¿Qué es Python y para qué sirve?

Python es un lenguaje de programación diverso. Sólo tienes que elegir las herramientas y bibliotecas adecuadas y te convertirás en un verdadero innovador. Empezar a aprender cualquier lenguaje de programación requiere agallas, voluntad, tiempo y más que unas pocas bebidas energéticas. Por lo tanto, deberías empezar por establecer objetivos y aprender para qué se usa Python.

Este tutorial introduce brevemente el aprendizaje de Python, la creación de aplicaciones de escritorio, juego y web, y la minería de datos. Esperamos que esta información te inspire a aprender Python. Vamos allá.

¿Qué es Python en general?

Python es sorprendentemente fácil de leer. Como lenguaje interpretado, no transforma el código para que sea legible por el ordenador. Python es también un lenguaje de programación de alto nivel y de uso general. Los desarrolladores lo diseñaron para convertirse en un camaleón del mundo de la programación.

Además, Python tiene como objetivo producir un código más claro y lógico no sólo para proyectos de pequeña escala sino también para proyectos más grandes.

Puedes comparar Python con un cubo de Rubik: tiene muchos lados para que puedas girar y jugar. El lenguaje es capaz de implementar toneladas de procedimientos informáticos para producir tecnología que puede asombrarte.

Algunos hechos interesantes, que ilustran el impacto real de este lenguaje, y para qué se utiliza Python:

• El famoso BitTorrent comenzó como un programa Python.
• La NSA (Agencia de Seguridad Nacional) aplica Python para análisis de inteligencia y criptografía.
• Los desarrolladores escribieron Youtube usando Python (entre otros lenguajes).
• Google no es ajeno a Python también: la empresa basó su notorio sistema de búsqueda web en él.

Machine Learning

El machine learning es un concepto revolucionario. Mejora la personalización y las predicciones de tendencias futuras. En la última década, la inteligencia artificial ha transformado varios campos de la industria. Dio la oportunidad de que nuevas e inauditas tecnologías surgieran de la nada. Bueno, no de la nada: la pitón.

¿Para qué se utiliza el python?

Crear software alimentado por inteligencia artificial suena complicado. El aprendizaje automático con Python enseña a los ordenadores a aprender de patrones específicos y a reconocerlos, de forma similar a como la gente enseña a los niños. Además, la IA de Python es capaz de hacer predicciones, estimar respuestas potenciales, ¡y mucho más!

El aprendizaje automático está impulsado por la creación de redes neuronales, uno de los conceptos que responden a la pregunta de para qué se utiliza el Python. En los términos más sencillos, la red neuronal Python es un sistema que consiste en algoritmos basados en el cerebro humano. Con Python, los desarrolladores crean redes avanzadas y las utilizan para hacer que las máquinas aprendan analizando ejemplos.

¿Por qué es Python el mejor lenguaje de programación para la IA?

• El ecosistema de Python apoya fuertemente la creación de IA y ML. Hay muchos recursos y tutoriales bien mantenidos. Proporcionan detalles sobre qué librerías de Python utilizar para la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.
• Otro tema importante para lo que se utiliza Python es la gestión de datos. Gestionar adecuadamente los datos en la etapa actual de la evolución digital es crucial. Los seres humanos están limitados en esta búsqueda, pero la inteligencia artificial es capaz de procesar grandes cantidades de datos complejos con una alta eficiencia y menores costes de producción.
• Dado que la sintaxis de Python se asemeja a la del inglés, es relativamente más fácil de aprender. Además, este lenguaje permite procesar y manejar sistemas complejos.

Proyectos exitosos anteriores de Python AI

La creación de la IA en Python ya ha demostrado ser un gran éxito. La industria de los viajes se mejoró cuando Skyscanner aplicó un algoritmo de aprendizaje automático en Python sin supervisión. Con un bajo costo y alta eficiencia, estimó el comportamiento de las nuevas rutas aéreas y concluyó los destinos potenciales para los viajeros.

Otro ejemplo, que demuestra que Python es el mejor lenguaje de programación para la IA, es su implicación en el avance del sector sanitario. Los proyectos de IA en Python están revolucionando la predicción de enfermedades y la detección de lesiones, haciendo menos difícil el seguimiento de la salud de los pacientes y su mantenimiento.

Además, Python ayuda a que surjan aplicaciones relacionadas con la salud. AiCure es una de las aplicaciones móviles disponibles que se asegura de que los pacientes tomen sus medicamentos como se han prescrito. Este ejemplo es precisamente para lo que se usa Python: para mejorar la tecnología y nuestras vidas.

Si estás empezando a leer acerca del aprendizaje automático en Python, sería mejor empezar a explorar las posibilidades con la biblioteca Keras. Esta proporciona una versión simplificada de la creación de redes neuronales en Python. Después de eso, deberías empezar a explorar TensorFlow, PyTorch, o Theano.

¿Cómo hacer un bot con Python?

Los bots son programas para realizar tareas específicas a través de Internet. Estas aplicaciones ejecutan acciones repetitivas mucho más rápido que los humanos.

Crear Bots con Python

Por ejemplo, Twitter es a menudo el objetivo de los bots, que envían los mismos o similares mensajes cien veces al día. Sin embargo, los bots también pueden ser útiles para la asistencia técnica o de cualquier otro tipo, ya que pueden generar respuestas a las aportaciones de los usuarios. Como resultado, la asistencia al cliente se vuelve más productiva.

Los bots son uno de los conceptos en lo que se refiere al uso de Python. Es uno de los principales lenguajes a utilizar para la creación de bots.

En primer lugar, repasemos los posibles ejemplos de bots de código abierto:

• python-rtmbot es un popular marco de trabajo o framework para construir bots de Slack con una API de mensajería en tiempo real (RTM) sobre WebSockets.
• GitHub proporciona un sinfín de recursos para la creación de bots, incluyendo fragmentos de código y consejos útiles.
• Errbot es un chatbot para crear bots para Slack, Discordia, Hipchat. El objetivo principal de Errbot es permitir a la gente generar sus programas manipulando el código fuente Python proporcionado.

A Python le encanta el desarrollo web

El desarrollo web es un concepto amplio. Incluye todas las actividades realizadas para producir sitios web. La complejidad de este proceso depende del tipo de producto desarrollado.

¿Qué se utiliza en Python para el desarrollo web? Es una herramienta para el desarrollo de aplicaciones web back-end. Django, Flask y Falcon son los frameworks más populares que los desarrolladores utilizan para inspirarse y recuperar bits y piezas de código para sus proyectos web.

Los navegadores web no ejecutan Python: ejecutan JavaScript. Por lo tanto, puedes usar el proyecto pyjs para compilar desde Python a JavaScript. Sin embargo, la mayoría de las aplicaciones web contienen tanto JavaScript como Python: los navegadores web ejecutan JavaScript mientras que Python se ejecuta en el lado del servidor.

Minería de datos y Python

La minería de datos es un proceso de análisis de grandes bases de datos para construir predicciones de tendencias. Este proceso es complejo. Los científicos de datos investigan grandes cantidades de información y basan ciertas suposiciones en ellas. La minería de datos incluye el análisis de redes sociales, imágenes de crímenes, etc.

Otra cosa para lo que se utiliza Python es para organizar y limpiar los datos. Es considerado como uno de los mejores lenguajes de programación para hacerlo. Además, el aprendizaje automático con Python simplifica el análisis de datos con el uso de algoritmos.

Python es notorio por la amplia gama de frameworks, proporcionando un gran número de fragmentos de código preescrito que permiten a los desarrolladores mejorar sus proyectos. Lo mismo se aplica a la minería de datos. Aquí hay una lista de los frameworks más populares para realizar análisis de datos:

• Numpy es el principal marco de trabajo diseñado para cálculos numéricos en Python.
• SciPy es un módulo para la ciencia, las matemáticas y la ingeniería.
• Scikit-Learn es un marco de trabajo de aprendizaje automático en Python para una minería de datos productiva, que permite realizar los procesos de regresión, clustering, selección de modelos, preprocesamiento y clasificación.
• Dask es un marco de trabajo para el paralelismo avanzado para el análisis y el escalamiento de clusters de mil nodos.

Programas de escritorio basados en GUI

La interfaz gráfica de usuario (GUI) es también para lo que se utiliza Python. La GUI permite a la gente interactuar con los ordenadores utilizando elementos visuales como iconos o imágenes en lugar de comandos basados en texto. Hay muchos módulos disponibles para crear una GUI con Python. Por lo tanto, indicamos brevemente los más utilizados:

• Tkinter es una interfaz Python incorporada. Este conjunto de herramientas GUI funciona en todas las plataformas más populares como Microsoft, Linux y Mac OS X.
• PyGTK es un kit de herramientas gratuito que ayuda a crear interfaces gráficas.
• wxPython es una carpeta para los kits de herramientas GUI multiplataforma y wxWidgets. En un principio, los desarrolladores crearon wxPython usando C++. Sin embargo, Python reemplazó a C++.
• Kivy es una librería de Python para la generación de aplicaciones para móviles y software de aplicaciones multitáctiles. Es una gran elección para definir la interfaz de usuario y las interacciones.

Desarrollo de juegos y gráficos 3D con Python

En la lista de lo que se usa en Python es importante mencionar que también es un candidato adecuado para el desarrollo de juegos. Una vez más, hay bastantes marcos y herramientas para la creación de juegos y gráficos:

• PyGame es probablemente la primera opción para muchos desarrolladores que usan Python. La excelente biblioteca proporciona módulos para producir juegos y programas multimedia con todas las características. Además, los principiantes deberían considerar este marco de trabajo ya que los ejemplos proporcionados ayudan a entender más el desarrollo del juego. No esperes que explique cada proceso paso a paso, pero la biblioteca es un buen punto de partida.
• PyOpenGl es un envoltorio para la programación OpenGL. Contiene muchos ejemplos de cómo crear modelos 3D.
• Panda3D es un marco de trabajo de código abierto para el renderizado 3D y el desarrollo de juegos.
• Blender es una sofisticada herramienta para la creación de modelos gráficos en 3D. Las herramientas aplican un intérprete de Python embebido para la generación de juegos 3D.
• Arcade es una librería de Python para introducir juegos 2D en el mundo.

Conclusiones

Explicar para qué se usa Python no siempre es fácil. Hay muchas capas que se pueden quitar para ver mejor las capacidades de Python. Después de leer sobre los posibles usos, te recomendamos que empieces a aprender lo básico.

Antes de acabar, repasemos rápidamente los puntos e ideas principales de este tutorial:

• Python es un lenguaje de programación flexible tanto para enseñar a las máquinas a aprender como para analizar grandes cantidades de datos.
• Python es uno de los mejores lenguajes de programación para la creación de IA. Elíjalo por su sintaxis simple, una amplia variedad de frameworks con cientos de códigos fuente, y un sistema de apoyo al usuario para principiantes.
• Los científicos de datos deberían practicar el análisis de información con Python ya que simplifica el complicado proceso de interpretación de datos, la detección de importantes conocimientos, y la generación de predicciones.
• La creación de bots, escritorio, web, y desarrollo de juegos es también uno de los ejemplos de para qué se usa Python.

El aprendizaje de Python no debe considerarse difícil: domina los conceptos básicos y ponte a trabajar. Esperamos que las historias de éxito de los usos de Python te inspiren a aprender. Empieza a explorar diferentes frameworks para un flujo de trabajo más eficiente y productivo.