Python: El lenguaje versátil de programación que cautiva a todos

Comienza a programar en Python: ¡descubre qué puedes hacer con este lenguaje versátil, cómo y dónde aprenderlo, y mucho más!

Python es sin duda uno de los lenguajes de programación más ampliamente utilizados en la actualidad. Gracias a su flexibilidad y a una amplia comunidad de personas, se emplea en numerosas empresas de todo el mundo con diversos propósitos, permitiendo que muchos desarrolladores lo utilicen, a pesar de tener diferentes trayectorias profesionales.

En este artículo, exploramos qué tipo de lenguaje es Python, por qué y cómo difiere de muchos otros lenguajes de programación.

Luego, profundizaremos en las áreas donde Python se utiliza más comúnmente, dónde aprenderlo, cómo instalarlo en nuestras máquinas y, finalmente, veremos cómo escribir un programa sencillo.

¿Qué tipo de lenguaje es Python y cómo se diferencia de otros?

Python es un lenguaje de programación que fue desarrollado por primera vez en 1989 por el científico de la computación holandés Guido van Rossum, quien lo nombró Python porque era fan de la serie de televisión británica «Monty Python’s Flying Circus».

Según lo informado por Wikipedia, «En 1999, Van Rossum presentó una propuesta a la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa llamada Programación de Computadoras para Todos, en la que definió aún más sus objetivos para Python:

• Es un lenguaje de programación fácil e intuitivo, tan poderoso como los principales competidores.
• Es de código abierto, lo que significa que cualquiera puede contribuir a su desarrollo. 
• El código es comprensible como el inglés sencillo 
• Es adecuado para tareas cotidianas, lo que permite tiempos de desarrollo cortos.

En 2019, Python se convirtió en el segundo lenguaje más popular en GitHub, el sitio web de gestión de código fuente más grande de Internet, solo por detrás de JavaScript.

La principal diferencia entre Python y otros lenguajes de programación similares es que Python es un lenguaje interpretado, mientras que la mayoría de los lenguajes similares son compilados.

La diferencia entre un lenguaje compilado y uno interpretado es que un lenguaje compilado está representado por un archivo ya escrito en código binario, lo que lo hace reconocible por una máquina y, por lo tanto, se ejecuta de inmediato.

En un lenguaje interpretado como Python, por otro lado, el programa está representado por el código fuente y, cada vez que se ejecuta, primero se traduce y luego se compila. Si bien esto representa la verdadera fortaleza de Python, al convertirlo en un lenguaje de programación más amigable para el usuario, también es en cierta medida su talón de Aquiles, ya que puede disminuir el rendimiento de las máquinas, haciéndolas más lentas y, por lo tanto, no siempre adecuadas para aplicaciones donde la capacidad de respuesta es crucial.

Por último, Python es un lenguaje de programación de alto nivel porque proporciona un alto nivel de abstracción, lo que facilita la escritura de código en comparación con los lenguajes de programación de bajo nivel.

En otras palabras, esto significa que los desarrolladores pueden escribir código en Python utilizando conceptos y estructuras cercanas al lenguaje natural, sin preocuparse por detalles de bajo nivel, como la asignación de memoria o los registros del procesador. Esto hace que Python sea el lenguaje perfecto para aquellos que desean aprender a programar.

¿Un ejemplo? Si quiero escribir una variable «age» para indicar mi edad, puedo escribir: 

age = 33

En otros lenguajes de programación, especialmente en los compilados, no sería igual.

Por ejemplo, para declarar la misma variable en C++, tendríamos que escribirla de esta manera:

#include <iostream>

 int main() {

 int age = 33; 

// other commands or operations 

return 0; 

}Lenguaje del código: PHP (php)

Y aquí podemos ver de inmediato la simplicidad de Python en comparación con un lenguaje de programación compilado.

Programando en Python: ¿Qué puedo hacer?

Entonces, ¿qué exactamente podemos hacer con Python?

La fortaleza de Python radica en su flexibilidad y adecuación para diferentes tipos de problemas y situaciones. En algunos casos, esta flexibilidad también es su talón de Aquiles, como mencionamos anteriormente. Pero por otro lado, como es evidente, no existe una herramienta óptima para resolver cada problema: hay herramientas específicas para problemas específicos, aunque las herramientas de propósito general pueden proporcionar un buen nivel de resolución de problemas.

¿Dónde se utiliza?

De todos modos, veamos las áreas donde Python se utiliza ampliamente con excelentes resultados:

Automatización. Gracias a su flexibilidad y a una vasta comunidad de desarrolladores que crean numerosas librerías y brindan soporte, Python es el lenguaje perfecto para la automatización. ¿Un ejemplo de automatización? Imaginemos tener una carpeta con cientos de archivos en diferentes formatos: imágenes, documentos PDF, documentos de Word, etc. Con Python, podríamos escribir un programa que lea las extensiones de archivo y los coloque en subcarpetas con nombres como «PDF», «imágenes», etc.

Desarrollo de Back-End. Aunque Python tiene algunos competidores en el dominio del Back-End, sigue siendo un lenguaje ampliamente utilizado por muchas empresas en todo el mundo para desarrollar la parte de Back-End de muchas aplicaciones web. De hecho, Python tiene muchos frameworks en este sentido. Los más utilizados son «Flask» y «Django».

 Análisis de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Gracias a la multitud de librerías y marcos de trabajo, Python es el lenguaje perfecto, y el más ampliamente utilizado, para el análisis de datos y el Machine Learning. Las librerías como Pandas son excelentes para el análisis de datos, y scikit-learn para el Machine Learning. También existen varios marcos de trabajo para el Machine Learning y el Deep Learning, como PyTorch y TensorFlow.

Cómo y dónde aprender Python de forma gratuita (o casi gratuita)

Dada su flexibilidad y relativa facilidad de escritura, Python es sin duda el lenguaje perfecto para comenzar a aprender programación.

Además, como es utilizado por muchas empresas en diversos campos, como hemos visto, muchas personas están dispuestas a aprenderlo. También puede ser una buena idea para un cambio de carrera.

Hoy en día, existen varias soluciones en línea para aprender Python de forma gratuita (o casi gratuita). Aquí hay algunos enlaces:

“Learn Python” y “Tutorials Point” son dos sitios web donde puedes aprender Python de forma gratuita, y también ofrecen algunos recorridos de aprendizaje para seguir. Si prefieres videos, en cambio, puedes consultar el sitio web «Python programming».

Por supuesto, YouTube también está lleno de tutoriales gratuitos, pero a menudo carecen de una estructura de aprendizaje organizada.

«Medium«. Medium es una plataforma de escritura que tiene una tarifa de suscripción de $5 al mes y ofrece muchos tutoriales de Python para todos (tanto principiantes como avanzados) y cubre varios temas (automatización, Back-End, Aprendizaje Automático, etc.).

«Udemy«. Udemy es una excelente plataforma donde puedes encontrar cursos de Python para todos los niveles y diversos temas, por solo unos pocos euros. Es genial porque proporciona un camino estructurado para seguir desde el inicio hasta el final.

Cómo instalar Python en tu PC

Existen varias formas de instalar Python en una PC. Veamos un par de ellas.

Cómo instalar Python en Windows, macOS y Linux

Para instalar Python en una máquina con Windows o macOS, simplemente visita este sitio web, descarga la última versión e instálala como cualquier otro programa.

Para máquinas Linux, podemos descargar la última versión desde el sitio web mencionado anteriormente o utilizar el terminal de la siguiente manera:

$ sudo apt update

$ sudo apt install python3

Ahora, el «problema» con este enfoque es que solo instalará Python en nuestras máquinas. Sin embargo, una vez que nos familiaricemos con el lenguaje de programación y necesitemos usar librerías que no estén incluidas en la instalación estándar, tendremos que instalarlas una por una.

Para evitar esto, una solución es instalar Anaconda en nuestra PC. De esta manera, además de instalar Python, también instalaremos todas las librerías comúnmente utilizadas para análisis de datos y Machine Learning, así como muchas librerías utilizadas en otros campos.

Cómo instalar Anaconda en Windows, macOS y Linux:

Para los tres sistemas operativos, para instalar Anaconda, podemos visitar este enlace y descargar el paquete de la última versión.

Cómo escribir un programa en Python

Anteriormente en este artículo, escribimos un programa en Python. Específicamente, aunque el programa no hace nada especial, sigue haciendo algo importante: guarda en memoria que el valor de la variable «age» es 33.

Ahora, solo por el placer de ver la simplicidad de Python, escribamos un pequeño programa.

Por ejemplo, imaginemos que tenemos una lista de frutas. Queremos que nuestro programa considere todas las frutas e imprima la frase «Me encanta <fruta>» con el nombre de cada fruta.

Podemos hacerlo de la siguiente manera:

# Create a list of fruits 

fruits = ["banana", "apple", "pear"]

# Iterate over the list 

for fruit in fruits:

# Print phrase

    print(f"I love {fruit}")

>>> 

                      I love banana 

                      I love apple 

                      I love pearLenguaje del código: PHP (php)

Así que, de una manera muy simple e intuitiva:

1. Creamos una lista «fruits» que contiene los nombres de algunas frutas.
2. Creamos una variable auxiliar «fruit» que, a través del bucle «for», itera sobre todos los elementos de la lista «fruits».
3. Finalmente, imprimimos nuestra frase para todos los elementos de la lista usando el comando print().

Modernizando Python: Código y Conceptos Actuales

Python continúa evolucionando, y es esencial mantener nuestros ejemplos y técnicas actualizados. Aquí algunos conceptos clave:

1. Asincronía con asyncio: Ideal para aplicaciones web y de red, permite manejar múltiples tareas de manera eficiente. Ejemplo: uso de async y await para operaciones no bloqueantes.
2. Decoradores: Extienden y modifican funciones de manera elegante y eficiente. Ejemplo: @dataclass para clases con inicialización automática de atributos.
3. Generadores: Solución óptima para manejar grandes volúmenes de datos con bajo consumo de memoria. Ejemplo: uso de yield en funciones que procesan o generan grandes conjuntos de datos.

Además, es fundamental incorporar ejemplos que utilicen las últimas versiones de Python y sus librerías, enfocándose en mejorar la claridad y eficiencia del código.

¡Comienza a programar en Python!

En este artículo, hemos visto que Python es un lenguaje de programación utilizado en campos muy diversos, desde Back-End hasta Machine Learning.

Por último, hemos visto cómo, gracias a su sintaxis simple, podemos escribir un programa que es comprensible incluso para personas que no son expertas en el campo del desarrollo.