Introducción a Python
Python es un lenguaje de secuencias de comandos interpretado concebido en la década de 1980, con un enfoque en la legibilidad del código. Su versión 2 se lanzó en 2000 y la versión 3 en 2008. Python 3 tuvo cambios fundamentales significativos, lo que provocó una falta de compatibilidad con versiones anteriores. A pesar de esto, Python 2 ganó mucha tracción una vez que maduró, y probablemente lo que hizo que Python siguiera siendo un favorito universal mientras se adoptaba la versión 3.
¿Qué puedo hacer con Python?
Python ha evolucionado para convertirse en un lenguaje muy poderoso y de paradigmas múltiples. Es totalmente compatible con la programación orientada a objetos, la programación estructural. También es compatible con la programación funcional y lógica. Debido a su flexibilidad y facilidad de uso, cuenta con el respaldo de una gran comunidad de código abierto, lo que le permite abarcar una gran cantidad de dominios.
Algunos de los dominios de Python se usan muy popularmente para el desarrollo de sitios web, la automatización del trabajo operativo, la creación de bots, la ciencia de datos, el análisis de datos, el aprendizaje automático, el desarrollo de aplicaciones, los scripts de utilidad, la automatización del navegador, las pruebas y la creación de canalizaciones de implementación.
Importancia de Python
Python se ha convertido en el lenguaje preferido para la mayoría de la comunidad de código abierto. Debido a su popularidad en esta comunidad y su facilidad de uso, se ha vuelto popular entre una gran parte de recién graduados y personas en las primeras etapas de su carrera. Esto ha causado una buena cantidad de trabajo exploratorio ejecutado al probar las capacidades de Python y aumentarlo cuando sea necesario. Los marcos de Python como Django están impulsando a algunas de las compañías más conocidas como Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, etc.
Selenium se ha convertido en una biblioteca importante utilizada para la automatización del navegador y las pruebas automatizadas. Python es líder en el número de bibliotecas compatibles con el mundo ecológico de datos (análisis de datos, visualización de datos, ciencia de datos, modelos listos para producción, etc.) con bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas, etc. No hace falta decir que, con el uso activo, popular y amplio de Python, tiene un lugar muy importante en la industria del software y su auge.
Python se puede usar en desarrollo web
Python es un lenguaje que es fácil de aprender y comprender en el desarrollo web. Python también ofrece muchos marcos que se mencionan a continuación.
¿Qué es el desarrollo de back-end?
Los marcos web como Django, Flask, Falcon, hug, etc. son extremadamente populares para desarrollar sistemas del lado del servidor (código de fondo). Estos son necesarios ya que facilitan la incorporación de una lógica empresarial compleja con el código orientado al cliente y de una manera más segura, sostenible y escalable.
Beneficios de usar un marco del lado del servidor
- Esto implica la vinculación (y devolución) de páginas web de manera compleja en las solicitudes de cliente (front-end o navegador) apropiadas; actuando como intermediario entre las bases de datos y el cliente, o entre cualquier tercer sistema y el cliente.
- Resumen muchos detalles al tiempo que exponen la funcionalidad al cliente (también conocido como usuario final). La necesidad de centrarse solo en lo que es visible en la pantalla, como botones, enlaces, imágenes; y no se preocupe por cómo se genera, almacena, vincula o da acceso al contenido en sí mismo. Todo lo que se puede manejar con facilidad por los marcos de back-end
Python se puede usar en ciencia de datos y análisis de datos
Ciencia de datos y análisis de datos es un término amplio y tienen varios componentes como se describe a continuación.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático, a un alto nivel, predice patrones recurrentes en las observaciones subyacentes, sobre casi cualquier cosa. Los patrones pueden estar en la velocidad de escritura de una persona, el tiempo de reacción de una persona, la predicción del clima o incluso el reconocimiento del objeto que se muestra en una imagen.
La necesidad de aprendizaje automático
Se podría argumentar que un programador puede escribir declaraciones de casos autorrealizando los diferentes escenarios y formulando intuitivamente reglas para la predicción. La implementación de este caso de uso de alto nivel podría de hecho llevar años de esfuerzo para mejorar el rendimiento de predicción visto. Escribir un código que realice esto estudiando todos los casos usted mismo, lleva mucho tiempo, es propenso a errores y es muy difícil de alterar a medida que se encuentran variaciones.
Por otro lado, las bibliotecas de aprendizaje automático utilizan cálculos iterativos rápidos para realizar patrones en los casos de prueba subyacentes, a una velocidad mucho más rápida cuando el conjunto de datos (muestras) es lo suficientemente alto (millones a miles de millones fácilmente).
Usos del aprendizaje automático
El aprendizaje automático está siendo utilizado por casi todas las grandes compañías tecnológicas como Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, etc. Algunos de los casos de uso son:
1. Sistemas de recomendación
Dado un historial de interacción con productos específicos (como videos, películas, etc.), predice y exhibe contenido no visto que tiene una alta probabilidad de apreciación por parte del usuario. Amazon, Youtube, Netflix, etc.
2. Reconocimiento facial
En una imagen o un cuadro de video, identifique a la persona identificando sus rasgos faciales. Usado por Facebook, por teléfonos para desbloquear por reconocimiento facial.
3. Reconocimiento de voz
Identifique el contenido durante el discurso, mapee sus palabras en el idioma apropiado y, si es necesario, valide la identidad de la persona.
4. Predicciones de motores de búsqueda
Utilizado para encontrar el contenido correcto dada una cadena de búsqueda, clasificando todos los resultados disponibles en el orden que el usuario parecía más deseable. Google, Bing, Yahoo son algunas de las compañías que usan esto.
5. Sistemas de reconocimiento de red
Estos son sistemas complejos, generalmente orientados a bases de datos gráficas, para encontrar fuertes vínculos entre las entidades subyacentes (actualmente en su mayoría personas). Facebook, LinkedIn, Instagram son pocas empresas que utilizan activamente este tipo de técnicas de aprendizaje automático.
Python para aprendizaje automático
Las bibliotecas más populares que actualmente lideran los avances en aprendizaje automático son Scikit-learn y TensorFlow. Entre los dos, cubren la mayoría de los algoritmos populares de aprendizaje automático y ciencia de datos.
Scripting y Automatización
El caso de uso inicial de Python y es el más desconocido, pero uno específico es la automatización al crear scripts de utilidad pequeños. Puedes automatizar muchas tareas pequeñas y ahorrarte tiempo, energía y tal vez mucha motivación desperdiciada en tareas cotidianas.
Pocos casos de uso:
- Automatización del navegador
El marco Selenium permite automatizar interacciones con navegadores web y sitios web. Esto podría usarse para pruebas automatizadas de sitios web, para automatizar tareas realizadas usted mismo, seleccionar un conjunto de filtros en un sitio web, raspar web, etc.
- Automatización de red y línea de comandos
Python también se usa cada vez más para la automatización de redes. Algunas de las tareas utilizadas para ahorrar tiempo rápidamente podrían ser establecer automáticamente una conexión SSL a una máquina remota que requiera autenticación de dos factores o incluso dos capas de conexiones SSL autenticadas de dos factores.
Conclusión
Python es un lenguaje poderoso, para permanecer y dominar la industria tecnológica por al menos un par de años. Su importancia y sus niveles de uso solo están aumentando y son líderes en innovación para campos cada vez más numerosos. Es una habilidad poseer y mantenerse.
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Esta ha sido una guía de ¿Qué puedo hacer con Python? Aquí discutimos la importancia, los casos de uso y Python para el aprendizaje automático, etc. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Herencia en Python
- Comprensión de la lista de Python
- Formato de cadena en Python
- Sobrecarga de Python
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