Desarrollo de backend en Python: Guía completa para principiantes

Construir aplicaciones web robustas y eficientes es importante en el mundo digital actual. El backend, a menudo llamado el "cerebro" de una aplicación web, se encarga de la lógica, las interacciones con la base de datos y las configuraciones del servidor que hacen que todo funcione sin problemas.

Python, conocido por su sencillez y versatilidad, se ha convertido en el lenguaje de referencia para el desarrollo backend. 

En este tutorial, repasaremos lo esencial del desarrollo backend en Python, desde la configuración de tu entorno hasta la exploración de algunos temas avanzados. Tanto si eres un principiante como un desarrollador experimentado, esta guía te ayudará a iniciarte en el desarrollo backend en Python.

¿Qué es el desarrollo backend en Python?

El desarrollo backend en Python implica crear la lógica del lado del servidor que impulsa las aplicaciones web. Esto incluye varias tareas, como gestionar bases de datos, implementar API (interfaces de programación de aplicaciones), gestionar la autenticación y la autorización, y garantizar una comunicación eficaz entre el frontend (con lo que interactúan los usuarios) y el backend (el servidor, la aplicación y la base de datos).

El backend es responsable de la funcionalidad principal de la aplicación, incluido el procesamiento de datos, la lógica empresarial y las medidas de seguridad. Se encarga de todo, desde la autenticación de usuarios y la validación de datos hasta la integración de servicios de terceros y el mantenimiento de la integridad de los datos.

Python es especialmente popular para el desarrollo de backend debido a su sencillez y legibilidad y al rico ecosistema de frameworks como Django y Flask. Estos frameworks ayudan en muchos procesos de desarrollo backend, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones web robustas, escalables y seguras.

El desarrollo del backend permite que las aplicaciones web funcionen, proporcionando una buena experiencia a los usuarios finales.

Tabla comparativa entre desarrollo frontend y backend

¿Por qué elegir Python para el desarrollo backend?

La popularidad de Python en el desarrollo backend se atribuye a varios factores:

1. Versatilidad y facilidad de uso

La sencilla sintaxis y legibilidad de Python lo convierten en una opción ideal para los desarrolladores. Admite la programación orientada a objetos, que ayuda a organizar y reutilizar el código. La amplia biblioteca estándar de Python y los paquetes de terceros permiten un rápido desarrollo y creación de prototipos.

2. Una comunidad grande y activa

Python cuenta con una amplia y activa comunidad que contribuye a su rico ecosistema de bibliotecas y marcos de trabajo. El apoyo de la comunidad significa que los desarrolladores pueden encontrar recursos, tutoriales y foros que les ayuden a resolver problemas y aprender nuevas habilidades. El entorno de colaboración también fomenta la mejora continua y la innovación.

3. Escalabilidad y rendimiento

Los frameworks de Python como Django y Flask son conocidos por su escalabilidad y rendimiento:

• Django: Conocido por su enfoque "pilas incluidas", Django proporciona funciones integradas como autenticación, ORM (Object-Relational Mapping) e interfaces de administración, lo que lo hace adecuado para desarrollar aplicaciones robustas a gran escala.
• Frasco: En cambio, Flask es ligero y flexible, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones más pequeñas y modulares o microservicios. Esta flexibilidad permite a los desarrolladores adaptar la arquitectura a las necesidades específicas de su proyecto, tanto si se trata de una API sencilla como de una aplicación web compleja.

4. Integración e interoperabilidad

Python destaca en la integración con otras tecnologías. Puede conectarse fácilmente con varias bases de datos (SQL y NoSQL), servicios de terceros (como pasarelas de pago o almacenamiento en la nube) y tecnologías front-end (como React o Angular), garantizando la comunicación en toda la pila de aplicaciones. 

La compatibilidad de Python con distintos entornos también simplifica la implantación, ya sea en plataformas en la nube, contenedores o servidores tradicionales.

5. Capacidades de ciencia de datos y aprendizaje automático

Python es el lenguaje de referencia para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Sus potentes bibliotecas, como NumPy, Pandas, TensorFlow y scikit-learn, facilitan la integración de análisis avanzados y funciones de IA en tus sistemas backend. Esto es especialmente valioso para las aplicaciones que requieren procesamiento y análisis de datos.

Si eres nuevo en Python o buscas profundizar en tus conocimientos, DataCamp ofrece una serie de cursos que pueden ayudarte a iniciarte y avanzar en tus conocimientos de Python backend.

Top Python Backend Frameworks

Python ofrece varios marcos para el desarrollo del backend, cada uno con sus puntos fuertes y sus casos de uso. Comprender las características y ventajas de estos marcos te ayudará a elegir la herramienta adecuada para tu proyecto.

Django

Django es un framework web de alto nivel que fomenta el desarrollo rápido y el diseño limpio y pragmático. Es un framework "todo incluido" que viene con muchas funciones incorporadas, lo que lo convierte en una opción excelente para aplicaciones a gran escala.

Características:

• Autenticación incorporada: Django proporciona sólidas funciones de autenticación desde el primer momento, incluida la gestión de usuarios y permisos.
• Mapeo Objeto-Relacional (ORM): El ORM de Django te permite interactuar con bases de datos utilizando código Python en lugar de SQL, lo que simplifica la gestión de bases de datos.
• Interfaz de administración: Las interfaces de administración generadas automáticamente permiten una gestión rápida de los datos de la aplicación.
• Seguridad: Django incluye muchas funciones de seguridad, como la protección contra la inyección SQL, el cross-site scripting y la falsificación de petición cross-site.

Ideal para: Proyectos grandes y complejos en los que son importantes el desarrollo rápido, la escalabilidad y las funciones integradas, como la autenticación y los paneles de administración. La adhesión de Django al principio DRY (Don't Repeat Yourself) también reduce el código redundante, lo que facilita su mantenimiento.

Frasco

Flask es un microframework que ofrece más flexibilidad que Django. Es minimalista y da a los desarrolladores la libertad de elegir los componentes necesarios, lo que permite un enfoque más adaptado a la creación de aplicaciones.

Características:

• Núcleo minimalista: Flask sólo proporciona lo esencial, como el enrutamiento y la gestión de peticiones, dejando a elección del desarrollador las herramientas y bibliotecas adicionales.
• Arquitectura flexible: Su sencillez y su naturaleza no opinable permiten un mayor control sobre la estructura y las dependencias de la aplicación.
• Extensible: Flask puede ampliarse fácilmente con diversas bibliotecas para añadir funcionalidad según sea necesario.

Ideal para: Proyectos pequeños y medianos, APIs, microservicios y desarrolladores que prefieren más control sobre la arquitectura de la aplicación. La simplicidad y facilidad de uso de Flask lo convierten en una opción popular para los desarrolladores que quieren crear aplicaciones sencillas y eficientes sin la sobrecarga de un framework más grande.

FastAPI

FastAPI es un framework web moderno y de alto rendimiento diseñado para construir APIs de forma rápida y eficaz. Aprovecha las sugerencias de tipo estándar de Python para la validación y serialización automáticas, lo que lo hace potente y fácil de usar.

Características:

• Rendimiento: FastAPI es uno de los frameworks de Python más rápidos, gracias a su programación asíncrona y su validación automática.
• Documentación automática: FastAPI genera automáticamente documentación OpenAPI y JSON Schema, lo que tiene un valor incalculable para los desarrolladores con API complejas.
• Tipo seguridad: Utilizando las sugerencias de tipo de Python, FastAPI proporciona una mejor comprobación de errores y calidad del código.

Ideal para: Proyectos centrados en la creación de API de alto rendimiento, especialmente las que requieren tiempos de respuesta rápidos y una gestión eficaz de las tareas asíncronas. FastAPI también es muy adecuado para aplicaciones que necesitan una documentación completa de la API.

Pirámide

Pyramid es un framework web versátil y escalable que puede gestionar desde pequeñas aplicaciones hasta grandes y complejos sistemas. Es conocido por su flexibilidad, que permite a los desarrolladores elegir los componentes necesarios sin imponer una forma determinada de hacer las cosas.

Características:

• Flexibilidad: Pyramid es altamente configurable, lo que permite a los desarrolladores estructurar sus aplicaciones de la forma que deseen. Admite tanto proyectos pequeños y sencillos como sistemas grandes y sofisticados.
• Escalabilidad: Pyramid es adecuado para proyectos de cualquier tamaño, desde aplicaciones de un solo archivo hasta implantaciones de nivel empresarial.
• Seguridad: Al igual que Django, Pyramid incluye sólidas funciones de seguridad, como la protección contra las vulnerabilidades web más comunes.

Ideal para: Desarrolladores que desean un enfoque equilibrado entre la naturaleza completa de Django y el minimalismo de Flask. Pyramid es ideal para quienes necesitan un marco que pueda crecer con su proyecto, adaptándose a una complejidad y escala crecientes.

Tabla comparativa de frameworks de backend Python

Construir un backend de Python: Guía paso a paso

En esta sección, recorreremos paso a paso el proceso de construcción de un backend Python. El propósito de esta guía es darte una idea de los pasos necesarios para construir un backend con Python.

1. Configurar el entorno de desarrollo

Para empezar, necesitas un editor de código fiable o un entorno de desarrollo integrado (IDE), como PyCharm, VS Code o Sublime Text. 

Es necesario configurar entornos virtuales utilizando herramientas como venv para gestionar las dependencias y mantener un espacio de trabajo limpio.

A continuación te explicamos cómo configurar un entorno virtual:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

Puedes desactivar el entorno más tarde ejecutando deactivate.

Para saber más sobre cómo configurar tu entorno de desarrollo y otras herramientas esenciales, considera la posibilidad de explorar el curso Introducción a Python de DataCamp.

2. Elegir un framework (Django o Flask)

Hemos mencionado Django y Flask, sus características y cuándo utilizarlos. Para este ejemplo, utilizaremos Django. Primero, instala Django con pip:

pip install django

Crea un nuevo proyecto Django y navega hasta el directorio del proyecto:

django-admin startproject myproject
cd myproject

3. Crea y configura tu proyecto

Establece la estructura inicial del proyecto y configura los ajustes, incluidas las conexiones a la base de datos y la gestión de archivos estáticos.

python manage.py startapp myapp

También tendrás que configurar settings.py para configurar tu base de datos, zona horaria, archivos estáticos y otros ajustes específicos del proyecto.

4. Instalar bibliotecas esenciales de Python

El ecosistema de Python ofrece bibliotecas para diversas necesidades de desarrollo backend. Dependiendo de tu proyecto, puedes necesitar bibliotecas que se encarguen de tareas específicas.

• Marco REST Django: Para construir APIs en Django.
• PostgreSQL: Como base de datos (a través de psycopg2).
• Apio o RQ: Para la gestión de tareas asíncronas.
• Asyncio: Para la programación asíncrona en Python.

Para nuestro ejemplo, instalaremos el framework Django REST:

pip install djangorestframework

Añade rest_framework a tu INSTALLED_APPS en la configuración de Django.

5. Diseñar el esquema de tu base de datos

Diseñar un esquema de base de datos robusto es necesario para el rendimiento y la escalabilidad. Esto implica definir tablas, campos, relaciones y restricciones para garantizar la integridad de los datos y la eficacia de las consultas.

A modo de ejemplo, he aquí cómo puedes definir tus modelos de base de datos en models.py:

from django.db import models

class Employee(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
    department = models.CharField(max_length=100)

Tras crear los modelos, así es como ejecutarías las migraciones para crear el esquema de la base de datos:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

6. Implementar la funcionalidad básica

A continuación, tendrías que codificar la lógica empresarial de tu aplicación, el procesamiento de datos y otras funciones básicas. Desarrolla la lógica empresarial, incluidas las vistas y los serializadores para los puntos finales de la API. En Django, puedes utilizar vistas basadas en clases y serializadores para gestionar la transformación de datos.

Aquí tienes un ejemplo básico de una vista Django que devuelve una lista de todos los empleados de la base de datos:

# views.py
from django.http import JsonResponse
from .models import Employee

def employee_list(request):
    employees = Employee.objects.all().values('name', 'age', 'department')
    return JsonResponse(list(employees), safe=False)

Esta vista recupera todos los objetos Employee de la base de datos, selecciona sus campos name, age, y department, y los devuelve como respuesta JSON.

Para mantener la calidad y legibilidad del código, sigue las mejores prácticas en normas de codificación y patrones de diseño.

7. Gestión de la autenticación y autorización

Implantar una autenticación y autorización seguras es vital para proteger los datos de los usuarios y garantizar que sólo los usuarios autorizados puedan acceder a determinadas funciones o datos. Django tiene un sistema de autenticación integrado, mientras que Flask ofrece extensiones como Flask-Login y Flask-Security.

He aquí un ejemplo básico de cómo utilizar el sistema de autenticación integrado en Django para proteger una vista a la que sólo pueden acceder los usuarios registrados:

# views.py
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from django.http import HttpResponse

@login_required
def dashboard(request):
    return HttpResponse("Welcome to your dashboard!")

Esta vista utiliza el decorador @login_required para garantizar que sólo los usuarios autentificados puedan acceder a la vista dashboard. Si un usuario no ha iniciado sesión, será redirigido a la página de inicio de sesión.

8. Desarrollar y documentar API

Desarrollar APIs restful o puntos finales graphQL permite una comunicación eficiente entre el frontend y el backend. 

Una documentación adecuada utilizando herramientas como PostMan garantiza que tus API sean comprensibles y accesibles. Documentar tus API también ayuda a otros desarrolladores y usuarios a entender cómo interactuar con tu aplicación.

Utiliza el framework Django REST para crear y documentar APIs. Define tus serializadores y vistas para manejar la serialización y deserialización de los datos.

He aquí un ejemplo sencillo que utiliza Django REST Framework para crear un punto final de API básico que devuelva datos de los empleados:

# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import Employee
class EmployeeSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Employee
        fields = ['name', 'age', 'department']

# views.py
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.decorators import api_view
from .models import Employee
from .serializers import EmployeeSerializer

@api_view(['GET'])
def api_employee_list(request):
    employees = Employee.objects.all()
    serializer = EmployeeSerializer(employees, many=True)
    return Response(serializer.data)

Este ejemplo incluye un serializer para convertir el modelo Employee a formato JSON y una vista API que devuelve una lista de todos los empleados. El decorador @api_view especifica que esta vista sólo gestiona peticiones GET.

9. Probar tu aplicación

Las pruebas son una parte fundamental del proceso de desarrollo. Utiliza pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para asegurarte de que tu aplicación funciona correctamente. El framework unittest de Python y las herramientas de prueba integradas en Django proporcionan un entorno de pruebas completo.

Escribe pruebas utilizando el marco de pruebas de Django. Asegúrate de que cubres las pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo.

Este es un ejemplo de prueba unitaria:

from django.test import TestCase
from .models import Employee

class EmployeeTestCase(TestCase):
    def setUp(self):
        Employee.objects.create(name="John Doe", age=30, department="HR")
    def test_employee_creation(self):
        john = Employee.objects.get(name="John Doe")
        self.assertEqual(john.age, 30)

10. Despliega tu aplicación

Desplegar tu aplicación implica instalar un servidor, configurar un dominio y garantizar su seguridad y escalabilidad. 

AWS, Heroku y DigitalOcean son anfitriones populares de aplicaciones Python. También pueden utilizarse herramientas de despliegue como Docker y Kubernetes para la contenerización y orquestación.

Para seguir aprendiendo, el itinerario profesional de Desarrollador Python del DataCamp proporciona información detallada sobre estos pasos.

Temas avanzados en el desarrollo de backend en Python

A medida que avances en el desarrollo del backend de Python, te encontrarás con temas más avanzados que pueden ayudarte a optimizar tus aplicaciones y añadir funciones complejas. Estos son algunos ejemplos:

Programación asíncrona

La programación asíncrona en Python te permite escribir código no bloqueante. Esto es especialmente útil para tareas ligadas a la E/S, como peticiones de red, operaciones con archivos o interacciones con bases de datos. Puede mejorar significativamente el rendimiento y la capacidad de respuesta de tus aplicaciones.

• Asyncio: La biblioteca asyncio incorporada en Python proporciona la base para escribir código asíncrono. Te permite utilizar las palabras clave async y await para definir funciones asíncronas, permitiendo la concurrencia en tus aplicaciones.
• FastAPI: Como ya hemos dicho, FastAPI aprovecha las capacidades asíncronas de Python, lo que lo convierte en una opción ideal para construir API de alto rendimiento.

Optimización del rendimiento

Optimizar el rendimiento de tu backend es necesario para que tus aplicaciones funcionen sin problemas, incluso bajo cargas pesadas. Esto implica mejorar la eficiencia de tu código, optimizar las consultas a la base de datos y afinar las configuraciones del servidor.

• Barra de herramientas de depuración de Django: Esta herramienta te ayuda a analizar y depurar tus aplicaciones Django proporcionándote información sobre consultas SQL, tiempos de renderizado de plantillas y mucho más. Es inestimable para identificar los cuellos de botella de tu aplicación.
• Flask-Debug: Similar a la barra de herramientas de depuración de Django, Flask-Debug proporciona herramientas de depuración y monitorización del rendimiento de las aplicaciones Flask, ayudándote a identificar las áreas que necesitan optimización.

Consejos adicionales:

• Almacenamiento en caché: Implementa estrategias de almacenamiento en caché utilizando herramientas como Redis o Memcached para reducir la carga de tu base de datos y acelerar los tiempos de respuesta.
• Optimización de consultas: Utiliza la indexación de la base de datos y las consultas SQL optimizadas para reducir el tiempo necesario para recuperar los datos.

Tratamiento de datos en tiempo real

Manejar eficazmente los datos en tiempo real es esencial para las aplicaciones que requieren actualizaciones en tiempo real, como los sistemas de chat, los cuadros de mando en directo y las herramientas de colaboración.

• Protocolo WebSocket: Los WebSockets proporcionan un canal de comunicación full-duplex a través de una única conexión TCP, permitiendo la transmisión de datos en tiempo real entre el cliente y el servidor. Esto es especialmente útil para aplicaciones que requieren un flujo continuo de datos.
• Canales Django: Los Canales de Django amplían las capacidades de Django para manejar WebSockets y otros protocolos asíncronos. Esto te permite crear funciones en tiempo real como notificaciones, actualizaciones en directo y funciones de chat dentro de tu aplicación Django.

Retos comunes y buenas prácticas

El desarrollo del backend conlleva sus propios retos. He aquí algunos problemas comunes y las mejores prácticas para superarlos:

1. Depuración y tratamiento de errores

La depuración y la gestión de errores son aspectos cruciales del desarrollo del backend. Gestionar correctamente los errores y las excepciones garantiza que tu aplicación pueda manejar situaciones inesperadas con elegancia, sin bloquearse.

• Registro: Implementa un registro exhaustivo para capturar información sobre el comportamiento de la aplicación en tiempo de ejecución. Herramientas como el módulo logging integrado en Python y servicios como Sentry o Loggly pueden ayudarte a supervisar y diagnosticar problemas en producción.
• Tratamiento de errores: Tanto Django como Flask proporcionan mecanismos integrados para la gestión de errores. Asegúrate de que manejas las excepciones con eficacia para proporcionar mensajes de error significativos y evitar exponer información sensible.

Las mejores prácticas:

• Utiliza bloques try-except para capturar y manejar las excepciones con elegancia.
• Registra los errores con suficiente detalle para ayudar a la depuración, pero evita registrar información sensible.
• Configura un registro centralizado para entornos de producción, con el fin de supervisar y analizar los registros de varios servidores.

2. Seguridad

La seguridad es primordial en el desarrollo del backend. Un backend comprometido puede provocar filtraciones de datos, accesos no autorizados y graves consecuencias. Seguir las mejores prácticas de seguridad ayuda a proteger tu aplicación y a sus usuarios.

• HTTPS: Utiliza siempre HTTPS para cifrar los datos transmitidos entre el cliente y el servidor, protegiéndote de los ataques de intermediario.
• Autenticación segura: Implementa mecanismos de autenticación robustos. Utiliza bibliotecas como el sistema de autenticación integrado en Django o Flask-Security para una gestión segura de los usuarios. Considera la posibilidad de utilizar la autenticación multifactor (MFA) para mayor seguridad.
• Protección contra vulnerabilidades comunes: Protege tu aplicación contra vulnerabilidades comunes, como la inyección SQL, el scripting entre sitios (XSS) y la falsificación de petición entre sitios (CSRF).

Las mejores prácticas:

• Actualiza regularmente las dependencias para parchear las vulnerabilidades de seguridad.
• Utiliza cabeceras de seguridad como la Política de Seguridad de Contenidos (CSP) y la Seguridad de Transporte Estricta HTTP (HSTS).
• Realiza periódicamente auditorías de seguridad y pruebas de penetración para identificar y corregir vulnerabilidades.

3. Escalabilidad y mantenimiento

A medida que tu aplicación crece, la escalabilidad y el mantenimiento se convierten en preocupaciones críticas. Diseñar tu aplicación para que escale de forma eficiente garantiza que pueda gestionar el aumento del tráfico y las cargas de datos sin degradar el rendimiento.

• Almacenamiento en caché: Implementa mecanismos de almacenamiento en caché para reducir la carga de tu base de datos y acelerar los tiempos de respuesta. Como ya se ha mencionado, herramientas como Redis o Memcached pueden almacenar en memoria los datos a los que se accede con frecuencia, reduciendo la necesidad de consultas repetidas a la base de datos.
• Equilibrio de carga: Distribuye el tráfico entrante entre varios servidores para evitar que uno solo se convierta en un cuello de botella. Los equilibradores de carga también pueden proporcionar capacidades de conmutación por error, mejorando la fiabilidad de tu aplicación.
• Optimización de la base de datos: Optimiza tus consultas a la base de datos y tus estrategias de indexación para mejorar el rendimiento. Utiliza la fragmentación de bases de datos, la replicación y la agrupación de conexiones para gestionar grandes volúmenes de datos.
• Mantenimiento periódico: Actualiza tus dependencias, refactoriza tu código y limpia regularmente los recursos no utilizados. Esto mantiene limpio tu código base, reduce la deuda técnica y garantiza que tu aplicación siga siendo eficiente y segura.

Las mejores prácticas:

• Utiliza el control de versiones (por ejemplo, Git) para gestionar los cambios y facilitar la colaboración.
• Implementa canalizaciones de integración continua y despliegue continuo(CI/CD) para automatizar las pruebas y el despliegue.
• Documenta tu código y arquitectura para facilitar a futuros desarrolladores el mantenimiento y ampliación de tu aplicación.

Conclusión

En esta guía, hemos cubierto los fundamentos del desarrollo backend en Python, desde la configuración de tu entorno de desarrollo hasta la exploración de temas avanzados como la programación asíncrona y el manejo de datos en tiempo real. 

La versatilidad de Python, su facilidad de uso y el sólido apoyo de la comunidad lo convierten en una opción excelente para el desarrollo backend. Puedes construir aplicaciones web eficientes, escalables y mantenibles con los marcos de trabajo, bibliotecas y mejores prácticas esenciales.

Para un aprendizaje continuo, DataCamp ofrece una serie de recursos que te ayudarán a perfeccionar tus habilidades:

• Introducción a Python - Un gran punto de partida para construir una base sólida en Python.
• Pista de Habilidades de Programación en Python - Profundiza en la programación en Python y mejora tus habilidades.
• Trayectoria Profesional de Desarrollador Python - Prepárate para una carrera profesional en programación Python con esta completa trayectoria.

Estos recursos te ayudarán a seguir creciendo como desarrollador, asegurándote que sigues a la cabeza en el desarrollo del backend de Python.