Qué es Python: para qué sirve y funciones (+ recursos)

Python ha ganado popularidad en el mundo de la programación gracias a su facilidad de uso, flexibilidad y amplio rango de aplicaciones. Para usuarios que buscan un lenguaje accesible, esta herramienta se convierte en la opción ideal, ya que su sintaxis sencilla y legible permite a principiantes y expertos crear soluciones eficientes rápidamente.

Desde el desarrollo web hasta la inteligencia artificial, este lenguaje ofrece un vasto ecosistema de librerías y herramientas, lo que lo convierte en una elección destacada para proyectos de cualquier escala. Si estás buscando iniciarte en la programación o expandir tus habilidades, Python puede ofrecerte un camino claro y poderoso.

Además de ser altamente funcional, está respaldado por una comunidad activa que constantemente aporta nuevas soluciones y recursos. Te preguntarás, ¿por qué tantos desarrolladores eligen Python? Y es que su capacidad para adaptarse a diferentes entornos y necesidades hace que sea una opción esencial en la caja de herramientas de cualquier profesional tecnológico.

Entonces, con esta guía gratuita, aprenderás a utilizar este lenguaje y a sacarle el máximo provecho, ya sea que quieras automatizar tareas, analizar datos o desarrollar aplicaciones completas. ¡Así que toma nota!

Introducción a la programación del lenguaje Python

Sumérgete en el mundo de la programación con Python y comienza a desarrollar habilidades y conocimientos básicos en este lenguaje de programación popular.

• Descubre qué es Python.
• Conoce las ventajas de Python.
• Aprende sobre las variables de Python.
• Lee en qué puedes utilizar Python.

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Su gran biblioteca estándar y la activa comunidad que lo respalda lo han posicionado como una de las herramientas más poderosas y populares en el mundo tecnológico actual.

Con el paso de los años, Python ha crecido en popularidad y funciones, lo que ha contribuido a la flexibilidad de uso. Hacer y probar cambios rápidamente al código es una tarea sencilla.

Python también es fácil de aprender. Estos dos factores han contribuido a que sea el lenguaje preferido de los principiantes que incursionan en el desarrollo de software. Su versatilidad como lenguaje de programación para propósitos generales lo hace adecuado para las necesidades de muchas industrias.

Video de Develoteca

Para qué sirve Python

La respuesta es breve: para todo. Python está en todo, desde programación de instrumentos hasta software de computadoras, desarrollo web y aplicaciones móviles. Incluso, te permite hacer comentarios para que tengas recordatorios para funciones futuras o indicar problemas en una línea de código. 

Python es genial para casi cualquier necesidad de desarrollo, ya sea programación de servidores, operación de sistemas, software, juegos y mucho más. A continuación, repasamos los usos más comunes.

Scripting y automatización 

Python se utiliza para scripting (secuencias de comandos) y automatización en muchas industrias, desde máquinas de programación en grandes fábricas hasta usos de ocio, como videojuegos. Las maneras en que el scripting y la automatización benefician a las industrias son innumerables, al igual que la variedad de industrias en las que se utiliza.

Desarrollo de software

Python se implementa en el desarrollo de software desde que se lanzó y continúa siendo muy popular para ese propósito. Se utiliza para crear software en diferentes plataformas porque es compatible con muchos ámbitos de operación, sistemas operativos para computadoras y dispositivos móviles y en entornos de sistema en tiempo de ejecución.

Análisis de datos

Python es adecuado para el análisis de datos porque funciona bien al crear representaciones visuales efectivas de bloques de datos complejos y al examinar datos. Estos dos aspectos de sus capacidades lo convierten en una herramienta básica en la industria de la ciencia de datos.

Con las ciencias de datos, el acceso a una amplia gama de métodos de visualización de datos —como gráficos de barras, lineales y circulares— es benéfico porque ayuda a simplificar el proceso. Además, la habilidad de usar un lenguaje para gestionar la manera en que la información se clasifica, maneja y ve lo hace invaluable, gracias a herramientas como el diccionario Python, los pandas o las listas Python.

Machine learning e Inteligencia Artificial

Los proyectos de machine learning (aprendizaje automático) se basan en la Inteligencia Artificial, que utiliza algoritmos para analizar datos, aprender y tomar mejores decisiones. Por lo que Python se utiliza ampliamente en este sector pues tiene la potencia y la escalabilidad para manejar cantidades masivas de solicitudes de datos simultáneamente.

Ciencias de blockchain 

Esta industria se ha convertido, recientemente, en un usuario importante del lenguaje Python, que ha manejado desde siempre ciencias de blockchain. El surgimiento y crecimiento continuo alrededor de tecnologías —como las criptomonedas y NFT— lo han encumbrado dentro de la industria. Su habilidad para manejar todos los aspectos de la tecnología blockchain lo convierte en un elemento primordial.

Por qué usar Python

Python se creó para que la programación fuera un proceso más fluido para los desarrolladores. Como resultado, el lenguaje es fácil de aprender. Al estar vigente por más de dos decenios, es una gran entrada para aprender otros lenguajes.

Si no tienes experiencia en programación, existen recursos que hablan sobre cómo comenzar a hacer código. Sin embargo, hay algunas cosas que debes considerar al estudiar cualquier lenguaje nuevo y Python no es la excepción.

Este lenguaje se discute en muchas plataformas, empezando con Python Español y Comunidad Python. Por supuesto, estos no son los únicos lugares donde puedes encontrar ayuda, pero son dos de los recursos más poderosos que conviene que tengas al alcance. Siempre puedes buscar otros foros y sitios web para localizar respuestas, consejos, trucos y continuar tu educación sobre Python.

Cómo funciona Python

Sin entrar en detalles técnicos, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, orientado a objetos y de fácil interpretación gracias a su sintaxis. 

Se le considera un lenguaje de alto nivel porque tiene en cuenta las capacidades cognitivas del programador, un ser humano, y no las del procesador de datos, que es, a fin de cuentas, una máquina. Esto hace de Python un lenguaje muy amigable para el programador: fácil de leer, de aprender y de escribir.

Python se caracteriza por ser un lenguaje:

1. Multiparadigma: la programación imperativa, orientada a objetos y funcional.
2. Multiplataforma: los sistemas operativos más populares tienen su propio intérprete de Python, por lo cual se puede usar el mismo código en Windows, Linux y macOS.
3. Tipado dinámico: las variables pueden tomar valores de diferentes tipos.
4. Interpretado: el código de Python no se compila en el lenguaje del procesador, en su lugar se necesita un programa intérprete que lo ejecute.

Además de estas características, hay que tener presente que Python es un lenguaje orientado a objetos. Esto significa que el código está centrado en los objetos o conjuntos de datos, y no necesariamente en las funciones, aunque no por ello dejan de ser importantes. Si quieres conocer algunas de las funciones básicas de Python y sus ejemplos, te recomendamos el artículo que publicamos especialmente para ello.

Un objeto es una especie de contenedor de datos y funcionalidades. En Python, los datos representan el objeto en un punto determinado del tiempo. Por lo tanto, los datos de un objeto se denominan estado. Para modelar el estado de un objeto, Python utiliza lo que llamamos atributos.

“Python ha sido una parte importante de Google desde el principio, y sigue siéndolo a medida que el sistema crece y evoluciona. Hoy en día, docenas de ingenieros de Google utilizan Python, y estamos buscando más personas con habilidades en este lenguaje”.

Peter Norvig

Google, inc.

Ahora bien, para entender mejor la programación orientada a objetos, hay que saber cuáles son los cuatro conceptos fundamentales que hay detrás:

1. Encapsulación: consiste en empaquetar las variables y las funciones en un objeto único, definiéndolas como una clase. Esto ayuda a proteger los datos y evitar que el código pueda ser alterado por terceros. 
2. Abstracción: es sumamente útil cuando el programador desea bloquear ciertas funciones y métodos del resto del código. Además, reduce el número de funciones y métodos necesarios, al simplificar el código y minimizar los efectos de los cambios.
3. Herencia: ayuda a reducir la redundancia, ya que permite aplicar un conjunto de propiedades y métodos a múltiples objetos, en lugar de tener que repetir esas propiedades y métodos en cada ocasión. Los objetos pueden heredar la información, reduciendo de esta forma la cantidad total de código que el programador debe escribir.
4. Polimorfismo: aporta flexibilidad, ya que, en vez de aplicar un método a un grupo de elementos u objetos, los métodos se aplican a objetos individuales y se pueden ejecutar de diferentes maneras en función del tipo de objeto.

Estos son solo algunos de los aspectos generales de este lenguaje de programación. Con el tiempo descubrirás más, conforme investigues y vayas adquiriendo práctica.

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¿Cuáles son las ventajas de Python frente a otros lenguajes de programación?

1. Sintaxis simple y legible: facilita el desarrollo rápido y la colaboración entre equipos.

2. Amplia biblioteca estándar: permite realizar tareas complejas sin necesidad de escribir código desde cero.

3. Comunidad activa y versátil: ofrece soporte continuo, herramientas, y soluciones en diversas áreas como IA, web y ciencia de datos.

Cómo puedes empezar a usar Python

Para usar Python solo necesitas instalar el software en tu computadora o dispositivo inteligente compatible. A partir de ese punto, existen muchas maneras de usar Python. La más común es utilizarlo con marcos de trabajo, como Django y Flask, que hacen mucho más sencillo su empleo cuando se programa software.

Existen varios tipos de marcos de trabajo o frameworks diseñados para aprovechar los beneficios de Python aplicados a necesidades específicas. Por ejemplo, Django y Flask asisten en el desarrollo de aplicaciones web, mientras que Kivy y BeeWare sirven para el desarrollo de aplicaciones móviles.

El proceso de instalación varía según frameworks y sistemas operativos. El siguiente video explica los pasos para instalar y configurar Python en tu dispositivo.

Si buscas información sobre cómo instalar Python en tus dispositivos, puedes consultar distintos sitios web. Uno de los mejores recursos de información sobre instalación y solución de problemas es la página de documentación Python, la cual brinda datos sobre la instalación y configuración de Python para varios sistemas y entornos.

La página de instalación y configuración que encuentras en español aquí tiene una sección para cada entorno de instalación:

• Instalación para Windows
• Instalación para Unix (incluye Linux distros)
• Instalación para Mac

Otra gran fuente de información, sobre todo para solución de problemas, es Stack Overflow, que tiene una comunidad enorme de desarrolladores a los que puedes contactar para solicitar ayuda, también en español.

Prerrequisitos de Python

Un factor que debes considerar son los prerrequisitos del proceso, como el software necesario o los editores de texto e IDE (Integrated Development Environments, o entornos de desarrollo integrados).

En este caso, los prerrequisitos para aprender Python son bastante simples y es posible aprenderlos desde algunos de los dispositivos inteligentes actuales. Revisemos cuáles son. 

Los principales beneficios de este lenguaje es que ahorra tiempo y recursos, lo que facilita su comprensión e implementación.

Recursos para aprender Python

Una de las cosas más importantes a considerar cuando aprendes un nuevo lenguaje, son sus recursos. Revisemos algunos de los más valiosos a continuación.

1. Udacity

Imagen de Udacity

Udacity es una plataforma en línea para aprender temas tecnológicos. Tiene cursos de diferentes tópicos, incluyendo Python. Podrás encontrar versiones gratuitas y de pago. Su curso introductorio a Python está disponible sin costo.

2. Codecademy

Imagen de Codecademy

Codecademy es un sitio de aprendizaje muy popular para estudiar y aprender todo lo relacionado con la programación. Cuenta con un entorno de desarrollo integrado totalmente equipado, es decir, puedes practicar y aprender sin tener que instalar nada en tu computadora.

3. FreeCodeCamp

Imagen de FreeCodeCamp

FreeCodeCamp ofrece cursos gratuitos de programación y certificaciones en muchos idiomas, además de una gran cantidad de videos de YouTube sobre cada tema.

4. The Official Docs Python Tutorial

Imagen de The Python Tutorial

Esta es la información directa de la fuente diseñada por la comunidad Python. Se creó para que la experiencia de aprendizaje sea simple, con un tutorial organizado en etapas. Sin embargo, como se trata de un curso que se sumerge de lleno en el lenguaje, precisa de una pequeña curva de aprendizaje.

5. DataCamp

Imagen de DataCamp

DataCamp tomó el liderazgo en los datos de ciencia y brinda cursos de programación en varios campos relacionados, incluyendo aquellos de lenguaje Python. Cuenta con esquemas de aprendizaje para empresas y universidades.

Características de Python: ¿qué lo hace tan especial?

Python es uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles del mundo, gracias a una serie de características que lo hacen destacar frente a otros lenguajes. Diseñado con la simplicidad y la productividad en mente, Python es una excelente opción tanto para desarrolladores principiantes como para profesionales experimentados.

Descubre algunas de las características más importantes que han llevado a Python a ser tan valorado en la comunidad tecnológica.

Sintaxis sencilla y legible

Una de las características más notables de Python es su sintaxis clara y legible. A diferencia de otros lenguajes que requieren paréntesis o llaves para delimitar bloques de código, Python utiliza indentación, lo que hace que el código sea más fácil de leer y comprender. Este enfoque minimalista no solo facilita el aprendizaje, sino que también promueve la escritura de código limpio y mantenible. Los desarrolladores pueden concentrarse en la lógica de sus programas en lugar de preocuparse por la estructura del código.

Además, Python se enfoca en seguir el principio de "una forma obvia de hacer las cosas", lo que ayuda a los equipos de desarrollo a colaborar de manera más eficiente, ya que el código escrito por una persona es fácil de entender para los demás.

Interpretado y de tipado dinámico

Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que el código se ejecuta línea por línea, sin la necesidad de compilarse antes de su ejecución. Esto facilita la depuración y permite probar fragmentos de código rápidamente, sin pasar por el ciclo de compilación típico de otros lenguajes. Los desarrolladores pueden escribir, ejecutar y modificar el código sin interrupciones, lo que acelera el proceso de desarrollo y la experimentación.

El tipado dinámico es otra característica clave de Python. En lugar de declarar el tipo de variable antes de usarla (como en lenguajes de tipado estático), Python permite que los tipos de datos sean determinados automáticamente en tiempo de ejecución. Esto simplifica la escritura del código y hace que sea más flexible, aunque también requiere que los desarrolladores sean cuidadosos para evitar errores relacionados con tipos inesperados.

Amplia biblioteca estándar

Una de las grandes ventajas de Python es su extensa biblioteca estándar. Incluye módulos y paquetes preconstruidos que permiten a los desarrolladores realizar tareas comunes, como manipulación de archivos, manejo de fechas, interacción con redes, y más, sin necesidad de escribir el código desde cero. Desde tareas básicas hasta funciones avanzadas, la biblioteca estándar de Python cubre una amplia gama de funcionalidades que facilitan el desarrollo de aplicaciones complejas.

Además de la biblioteca estándar, Python cuenta con un ecosistema de bibliotecas externas masivo. Existen paquetes para casi cualquier tarea imaginable, como análisis de datos (pandas, NumPy), desarrollo web (Django, Flask), inteligencia artificial (TensorFlow, Keras) y muchas otras áreas especializadas. Esto permite a los desarrolladores integrar fácilmente tecnologías y soluciones avanzadas en sus proyectos.

Multiplataforma y de código abierto

Python es un lenguaje multiplataforma, lo que significa que puede ejecutarse en diversos sistemas operativos, como Windows, macOS y Linux, sin modificaciones en el código. Esto lo convierte en una opción ideal para desarrollar aplicaciones que deben ejecutarse en entornos variados, o para desarrolladores que trabajan en diferentes plataformas.

Además, Python es un lenguaje de código abierto. Esto significa que el lenguaje y su desarrollo están impulsados por una comunidad global de programadores, lo que garantiza un soporte continuo, mejoras frecuentes y la creación de herramientas adicionales. Su naturaleza de código abierto también implica que es gratuito, lo que lo convierte en una excelente opción para cualquier desarrollador o empresa que quiera minimizar costos.

Extensibilidad y soporte para paradigmas múltiples

Python soporta múltiples paradigmas de programación, incluidos la programación orientada a objetos, la programación funcional y la programación imperativa. Esta flexibilidad permite a los desarrolladores elegir el estilo que mejor se adapte a su proyecto o combinar diferentes enfoques según sea necesario.

Además, Python es altamente extensible. Se puede integrar fácilmente con otros lenguajes como C, C++ o Java, lo que permite optimizar ciertas partes de una aplicación cuando se requiere un rendimiento más alto. Python también puede utilizarse como lenguaje de scripting en aplicaciones que requieren capacidades personalizadas.

Bibliotecas de Python: herramientas que potencian el desarrollo

Una de las razones principales detrás de la popularidad de Python es su vasta y diversa colección de bibliotecas. Estas son colecciones de módulos y paquetes que extienden las capacidades del lenguaje y permiten a los desarrolladores trabajar con herramientas especializadas sin tener que reinventar la rueda.

Las bibliotecas de Python facilitan la creación de aplicaciones en áreas como el análisis de datos, el desarrollo web, la inteligencia artificial, la automatización y mucho más. Conoce algunas de las bibliotecas más populares y cómo pueden ayudarte a llevar tus proyectos al siguiente nivel:

Bibliotecas para Ciencia de Datos y Análisis

Python ha dominado el campo de la ciencia de datos gracias a bibliotecas como pandas, NumPy y SciPy, que facilitan el análisis y la manipulación de datos complejos.

• pandas: esta biblioteca es esencial para trabajar con datos estructurados, como tablas o hojas de cálculo. pandas permite la creación y manipulación de estructuras de datos como los DataFrames, que son similares a las tablas de bases de datos y hojas de cálculo de Excel. Ofrece herramientas poderosas para filtrar, agregar y transformar datos de manera eficiente.

• NumPy: es fundamental para el trabajo con grandes arreglos y matrices multidimensionales. NumPy proporciona operaciones matemáticas de alto rendimiento y es la base de muchas otras bibliotecas en el ecosistema de ciencia de datos. Sus funciones avanzadas permiten realizar operaciones numéricas complejas con una sintaxis clara y optimizada.

• SciPy: esta biblioteca expande las capacidades de NumPy con herramientas avanzadas para el análisis científico y técnico. SciPy incluye módulos para álgebra lineal, optimización, integración, procesamiento de señales y más. Es ampliamente utilizada en investigación científica, ingeniería y análisis numérico avanzado.

Bibliotecas para Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) son áreas donde Python realmente brilla. Bibliotecas como TensorFlow, Keras y scikit-learn han permitido que desarrolladores de todo el mundo construyan modelos de IA robustos con facilidad.

• TensorFlow: desarrollada por Google, TensorFlow es una biblioteca de código abierto que permite construir y entrenar redes neuronales para tareas complejas de aprendizaje profundo. Es ideal para aplicaciones de IA que requieren grandes cantidades de datos y procesamiento intensivo, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y los sistemas de recomendación.

• Keras: Keras es una API de alto nivel que simplifica la construcción de redes neuronales y trabaja sobre otras bibliotecas como TensorFlow. Su enfoque es facilitar el diseño de modelos con una sintaxis simple y clara, lo que la convierte en una opción popular para los desarrolladores que buscan implementar modelos de forma rápida y eficiente.

• scikit-learn: scikit-learn es la biblioteca más popular para el aprendizaje automático tradicional en Python. Ofrece una amplia gama de algoritmos como regresión, clasificación, clustering, y reducción de dimensionalidad. Su API simple permite a los desarrolladores aplicar estos algoritmos en pocos pasos, facilitando la creación de modelos predictivos sin complicaciones.

Bibliotecas para desarrollo web

El desarrollo web es otro de los puntos fuertes de Python, gracias a bibliotecas y frameworks que facilitan la creación de sitios web dinámicos, APIs y aplicaciones de backend.

• Django: Django es uno de los frameworks web más completos y populares de Python. Facilita el desarrollo rápido de sitios web complejos con una estructura organizada y escalable. Django incluye herramientas para el manejo de bases de datos, autenticación, creación de formularios y más, todo siguiendo las mejores prácticas de desarrollo.

• Flask: a diferencia de Django, Flask es un microframework minimalista que ofrece una mayor flexibilidad. Flask permite al desarrollador construir aplicaciones web ligeras y personalizables, dando más control sobre las decisiones de diseño y las tecnologías a utilizar. Su simplicidad lo convierte en una opción ideal para proyectos pequeños o prototipos rápidos.

• FastAPI: FastAPI es una biblioteca moderna y rápida que se utiliza principalmente para construir APIs RESTful. Su principal ventaja es que aprovecha las anotaciones de tipo de Python para generar automáticamente documentación y validación de solicitudes. FastAPI es extremadamente eficiente, lo que lo convierte en una excelente opción para aplicaciones que requieren alto rendimiento.

Bibliotecas para automatización y tareas de sistema

Python es también una excelente opción para la automatización de tareas repetitivas y procesos del sistema. Las bibliotecas especializadas en este ámbito hacen que sea fácil interactuar con archivos, redes y servicios del sistema operativo.

• os: la biblioteca estándar os proporciona una forma de interactuar con el sistema operativo, permitiendo la manipulación de archivos y directorios, la ejecución de comandos del sistema y el acceso a variables de entorno. Es una herramienta indispensable para la automatización de procesos a nivel de sistema.

• subprocess: la biblioteca subprocess permite ejecutar comandos del sistema directamente desde el código Python, capturando la salida y los errores. Es útil para integrar scripts Python con herramientas y programas externos.

• pyautogui: pyautogui es una biblioteca que permite la automatización de la interfaz de usuario, como mover el ratón, hacer clic, escribir en el teclado y tomar capturas de pantalla. Es especialmente útil para tareas de automatización que requieren interacción con aplicaciones gráficas.

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¿Por qué aprender Python en la era de la IA?

Lenguaje clave en IA: es el más utilizado en desarrollo de inteligencia artificial y machine learning.

Bibliotecas especializadas: herramientas como TensorFlow y Keras simplifican la creación de modelos avanzados.

Gran comunidad de IA: soporte y recursos actualizados para proyectos innovadores.

Facilidad de aprendizaje: su sintaxis simple permite a nuevos desarrolladores centrarse en la lógica y algoritmos de IA.

Marcos de Python

Los marcos o frameworks de Python son herramientas clave que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones más rápido, más fácilmente y con una estructura sólida. Un framework proporciona un conjunto de componentes reutilizables y plantillas para facilitar el desarrollo, garantizando que las aplicaciones sean escalables, seguras y eficientes.

Python cuenta con una variedad de marcos para diferentes propósitos, desde la creación de sitios web hasta la construcción de APIs, aplicaciones empresariales y más. Estos son algunos de los marcos más populares en Python y cómo pueden optimizar el desarrollo de tus proyectos.

Frameworks para desarrollo web

Python ofrece varios frameworks para el desarrollo web, que permiten a los desarrolladores crear sitios web dinámicos, aplicaciones de backend y APIs con facilidad.

• Django: es el framework web más robusto y popular de Python, conocido por su lema "el framework para los perfeccionistas con plazos". Django sigue el principio DRY (Don’t Repeat Yourself), que promueve la reutilización del código y la eficiencia en el desarrollo. Incluye una gran cantidad de herramientas integradas como ORM (Object Relational Mapping) para interactuar con bases de datos, manejo de formularios, autenticación de usuarios, seguridad avanzada, y más. Es ideal para proyectos grandes o aplicaciones complejas que requieren una estructura robusta desde el principio.

• Flask: a diferencia de Django, Flask es un microframework minimalista que ofrece una mayor flexibilidad. Mientras que Django proporciona una estructura "todo en uno", Flask permite al desarrollador construir su aplicación desde cero, eligiendo qué componentes y extensiones agregar según las necesidades del proyecto. Esto lo hace ideal para proyectos pequeños o prototipos rápidos donde se busca simplicidad y control total sobre el diseño de la aplicación.

• FastAPI: este es un framework moderno diseñado para construir APIs rápidas y eficientes. FastAPI es reconocido por su enfoque en la velocidad y la facilidad de uso, aprovechando las anotaciones de tipo de Python para generar documentación y validación automáticamente. Gracias a su alta eficiencia, es una opción ideal para proyectos que requieren manejar grandes volúmenes de solicitudes o aplicaciones de tiempo real como chatbots, servicios de recomendación, o análisis de datos en tiempo real.

• Tornado: es un framework y biblioteca de red asíncrona que permite manejar miles de conexiones abiertas, lo que lo convierte en una opción ideal para aplicaciones en tiempo real, como servicios de chat, servidores de streaming y aplicaciones web interactivas. Tornado se destaca por su capacidad para manejar tareas asíncronas con un alto rendimiento y baja latencia, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren una gran capacidad de concurrencia.

Frameworks para desarrollo de APIs

El desarrollo de APIs RESTful o GraphQL es cada vez más común, y Python ofrece marcos especializados para crear interfaces de programación de aplicaciones robustas y escalables.

• Flask-RESTful: aunque Flask es un framework generalista, su extensión Flask-RESTful lo convierte en una herramienta poderosa para construir APIs. Proporciona componentes esenciales para manejar solicitudes HTTP y crear endpoints, lo que permite la creación rápida y sencilla de servicios web RESTful. Con Flask-RESTful, los desarrolladores pueden enfocarse en la lógica del negocio mientras el framework gestiona las interacciones entre el cliente y el servidor.

• FastAPI: FastAPI no solo se utiliza para aplicaciones web en general, sino que es una de las mejores opciones para el desarrollo de APIs RESTful. Su soporte para validación automática, generación de documentación, y velocidad lo convierte en la primera opción para proyectos que requieren APIs de alto rendimiento. Además, FastAPI es compatible con asíncronía, lo que lo hace muy eficiente en aplicaciones que manejan muchas solicitudes simultáneamente.

• Django REST Framework (DRF): para quienes ya utilizan Django en sus proyectos, DRF es la extensión ideal para añadir capacidades de API REST. DRF integra perfectamente las funcionalidades de Django, como el ORM y la autenticación, proporcionando un entorno completo para el desarrollo de APIs. Además, incluye herramientas avanzadas para el control de permisos, paginación, y serialización de datos.

Frameworks para aplicaciones de escritorio

Aunque Python es más conocido por sus aplicaciones web y scripts, también cuenta con frameworks que permiten desarrollar aplicaciones de escritorio.

• PyQt: PyQt es un conjunto de enlaces de Python para el framework Qt, que permite crear interfaces gráficas de usuario (GUI) robustas y profesionales. Con PyQt, los desarrolladores pueden diseñar aplicaciones de escritorio con ventanas, menús y controles interactivos, ideales para herramientas gráficas o aplicaciones empresariales de escritorio.

• Tkinter: Tkinter es la biblioteca estándar para la creación de interfaces gráficas en Python. Aunque es más básica que PyQt, es una opción ligera y fácil de usar para proyectos simples que no requieren interfaces gráficas demasiado complejas. Tkinter es ideal para principiantes que desean experimentar con la creación de aplicaciones de escritorio de manera rápida y sencilla.

Frameworks para desarrollo asíncrono

El desarrollo asíncrono se refiere a la capacidad de manejar múltiples tareas simultáneamente sin bloquear el sistema, y Python tiene marcos que permiten construir aplicaciones de alto rendimiento en este campo.

• Asyncio: aunque no es un framework en sí, asyncio es una biblioteca estándar en Python que habilita el desarrollo asíncrono. Permite la creación de programas concurrentes utilizando co-rutinas, lo que es particularmente útil para aplicaciones que necesitan manejar grandes volúmenes de conexiones simultáneas, como servidores web o aplicaciones de chat.

• Sanic: Sanic es un framework web asíncrono diseñado específicamente para manejar un gran número de solicitudes de manera eficiente. Es muy similar a Flask en su simplicidad, pero está optimizado para la velocidad gracias a su compatibilidad con el enfoque asíncrono, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren tiempos de respuesta rápidos y escalabilidad.

Los marcos de Python son una de las principales razones de su versatilidad y éxito. Ya sea que estés desarrollando un sitio web, una API, una aplicación de escritorio o un sistema de procesamiento de alto rendimiento, Python ofrece un framework adecuado para cada necesidad.

Estos marcos no solo aceleran el proceso de desarrollo, sino que proporcionan una estructura sólida que garantiza la escalabilidad y el mantenimiento de las aplicaciones a largo plazo. Con tantas opciones disponibles, puedes elegir el que mejor se adapte a tu proyecto y aprovechar al máximo el potencial de Python.

Python es un lenguaje de programación que posee una gran versatilidad para prácticamente todos los sectores de la industria (robótica, vehículos autónomos, machine learning, ciencia de datos, astronomía, neurociencia, farmacología, bioinformática, etc.) por lo que aprenderlo es útil a corto y largo plazo.

Esto garantiza que conocer Python siempre resulte viable y te brinde los recursos y habilidades que podrás aprovechar para impulsar tu carrera de forma significativa.

Preguntas frecuentes sobre Python

Estas son algunas preguntas que los usuarios de nuestra comunidad HubSpot se hacen sobre Python: