulsa varios aspectos de las operaciones de Netflix, desde algoritmos de recomendación hasta análisis de datos.
• JP Morgan Chase: Python se utiliza en el sector financiero para el análisis cuantitativo y las estrategias de negociación.
• Facebook: Utiliza Python para la gestión de infraestructuras, el análisis de datos y diversos servicios backend.
• Instagram: La popular plataforma de redes sociales utiliza Python para su backend, aprovechando su simplicidad y escalabilidad.

Funciones profesionales con Python

La flexibilidad de Python significa que es valioso en numerosas funciones profesionales, entre otras:

• Científicos de datos: Utiliza Python para el análisis de datos, la visualización y la creación de modelos de aprendizaje automático.
• Desarrolladores web: Utiliza frameworks como Django y Flask para construir aplicaciones web robustas.
• Ingenieros de software: Desarrolla diversas soluciones de software, desde scripts de sistema hasta aplicaciones a gran escala.
• Ingenieros de Aprendizaje Automático: Aprovecha las bibliotecas de aprendizaje automático de Python para construir y desplegar modelos.
• Analistas de datos: Manipula y analiza grandes conjuntos de datos utilizando herramientas como Pandas y NumPy.
• Ingenieros DevOps: Utiliza Python para automatizar flujos de trabajo, gestionar infraestructuras y desplegar aplicaciones.
• Investigadores: Emplea Python para la informática científica y las simulaciones de investigación.
• Desarrolladores de juegos: Utiliza Python para programar y construir la lógica del juego.
• Especialistas en SEO: Automatiza tareas y analiza datos web para mejorar el posicionamiento en buscadores.

Trayectorias profesionales y salarios medios en Python

Consulta la entrada del blog Salarios de los desarrolladores de Py thon para saber más sobre la retribución de los profesionales de Python.

La amplia gama de aplicaciones de Python y la diversidad de su base de usuarios subrayan su condición de lenguaje de programación líder.

¿Qué puede hacer Python?

Quizás la mejor pregunta sea: ¿qué no puede hacer Python?

Aunque se suele pensar en Python como un lenguaje de programación para sitios web, aplicaciones, ciencia de datos, IA y proyectos de ML, sus aplicaciones van mucho más allá de estas áreas.

Exploremos algunas de las formas (a veces sorprendentes) en que se utiliza Python:

1. Análisis de datos y visualizaciones

Python es muy adecuado para tareas de ciencia de datos en general, y esto incluye análisis y visualizaciones de datos. Con Python, los analistas pueden ordenar, manipular y extraer información de alto nivel de los datos. También pueden utilizar el lenguaje para crear potentes elementos visuales que destaquen sus hallazgos.

Cada vez hay más bibliotecas y marcos de Python para el análisis y la visualización de datos, como Pandas Visualization, Plotly y Matplotlib, por nombrar sólo algunos. Tanto si se trata de un simple diagrama como de un complejo informe estadístico, Python tiene herramientas que pueden ayudarte.

Otra razón por la que Python es el lenguaje preferido para la ciencia de datos es porque cualquiera puede utilizarlo. Los analistas y profesionales de la inteligencia empresarial no siempre son programadores o desarrolladores, pero Python es lo suficientemente fácil de usar como para que las personas sin formación informática puedan adaptarse a él con facilidad.

La especialidad de DataCamp es enseñar a particulares y empleados de grandes empresas como Google a utilizar Python y otros lenguajes de ciencia de datos.

2. Programación de aplicaciones

Como Python es un lenguaje de programación de uso general, puede utilizarse para crear todo tipo de aplicaciones web y móviles, desde productos avanzados de servicios financieros hasta componentes de un juego de carreras de F1.

Python también se utiliza con frecuencia para programar directorios de archivos, crear interfaces gráficas de usuario (GUI) e interfaces de programación de aplicaciones (API), y mucho más.

Si se te ocurre algo, es muy probable que puedas construirlo (o al menos muchos de sus componentes clave) con Python.

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3. IA y aprendizaje automático

Python es el lenguaje ideal para las aplicaciones de IA y ML debido a su estabilidad, flexibilidad y sencillez. Permite a los desarrolladores escribir código fiable y legible, y crear prototipos rápidamente.

Bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow y Keras proporcionan potentes herramientas para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático, haciendo que Python sea indispensable para el desarrollo de tecnología punta.

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4. Análisis financiero y fintech

En el mundo financiero, Python se ve favorecido por el análisis cuantitativo y cualitativo y el manejo de grandes conjuntos de datos.

Ayuda a automatizar tareas como el cálculo del riesgo, la gestión de carteras de valores, el seguimiento de las tendencias del mercado y la visualización de datos bursátiles. Python también forma parte integral del desarrollo de productos de tecnología financiera, con empresas como Venmo, Robinhood y Affirm que utilizan Python en sus pilas tecnológicas.

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5. Marketing y optimización de motores de búsqueda (SEO)

Python se utiliza cada vez más en marketing digital y SEO. Ayuda a automatizar tareas, categorizar palabras clave, extraer y analizar datos e implementar cambios en varias páginas web.

Las bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) como SpaCy ayudan a los profesionales del SEO a optimizar los contenidos y analizar las tendencias de búsqueda.

Django, un popular marco web, simplifica el proceso de optimización SEO técnica.

6. Desarrollo de juegos

Python no es el lenguaje de programación más común o popular para el desarrollo de juegos, y no hay muchos juegos escritos totalmente en Python. Pero los desarrolladores lo utilizan a menudo para otras tareas, como enlazar módulos C y C++.

Eso no quiere decir que no puedas construir un juego completo con Python: echa un vistazo a Unknown Horizons si quieres ver un juego que sólo utiliza Python. La mayoría de los juegos utilizan varios lenguajes; por ejemplo, juegos famosos como Los Sims 4 y Battlefield 2 utilizan código Python para elementos críticos como la lógica del juego.

PyGame, un conjunto multiplataforma de módulos Python diseñados para la creación de videojuegos, ayuda a los desarrolladores en las tareas relacionadas con Python.

7. Diseño gráfico

Python es un lenguaje muy útil a la hora de desarrollar aplicaciones de diseño gráfico. Se utiliza en software de imagen 2D, incluidos los conocidos programas Gimp y Paint Shop Pro. También está DrawBot, una popular aplicación de código abierto que ayuda a los usuarios a crear gráficos 2D utilizando código Python.

Los diseñadores gráficos que trabajan con sitios web o imágenes digitales pueden hacer uso de Python de forma habitual.

Como prueba adicional de la versatilidad de Python, los programas de animación 3D como Blender y Lightwave también utilizan Python.

8. Dar lugar a otros lenguajes de programación

La sencillez y la clara sintaxis de Python han inspirado la creación de otros lenguajes de programación como Go (Golang) y Cobra. También es un excelente punto de partida para aprender a programar, ya que su facilidad de uso hace que la transición a otros lenguajes de programación sea más sencilla una vez que se dominan los fundamentos de Python.

Las diversas aplicaciones de Python y su facilidad de uso lo convierten en una herramienta inestimable para muchas tareas. Tanto si analizas datos como si desarrollas aplicaciones o exploras nuevas fronteras tecnológicas, Python tiene las herramientas y bibliotecas necesarias para respaldar tus esfuerzos.

Python en acción: Muestras de código

Aquí tienes algunos ejemplos de código que muestran las capacidades de Python en manipulación de datos, visualización y aprendizaje automático utilizando bibliotecas modernas. Esta sección pretende darte una idea de la lengua.

1. Hallar 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 que muestra una onda sinusoidal.

4. Aprendizaje automático 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

Bibliotecas Python por caso de uso

Aprender Python: De lo básico a lo avanzado

La sencillez de Python significa que incluso quienes no tienen experiencia en programación pueden empezar a utilizar el lenguaje inmediatamente. Ya sea un oficinista que automatiza tareas rutinarias, un vendedor que envía correos electrónicos a intervalos establecidos o un estudiante que aprende a programar, Python es accesible para todos.

Sin embargo, hay una diferencia significativa entre lo que puedes conseguir con conocimientos básicos de Python y lo que puedes hacer con conocimientos avanzados o de nivel intermedio. Al igual que aprender a tocar un instrumento musical, dominar Python requiere práctica y un desarrollo gradual de las habilidades. Aunque puedes empezar con scripts sencillos, con tiempo y esfuerzo, puedes progresar hasta desarrollar algoritmos complejos, crear aplicaciones web sofisticadas o realizar análisis de datos avanzados.

Los expertos en Python participan en diversas tareas complejas, desde la construcción de sistemas de IA que generan sus propios algoritmos hasta el desarrollo de nuevas API y la resolución de problemas del mundo real. Tanto si eres nuevo en Python, como si quieres profundizar en tus conocimientos o alcanzar la maestría, tienes a tu disposición recursos que te ayudarán a lograr tus objetivos.

Resumen

Python es potente, flexible e increíblemente versátil. Su naturaleza intuitiva y fácil de usar, combinada con su rápida capacidad de desarrollo y su facilidad de aprendizaje, lo convierten en uno de los lenguajes de programación más populares del mundo.

Las aplicaciones de Python abarcan todos los sectores, impulsando tecnologías de desarrollo web, ciencia de datos, inteligencia artificial, finanzas y mucho más. Se espera que su popularidad y uso crezcan, haciendo de Python una habilidad esencial para los profesionales modernos.

Aprender Python es una inversión inteligente para cualquiera que desee mejorar sus perspectivas profesionales. Tanto si aspiras a ser un programador polifacético, un científico de datos, un ingeniero de IA o ML, u otro profesional de la tecnología, Python te abre las puertas a numerosas oportunidades profesionales de gran demanda. Además, las carreras que requieren conocimientos de Python suelen tener salarios impresionantes debido a la gran demanda y a la relativamente escasa oferta de profesionales cualificados.

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