Python es un lenguaje de programación de alto nivel e interpretado, conocido por su legibilidad, simplicidad y versatilidad. Creado por Guido van Rossum y lanzado por primera vez en 1991, Python admite múltiples paradigmas de programación, incluidos la programación procedural, orientada a objetos y funcional. Su sintaxis está diseñada para ser clara e intuitiva, lo que permite a principiantes y desarrolladores experimentados escribir código limpio y mantenible. La extensa biblioteca estándar de Python y un gran ecosistema de paquetes de terceros lo convierten en una opción preferida para diversas aplicaciones, desde el desarrollo web y el análisis de datos hasta la inteligencia artificial y la computación científica.
Python fue concebido a finales de la década de 1980 como un sucesor del lenguaje de programación ABC. Guido van Rossum comenzó a trabajar en él durante las vacaciones de Navidad y tenía la intención de que fuera un lenguaje que pudiera cerrar la brecha entre la programación y la usabilidad, incorporando muchas de las características de ABC pero con soporte adicional para el manejo de excepciones y funciones. La primera versión, Python 0.9.0, fue lanzada en febrero de 1991, mostrando características clave como clases con herencia, tipos de datos básicos y manejo de excepciones.
Python rápidamente ganó popularidad en la comunidad de programación debido a su sintaxis fácil de aprender y su versatilidad. El lanzamiento de Python 2.0 en 2000 introdujo nuevas características significativas como las comprensiones de listas y la recolección de basura. Python 3.0, lanzado en 2008, buscó rectificar fallos de diseño inherentes y mejorar la claridad, aunque no fue compatible hacia atrás con Python 2.x. Esto llevó a un período de coexistencia entre las dos versiones, pero Python 2 llegó a su fin de vida en enero de 2020, lo que llevó a los desarrolladores a hacer la transición completa a Python 3.x.
El estado actual de Python refleja su amplia adopción en diversos dominios. Se utiliza ampliamente en el desarrollo web (Django, Flask), ciencia de datos (Pandas, NumPy, SciPy), aprendizaje automático (TensorFlow, scikit-learn) y scripting. El rico ecosistema de Python, su vasta comunidad de soporte y las actualizaciones constantes continúan mejorando sus capacidades, manteniéndolo relevante en el panorama en constante evolución de los lenguajes de programación.
Una de las características más definitorias de Python es su énfasis en la legibilidad. El código típicamente se asemeja al inglés simple, lo que facilita a los desarrolladores entender y mantener. Por ejemplo, en lugar de usar corchetes o punto y coma, Python utiliza la indentación para definir bloques de código:
if x > 0:
print("Positivo")
else:
print("No positivo")
Python emplea tipado dinámico, lo que significa que los tipos de variables se determinan en tiempo de ejecución. Los desarrolladores no necesitan declarar explícitamente los tipos de variables:
number = 42 # Este es un entero
number = "Hola" # Ahora es una cadena
Las funciones en Python son objetos de primera clase, lo que permite que se pasen como argumentos, se devuelvan de otras funciones y se asignen a variables:
def greet(name):
return f"Hola, {name}"
def apply_function(func, value):
return func(value)
print(apply_function(greet, "Mundo")) # Salida: Hola, Mundo
Python admite comprensiones de listas, una forma concisa de crear listas a partir de listas existentes:
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # Salida: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Python incorpora un robusto modelo de manejo de excepciones utilizando bloques try y except, mejorando la gestión de errores:
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("No se puede dividir por cero")
Python admite completamente la programación orientada a objetos con clases y herencia, lo que permite la encapsulación de datos y métodos:
class Animal:
def speak(self):
return "Sonido"
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Ladrido"
dog = Dog()
print(dog.speak()) # Salida: Ladrido
Python permite a los desarrolladores organizar el código en módulos y paquetes, mejorando la reutilización del código:
# mymodule.py
def my_function():
return "Hola, Módulo"
# main.py
import mymodule
print(mymodule.my_function()) # Salida: Hola, Módulo
Python cuenta con decoradores, que permiten la modificación de funciones o métodos. A menudo se utilizan para registro, control de acceso o instrumentación:
def decorator_function(original_function):
def wrapper_function():
print("El envoltorio se ejecutó antes de {}".format(original_function.__name__))
return original_function()
return wrapper_function
@decorator_function
def display():
return "Función de visualización ejecutada"
print(display()) # Salida: El envoltorio se ejecutó antes de display /n Función de visualización ejecutada
Los generadores son una forma eficiente en memoria de crear iteradores utilizando la declaración yield, permitiendo la evaluación perezosa de secuencias:
def countdown(num):
while num > 0:
yield num
num -= 1
for number in countdown(5):
print(number) # Salida: 5 4 3 2 1
Python admite administradores de contexto utilizando la declaración with, proporcionando una forma de gestionar recursos de manera efectiva sin necesidad de código de limpieza explícito:
with open("file.txt") as file:
content = file.read()
print(content) # Cierra automáticamente el archivo después del bloque
Python es principalmente un lenguaje interpretado, que depende de una variedad de intérpretes, como CPython (la implementación estándar), PyPy (un compilador Just-In-Time) y Jython (que se ejecuta en la plataforma Java). El lenguaje puede ejecutarse en varios entornos, incluidos interfaces de línea de comandos, servidores web y entornos de desarrollo integrados.
Varios entornos de desarrollo integrados (IDEs) admiten el desarrollo en Python, proporcionando características como autocompletado inteligente, herramientas de depuración y gestión de proyectos. Los IDEs populares incluyen:
Para construir un proyecto en Python, los desarrolladores suelen utilizar un entorno virtual para gestionar las dependencias. El módulo venv permite la creación de entornos aislados dentro de los cuales se pueden instalar dependencias sin afectar la instalación de Python a nivel del sistema.
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # En Windows, usa `myenv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt # Instalar dependencias
Python se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo, pero no limitado a:
Python a menudo se compara con varios otros lenguajes de programación en función de su uso y paradigmas.
Al considerar la traducción de código fuente de Python a otros lenguajes, es esencial comprender el paradigma y la sintaxis del lenguaje objetivo. Existen varias herramientas para este propósito: