Python es uno de los lenguajes de programación más queridos por los desarrolladores, científicos de datos, ingenieros de software e incluso piratas informáticos, debido a su versatilidad, flexibilidad y características orientadas a objetos. Muchas de las aplicaciones web y móviles que disfrutamos hoy en día se deben a las abundantes bibliotecas de Python, varios frameworks, vastas colecciones de módulos y extensiones de archivo. No solo eso, Python es ideal para crear micro-proyectos en servicios web macroempresariales, así como también para admitir otros tipos de lenguajes de programación.

 

Aunque es un lenguaje de alto nivel y puede realizar tareas complejas, Python es fácil de aprender y tiene una sintaxis prolija. Por lo tanto, es recomendable tanto para principiantes como para programadores experimentados. Además, hay muchas formas de aprender Python; puedes estudiar por tu cuenta, inscribirte en un bootcamp de programación o en la universidad o ver tutoriales en línea. ¡La decisión es tuya!

Los 7 usos principales de Python

 

Con su belleza cercana a la perfección, Python es nombrado como uno de los lenguajes de programación más elegidos por la mayoría de las universidades e industrias. Lo que lo hace irresistible es su amplia aplicación a otros campos y sus posibilidades ilimitadas para crear cosas increíbles desde cero.

 

Según TechRepublic, desarrollador en Python es uno de los “10 trabajos tecnológicos más solicitados de 2019“. Esto se debe al auge de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el mercado global. Al 26 de junio de 2021, el salario promedio de un desarrollador de Python es de $108.456 dólares por año en los Estados Unidos, lo que la convierte en una de las carreras más populares y lucrativas en la actualidad.

 

De hecho, hay muchas razones por las que deberías aprender Python. Y para comprender más profundamente su alcance y beneficios, aquí están los 7 usos principales de Python.

 

Python se puede utilizar en los siguientes campos:

 

1. Múltiples paradigmas de programación

2. Pruebas web

3. Extracción de datos

4. Investigaciones en inteligencia artificial (IA) y Data Science

5. Desarrollo de aplicaciones web y de Internet

6. Fácil acceso a bases de datos, personalización de la interfaz e integración rápida del sistema

7. Ciberseguridad

En 2019, la Fundación de Python (Python Software Foundation) volvió a trabajar con JetBrains para realizar la Encuesta anual de desarrolladores de Python. Su objetivo es identificar las últimas tendencias en el desarrollo web en este lenguaje. Más de 20.000 desarrolladores participaron de más de 150 países diferentes para ayudar a trazar un panorama preciso y actualizado de la comunidad de Python.

1. Múltiples paradigmas de programación

 

Python tiene la delantera cuando se trata de admitir una serie de paradigmas de programación como la programación orientada a objetos, la programación funcional, la programación empírica y la programación estructurada. Python se puede utilizar para desarrollar aplicaciones tanto grandes como pequeñas. Puedes usarlo para diseñar y producir varias aplicaciones como juegos, android, multi-software y aplicaciones web. Todo gracias a su naturaleza dinámica y fuertemente estructurada que ayuda a la detección temprana de errores.

 

Además, Python tiene funciones integradas para probar tipos de variables y el uso adecuado de ellas. También tiene administración automática de memoria para dirigir y tratar con varias modalidades de administración de almacenamiento dinámico que es útil para compartir, segmentar, preasignar o almacenar en caché.

 

 

2. Pruebas web

 

Python es la mejor opción para que los programadores prueben aplicaciones de sitios web y otras interfaces web relacionadas antes de ejecutarlas en sitios activos para evitar errores y bugs. Tiene un framework de prueba unitario incorporado llamado “PyUnit” que se asegura de que tu código funcione como se espera. Además de la automatización de pruebas, Python unittest admite el uso compartido de configuraciones y el cierre de pruebas de código, la agregación de pruebas, las recopilaciones de pruebas y los informes de pruebas. Su impresionante manipulación de cuerdas y su fácil acceso lo convierten en un lenguaje extremadamente beneficioso para automatizar tareas repetitivas sin problemas.

 

 

3. Extracción de datos

 

Otra gran característica de Python es la extracción de datos o Web Scraping. Es un proceso para recuperar y organizar datos de diferentes fuentes en la web y convertirlos en algo valioso. Python tiene muchas herramientas de web scraping (por ejemplo, Selenium, urllib2) y frameworks (por ejemplo, Scrappy) que pueden recuperar datos en línea o contenido de páginas web de manera eficiente, sin mencionar su biblioteca estándar y vigorosa (por ejemplo, BeautifulSoup, Requests) que puede proporcionar herramientas altamente funcionales y adecuadas para realizar diversas tareas además de la extracción de datos. Además, los web scrapers son convenientes para proyectos de aprendizaje automático, recuperación de datos, clasificación SEO, campañas de marketing y ventas, recopilación de datos de comercio electrónico, etc.

 

 

4. Inteligencia artificial (IA) y Data Science

 

Hoy en día, la mayoría de los científicos de datos e ingenieros de software utilizan Python para realizar estudios e investigaciones sobre inteligencia artificial (IA) y Data Science. Esto quiere decir que Python se puede utilizar en otros dominios y tecnologías, lo cual es una gran ventaja. No es de extrañar porque es un idioma interpretado; los usuarios pueden iniciar directamente el programa sin compilar datos en lenguaje de computadora antes de la ejecución. Esto hace que los códigos de Python sean completos y fáciles de interpretar por un emulador o una máquina virtual.

 

Además, es conocido por todos que supera a otros lenguajes de programación orientados a objetos como el lenguaje de programación con menos código. Según Cuelogic (https://www.cuelogic.com/blog/role-of-python-in-artificial-intelligence), una empresa que desarrolla software a nivel mundial para ayudar a las empresas emergentes, “Python tiene bibliotecas prediseñadas como Numpy para computación científica, Scipy para computación avanzada y Pybrain para aprendizaje automático (Python Machine Learning), lo que lo convierte en uno de los mejores lenguajes para IA y Data Science.”

 

Además, se puede presentar Big data y Análisis utilizando las herramientas de visualización de datos de Python. Algunas de las herramientas más utilizadas para crear atractivos gráficos de datos estadísticos y diagramas gráficos interactivos son Pandas, Seaborn, Bokeh, Pygal y Plotly.

 

 

5. Desarrollo de aplicaciones web y de Internet

 

Nadie puede negar el éxito de Python, no solo en las aplicaciones web, sino también en el desarrollo de Internet. El avance tecnológico aportado por las aplicaciones y productos de Python cambió la forma en que construimos y diseñamos cosas.

 

Por ejemplo, los frameworks web de Python (por ejemplo, CherryPy, Django, Flask, etc.) proporcionan a los desarrolladores bibliotecas y módulos extensos que facilitan su trabajo. Acelera la gestión de contenido, el acceso a las bases de datos, el seguimiento de errores, el mapeo de llamada-función, la creación de perfiles, la autorización de datos y otros procesos cruciales.

 

Debido a su compatibilidad con múltiples sistemas y plataformas, la popularidad de Python es más evidente en el desarrollo de aplicaciones. Aquí están las 16 empresas famosas que utilizan Python.

6. Fácil acceso a las bases de datos, personalización de la interfaz e integración rápida del sistema

 

¿Quieres acceder a las bases de datos fácilmente? Python hará el trabajo por ti. Dos de sus puntos fuertes son permitir a los usuarios personalizar interfaces (como en MySQL, Oracle, Server, Durus, ZOBD, SQLite, etc.) y acceder a otras bases de datos rápidamente.

 

Además, a través de la conexión de la interfaz Python con las bases de datos, los usuarios pueden observar cómo se crean y editan las bases de datos en tiempo real, cómo se pueden incrustar en aplicaciones y cómo funcionan en registros fijos.

 

Además, la integración y flexibilidad de Python le permite ejecutarse con otros lenguajes de programación. Algunos ejemplos de implementaciones de Python con otros lenguajes son:

 

–  Jython: Python integrado con Java.

–  CPython: Python integrado con C.

–  RubyPython: Python integrado con C.

 

 

7. Ciberseguridad

 

Python hace honor a su nombre cuando se trata de la ferocidad de la ciberseguridad. Con potentes bibliotecas de terceros para elegir (por ejemplo, Nmap, Yara, Requests, etc.), puede responder a las amenazas de seguridad más rápido que otros lenguajes. Por ejemplo, puede ejecutar una prueba de penetración en una aplicación web y puede detectar infracciones del sistema, lo que es útil para los profesionales de seguridad en TI. Incluso puedes crear una aplicación impenetrable utilizando su potente script de mecanografía, su rápida creación de prototipos e iteración, y sus capacidades forenses digitales para evitar la explotación cibernética causada por piratas informáticos.

 

 

Nuestra fórmula de éxito en Python

 

En Coding Dojo, ofrecemos bootcamps en línea para aprender Python. Estos son los tópicos y tecnologías que ofrecemos para ayudar a los estudiantes a convertirse en un excelente desarrollador de Python.

 

 

TECNOLOGÍAS: Python • MySQL • Flask • Ajax • API • Django

 

TÓPICOS: POO en Python • Consultas SQL y diagramas ERD • Conceptos básicos de seguridad web • Operaciones CRUD • Framework MVC y patrones de diseño • Implementación de aplicaciones • Algoritmos en Python • Desarrollo basado en pruebas

 

 

Si estás interesado en obtener más información sobre el desarrollo web, visita nuestro sitio web: www.codingdojo.cl

Autor original: Noemi Balog