¡Descarga Guía Completa de Python: Aplicaciones, Historia y Aprendizaje y más Guías, Proyectos, Investigaciones en PDF de Tecnología solo en Docsity!
Qué es Python? Todo lo que necesitas
saber para empezar
Descubre la potencia y versatilidad de Python en esta completa guía.
Desde su historia y popularidad hasta aplicaciones prácticas y una
ruta de aprendizaje paso a paso, aprende todo lo que necesitas saber
para dominar Python y avanzar en tu carrera de programación.
Actualizado 11 sept 2024 · 15 min de lectura C O N T E N I D O ¿Qué es Python? Por qué Es Python Tan popular?Cuando era Python Creado? ¿Quién inventó Python?Cómo Python en evolucionado En los Años ¿Quién utiliza Python?¿Qué puede hacer Python? Python en acción: Muestras de códigoAprender Python: De lo básico a lo avanzado ResumenEmpieza a aprender Python hoy mismo Preguntas frecuentes ¿Capacitar a más personas? Obtén a tu equipo acceso a la plataforma completa de DataCamp para empresas.Para obtener una solución a medida, reserve una demostración.
¿Qué tienen en común la NASA, Spotify, Google y JP Morgan Chase? Todas estas empresas utilizan Python a diario. Python es un lenguaje de programación potente y versátil que desempeña un papel fundamental en una amplia variedad de soluciones tecnológicas. Desde aplicaciones web, motores de búsqueda y juegos hasta software de animación e incluso otros lenguajes de programación, Python está en el corazón de la innovación. En los últimos años, Python ha experimentado un aumento de popularidad, convirtiéndose en uno de los lenguajes de programación más utilizados en todo el mundo. Sus aplicaciones se están expandiendo a áreas nuevas y apasionantes, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos. De hecho, Python ocupa la posición número uno en el índice TIOBE debido a su crecimiento y uso constantes. Dada su amplia
Resultados de la sección de lenguajes de programación de la encuesta para desarrolladores Stack Overflow 2024. La popularidad de Python puede atribuirse a varios factores:
1. Python es versátil y flexible Python es un lenguaje de propósito general, lo que significa que puede utilizarse para crear una gran variedad de aplicaciones. Desde el desarrollo web al análisis de datos, desde la inteligencia artificial a la computación científica, la versatilidad de Python es inigualable. Por ejemplo, los científicos de datos utilizan Python para generar visualizaciones y manipular datos, mientras que los desarrolladores web lo utilizan para construir sitios web dinámicos. 2. Python es sencillo y fácil de aprender
La sintaxis sencilla y limpia de Python lo convierte en un lenguaje ideal para principiantes. Sus comandos están basados en el inglés, y su diseño sencillo ayuda a los nuevos programadores a entender el código fácilmente. Esta simplicidad también hace que Python sea adecuado para el desarrollo rápido y la creación de prototipos, reduciendo el tiempo que se tarda desde el concepto hasta la implementación.
Si quieres empezar a aprender Python, consulta nuestro curso Introducción a Python.
3. Python es de código abierto La naturaleza de código abierto de Python ha propiciado el desarrollo de un vasto ecosistema de bibliotecas y marcos de trabajo. Tanto si necesitas herramientas para el desarrollo web (Django, Flask), el análisis de datos (pandas , NumPy), el aprendizaje automático (TensorFlow, scikit-learn ) o cualquier otra tarea, Python tiene una biblioteca para ello. Esta amplia colección de recursos acelera el desarrollo y permite a los desarrolladores centrarse en resolver problemas en lugar de reinventar la rueda. 4. Python tiene un fuerte apoyo comunitario Python cuenta con una gran y activa comunidad de desarrolladores que contribuyen a su mejora continua. Este apoyo de la comunidad significa que hay innumerables tutoriales, foros y documentación disponibles para ayudar tanto a los recién llegados como a los desarrolladores experimentados. La próspera comunidad también fomenta la creación de nuevas herramientas, bibliotecas y marcos de trabajo, mejorando aún más las capacidades de Python. 5. Python se utiliza en todas partes El uso generalizado de Python en diversas industrias lo convierte en una valiosa habilidad para los desarrolladores. Empresas de todo el mundo, desde gigantes tecnológicos como Google y Facebook hasta instituciones financieras como JP Morgan Chase, confían en Python para sus soluciones tecnológicas. Esta ubicuidad garantiza que los desarrolladores de Python tengan una gran demanda, lo que la convierte en una elección profesional inteligente. 6. Python está en continua evolución
capacidades de alto nivel y su simplicidad, tenía limitaciones que dificultaban su adopción generalizada. ABC se diseñó para sustituir a BASIC, un lenguaje de programación que data de 1964. Aunque el ABC ofrecía muchas funciones útiles, no era extensible y carecía de la flexibilidad necesaria para un uso más amplio, sirviendo principalmente como lenguaje de instrucción. Estas limitaciones inspiraron a su creador a desarrollar un nuevo lenguaje que mantuviera los puntos fuertes del ABC y abordara al mismo tiempo sus puntos débiles. La primera versión de Python, 0.9.0, se publicó en 1991 en alt.sources, uno de los primeros foros de Internet para compartir código fuente. Esta versión inicial incluía muchos de los aspectos fundamentales que definen Python hoy en día, como un diseño orientado a objetos, un sistema de módulos, funciones, manejo de excepciones y tipos de datos esenciales como listas, diccionarios y cadenas. Desde sus humildes comienzos como proyecto para mejorar el ABC, Python ha evolucionado significativamente, convirtiéndose en uno de los lenguajes de programación más populares y utilizados del mundo. Su desarrollo se ha guiado por una sólida comunidad de colaboradores y un énfasis en la simplicidad y la legibilidad, lo que la ha convertido en una de las favoritas de los desarrolladores de diversos ámbitos.
¿Quién inventó Python?
Python fue inventado por Guido van Rossum mientras trabajaba en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) de Holanda. Van Rossum había participado activamente en el desarrollo del lenguaje ABC, pero encontró frustrantes varias limitaciones y la falta de extensibilidad: "Tenía algunas quejas sobre el lenguaje ABC, pero también me gustaban muchas de sus características. Era imposible ampliar el lenguaje ABC (o su implementación) para remediar mis quejas; de hecho, su falta de extensibilidad era uno de sus mayores problemas." - Guido van Rossum Impulsado por el deseo de crear un lenguaje más flexible y potente, van Rossum empezó a desarrollar Python como proyecto paralelo durante las vacaciones de 1989. Este empeño extracurricular
acabó desembocando en la creación de Python, que bautizó con el nombre del grupo cómico británico Monty Python, reflejo de su irreverente sentido del humor. A lo largo de su carrera, van Rossum siguió profundamente implicado en el desarrollo de Python. Fue Dictador Benevolente de por Vida (BDFL), guiando la evolución de la lengua hasta que dejó el cargo en 2018. Sus contribuciones al campo del desarrollo de software van más allá de Python, incluyendo la creación de Mondrian, una herramienta de revisión de código utilizada por Google. Aunque su nombre no sea tan conocido como el de gigantes de la tecnología como Steve Jobs o Bill Gates, el trabajo de Guido van Rossum ha tenido un profundo impacto en el desarrollo del software y la tecnología en todo el mundo.
Cómo Python en evolucionado En los Años
Python ha pasado por muchos cambios a lo largo de su vida, lo que no es sorprendente dado que el lenguaje empezó como un proyecto de hobby de van Rossum y se convirtió en uno de los lenguajes de programación más destacados del mundo. He aquí algunas de las formas en que hemos visto evolucionar a Python para adaptarse a las necesidades de los desarrolladores y a las tecnologías en avance: Una cronología de las versiones y características de Python
Año Versión Características
1991 Python 0.9.0 Versión inicial con tipos de datos básicos como listas, dicts, cadenas
1994 Python 1.0 Introducidos lambda, map, filter, reduce
como Python 3.9, 3.10 y 3.11, han aportado importantes optimizaciones y nuevas características sintácticas que hacen que el código Python sea más expresivo y eficiente. La comunidad Python desempeña un papel crucial en la evolución del lenguaje. La Python Software Foundation (PSF) e innumerables voluntarios contribuyen al desarrollo de Python, garantizando que siga siendo relevante y potente. El enfoque impulsado por la comunidad ha dado lugar a un próspero ecosistema de paquetes de terceros disponibles a través del Índice de Paquetes de Python (PyPI), ampliando aún más las capacidades de Python. Bibliotecas, marcos y paquetes de Python Desde su lanzamiento inicial, la comunidad Python ha crecido exponencialmente, dando lugar al desarrollo de una amplia gama de bibliotecas y marcos de trabajo. Estas herramientas han ampliado la aplicabilidad de Python en numerosos campos, como el desarrollo web, la ciencia de datos y la inteligencia artificial, entre otros. Por ejemplo, bibliotecas como TensorFlow y scikit-learn han hecho de Python una piedra angular de la investigación y las aplicaciones de IA y ML. Si te interesan las bibliotecas avanzadas de Python, dirígete a nuestra sección de cursos de Aprendizaje Automático. Python y el auge de la ciencia de datos En el mundo actual, impulsado por los datos, no se puede exagerar la importancia de éstos. El campo de la ciencia de datos ha surgido como una disciplina crucial, que combina las matemáticas, la estadística y la programación para extraer ideas significativas de grandes cantidades de datos. Estos conocimientos ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas, impulsar la innovación y resolver problemas complejos. Python se ha convertido en la piedra angular de la ciencia de datos debido a su versatilidad, facilidad de uso y potentes bibliotecas. Junto con SQL y R, Python es uno de los lenguajes de programación más populares en este campo
¿Quién utiliza Python?
Python es utilizado por empresas y profesionales de una amplia gama de sectores para crear sitios web, desarrollar componentes de software, crear aplicaciones y trabajar con datos, IA y tecnologías de aprendizaje automático. Su versatilidad y facilidad de uso la convierten en una opción popular tanto para las empresas de nueva creación como para las ya establecidas. Empresas que utilizan Python Algunas de las principales empresas del mundo utilizan Python, lo que demuestra su amplia adopción y versatilidad. He aquí algunos ejemplos notables: Google : Python es uno de los lenguajes oficiales de Google y se utiliza ampliamente para la construcción de sistemas, herramientas de evaluación de código y diversos servicios. NASA : Python se utiliza para diversas aplicaciones científicas y de ingeniería, como el análisis de datos y la simulación. Spotify : El gigante del streaming musical utiliza Python para el análisis de datos y los servicios backend. Netflix : Python impulsa varios aspectos de las operaciones de Netflix, desde algoritmos de recomendación hasta análisis de datos. JP Morgan Chase : Python se utiliza en el sector financiero para el análisis cuantitativo y las estrategias de negociación. Facebook : Utiliza Python para la gestión de infraestructuras, el análisis de datos y diversos servicios backend. Instagram : La popular plataforma de redes sociales utiliza Python para su backend, aprovechando su simplicidad y escalabilidad.
Funciones profesionales con Python La flexibilidad de Python significa que es valioso en numerosas funciones profesionales, entre otras:
Trayectoria profesional Descripción^ Salario medio (USD)
decisiones
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Diseñar e implementar algoritmos y modelos de ML
$130,000 - $150,
Desarrollador web
Construir y mantener sitios y aplicaciones web
$70,000 - $90,
Ingeniero de Software
Desarrollar aplicaciones informáticas utilizando Python
$100,000 - $120,
Ingeniero DevOps
Automatizar y agilizar los procesos de desarrollo de software
$110,000 - $130,
Analista de datos
Recoger, procesar y realizar
$60,000 - $80,
Trayectoria profesional Descripción^ Salario medio (USD)
análisis estadísticos de datos
Desarrollador Python
Especializado en desarrollo Python para diversas aplicaciones
$80,000 - $100,
Consulta la entrada del blog Salarios de los desarrolladores de Py thon para saber más sobre la retribución de los profesionales de Python. La amplia gama de aplicaciones de Python y la diversidad de su base de usuarios subrayan su condición de lenguaje de programación líder.
¿Qué puede hacer Python?
Quizás la mejor pregunta sea: ¿qué no puede hacer Python? Aunque se suele pensar en Python como un lenguaje de programación para sitios web, aplicaciones, ciencia de datos, IA y proyectos de ML, sus aplicaciones van mucho más allá de estas áreas. Exploremos algunas de las formas (a veces sorprendentes) en que se utiliza Python:
1. Análisis de datos y visualizaciones Python es muy adecuado para tareas de ciencia de datos en general, y esto incluye análisis y visualizaciones de datos. Con Python, los analistas pueden ordenar, manipular y extraer información de alto nivel de los
Bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow y Keras proporcionan potentes herramientas para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático, haciendo que Python sea indispensable para el desarrollo de tecnología punta. Si te interesa trabajar en la vanguardia de la tecnología, la carrera de Científico de Aprendizaje Automático con Python de DataCamp puede ayudarte a conseguirlo.
4. Análisis financiero y fintech En el mundo financiero, Python se ve favorecido por el análisis cuantitativo y cualitativo y el manejo de grandes conjuntos de datos. Ayuda a automatizar tareas como el cálculo del riesgo, la gestión de carteras de valores, el seguimiento de las tendencias del mercado y la visualización de datos bursátiles. Python también forma parte integral del desarrollo de productos de tecnología financiera, con empresas como Venmo, Robinhood y Affirm que utilizan Python en sus pilas tecnológicas. ¿Te gustaría convertirte en el próximo gurú de las finanzas? Consulta el curso de Python Intermedio para Finanzas de DataCamp. 5. Marketing y optimización de motores de búsqueda (SEO) Python se utiliza cada vez más en marketing digital y SEO. Ayuda a automatizar tareas, categorizar palabras clave, extraer y analizar datos e implementar cambios en varias páginas web. Las bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) como SpaCy ayudan a los profesionales del SEO a optimizar los contenidos y analizar las tendencias de búsqueda. Django, un popular marco web, simplifica el proceso de optimización SEO técnica. 6. Desarrollo de juegos Python no es el lenguaje de programación más común o popular para el desarrollo de juegos, y no hay muchos juegos escritos totalmente en Python. Pero los desarrolladores lo utilizan a menudo para otras tareas, como enlazar módulos C y C++.
Eso no quiere decir que no puedas construir un juego completo con Python: echa un vistazo a Unknown Horizons si quieres ver un juego que sólo utiliza Python. La mayoría de los juegos utilizan varios lenguajes; por ejemplo, juegos famosos como Los Sims 4 y Battlefield 2 utilizan código Python para elementos críticos como la lógica del juego. PyGame, un conjunto multiplataforma de módulos Python diseñados para la creación de videojuegos, ayuda a los desarrolladores en las tareas relacionadas con Python.
7. Diseño gráfico
Python es un lenguaje muy útil a la hora de desarrollar aplicaciones de diseño gráfico. Se utiliza en software de imagen 2D, incluidos los conocidos programas Gimp y Paint Shop Pro. También está DrawBot, una popular aplicación de código abierto que ayuda a los usuarios a crear gráficos 2D utilizando código Python. Los diseñadores gráficos que trabajan con sitios web o imágenes digitales pueden hacer uso de Python de forma habitual. Como prueba adicional de la versatilidad de Python, los programas de animación 3D como Blender y Lightwave también utilizan Python.
8. Dar lugar a otros lenguajes de programación
La sencillez y la clara sintaxis de Python han inspirado la creación de otros lenguajes de programación como Go (Golang) y Cobra. También es un excelente punto de partida para aprender a programar, ya que su facilidad de uso hace que la transición a otros lenguajes de programación sea más sencilla una vez que se dominan los fundamentos de Python. Las diversas aplicaciones de Python y su facilidad de uso lo convierten en una herramienta inestimable para muchas tareas. Tanto si analizas datos como si desarrollas aplicaciones o exploras nuevas fronteras tecnológicas, Python tiene las herramientas y bibliotecas necesarias para respaldar tus esfuerzos.
Python en acción: Muestras de código
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
The average of the numbers in the array:
The result of the average for the short version:
P O W E R E D B Y
2. Multiplicar matrices con NumPy
import numpy as np
Creating matrices using NumPy
b = np.array([[ 2 , 3 ], [ 4 , 5 ]])
c = np.array([[ 6 , 7 ], [ 8 , 9 ]])
d = np.array([ 1 , 10 ])
print("The matrices look like:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)
Multiplication of 2-D arrays
bc = np.matmul(b, c)
print("Result of b * c =\n", bc)
Multiplication of 2-D and 1-D arrays
cd = np.dot(c, d)
print("Result of c * d =", cd) P O W E R E D B Y
Salida: The matrices look like:
b =
[[2 3] [4 5]]
c =
[[6 7] [8 9]]
d = [ 1 10]
Result of b * c =
[[36 41] [64 73]]
Result of c * d = [76 98]
