El lenguaje Phyton es un lenguaje de programación desarrollado por Guido Van Rossum, a principios de la década de los años 80. A día de hoy, se ha convertido en uno de los lenguajes informáticos preferidos de la industria TIC, utilizándose en una amplia variedad de ciencias.
Este lenguaje adquirió la estructura que conocemos a día de hoy, a principios de la década de los años 2000, con la presentación de Python 2.0, pero sus principios operativos básicos no cambiaron nunca. El código utiliza el paradigma «orientado a objetos», lo que lo hace ideal para escribir proyectos a gran escala y ser utilizado, además, para programas más pequeños.
Python es un lenguaje relativamente fácil de aprender, ya que sigue una estructura bastante organizada. Esto, combinado con su versatilidad y sintaxis sencilla, lo convierte en una herramienta ideal para cualquier industria o trabajo.
Lenguaje Phyton en Big Data
Este lenguaje Phyton permite a los programadores escribir menos líneas de código y hacerlo más legible. Además, tiene características de scripting y utiliza muchas bibliotecas avanzadas, como NumPy, Matplotlib y SciPy, lo que lo hace útil para la informática científica.
Es decir, que hablamos de una herramienta que se adapta perfectamente al Big Data y el análisis de datos, por las siguientes razones:
Es Open Source
El código abierto en el que se basa Python le permite utilizar un modelo basado en la comunidad, pudiéndose ejecutar tanto en entornos Windows como Linux. Además de eso, puede ser portado a otras plataformas.
Gran biblioteca
Python se usa mucho para la computación científica, tanto a nivel académico como en el mercado de trabajo, ya que tiene una gran cantidad de bibliotecas de análisis, bien contrastadas, como hemos indicado antes. Además, incluye paquetes como computación numérica, análisis de datos, estadística, visualización y aprendizaje automático.
Más velocidad
Como hablamos de un lenguaje de alto nivel, esto tiene muchos beneficios que aceleran el desarrollo del código. Por ejemplo, permite la creación de prototipos, lo que agiliza la codificación y, al mismo tiempo, mantiene una gran transparencia entre el código y su ejecución.
Como consecuencia de esto, tanto el mantenimiento como el proceso de agregación, en un entorno de desarrollo multiusuario, es más sencillo.
Mayor alcance
Python es un lenguaje de programación orientado a objetos que también admite estructuras de datos avanzadas como listas, conjuntos, tuplas, diccionarios, entre otros.
Asimismo, admite muchas operaciones de computación científica, como operaciones matriciales, marcos de datos, etc. Estas funcionalidades mejoran el alcance para simplificar y acelerar las operaciones de datos.
Lenguaje Pyhton en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son dos de las tendencias TIC del momento y, aunque puedan parecer tecnologías muy complejas, todo se reduce a algoritmos, código y lógica. Dado el alcance y el poder del lenguaje Python, no sorprende que se haya convertido en una herramienta capaz también de generar comportamientos inteligentes en las máquinas.
La solución más popular para utilizar en estos sectores es la biblioteca Scikit-Learn, que simplifica el proceso de construcción de cualquier estructura informática, desde clasificadores hasta modelos de regresión en cualquier orden de magnitud.
Otra biblioteca muy conocida, sobre todo a la hora de construir redes neuronales, es TensorFlow. Si le añadimos la nueva API de Keras, se puede construir de una manera fácil una red neuronal de vanguardia.
Aplicación del lenguaje en Data Science
El Data Science (ciencia de datos) ha ganado mucha popularidad en los últimos tiempos. Su enfoque principal es convertir los datos importantes de la empresa en estrategias comerciales y de marketing, para que la ayude a crecer.
Hasta hace poco, solo las grandes empresas TI invertían en este campo pero, a día de hoy, negocios de todos los tamaños y sectores se han lanzado a usar el análisis de datos como activo estratégico.
Existen diferentes herramientas TIC para el análisis de datos, como Hadoop, R, SAS, SQL, etc. Sin embargo, la más popular y fácil de usar es, nuevamente, Python. Lo cierto es que este lenguaje Phyton es muy fácil de usar cuando se trata de la computación cuantitativa y analítica.
Además, es líder de la industria desde hace bastante tiempo y se está usando ampliamente en varios campos, como por ejemplo, petróleo y gas, finanzas, etc.
Además, el lenguaje Python se ha utilizado para fortalecer la infraestructura interna de Google y también en la creación de aplicaciones muy populares, como YouTube. En el campo del Science Data, este lenguaje ha sido utilizado para procesar datos (en el caso de los bancos); visualización y procesamiento o el pronóstico del tiempo.
Lenguaje Phyton para programar frameworks de pruebas
Los frameworks juegan un papel crucial en el éxito de cualquier automatización. La elección del marco de pruebas correcto es muy importante, ya que maximizará la cobertura de la misma y mejorará su eficiencia, lo que se traducirá en un mejor ROI para el negocio que lo desarrolle.
Hay algunos puntos claves que se hay que tener en cuenta a la hora de elegir un marco de prueba hecho con Python. Este marco debe justificar que es adecuado para dicha prueba y ser fácil de usar.
Para ello, tendremos que comprobar si tiene integraciones con otras herramientas, incluso con otros marcos, que se pudieran aprovechar. Las características, la estabilidad, el soporte y la extensibilidad son también importantes.
El marco de prueba hecho con este lenguaje sigue siendo el más popular por los desarrolladores, se basa en palabras claves y también se usa para pruebas de aceptación. Para ejecutar los programas habrá que instalar la versión más reciente, el administrador de paquetes y un marco de desarrollo, como puede ser Pycharm.
En conclusión, la sencillez y la polivalencia del lenguaje de programación, el lenguaje Phyton, lo ha convertido en uno de los favoritos de los desarrolladores. Sus aplicaciones actuales están en campos tan interesantes como el Big Data, la Inteligencia Artificial o el análisis de datos.
Además de estar basado en código abierto, este lenguaje tiene muchas librerías para sus usuarios. Aprende más sobre Phyton en nuestro Master en Data Science y Business Analytics para profesionales.
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