Python

Un lenguaje de propósito general que se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares para ciencia de datos.

A diferencia de R, que nació con un enfoque puramente estadístico, Python fue diseñado como un lenguaje de propósito general, lo que significa que podemos usarlo para casi cualquier cosa, desde crear un sitio web hasta controlar un sofisticado robot; también es ampliamente utilizado en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial.

La historia de Python es la historia de un programador que buscaba simplificar la lectura del código.

Origen

Fue creado a finales de los años 80 por Guido van Rossum en el Centro para las Matemáticas y la Informática (CWI) en los Países Bajos. El nombre del lenguaje no proviene del reptil, sino de la admiración de Van Rossum por el grupo cómico británico Monty Python.

Lanzamiento y evolución

La primera versión (0.9.0) se publicó en 1991. Su diseño se centró en la legibilidad del código, utilizando una sintaxis que se parece mucho al inglés.

Python 2.0 (2000) introdujo nuevas funciones, como la comprensión de listas.

Python 3.0 (2008) fue una revisión profunda que no era compatible con las versiones anteriores, diseñada para corregir fallos fundamentales de diseño. Es la versión estándar que usamos hoy.

La versatilidad de Python es su mayor ventaja. Estas son las áreas donde más destaca.

Inteligencia artificial

Es el lenguaje rey en machine learning. Gracias a librerías como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn, Python es la herramienta base para crear redes neuronales artificiales, sistemas de reconocimiento facial y chatbots.

Desarrollo web (backend)

Python permite crear el «cerebro» de los sitios web; es decir, la lógica que ocurre en el servidor. Ciertos frameworks, como Django o Flask, son utilizados por gigantes como Instagram, Pinterest o Spotify para gestionar sus datos.

Ciencia de datos y análisis

Aunque aquí R es un competidor directo, Python ha ganado terreno gracias a la librería Pandas (para manipular tablas de datos) y NumPy (para cálculos matemáticos avanzados). Es la opción preferida si los datos deben integrarse luego en una aplicación web o un entorno de producción.

Automatización y scripting

Python es ideal para scripts sencillos que automatizan tareas repetitivas, como renombrar miles de archivos, extraer información de páginas web (web scraping) o enviar correos automáticos.

Ciberseguridad

Por su capacidad para manejar redes y protocolos de forma sencilla, se utiliza para realizar pruebas de penetración, análisis de malware y automatización de tareas de ciberseguridad.

El Zen de Python es una lista de 20 principios del desarrollo de software que influyen en el diseño del lenguaje de programación Python.

Bello es mejor que feo.
Explícito es mejor que implícito.
Simple es mejor que complejo.
Complejo es mejor que complicado.
Plano es mejor que anidado.
Espaciado es mejor que denso.
La legibilidad es importante.
Los casos especiales no son lo suficientemente especiales como para romper las reglas.
Sin embargo, lo práctico gana a la pureza.
Los errores nunca deberían pasar silenciosamente.
A menos que se silencien explícitamente.
Frente a la ambigüedad, evita la tentación de adivinar.
Debería haber una, y preferiblemente solo una, manera obvia de hacerlo.
A pesar de que eso no sea obvio al principio, a menos que seas holandés.
Ahora es mejor que nunca.
A pesar de que nunca es muchas veces mejor que ahora mismo.
Si la implementación es difícil de explicar, es una mala idea.
Si la implementación es fácil de explicar, puede que sea una buena idea.
Los espacios de nombres son una gran idea, ¡tengamos más de esos!

19 de esos 20 principios fueron redactados por Tim Peters en junio de 1999.