Python es un lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza para desarrollar aplicaciones de todo tipo. A diferencia de otros lenguajes como Java o .NET, se trata de un lenguaje interpretado, es decir, que no es necesario compilarlo para ejecutar las aplicaciones escritas en Python, sino que se ejecutan directamente por el ordenador utilizando un programa denominado interpretador, por lo que no es necesario “traducirlo” a lenguaje máquina.
Para que puedas ver lo sencillo que es Python, a continuación tienes un simple programa escrito en este lenguaje, que podrás entender fácilmente incluso si no sabes nada de programación. Se trata de un pequeño aplicativo para calcular un sueldo por horas, algo muy sencillo pero que podría ser perfectamente funcional:
horas = float(input(“Introduce tus horas de trabajo: “))
coste = float(input(“Introduce lo que cobras por hora: “))
sueldo = horas * coste
print(“Tu sueldo es”, sueldo)
¿Dónde se utiliza Python?
Data analytics y big data: El uso de Python está muy extendido en dos áreas que han estado, y estarán, en boca de todos: el análisis de datos y el big data. Su simplicidad y su gran número de bibliotecas de procesamiento de datos hacen que Python sea ideal a la hora de analizar y gestionar una gran cantidad de datos en tiempo real.
Python está siendo utilizado en la actualidad por muchísimas empresas, tanto de forma directa, como indirecta, ya que detrás de los distintos software de data analytics, muchas veces está este lenguaje interpretado de alto nivel. Analizar una gran cantidad de datos para transformarlos en información útil para el big data es una de las especialidades de Python.
Data mining: La minería de datos o data mining es un proceso que permite analizar grandes bases de datos con el objetivo de predecir futuras tendencias. Se trata de un proceso complejo al que Python puede arrojar luz a través de la limpieza y organización de datos y del uso de algoritmos de aprendizaje automático que simplifica el análisis de datos.
Data science: Tras la creación de los motores numéricos como “Pandas” o “NumPy”, Python está desbancando MATLAB, un lenguaje utilizado por científicos a la hora de trabajar con un gran número de datos. La razón es la misma que en los anteriores apartados; la sencillez y la potencia para trabajar con un gran número de datos, unidos al gran número de bibliotecas existentes, hacen que Python sea ideal para este tipo de tareas.
Inteligencia artificial: Seguro que durante los últimos años has oído hablar muchísimo de la inteligencia artificial (IA). Gran parte de su avance se debe a Python. Su facilidad de escritura y su robustez han convertido a Python en el aliado perfecto de la IA. Su capacidad de plasmar ideas complejas en pocas líneas, unidas al gran número de frameworks existentes, han hecho que Python sea uno de los lenguajes de programación que están impulsando a la IA.
Blockchain: La base de datos distribuida Blockchain, conocida mundialmente por ser la base sobre la que se sustentan las criptomonedas, también funciona muy bien junto a Python. Como lenguaje versátil, seguro y rápido, es muy útil para formar cadenas de bloques, e incluso permite a los desarrolladores crear una cadena de bloques sencilla en menos de 50 líneas de código, haciendo sencillo algo muy complejo.
Machine learning: El machine learning o aprendizaje automático es otra de las tecnologías que está cambiando el mundo tal y como lo conocemos. La robótica y la IA son ahora capaces de aprender por sí mismas a medida que van procesando más y más datos. De esta forma, obtienen información cada vez más relevante que les permite tomar las decisiones adecuadas. Por supuesto, Python es también muy eficaz en este campo, en el tratamiento de datos eficaz es esencial.
Desarrollo web: Python también permite desarrollar webs complejas en menos líneas de código, lo que permite que estas sean más ligeras y optimizadas. Django es uno de los frameworks de Python más populares de la actualidad, que puede ser utilizado para crear webs dinámicas y muy seguras. Python es también muy utilizado para hacer scraping, es decir, para obtener información de todo tipo de webs, tal y como lo hacen Netflix, Instagram o Pinterest.
Juegos y gráficos 3D: Python también posee una gran capacidad para manejar gráficos 3D gracias la gran cantidad de marcos de trabajo y herramientas existentes. PyGame, Blender o Arcade son algunos de los más conocidos. Uno de los juegos más populares desarrollado con Python es Battlefield 2, un juego de acción bélica lanzado en 2005 en el que el motor gráfico, las animaciones y sus distintas funcionalidades fueron desarrolladas con Python.
Rafael David Martelo Visbal
Analista Junior de Innovación