El mundo IT está en constante evolución y una buena muestra de ello son la aparición de lenguajes de programación. Python es uno de los más usados actualmente y la tendencia sigue al alza.
Cada vez más personas lo eligen como su primer lenguaje de programación, e incluso los programadores senior están cambiando a este lenguaje, por una razón fundamental, posee una sintaxis que permite a sus programadores expresar sus problemas en menos líneas de código.
Estos factores y otros que veremos más adelante, han hecho que Python se convierta en uno de los lenguajes de programación más utilizados, desde aplicaciones web hasta data science, sus usos son muy variados.
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación de alto nivel, código abierto, orientado a objetos, sencillo y fácil de aprender. Aunque fue creado ya a principios de los 90 en los Países Bajos y se considera un proyecto relativamente joven respecto a otros lenguajes.
Cuenta con una numerosa biblioteca de herramientas, que hacen de él un lenguaje de programación único.
Características principales
Multiparadigma: Soporta la programación imperativa, programación orientada a objetos y funcional.
Interpretado: El código no se compila a lenguaje máquina.
Multiplataforma: Se puede encontrar un intérprete de Python para los principales sistemas operativos: Windows, Linux y Mac OS. Además, se puede reutilizar el mismo código en cada una de las plataformas.
Dinámicamente tipado: Es decir, una misma variable puede tomar valores de distinto tipo.
Principales usos de Python
Es muy versátil y con él se puede desarrollar software de todo tipo. Se utiliza principalmente en: Desarrollo Web, APIs, Inteligencia Artificial, Big Data, Machine Learning, DevOps, Scraping y Desarrollo de microcontroladores (MicroPython).
Python en la Inteligencia Artificial (IA)
Python ayuda a trabajar con tecnologías de inteligencia artificial porque:
- Tiene bibliotecas como Numpy, Scipy y Pybrain, que se utilizan para la computación científica, computación avanzada, y el aprendizaje automático (machine learning).
- Permite plasmar ideas con pocas líneas de código, que no es posible con otros lenguajes.
- Tiene bibliotecas como Keras y TensorFlow que contiene información sobre las funcionalidades del aprendizaje automático.
- Todas estas razones combinadas hacen que este lenguaje sea una mejor opción respecto a otros lenguajes para aplicaciones de inteligencia artificial.
Python en Big Data
Además de su simplicidad, cuenta con bibliotecas de procesamiento de datos como Pydoop.
Otras bibliotecas como Dask y Pyspark facilitan aún también el análisis y la gestión de datos. Es rápido y fácilmente escalable, además de contar con características que le ayudan a generar información en entornos de tiempo real y a convertir esa información a los lenguajes usados en Big Data.
Python en Data Science
Es uno de los mejores lenguajes utilizados por los científicos de datos para varios proyectos y aplicaciones de ciencia de datos. Python proporciona una gran funcionalidad para lidiar con las matemáticas, la estadística y la función científica. Proporciona excelentes bibliotecas para tratar con aplicaciones de ciencia de datos.
Python en Frameworks de Pruebas
El testing es otra de las actividades que se ha cambiado a este lenguaje.
Es ideal para validar ideas o productos, ya que tiene muchos frameworks integrados que ayudan a depurar el código y ofrecen flujos de trabajo y ejecución rápidos.
Herramientas de testing como Unittest, Pytest y Nose test hacen que las pruebas sean más fáciles para el desarrollador y además, admite pruebas entre plataformas y navegadores con diferentes marcos, como PyTest y Robot.
Python en Desarrollo Web
Este lenguaje permite construir mucho más con menos líneas de código, por lo que se pueden crear prototipos de forma más eficiente.
La herramienta Framework Django es una ventaja ya que permite que pueda utilizarse para crear páginas web dinámicas y seguras. También se usa para hacer scraping, es decir, obtener información de otros sitios web como por ejemplo, Instagram o Pinterest.
Sitios famosos que usan Python
Ventajas y Desventajas de usar Python
Ventajas
Una de las ventajas principales es la posibilidad de crear un código con gran legibilidad, que ahorra tiempo y recursos, lo que facilita su comprensión e implementación.
- Estilo flexible: el lenguaje te da muchas herramientas para crear un código flexible sin necesidad de declarar cada tipo de datos. Por otro lado, la sintaxis es comprensible.
- Ordenado y limpio: el orden que mantiene Python es una de las cualidades preferidas por sus usuarios, es muy legible, cualquier otro programador lo puede leer y trabajar sobre el código escrito. Los módulos están bien organizados, a diferencia de otros lenguajes.
- Cuenta con una comunidad muy activa que cuida el entorno así como sus actualizaciones.
- Open Source: este lenguaje de programación es software libre, por lo que puedes emplearlo de cualquier forma para tus proyectos sin estar cautivo de ninguna licencia de empresa. Además, puedes utilizarlo como base para crear extensiones o desarrollar módulos.
- Estilo sano de programación: con ayudas para aprender, direccionado a las reglas perfectas.
Desventajas
- Hosting: algunos proveedores no ofrecen soporte a Python out-of-the-box. En algunos servicios para activarlo requiere de cierta configuración.
- Librerías incorporadas: en un principio al llevar más años de existencia, Java dispone de gran cantidad de librerías disponibles. Python está creciendo muy rápidamente pero algunas librerías son aún poco conocidas.
- Curva de aprendizaje: aunque el lenguaje es comprensible, puede tomar algo de tiempo aprenderlo respecto a otros lenguajes más sencillos pero también menos potentes, sobre todo si no se tiene ninguna idea sobre programación orientada a objetos.
- No tiene identificadores protegidos: a diferencia de otros tipos de lenguajes como PHP, no cuenta con identificadores protegidos, por lo que los métodos empleados son públicos.
Factores de comparación: Java vs. Python
¿Cuál es la diferencia entre estos dos lenguajes? Ambos tienen similitudes y diferencias que vamos a analizar.
Estos son los factores que utilizaremos para la comparativa:
| Factores de comparación | Java | Python |
| Velocidad |  |  |
| Legado | | |
| Código | | |
| Agilidad Práctica | | |
| Tendencias | | |
| Salario | | |
| Sintaxis | | |
Vemos en la tabla que Python tiene una ventaja mayoritaria sobre Java.
En términos de velocidad, Java es más rápido porque es un lenguaje compilado y necesita menos tiempo para ejecutar un código. Python es un lenguaje interpretado y determina el tipo de datos en términos de ejecución, lo que lo hace más lento.
Legado, como hemos comentado anteriormente las referencias de proyectos en el mercado, tanto en el sector público como privado, es mayor en Java por corresponder a un lenguaje más antiguo. De todos modos Python se ha venido usando menos en los primeros veinte años desde su creación pero desde el 2010 su uso se ha disparado, por lo que se espera que en un futuro cercano se corrija la tendencia.
Código, Java es muy detallado. Se necesitan 10 líneas de código para leer un archivo en Java. Python solo necesita 2 líneas de código, esto lo hace un lenguaje preferible.
Agilidad práctica, Java gracias a su sistema de tipos estáticos y la universalidad de los IDE en desarrollo, disfruta de un soporte mas constante que Python. Sin embargo, este último se considera el lenguaje más favorable para el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, IoT…
Tendencias, el crecimiento de Python ha sido astronómico, especialmente en los países desarrollados. Las razones de este increíble crecimiento incluyen la productividad de los desarrolladores, la flexibilidad del idioma, el apoyo de la biblioteca, el apoyo de la comunidad y la facilidad de aprendizaje.
Salario, Python tiene una ventaja sobre Java debido a su mayor demanda en los últimos tiempos. Hoy en día, los trabajos técnicos mejor remunerados están relacionados principalmente con la automatización y la inteligencia artificial y se desarrollan preferentemente en ese lenguaje.
Sintaxis, Python se tipea dinámicamente (permite a los usuarios cambiar el tipo de variable) mientras que Java está tipado estáticamente. Esto hace que el lenguaje Python sea fácil de escribir, leer, pero más complejo de analizar.
The most popular programming languages
Conclusión
Existen muchos lenguajes de programación que facilitan la tarea de desarrollar la web u otros entornos. Con el tiempo son muchos los desarrolladores que se han pasado a Python.
Python es un lenguaje que se ajusta a las necesidades de las plataformas actuales y a la mayoría de tipos de objetivo que se quiera conseguir, en muchos casos se pueden combinar para que obtengas excelentes resultados en tus proyectos.
What do you think?
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Creo que también ha sido muy útil en las predicciones de las ocurrencias de eventos de la naturaleza, como los huracanes, los terremotos, maremotos, las trombas marinas, incluso creo que con los suficientes datos podrán predecir los incendios forestales
Hola muy buen día, soy estudiante de Ciencias de la Tierra y el Big Data es uno de los temas que más se están manejando en la actualidad, pues sus aplicaciones son realmente ilimitadas- Me gustaría que me compartieran un poco de sus conocimientos a manera breve y general sobre las aplicaciones en casos de la vida real que se estén llevando a cabo en sectores como la industria minera, la industria petrolera y algunas otras aplicaciones en la solución de problemas ambientales.
.Espero me puedan compartir un poco de su información, sin duda sería interesante aplicarlo en la solución de problemas de mi área de estudio y de la misma forma compartirlo con mis colegas de profesión, pues es necesario divulgar estos conocimientos para que lleguen a más personas y comiencen a tomarse en cuenta en otras áreas de estudio. Saludos y gracias por su tiempo
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Hay algún municipio que utilice el big data y que haya mejorado el servicio a la ciudadanía, me podrías compartir esa información
Prácticamente todos los municipios grandes lo llevan utilizando hace años para medir y prever niveles de contaminación, tráfico, turismo, y muchos casos mas.
A través de la Big Data, existe el más pavoroso riesgo, todo lo anterior obvia el mayor peligro implícito en este tipo de tecnologías que hoy por hoy están fuera de control. La posibilidad de controlar, manipular, inducir, orientar a poblaciones enteras en pos de obtener objetivos perversos dirigidos por poderes fácticos ubicados en cualquier parte del mundo. Estamos iniciando un proceso que más temprano que tarde terminará con las democracias occidentales.
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[…] conclusiones obtenidas del estudio masivo de datos ya están revolucionando muchos campos que nada tienen que ver con la empresa o el retail. Por ejemplo: Google y el CDC, el centro de control de enfermedades de Estados Unidos, se aliaron […]
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[…] Referencias: wikipedia.org, pauhortal.net, baoss.es, powerdata.es, mintic.gov.co […]
[…] Y, como decíamos, esta tendencia no solo puede ayudarnos a mejorar las ventas en nuestros negocios, si no que, aplicada a otros sectores, puede mejorar nuestra calidad de vida. La administración pública, el turismo, la sanidad, hacienda… todos ellos disponen de grandes almacenes de datos que con un buen análisis y el uso de las herramientas adecuadas pueden aportar importantes soluciones. Hay ya muchos ejemplos reales de uso de Big Data en este sentido: se integran datos de historiales clínicos con otros de redes sociales para detectar brotes de gripe en tiempo real; se usan datos de tráfico rodado para mejorar la movilidad en las ciudades; o el uso de datos personales (a veces trascendiendo el derecho a la privacidad) para evitar ataques terroristas. Ver más ejemplos aquí. […]
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[…] EJEMPLOS: Marketing y ventas son quizá las áreas de mayor aplicación de big data en la actualidad, los datos que se encuentran sirven para entender mejor al cliente. en la salud pública La capacidad de procesamiento de plataformas de análisis de big data nos permite ya descodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y permitirá encontrar nuevos tratamientos y comprender mejor las enfermedades, sus desencadenantes y los patrones de propagación mejoramiento de la seguridad: El sistema de IA creado en el MIT predice el 85% de los ciberataques. Otros ejemplos: Las fuerzas policiales están empezando a utilizar herramientas de big data para dar con criminales e incluso prevenir actividades criminales.Otro ejemplo que lleva años empleándose es en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. https://www.sas.com/es_pe/insights/big-data/what-is-big-data.html https://xombit.com/2015/11/big-data-procesar-informacion http://www.iic.uam.es/innovacion/big-data-caracteristicas-mas-importantes-7-v/ https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
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