Historia de Python

Siendo el Lenguaje de programación Número 1 de acuerdo al índice de TIOBE a la fecha de publicación de este apunte, Python se ha convertido en un Skill indispensable para todo profesional de sistemas que se precie de ser programador.

Fuente: TIOBE

Nacimiento

Python fue creado por Guido Van Rossum, un programador de computación de los Países Bajos en 1989 en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI); en principio como un proyecto de afición para mantenerse ocupado durante las vacaciones de Navidad

Guido Van Rossum publicó la primera versión del código Python (versión 0.9.0) en 1991. Dicha versión ya incluía buenas características, como algunos tipos de datos y funciones para la gestión de errores.

Python 1.0 se lanzó en 1994 con nuevas funciones para procesar fácilmente una lista de datos, como la asignación, el filtrado y la reducción.

Python 2.0 se lanzó el 16 de octubre de 2000, con nuevas características útiles para los programadores, como la compatibilidad con los caracteres Unicode y una forma más corta de recorrer una lista.

El 3 de diciembre de 2008, se lanzó Python 3.0. Incluía características como la función de impresión y más soporte para la división de números y la gestión de errores.

Algunos rumores dicen que la versión 4.0 jamás va a salir; sin embargo, esto fue ya desmentido por el propio Guido Van Rossum, aclarando que se dará el paso a la versión 4 cuando deba darse.

¿Cuáles son las características de Python?

Un lenguaje interpretado

Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que ejecuta directamente el código línea por línea. Si existen errores en el código del programa, su ejecución se detiene. Así, los programadores pueden encontrar errores en el código con rapidez, aunque esta característica suele entrar en debate por considerarse qué interpretado es más lento que compilado.

Un lenguaje fácil de utilizar

Python utiliza palabras similares a las del inglés. A diferencia de otros lenguajes de programación, Python no utiliza llaves. En su lugar, utiliza sangría.

Un lenguaje tipado dinámicamente

Los programadores no tienen que anunciar tipos de variables cuando escriben código porque Python los determina en el tiempo de ejecución. Debido a esto, es posible escribir programas de Python con mayor rapidez y flexibilidad.

Un lenguaje de alto nivel

Python es más cercano a los idiomas humanos que otros lenguajes de programación. Por lo tanto, los programadores no deben preocuparse demasiado sobre sus funcionalidades subyacentes, como la arquitectura y la administración de la memoria.

Un lenguaje orientado a los objetos

Python considera todo como un objeto, pero también admite otros tipos de programación, como la programación estructurada y la funcional.

Alta Compatibilidad

Los desarrolladores pueden integrar Python fácilmente con otros lenguajes de programación conocidos, como Java, C y C++.

Comunidad Activa

La comunidad activa de Python incluye millones de desarrolladores alrededor del mundo que prestan su apoyo. Si se presenta un problema, puede obtener soporte rápido de la comunidad.

Ciencia de Datos

Se ha convertido en el Lenguaje Líder para el desarrollo de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Disciplinas donde se aplica Python

Python es increíblemente versátil y se utiliza en una amplia variedad de disciplinas. Aquí mencionaré un breve resumen de las principales áreas en las que Python se aplica hoy en día.

Ciencia de Datos y Análisis de Datos

Python es una de las herramientas principales para los científicos de datos y analistas debido a su facilidad para manejar datos y a sus bibliotecas especializadas.

Bibliotecas clave: Pandas, NumPy, SciPy, y Matplotlib.

Aplicaciones: Análisis de grandes volúmenes de datos, visualización de datos, generación de reportes, y análisis estadístico

Inteligencia Artificial y Machine Learning

Python es el lenguaje preferido en el desarrollo de modelos de machine learning y deep learning gracias a su simplicidad y a sus bibliotecas especializadas

Bibliotecas clave: TensorFlow, Keras, PyTorch, y Scikit-Learn.

Aplicaciones: Reconocimiento de voz e imagen, recomendaciones personalizadas, análisis de sentimientos, vehículos autónomos, y más.

Desarrollo Web

Python facilita el desarrollo de aplicaciones web con frameworks que simplifican la creación de sitios y aplicaciones.

Frameworks clave: Django y Flask.

Aplicaciones: Desarrollo de sitios y plataformas web, APIs, aplicaciones de backend para sitios web de alto rendimiento.

Automatización y Scripting

Python es ideal para automatizar tareas repetitivas y construir scripts que mejoran la eficiencia en los procesos.

Aplicaciones: Automatización de tareas administrativas, manipulación de archivos y datos, pruebas automáticas de software, bots de redes sociales.

Desarrollo de Videojuegos

Aunque no es el lenguaje principal en la industria de videojuegos, Python se utiliza para desarrollar prototipos y juegos simples.

Bibliotecas clave: Pygame.

Aplicaciones: Juegos 2D, herramientas de simulación, y creación de prototipos de videojuegos.

Internet de las Cosas (IoT)

Python es compatible con dispositivos IoT y se usa en proyectos de hardware para desarrollar prototipos y controlar dispositivos conectados.

Plataformas clave: Raspberry Pi, MicroPython, y CircuitPython.

Aplicaciones: Control de dispositivos inteligentes, sensores conectados, dispositivos de automatización en el hogar y en la industria.

Bioinformática y Ciencias de la Salud

Python es ampliamente utilizado en la bioinformática para el análisis de secuencias genéticas, simulación de procesos biológicos y análisis de datos biomédicos.

Bibliotecas clave: Biopython, PyMOL.

Aplicaciones: Investigación genética, simulaciones de proteínas, análisis de datos médicos.

Ahora que ya conoces la historia, pasemos a dar tus primeros pasos en Python aprendiendo sus Tipos de Datos