¿Qué hace Python y para qué se puede utilizar?

Python es un lenguaje de programación de uso general que se centra en la legibilidad del código. Uno de los lenguajes de programación más populares, es fácil de aprender, simple de leer y sigue un enfoque orientado a objetos.

Exploremos para qué se utiliza Python, incluida su amplia gama de aplicaciones, y luego examinemos sus limitaciones.

¿Para qué se utiliza Python?

Python se utiliza en una variedad de aplicaciones, que van desde fintech hasta aprendizaje automático.

Ciencia de los datos

Las bibliotecas científicas de Python lo convierten en una opción popular para la ciencia de datos, particularmente cuando se trata de análisis y visualización de datos. La popularidad de Python en la ciencia de datos se reduce al soporte de su biblioteca: con el poder de las bibliotecas de Python, los científicos de datos tienen la ayuda que necesitan para administrar problemas de datos complejos.

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Una biblioteca de visualización de datos de Python le permite crear una amplia variedad de gráficos y representaciones visuales que incluyen líneas, barras, marcadores, gráficos 3D y gráficos circulares. Dependiendo de la biblioteca con la que elija trabajar, también puede tener la opción de agregar cosas como texto, etiquetas y anotaciones a sus representaciones visuales.

Aprendizaje automático

Un campo adyacente a la ciencia de datos, el aprendizaje automático crea sistemas que pueden aprender de forma autónoma utilizando datos de entrada . Las bibliotecas de Python se utilizan para resolver problemas en situaciones de aprendizaje supervisado y aprendizaje reforzado.

TensorFlow, una de las bibliotecas de Python de código abierto más populares para el aprendizaje automático, fue desarrollada por Google Brain Team. Utilizada en Google para investigación y producción, los desarrolladores de todos los rincones del mundo tienen la oportunidad de utilizar esta biblioteca para abordar sus propios problemas de aprendizaje automático.

Además del amplio soporte de bibliotecas de código abierto, Python es la herramienta ideal para el aprendizaje automático porque su sintaxis es precisa y eficiente, tiene un punto de entrada bajo y se integra bien con otros lenguajes de programación.

Desarrollo web

Python se encuentra con frecuencia en el back-end de aplicaciones web. Detrás de escena, Python maneja el lado del servidor de la aplicación y se ocupa de las solicitudes de datos.

Su mayor fortaleza en el desarrollo web es la gran selección de marcos web disponibles, incluidos Django, Bottle y Flask.

La combinación de Python de bibliotecas y marcos web preexistentes lo hace ideal para proyectos web simples y aplicaciones web complejas.

Educación en Ciencias de la Computación

La legibilidad del código y la sintaxis simple de Python lo convierten en una herramienta de enseñanza ideal para los estudiantes que exploran conceptos avanzados en informática. Además, Python admite paradigmas de programación versátiles como la programación funcional, la programación imperativa, la programación orientada a objetos y la programación procedimental.

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Las numerosas aplicaciones de Python en el mundo real hacen que sea valioso para los estudiantes dominarlo y usarlo como una herramienta para aprender conceptos de nivel superior.

Procesamiento de imágenes y visión artificial

El procesamiento de imágenes implica aplicar transformaciones a una imagen antes de devolver una nueva versión. La visión por computadora es un poco más compleja e implica ayudar a la computadora a interpretar y comprender una imagen. Las bibliotecas de Python son útiles para estas dos aplicaciones y se pueden utilizar para realizar operaciones como recortar, voltear, rotar, detectar bordes y líneas y restaurar imágenes.

Medicina y farmacología

Python se usa con frecuencia para combinar tecnología y conocimiento médico para ayudar a diagnosticar y tratar a los pacientes.

A principios de la década de 2000, el laboratorio de AstraZeneca desarrolló nuevos fármacos con la ayuda de modelos computacionales impulsados ​​por Python. Esta historia de éxito es solo una muestra de lo que Python es capaz de hacer en el campo de la medicina.

También se han desarrollado paquetes médicos de Python de código abierto para tareas específicas, como MedPy, una biblioteca de código abierto para el procesamiento de imágenes médicas.

Fintech y finanzas

Python lidera el grupo en la industria de las fintech, según una encuesta de HackerRank de 2016 . En términos más generales, Python se usa ampliamente en la industria financiera, respaldado por una gran cantidad de bibliotecas diseñadas específicamente para cumplir con las regulaciones financieras.

La variedad de bibliotecas de código abierto de Python que satisfacen los requisitos específicos de la industria financiera ha llevado a su uso en las principales fintechs como Venmo, Zopa y Vyze.

Neurociencia y psicología

La capacidad de Python para adquirir y analizar datos y probar hipótesis a través del modelado y la simulación lo convierte en el complemento perfecto para la investigación en neurociencia computacional y psicología experimental. El paquete de código abierto PsychoPy se desarrolló para ejecutar experimentos en Python y se utiliza en laboratorios de todo el mundo para neurociencia cognitiva, psicología experimental y psicofísica.

Inauguración

Python es popular en las nuevas empresas tecnológicas porque es escalable, intuitivo y fácil de usar. Como testimonio de la escalabilidad de Python, Dropbox se desarrolló inicialmente como una solución para el fundador Drew Houston durante sus días universitarios cuando se olvidaba de llevar su unidad flash a clase. Dropbox se creó en Python, por lo que fue fácil de escalar, ya que los usuarios registrados ascendieron a 100 millones en 2012.

Otras startups notables que construyeron su producto usando Python incluyen 21 Buttons, Deuce Tennis, TravelPerk y Zappi.

¿Cuándo no es adecuado Python?

Python tiene varias limitaciones que lo hacen inadecuado para ciertos tipos de proyectos.

Desarrollo de juegos y aplicaciones móviles

Python trabaja con un intérprete en lugar de un compilador como C ++ y Java. En consecuencia, se ejecuta más lento que los lenguajes compilados. Además, las estructuras de Python requieren un gran espacio de memoria, lo que las hace inadecuadas para el desarrollo donde existen restricciones de memoria.

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Estas restricciones no son ideales en el desarrollo de juegos y aplicaciones móviles donde se requiere una velocidad de procesamiento rápida y un alto consumo de memoria.

Acceso a la base de datos

La capa de acceso a la base de datos de Python está poco desarrollada en comparación con tecnologías como ODBC y JDBC. Al interactuar con datos heredados complejos, una capa de acceso a la base de datos primitiva es una barrera importante. Los riesgos de seguridad también son una preocupación, ya que Python es un lenguaje muy inseguro.

Restricciones generales de desarrollo

Python se escribe dinámicamente, lo que dificulta la depuración, ya que los errores solo aparecen en tiempo de ejecución.

La simplicidad de Python también dificulta que los programadores cambien a otros lenguajes una vez que estén acostumbrados a la facilidad de programar en Python.

Sumergirse en Python

Hay innumerables lenguajes de programación, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Si bien ningún idioma es perfecto para todos, Python es un excelente primer idioma debido a la legibilidad de su código y su cercanía al idioma inglés.

Ahora que sabe exactamente para qué se puede usar Python, ¿por qué no sumergirse directamente en la programación en Python y crear su primer programa?