Lenguajes de programación

Python: para qué sirve y por qué aprenderlo

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación interpretado y de alto nivel utilizado en todo tipo de desarrollos. Se ejecuta en el servidor y soporta la orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional.

Python fue creado a finales de la década de 1980 por Guido Van Rossum. Se caracteriza principalmente por la legibilidad de su código. Van Rossum modeló Python basándose en la estructura del inglés, lo que elimina la sintaxis innecesaria, para hacerlo más fácil de leer y escribir que otros lenguajes de programación.

Python es un lenguaje de código abierto, y en los últimos años ha aumentado en popularidad debido a su uso en la ciencia de datos o Data Science. Python también ha logrado una presencia importante en la comunidad de machine learning, el modelado de datos, análisis de datos y la inteligencia artificial (IA), con amplios recursos y bibliotecas construidas para estos fines.

Y un dato curioso: el nombre de Python viene del grupo cómico británico Monty Python. 

¿Por qué es tan popular Python?

Python es uno de los lenguajes de programación más apreciados por los desarrolladores, científicos de datos, ingenieros de software, e incluso hackers, debido a su versatilidad, flexibilidad y características orientadas a objetos. No sólo eso, Python es fácil de aprender y tiene una sintaxis limpia. Por lo tanto, es recomendable para los principiantes y los programadores experimentados.

Detallamos las principales razones por las que Python es tan popular actualmente (y seguramente lo seguirá siendo en los próximos años):

Es un lenguaje extremadamente versátil, con múltiples usos

Python saca ventaja a otros lenguajes a la hora de soportar una serie de paradigmas de programación como la programación orientada a objetos, la programación funcional, la programación empírica y la programación estructurada. Se puede utilizar para desarrollar todo tipo de aplicaciones.

Es el lenguaje de programación que más rápido crece actualmente

Gracias al uso de Python en muchas industrias y aplicaciones, y especialmente a su uso en data science, aprendizaje automático e IA, Python lleva una tendencia de rápido crecimiento.

El reciente estudio Stack Overflow Trends muestra que Python es el lenguaje de programación de mayor crecimiento, en base al porcentaje de visitantes de Stackoverflow que hacen preguntas sobre un determinado lenguaje.

Tiene una gran demanda de puestos de trabajo, y los desarrolladores de Python cobran buenos sueldos

De la mano de este crecimiento, la programación en Python tiene una gran demanda de empleo. Según un estudio basado en el número de ofertas de trabajo publicadas en LinkedIn, Python es el segundo lenguaje de programación más demandado en 2020.

Entre las ofertas para programadores Python que han pasado por Talent Hackers, el sueldo medio ofrecido se sitúa alrededor de los 40.000 euros anuales, para desarrolladores con al menos 3 años de experiencia.

Python es fácil de leer, escribir y aprender

Python es más fácil de leer, escribir y aprender que la mayoría de los principales lenguajes de programación. Con Python, tu primer “¡Hola, Mundo!” está a sólo una línea de distancia, a diferencia de las 4 o 5 líneas necesarias para otros lenguajes de programación. 

Python es un lenguaje de programación interpretado. A diferencia de los lenguajes compilados como C++ o Java, puedes ejecutar cada línea de código tan pronto como termines de escribirla y ver los resultados inmediatamente. Esto es especialmente bueno para nuevos programadores, ya que puedes obtener información instantánea en lugar de esperar a que todo el programa se compile y se ejecute antes de descubrir que has olvidado un carácter en alguna parte.

Además, hay muchas maneras de aprender Python: puedes estudiar por tu cuenta, inscribirte en un bootcamp de programación o en una escuela, o ver tutoriales en línea.


Principales usos de Python

Web Testing

Python es la mejor opción para los programadores a la hora de probar aplicaciones de sitios web y otras interfaces web relacionadas antes de lanzarlas en sitios en producción, para evitar bugs y errores. Tiene un marco de pruebas unitarias incorporado llamado PyUnit que asegura que su código funciona como se espera. Su excelente manipulación de cadenas y su fácil acceso al shell lo convierten en un lenguaje muy útil para automatizar sin problemas las tareas repetitivas.

Extracción de datos

Python es idóneo para tareas de Extracción de Datos o Web Scraping. Es decir, el proceso de recuperar y organizar datos de diferentes fuentes en la web y convertirlos en algo útil y accionable.

Python tiene muchas herramientas de escrapeo web (por ejemplo, Selenium, urllib2) y frameworks (por ejemplo, Scrappy) que pueden recuperar eficientemente el contenido de un sitio web, por no mencionar su robusta biblioteca estándar (por ejemplo, BeautifulSoup, Requests), que también proporciona herramientas funcionales y muy adecuadas para estas tareas.

Además, el scraping es una herramienta muy útil para proyectos de aprendizaje automático, recuperación de datos, posicionamiento SEO, campañas de marketing y ventas, recopilación de datos de comercio electrónico, etc.

Inteligencia Artificial (IA) y Data Science

Hoy en día, la mayoría de los científicos de datos e ingenieros de software utilizan Python para realizar trabajos e investigaciones en Inteligencia Artificial (IA) y Data Science.

Python incorpora librerías como Numpy para la computación científica, Scipy para la computación avanzada y Pybrain para el aprendizaje automático.

Aplicaciones y desarrollo web

Los frameworks web de Python (por ejemplo, CherryPy, Django, Flask, etc.) aceleran la gestión de contenidos, el acceso a la base de datos, la asignación de llamadas a funciones, la elaboración de perfiles, la autorización de datos y otros procesos cruciales.

No es coincidencia que buena proporción de los sitios y empresas de más éxito en internet, como Google, YouTube, Spotify, Uber o Instagram, usen Python para algunos de sus procesos web.

Seguridad cibernética

Gracias a una serie de potentes librerías de terceros (por ejemplo, Nmap, Yara, Requests, etc.) para elegir, Python puede responder a las amenazas de seguridad más rápidamente que otros lenguajes. Por ejemplo, puede ejecutar una prueba de penetración en una aplicación web y puede tanto detectar rupturas de seguridad como crear aplicaciones impenetrables.

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