Hay muchas aplicaciones y usos diferentes para el lenguaje de programación Python: desarrollo web, gaming, desarrollo de software, inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de lenguaje, por nombrar algunos. Sin embargo, los 3 usos principales son el desarrollo web (incluida la creación de aplicaciones), la ciencia de datos y la creación de scripts.
Primero, sin embargo, revisemos los conceptos básicos de Python y sus características.
¿Qué es Python?
Python es solo uno de los muchos lenguajes de codificación que existen y se utiliza hoy en día para crear sitios web y software. Algunos de los lenguajes más básicos incluyen HTML, CSS y Javascript, cada uno de los cuales se utiliza para crear sitios web básicos y estándar. Es un lenguaje de programación relativamente simple en el sentido de que permite usar palabras (en inglés) en lugar de símbolos, y es sencillo trabajar con él.
A diferencia de HTML, CSS y Javascript, Python es un lenguaje de propósito general, por lo que puede usarse para varios tipos de programación, no solo para el desarrollo web. Esto puede incluir desarrollo de backend, creación de software y escritura de scripts. Cómo funciona para una gran variedad de tareas de desarrollo web, es una opción atractiva para cualquiera que necesite versatilidad. También es un lenguaje de código abierto, por lo que cualquiera puede acceder y utilizarlo de forma gratuita.
Python se utiliza ampliamente en el desarrollo web debido a su simplicidad y sus potentes bibliotecas. Por ejemplo, frameworks como Django y Flask permiten a los desarrolladores crear aplicaciones web robustas y escalables de manera eficiente. Empresas como Instagram y Spotify utilizan Python para crear servicios web dinámicos y fáciles de usar.
Según una encuesta de Stack Overflow, Python es el lenguaje más popular entre los analistas de datos, con más del 80% de los encuestados usándolo para la manipulación y análisis de datos. Bibliotecas como Pandas y NumPy son fundamentales para manejar datos de manera eficiente, mientras que Matplotlib y Seaborn destacan en la visualización de datos.
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Principales usos de la programación en Python
Machine Learning
Python es el lenguaje principal detrás del aprendizaje automático. Enseñar a las máquinas a aprender es un proceso relativamente nuevo y, además, revolucionario. El aprendizaje automático basado en este lenguaje enseña a las computadoras a reconocer patrones y aprender de ellos.
El aprendizaje automático incluye tareas informáticas como el reconocimiento de voz ("Hey Google") y el algoritmo que genera y presenta recomendaciones de YouTube o Netflix. De hecho, YouTube fue escrito con el lenguaje de programación Python y el sistema de búsqueda de Google también se basa en él. Se utiliza a menudo en la computación científica, el análisis y la elaboración de informes y es un componente clave de las aplicaciones que procesan datos científicos.
Cuando se trata de Machine Learning, hay varias bibliotecas y frameworks de Python disponibles:
Algunas de las más utilizadas son TensorFlow y scikit-learn, mientras que Django, Flask, Falcon y Pyramid también son muy populares.
Scikit-learn tiene algunos de los mejores algoritmos de aprendizaje automático integrados, mientras que TensorFlow se puede usar para construir algoritmos personalizados.
Para cualquier persona que comience un proyecto de aprendizaje automático, scikit-learn es un buen lugar para empezar.
La inteligencia artificial construida con este lenguaje de codificación puede incluso realizar tareas como hacer predicciones y estimaciones.
Los profesionales de la ciencia de datos que trabajan en aprendizaje automático generalmente prefieren esta opción como su lenguaje de codificación gracias a su simplicidad, independencia de la plataforma y la amplia gama de bibliotecas disponibles para trabajar.
Análisis de datos y visualización de datos
El siguiente uso, el análisis y la visualización de datos, se utiliza para presentar datos (información) de manera visual, a menudo con el fin de sacar conclusiones y tomar decisiones basadas en la información. Python es ideal para crear gráficos como gráficos de barras y gráficos de líneas, representando así detalles en una imagen:
Los detalles o datos que se presentan a menudo son numéricos y pueden basarse en un período de tiempo determinado.
Pueden estar involucrados múltiples factores y los gráficos pueden ser tan simples o complejos como se necesite.
Para el análisis y la visualización de datos, una de las bibliotecas más populares para este lenguaje de codificación en particular es Matplotlib. Esta biblioteca es fácil de usar y muchas otras bibliotecas centradas en datos se basan en ella, por lo que proporciona una gran base o punto de partida para el análisis de datos con Python en general.
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Scripting
El scripting es el proceso de escribir pequeños programas para realizar tareas simples y automatizadas; por ejemplo, un programa que cuenta y rastrea comentarios o correos electrónicos que contienen términos o palabras clave específicas utiliza scripting. Los programas simples con tareas únicas se pueden construir y probar rápida y fácilmente usando Python. Este es uno de los mejores usos para este lenguaje debido a su simplicidad en la sintaxis y facilidad de uso. Aunque es ideal para proyectos y programas a pequeña escala, también es adecuado para los grandes, y Python es ideal para scripting gracias a su simplicidad:
Los desarrolladores generalmente encuentran que es más rápido y fácil trabajar con él en comparación con lenguajes como Java, C++ y Ruby, lo cual siempre es una ventaja.
A diferencia de la codificación, el scripting se utiliza para crear contenido dinámico y utiliza una serie de comandos dentro de un archivo; Javascript también se usa a menudo para esta tarea, al igual que Perl y PHP.
Los scripts generalmente son más rápidos de aprender que los programas, aunque, para tareas de gran envergadura, pueden ser más lentos que los programas.
Mientras que los lenguajes de scripting se utilizan para proporcionar instrucciones a los programas y decirles qué hacer, paso a paso, los lenguajes de codificación como CSS y HTML se utilizan generalmente para informar a una computadora sobre la apariencia y el diseño de un sitio web, por ejemplo, mientras que Javascript y Python, cuando se usan para scripting, admiten los procesos más dinámicos en un sitio.
Recurso: Statista
Empezar con los lenguajes de codificación
Nuestro Bootcamp de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático te introducirá a los conceptos básicos de Python; el Bootcamp de Desarrollo Web de Ironhack te introducirá a HTML, CSS y Javascript, así como a frameworks como Express (backend) y React (frontend), que proporcionan una excelente base para el desarrollo web en general. La elección es tuya.
Python es excelente para la creación de inteligencia artificial, la enseñanza a máquinas y el análisis de datos, especialmente cuando se trata de grandes cantidades de datos, y es ideal para scripting. Si necesitas centrarte en cualquiera de estas tareas, es el mejor lenguaje de programación para usar, preferido tanto por los nuevos desarrolladores como por los desarrolladores experimentados, y es un código flexible y altamente funcional para usar en una amplia gama de tareas.
Cómo empezar con Python para el desarrollo web
Instala Python: Usa gestores de paquetes como pip para instalar Python.
Configura un entorno de desarrollo: Utiliza IDEs como PyCharm o VSCode.
Aprende las bibliotecas clave: Domina Django o Flask para el desarrollo web.
Construye un proyecto: Comienza con una aplicación web simple para aplicar tus habilidades.
Explora funciones avanzadas: Implementa autenticación de usuarios y conexiones a bases de datos.
¿Interesado en impulsar aún más tu carrera tecnológica con la ayuda de Python? Estás en el lugar correcto.
Sobre la autora:
Juliette Carreiro es una escritora de tecnología con dos años de experiencia escribiendo artículos detallados para Ironhack. Desde consejos sobre carreras y cómo navegar en la escalera laboral, hasta el impacto futuro de la IA en el espacio tecnológico global, Juliette es la referencia para la comunidad de aspirantes a profesionales tecnológicos de Ironhack.
