¿Qué es Python?
Vamos a tener una descripción de Python en este artículo. Entonces, al escuchar el nombre de Python, la primera pregunta que debería venir a nuestra mente es ¿Qué es Python?
¿Qué es Python / Definición de Python?
La respuesta es un lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel que fue creado por Guido van Rossum y lanzado por primera vez en el año 1991. Es relativamente simple y fácil de aprender ya que se centra en la legibilidad de la sintaxis.
Entendiendo Python
Según la respuesta anterior, podemos ver que hemos usado dos palabras clave al definir Python. Entonces, primero comprendamos el significado de esas dos primeras palabras clave.
1. Lenguaje de alto nivel
Esto se llama lenguaje de alto nivel porque está muy lejos del lenguaje de nivel de máquina (que consiste en 0 y 1) y es difícil de codificar. Por lo tanto, se vuelve difícil de codificar, mientras que esto es fácil de leer, por lo que está muy lejos del lenguaje de nivel de máquina. Entonces se convierte en un lenguaje de alto nivel. La sintaxis del lenguaje de alto nivel es más legible en comparación con el lenguaje de bajo nivel. Una cosa más que me gustaría es que cuando escribamos esto no sea un lenguaje compilado sino interpretado, lo que significa que debe ser ejecutado por otro programa, en este caso, un intérprete no por el procesador, a diferencia del lenguaje C que se ejecuta directamente por el procesador.
2. Lenguaje de programación orientado a objetos
Es un lenguaje de programación orientado a objetos, lo que significa que funciona en objetos. Entonces, ¿qué es un objeto? Por ejemplo, Tiger es un objeto cuyo color y edad son sus atributos y caza y reproduce su comportamiento. Entonces, como se muestra en el ejemplo anterior, un objeto tiene dos características: atributos y comportamiento. Por lo tanto, hay algunos principios básicos de POO como se describe a continuación:
- Herencia : en este caso, una clase secundaria puede usar el comportamiento y los atributos de la clase primaria.
- Encapsulación: Ocultar los detalles privados de una clase de otros objetos.
- Polimorfismo : uso de un comportamiento / operación común en diferentes formas para diferentes entradas.
Como puede ver, he usado la clase de palabra clave anterior. Entonces, ¿qué significa clase?
Una clase es un plano de un objeto. Contiene todos los detalles de un objeto y el objeto es una instancia de una clase. Cuando una clase ha definido, la descripción del objeto se define, lo que significa que no se asigna memoria ni almacenamiento.
¿Cómo hace Python que trabajar sea tan fácil? / ¿Por qué necesitamos?
La razón por la que hace que trabajar sea tan fácil es por su sintaxis simple y la legibilidad del código. A diferencia de otros lenguajes de programación como C, tiene una sintaxis muy legible y concisa que facilita a los principiantes dominar rápidamente los conceptos y alcanzar un nivel avanzado. Por ejemplo, incluso si desea imprimir su nombre, debe escribir alrededor de 7 líneas de código en C #, pero con Python se puede hacer solo en una línea, lo que hace una gran diferencia y le da a Python una ventaja sobre otros lenguajes.
Las mejores compañías de Python
Como hemos discutido en python ahora, es importante para nosotros conocer las compañías que realmente están usando esto:
1. Google
Google ha sido partidario de Python durante mucho tiempo. Incluso si los scripts se escribieron para Google en Perl o bash, se reescribieron en Python porque es fácil de escribir, implementar y mantener. Ahora es el lenguaje oficial del lado del servidor de Google, el otro es C ++ y Java.
2. Facebook
Facebook también usa Python en gran medida, lo que lo convierte en el tercer lenguaje más popular en el gigante de las redes sociales justo detrás de C ++ y PHP. Facebook ha publicado numerosos proyectos de código abierto escritos para Python 3.
3. Instagram
En 2016, el equipo de Ingeniería de Instagram anunció que estaban ejecutando el Django Framework más grande del mundo, que está escrito en Python. El equipo de Instagram ha invertido tiempo y recursos para mantener viable su desarrollo de Python (aproximadamente 800 millones de usuarios activos mensuales).
4. Quora
La enorme plataforma de preguntas y respuestas de crowdsource utiliza Python debido a su facilidad de escritura y legibilidad.
5. Netflix
Se utiliza principalmente para el análisis de datos para recomendar y sugerir usuarios con programas y películas. La razón principal para usar Python es una comunidad de desarrollo extremadamente activa.
Las compañías anteriores son algunas de las grandes compañías que usan Python.
¿Qué puedes hacer con Python? / ¿Dónde debemos usar Python?
Entonces, ahora la pregunta más importante es ¿qué podemos hacer con Python o más bien dónde podemos usarlo?
La respuesta a esta pregunta es que Python se puede usar en casi todas partes. Aquí hay algunas áreas donde puede usar Python:
1. Python para desarrollo web
Dado que es un lenguaje de programación orientado a objetos, al igual que otros lenguajes orientados a objetos, puede usarse para el desarrollo web y también es fácil de sintaxis y tiene una mejor legibilidad. Django y Flask son los dos Python Web Framework más populares.
2. Python para el desarrollo científico
Podemos usar esto para el desarrollo científico, ya que tiene la biblioteca SciPy, una biblioteca de cómputo numérico numPy y también tiene Matplotlib, que tiene una biblioteca de trazado 2D para visualización. Puede instalar la API del motor de MATLAB para que pueda interactuar con MATLAB como motor computacional. También es un lenguaje altamente extensible. Puede usar un front-end web, lo que significa que es un framework web como Django y un matraz puede usar Python como API con un front-end web.
3. Ciencia de datos y análisis
Es una de las características o áreas más importantes que balancea el medidor a favor de Python. Se puede usar para crear algoritmos de aprendizaje automático, ya que puede usar una biblioteca de kit de ciencia ficción y podemos construir todo tipo de modelos, por ejemplo, Regresión lineal, Bosque aleatorio y muchas más bibliotecas incluso, como el flujo de tensor, hace que sea fácil crear un aprendizaje profundo modelos. La popularidad de esto se ha multiplicado debido a su uso en Machine Learning y AI.
Trabajando con Python
Así que aquí hablaremos sobre cómo comenzar con Python. Utilizaremos Jupyter Notebook. Entonces, primero instalaremos Jupyter. Para eso primero, debemos instalar Anaconda. Mi recomendación sería descargar la última versión de Anaconda con Python 3. Una vez que instale Anaconda, puede abrir fácilmente Jupyter Notebook desde allí.
La siguiente captura de pantalla muestra cómo se ve un Jupyter Notebook.
Entonces, el cuadro resaltado que ves se llama celda. Aquí escribimos el código o las instrucciones que queremos que ejecute el núcleo.
Después de escribir el código, puede presionar el botón de reproducción en la barra de herramientas para ejecutar la celda específica. Es muy simple.
1. Ejemplo, si tenemos que agregar dos números a y b, su sintaxis es la siguiente:
a=10
b=20
c= a+b
print(c)
La siguiente captura de pantalla muestra lo mismo en Jupyter:
2. Para los cálculos matemáticos y numéricos podemos importar bibliotecas como bibliotecas numpy y pandas para trabajar en conjuntos de datos. La sintaxis para eso es:
import numpy as np
import pandas as pd
A continuación se muestra la captura de pantalla para el mismo:
3. A continuación, podemos ver cómo construir funciones. Al igual que otros idiomas, también podemos construir métodos y luego llamarlos más adelante en el programa. El siguiente ejemplo es para mostrar cómo crear una función de la serie Fibonacci para los primeros 100 números
def fib(p) :
a, b =0, 1
while a< p :
print(a, end=' ')
a, b= b, a+b
print()
Podemos llamar a la función usando fib (100)
Aquí está la captura de pantalla del código anterior
4. A continuación, veremos cómo crear flujos condicionales como if y if-else ya que son muy importantes para cualquier lenguaje de programación. Aquí está el código de muestra para crear un flujo condicional y vamos a tomar la entrada de un usuario usando la declaración de entrada:
age = int(input(“Enter your name: ”))
if age <12:
print(“You are a kid”)
elif age in range(13, 20):
print(“ You are a teenager”)
else:
print(“You are a adult)
5. A continuación, veremos cómo crear un bucle for en esto con un ejemplo. El bucle For se usa básicamente cuando sabemos el número de iteraciones. El siguiente código es realizar la suma de los primeros diez números usando for loop. Aquí el número de iteraciones es 10.
sum =0
for i in range(10):
print(i)
sum=sum +i
print(sum)
En el código anterior, una suma se usa para almacenar la suma de todos los números después de cada iteración y rango (10) significa que comenzará de 0 a 9, no incluye 10. La respuesta debería llegar a 45.
6. También tenemos un ciclo while. En el siguiente ejemplo, vamos a imprimir i siempre que sea menor que 10, por lo que aquí, si vemos, no sabemos exactamente el número de iteraciones. Entonces, también llamamos while loop tiene un ciclo de entrada controlada.
i = 1
while i<10:
print(i)
i= i+1
Habilidades requeridas de Python
Las habilidades requeridas para un buen desarrollador son las mismas que las de cualquier otro desarrollador. La persona debe tener un buen conocimiento de los conceptos de OOP (Programación Orientada a Objetos) para poder jugar con Object en Python y luego solo él puede usar todo el potencial de Python. Debe tener un buen conocimiento de esos marcos como Django y Flask, dependiendo de su pila de tecnología. La persona también debe tener una comprensión básica de las tecnologías front-end como HTML, CSS y JavaScript. Debe haber familiaridad con la programación controlada por eventos en Python. Se requiere una comprensión básica de la base de datos ya que el conocimiento de la base de datos ayuda a escribir consultas adecuadas.
La característica única que lo hace estar por delante de otros idiomas es su uso en análisis, ciencia de datos e inteligencia artificial. Para ser bueno en esos campos utilizando Python, uno debe tener un buen conocimiento matemático, especialmente en el campo de la estadística, un buen conocimiento del dominio también ayuda, ya que ayuda a elegir el modelo correcto para ajustarlo en el tipo correcto de datos.
Ventajas de Python
Existen numerosas ventajas de python. Pocos se mencionan a continuación:
- Amplias bibliotecas de soporte: proporciona grandes bibliotecas que van desde cálculos numéricos hasta aprendizaje profundo, aprendizaje automático y visualizaciones. La mayor parte de la tarea de programación ya se realiza en las bibliotecas, los usuarios solo tienen que importar las bibliotecas y pasar los parámetros en función de los requisitos y realmente reduce el tiempo y la duración de la sintaxis.
- Característica de integración: tiene potentes capacidades de integración con front-end y otras tecnologías de servidor. Puede llamar directamente a C y C ++ o Java a través de Jython.
- Productividad: debido a sus fuertes características de integración, marco de prueba de unidad, Python aumenta la productividad de las aplicaciones. Es una buena opción para construir aplicaciones multiprotocolo escalables.
Alcance de Python
El alcance de Python ahora y el futuro es enorme. Casi todas las empresas están utilizando de alguna manera u otras pitones en sus negocios. Python tiene alcance en desarrollo web, ciencia de datos, análisis de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático. El alcance de Python en Data Science / Analysis es mucho más en comparación con otros lenguajes de programación.
¿Quién es el público adecuado para aprender las tecnologías Python?
El público adecuado para esto es cualquier persona con ganas de aprender y que tenga un conocimiento básico de OOPS. Los estudiantes de primer año, especialmente de transmisiones que no sean ciencias de la computación, encontrarán mucho más fácil de entender que, por ejemplo, C ++.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
Aprender este idioma le brinda una ventaja adicional en su operador, ya que es un lenguaje muy versátil y su uso preferido en cálculos científicos y numéricos y análisis de datos y el aprendizaje automático le da una ventaja sobre los demás.
Conclusión
Para concluir, diría que aunque esto fue creado en 1990, se usa mucho hoy en día y su uso aumentará aún más, especialmente en análisis de datos / ciencia de datos y aprendizaje automático.
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