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Para qué se utiliza Python: las 6 opciones principales y más

Python es uno de los lenguajes de programación más versátiles y populares utilizados por los desarrolladores en la actualidad. Sus principios de diseño enfatizan la legibilidad del código y su sintaxis fácil de aprender permite a los programadores expresar ideas en menos líneas en comparación con lenguajes como Java o C++.

Pero, ¿para qué se utiliza exactamente Python? ¿Cuáles son algunas de sus aplicaciones y casos de uso más populares?

En esta guía completa, exploraremos algunos de los principales dominios y áreas en las que Python sobresale. También veremos ejemplos y estadísticas específicos que muestran las capacidades de Python para diversas tareas.

Web

Python es uno de los lenguajes preferidos para el desarrollo web. Su amplia gama de marcos web satisface diversas necesidades y hace que el desarrollo web backend sea muy conveniente para los programadores.

Algunos de los frameworks web más populares para Python incluyen:

  • Django – Utilizado por empresas como Instagram y Mozilla, Django es ideal para crear sitios complejos basados ​​en bases de datos. Sigue el patrón arquitectónico modelo-vista-plantilla (MVT) y proporciona muchas funciones integradas, como pantallas de administración listas para usar.
  • Frasco – Flask ofrece un marco liviano bueno para aplicaciones más pequeñas. Tiene componentes mínimos que le permiten agregar otros paquetes según sea necesario. Sitios como Pinterest usan Flask.
  • Pirámide – Diseñado para ser muy flexible, Pyramid le permite elegir componentes que se adapten a las necesidades de su proyecto en lugar de ser una solución completa. Proporciona libertad para adaptar las cosas como desee.

Fuente de la imagen: JetBrains

Según la Encuesta para desarrolladores de Python de JetBrains 2024, Django y Flask son, con diferencia, los marcos web de Python más populares utilizados por los desarrolladores.

Python hace que el desarrollo web sea muy rápido debido a su amplia colección de bibliotecas y herramientas para tareas comunes de desarrollo web. Es excelente para desarrollar API, web scraping, implementar protocolos web y automatizar flujos de trabajo basados ​​en web.

Aprendizaje automático y ciencia de datos

Python desempeña un papel fundamental en el aprendizaje automático y la ciencia de datos debido a su versatilidad y bibliotecas especializadas adecuadas para estos campos.

Algunas de las bibliotecas de Python más populares utilizadas para el aprendizaje automático incluyen:

  • NumPy – Proporciona matrices eficientes y operaciones matemáticas para trabajar con datos numéricos.
  • pandas – Ofrece herramientas sencillas de manipulación y análisis de datos para modelado y análisis.
  • SciKit-Aprende – Proporciona una amplia gama de algoritmos y modelos de aprendizaje automático para tareas comunes como clasificación, regresión, agrupación en clústeres, etc.
  • TensorFlow – Una plataforma de código abierto de extremo a extremo para aprendizaje automático de Google.

Muchos expertos de la industria consideran que Python es un lenguaje de programación ideal para el aprendizaje automático. Aquí hay algunas razones clave:

  • Las bibliotecas disponibles como NumPy, SciKit-Learn, Pandas y TensorFlow brindan capacidades de aprendizaje automático listas para usar
  • Admite todas las formas de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, refuerzo, aprendizaje profundo
  • La naturaleza de propósito general permite a quienes no son ingenieros adoptar Python para ML
  • Interoperabilidad con otros lenguajes como C, C++, Java
  • Una comunidad vibrante proporciona recursos de aprendizaje y apoyo

Según una encuesta de KDnuggets, aproximadamente el 64% de los científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje automático utilizaron Python en 2024, muy por delante de R (19%) y SQL (11%).

Python domina el uso del aprendizaje automático

Fuente de la imagen: KDNuggets

Python también es muy popular para el análisis y visualización de datos utilizando bibliotecas como Pandas, Matplotlib y Seaborn. En general, Python ofrece una plataforma completa para el flujo de trabajo de la ciencia de datos, desde la carga y el preprocesamiento de datos hasta la creación, evaluación e implementación de modelos.

Automatización y secuencias de comandos

Python se usa comúnmente para automatizar tareas de TI, procesos comerciales y flujos de trabajo repetitivos mediante secuencias de comandos. A continuación se muestran algunos ejemplos de casos de uso de automatización en los que los scripts de Python son muy útiles:

  • Monitoreo de infraestructura y sistemas de TI: los scripts pueden verificar periódicamente métricas del sistema como el uso de la CPU, el espacio en disco, el ancho de banda de la red, etc. y enviar alertas sobre problemas.
  • Gestión de copias de seguridad y flujos de trabajo: automatice las copias de seguridad en servicios en la nube como AWS S3, programe canalizaciones ETL, administre flujos de trabajo de Airflow, etc.
  • Automatización de la nube: automatice la implementación de la infraestructura de la nube utilizando proveedores como AWS, GCP, Azure.
  • Informes comerciales: los scripts pueden conectarse a API, bases de datos y archivos Excel/CSV para generar informes programados.
  • Web scraping: descargue y procese contenido de sitios web automáticamente.

Python ofrece varias ventajas para la automatización, como el desarrollo rápido de scripts, la capacidad de combinar código de procedimientos y programación orientada a objetos, integración con API, programadores integrados como Cron, bibliotecas como psutil y paramiko que facilitan la automatización a nivel de sistema.

La automatización de TI ayuda a mejorar la eficiencia, reducir los errores humanos y permitir que el personal se centre en tareas de valor añadido. La versatilidad y escalabilidad de Python lo convierten en una opción muy popular para implementar la automatización.

Desarrollo de juegos

Para el desarrollo de juegos, Python ofrece algunos beneficios únicos:

  • Python tiene varios marcos de juegos como Pygame, Panda3D, Pyglet, PySFML que proporcionan las herramientas necesarias para crear juegos usando Python.
  • La naturaleza de alto nivel del lenguaje y la escritura dinámica permiten la creación rápida de prototipos de ideas de juegos. Los desarrolladores pueden probar rápidamente la lógica del juego sin código repetitivo.
  • Python cuenta con un excelente soporte comunitario para el desarrollo de juegos. Recursos como servidores Python Discord, foros de Reddit y blogs ayudan al aprendizaje.
  • La sintaxis clara de Python hace que el código del juego sea más fácil de mantener en comparación con lenguajes de nivel inferior como C++. Una menor complejidad de codificación ayuda a centrarse en las funciones del juego.
  • Python tiene una buena integración con otros lenguajes como C, C++ y Cython, lo que permite optimizar las partes críticas para el rendimiento manteniendo simple la lógica del juego de alto nivel.

Algunos ejemplos de juegos populares creados con Python incluyen Civilization IV, EVE Online, Disney's Toontown Online, Battlefield 2 y World of Tanks. Los desarrolladores independientes que crean juegos 2D también suelen preferir Python por su flexibilidad.

Si bien los estudios de juegos AAA tienden a utilizar C++ para las necesidades de mayor rendimiento, Python desempeña un papel clave en la creación de prototipos de ideas de juegos antes del desarrollo completo con otros lenguajes. Los rápidos flujos de trabajo y los recursos de la comunidad hacen de Python un lenguaje muy capaz para crear juegos.

Raspado web

Para tareas de web scraping, como extraer datos de sitios web, Python es la opción más popular entre los desarrolladores. Las razones para esto incluyen:

  • Python tiene muchas bibliotecas diseñadas específicamente para web scraping como BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Requests, etc.
  • La sintaxis hace que sea relativamente fácil escribir raspadores web para extraer información relevante de las respuestas HTML/XML.
  • Los datos extraídos se pueden manipular fácilmente utilizando Pandas para filtrado, análisis y visualización.
  • El código Python puede interactuar con herramientas de automatización del navegador como Selenium/Playwright para extraer contenido dinámico.

Veamos un ejemplo rápido para extraer una tabla de una página de Wikipedia:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

Esta es sólo una pequeña muestra de las capacidades de web scraping de Python. Algunas aplicaciones comunes incluyen:

  • Agregar datos de varios sitios en un solo lugar
  • Comparación de precios y niveles de inventario en sitios de comercio electrónico
  • Monitoreo de sitios web para cambios de contenido
  • Investigación académica/empresarial utilizando datos públicos

Debido a la versatilidad, escalabilidad y herramientas disponibles, Python se ha convertido en el lenguaje de referencia para proyectos relacionados con el web scraping.

Inteligencia artificial

Python juega un papel muy importante en las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Sus amplias bibliotecas y soporte de marco han convertido a Python en una opción popular para desarrollar sistemas inteligentes y entrenar modelos de aprendizaje automático.

Algunas de las bibliotecas y herramientas de Python AI más utilizadas incluyen:

  • TensorFlow – Plataforma de extremo a extremo de Google para construir y entrenar modelos de redes neuronales.
  • PyTorch – Proporciona herramientas para aprendizaje profundo y arquitecturas de redes neuronales.
  • Keras – API de alto nivel centrada en la creación rápida de prototipos de modelos de redes neuronales
  • scikit-aprender – Proporciona una variedad de algoritmos de aprendizaje automático y capacidades de modelado.
  • NLTK – Conjunto de herramientas de lenguaje natural ampliamente utilizado para crear programas Python para trabajar con datos de lenguaje humano.
  • OpenCV – Algoritmos centrados en visión por ordenador en tiempo real y análisis de imágenes/vídeo.
  • ESPACIO – Realiza tareas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, como el reconocimiento de entidades con nombre.

A continuación se muestran algunos ejemplos de aplicaciones de IA en las que Python ofrece grandes capacidades:

  • Creación de chatbots y asistentes virtuales utilizando bibliotecas de PNL como NLTK.
  • Reconocimiento de imágenes y videos mediante redes neuronales implementadas en TensorFlow/Keras.
  • Tecnología de conducción autónoma que utiliza bibliotecas de visión por computadora como OpenCV.
  • Modelado predictivo y pronóstico de métricas comerciales utilizando scikit-learn.
  • Análisis de sentimiento de conversaciones en redes sociales utilizando herramientas de PNL.

Empresas de tecnología líderes como Google, Facebook y Amazon utilizan ampliamente Python para sus productos y servicios relacionados con la inteligencia artificial. El lenguaje proporciona la combinación adecuada de rendimiento, escalabilidad y facilidad de uso para desarrollar algoritmos inteligentes y entrenar modelos robustos.

Como hemos visto, Python es un lenguaje de programación versátil de propósito general que se utiliza para una amplia gama de aplicaciones, desde la creación de aplicaciones web hasta el desarrollo de juegos y modelos de aprendizaje automático.

Algunas de sus fortalezas clave son la legibilidad del código, amplias bibliotecas y marcos diseñados para dominios específicos, soporte comunitario activo e interoperabilidad con otros lenguajes como C/C++.

Ya sea que esté buscando ingresar al desarrollo web, la ciencia de datos, la automatización o la inteligencia artificial, aprender Python es una excelente opción para desbloquear su potencial de programación. La demanda de habilidades en Python también continúa creciendo rápidamente a medida que las organizaciones lo adoptan para sistemas comerciales críticos.

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