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Python es uno de los lenguajes que más usamos en Paradigma junto con Java y Node.js. Desde hace años, hemos llevado a cabo exitosos proyectos desarrollados en este lenguaje.

A raíz de este artículo, que ha tenido gran repercusión, queremos hacer un análisis más profundo sobre las causas que han llevado a Python a ser uno de los lenguajes más usados y qué perspectivas de futuro se plantean.

Python surgió como un hobby para Guido y su nombre, Python, fue tomado del grupo cómico británico Monty Python , del que Guido era un gran fan. Desde sus comienzos, Python nació como un proyecto de software libre y posiblemente deba parte de su éxito a la decisión de hacerlo código abierto.

Python está licenciado bajo licencia , derivada de y compatible con . Muchas empresas y organizaciones, como Google, Microsoft o Red Hat, hacen un gran uso de Python y tienen influencia en su evolución, pero ninguna ejerce un control sobre el mismo. Esto diferencia a Python de otros lenguajes.

Python tiene una serie de características que lo hacen muy particular y que, sin duda, le aportan muchas ventajas y están en la raíz de su uso tan extendido.

Python es un lenguaje multiparadigma, esto significa que combina propiedades de diferentes paradigmas de programación. Principalmente es un lenguaje orientado a objetos, todo en Python es un objeto, pero también incorpora aspectos de la programación imperativa, funcional, procedural y reflexiva.

Una de las características más reseñables de Python es que es un lenguaje interpretado, esto significa que no se compila a diferencia de otros lenguajes como Java o C/C++, sino que es interpretado en tiempo de ejecución. Además, es de tipado dinámico, aunque opcionalmente desde la versión 3.5 podemos hacer uso de tipado estático.

Python es cross plataforma , es decir, podemos ejecutarlo en diferentes sistemas operativo s como Windows o Linux simplemente usando el intérprete correspondiente.

Algunos le achacan a Python que es más lento en tiempo de ejecución que otros lenguajes compilados como Java o C/C++. Y es cierto, al tratarse de un lenguaje interpretado, Python es más lento.

Sin embargo, esto no es un gran problema , las diferencias en velocidad son pequeñas y hoy en día el cuello de botella en los proyectos de desarrollo de software no está en la CPU. Gracias a avances como la computación en la nube, hoy en día disponemos de gran capacidad de cómputo a un coste muy asequible. El desafío está en acortar los tiempos de desarrollo, mejorando la mantenibilidad y calidad del código. Python pone foco en esto, facilitando la vida a los desarrolladores.

Los principios de diseño del lenguaje están guiados por una serie de aforismos recogidos en el " Zen de Python ". En estos principios podemos ver que la legibilidad del código y favorecer la simplicidad del mismo son partes esenciales del diseño del lenguaje desde el principio. Estas ideas han ayudado mucho a que la curva de aprendizaje de Python sea baja respecto a otros lenguajes.

Tradicionalmente Python ha tenido un uso muy extendido como herramienta de scripting, sustituyendo a scripts escritos en , otros lenguajes de script más limitados o herramientas como o sed. Por ello, Python siempre ha sido un buen compañero de los administradores de sistemas y los equipos de operaciones.

Hoy en día, muchas de las herramientas punteras para gestión de despliegues e infraestructura usan o se basan en Python. Algunas de las más destacadas son , o .

Sin embargo, en el ecosistema de desarrollo web existen muchas alternativas y frameworks muy maduros y asentados como para , para , para o para . Todos estos frameworks están continuamente tomando ideas entre ellos, inmersos en ofrecer las mejores alternativas para los desarrolladores.

En este caso la ventaja que aporta Django, el principal framework para desarrollo web en Python, es la de ofrecer un marco de trabajo completo y de calidad para desarrollar aplicaciones web muy rápido. Como su dice es: "el framework para perfeccionistas con fechas de entrega".

Sin embargo, al margen de todas las bondades que hemos comentado del lenguaje, en los últimos años ha ocurrido algo que ha revolucionado y extendido radicalmente el uso de Python.

La generalización del en los últimos años, seguida de la explosión de la Inteligencia Artificial , Machine Learning , Deep Learning y el surgimiento de la ciencia de datos o data science como un nuevo área de trabajo con especialistas propios, ha revolucionado el panorama.

Y es que muchas de las nuevas herramientas que han surgido, y que son explotadas por los ingenieros de datos y los científicos de datos, han sido desarrolladas en Python o nos ofrecen Python como la forma predilecta de interactuar con ellas.

Podemos afirmar que Python es un lenguaje maduro, con una gran base de desarrolladores, documentación y proyectos en producción.

Sin embargo, R es un lenguaje más de nicho que proviene del mundo de la estadística. Python, por otro lado, es un lenguaje de propósito general y su uso está mucho más extendido.

En la siguiente gráfica vemos una proyección para los próximos años de Stackoverflow sobre el número de visitas que espera recibir en función de los principales lenguajes de programación.

Un dato muy significativo es la respuesta a la pregunta: ¿Qué lenguaje de programación recomendaría a los nuevos científicos de datos aprender primero? Más del 63% de los encuestados respondió Python.

Manuel Zaforas es Ingeniero Superior en Informática por la UPM. Está interesado en Big Data, AI, Data Science, Machine Learning, Deep Learning, HPC, IoT, Cloud, NoSQL, NewSQL, Python y Agile. Actualmente trabaja en Paradigma como Scrum Master y Arquitecto Software dentro del área de AI & Big Data, ayudando a diferentes compañías a llevar a cabo sus procesos de transformación digital gracias al cambio cultural y a la implantación de la tecnología más innovadora.

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¿Es Python el lenguaje del futuro? - Paradigma

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