¿Qué es Python y por qué te interesa aprenderlo?

Si buceas en internet buscando qué lenguaje de programación deberías aprender, verás que hay uno que destaca sobre otros: Python.

Es un lenguaje de programación versátil que se puede utilizar para muchos ámbitos: desarrollo de software, análisis de datos, inteligencia artificial, gestión de infraestructuras o automatización de procesos y programación de aplicaciones. Algunas de las empresas que utilizan Python son Google, Instagram, Spotify, Netflix, Pinterest, Dropbox o la NASA.

Python es fácil

Sí. Lo has leído bien. Python es fácil. Para ser un lenguaje de programación, claro. Su sintaxis es limpia y legible. Se desarrolló con la intención de que el código debía ser fácil de leer y de escribir. Esto se logra mediante una estructura que utiliza dentro del código una técnica de sangrado obligatoria (indentación significativa) que mejora la legibilidad y el orden de la codificación. A su vez, que sea más fácil y más visual permite que los errores se detecten con facilidad y, por tanto, que tenga un mejor mantenimiento.

Veamos un ejemplo:

Imprimir “Hola, caracola” en Python:
Ejemplo Python

En Java:
ejemplo python java

En C++:

Ejemplo Python c++

Ojo, no nos vengamos arriba. Los expertos suelen repetir una frase a todos los que se inician en este lenguaje de programación: “fácil de aprender, difícil de dominar”. Y es que, aunque tiene una curva de aprendizaje suave, dominarlo lleva años de práctica y experiencia.

Python es gratis y transparente

Python es un lenguaje de código abierto con más de treinta millones de usuarios. Cuenta con “librerías o bibliotecas” de acceso público con las que cualquiera puede iniciarse en el arte de la programación o, simplemente, no tener que empezar desde cero. Esto es algo que beneficia a los que empiezan a programar, pero también a los que son ya expertos. Algunas de las más populares son:

Matplotlib: ¿quieres hacer gráficos chulos? Este es el lugar.
Pandas: ¿tienes un montón de datos y necesitas poder sacar conclusiones? Aquí se combina, se filtra y se agrupan datos.
Requests: aquí encontrarás lo que necesites para el desarrollo web.
Keras: para implementación de redes de aprendizaje profundo.
OpenCV: para crear aplicaciones de visión artificial (detección de objetos, reconocimiento facial…).
Seaborn: para la visualización de datos estadísticos.

¿Y a mí qué? ¿Por qué Python puede resultar útil a un profesional del lenguaje?

Python es tremendamente versátil y una de sus aplicaciones más populares en este momento es el procesamiento del lenguaje natural (PLN) que, como sabes, es la aplicación de la inteligencia artificial para comprender, interpretar y generar lenguaje humano (natural).

¿Qué aplicaciones de PLN utilizan Python?

Chatbots y asistentes virtuales: esenciales para la atención al cliente.
Análisis de sentimientos: es una técnica que implica averiguar qué actitud o emoción desprende un texto. Es muy útil en el análisis de redes sociales, que las empresas emplean para comprender la opinión que tiene el público sobre un producto o servicio.
Filtrado de spam: los algoritmos pueden analizar el contenido de los correos electrónicos y determinar si son interesantes o no para cada usuario. De hecho, uno de nuestros alumnos del curso de Programación para humanistas creó su propio filtro para desconectar en vacaciones.
Resumen automático de textos
Extracción de información: extrae información relevante (nombres de personas, organizaciones, lugares, fechas…) partiendo de grandes volúmenes de texto. Esta tarea se utiliza en aplicaciones de análisis de medios, sistemas de gestión de la información y motores de búsqueda.
Generación automática de contenidos: un sistema puede producir textos o informes a partir de datos o palabras clave.
Sistemas de recomendación: recomiendan contenidos a sus clientes según su historial de interacción, navegación, compra o visualización.
Reconocimiento de voz y conversión de voz a texto
Detección de plagio: permiten identificar no solo coincidencias exactas de texto, sino también similitudes en el significado o estructura del contenido.
Sistemas de respuesta a preguntas (Question Answering Systems): permiten construir sistemas que pueden proporcionar respuestas precisas basadas en contextos específicos.