Python es un lenguaje de programación diverso. Sólo tienes que elegir las herramientas adecuadas, bibliotecas, y puedes convertirte en un verdadero innovador. Empezar a aprender cualquier lenguaje de programación requiere agallas, voluntad, tiempo y unas pocas bebidas energéticas. Por lo tanto, deberías empezar por establecer objetivos y aprender para qué sirve Python.
Después de todo, quieres estar emocionado por algo que estás aprendiendo, ¿Verdad?
Este tutorial introduce brevemente los conceptos básicos del Machine Learning (ML), la creación de aplicaciones web, de escritorio, juegos, extracción de datos, etc. Esperamos que esta información te inspire a aprender Python.
Contenidos
- 1. ¿Para qué sirve Python?
- 2. Enseñar a las Máquinas cómo Aprender
- 3. ¿Por qué Python es el mejor lenguaje de programación para IA?
- 3.1. Anteriores proyectos exitosos de IA con Python
- 4. ¿Cómo hacer un bot con Python?
- 5. Python ama el desarrollo web
- 6. Extraccion de Datos y Python
- 7. Programas de escritorio basados en GUI
- 8. Desarrollar juegos y gráficos 3D con Python
- 9. Conclusiones
¿Para qué sirve Python?
El lenguaje Python es sorprendentemente fácil de leer. Como lenguaje interpretado, no transforma el código para que sea legible por computadora. Por otro lado, Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de uso general. Los desarrolladores lo diseñaron para convertirse en el camaleón del mundo de la programación.
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Además, el objetivo de Python es crear un código más claro y lógico no sólo para pequeños proyectos sino también para los de mayor envergadura.
Puedes comparar Python con un cubo de Rubik: tiene muchos lados para que puedas girar y jugar. El lenguaje Python es capaz de implementar toneladas de procedimientos informáticos para producir tecnología que puede asombrarte.
Estos son algunos hechos interesantes, que ilustran el impacto real de este lenguaje, y para qué sirve Python:
- El famoso BitTorrent comenzó como un programa de Python.
- La NSA (Agencia de Seguridad Nacional) aplica Python para el análisis de inteligencia y criptomonedas.
- Los desarrolladores escribieron Youtube utilizando Python (entre otros lenguajes).
- Google no es un extraño para Python; la compañía basó su notorio sistema de búsqueda web en él.
Enseñar a las Máquinas cómo Aprender
Machine learning, es un concepto revolucionario. Mejora la personalización y predicciones de futuras tendencias. En la última década, la inteligencia artificial ha transformado varios campos de la industria. Dio la oportunidad de que nuevas e inéditas tecnologías surgieran de la nada. Bueno, no de la nada: Python.
Crear software impulsado por inteligencia artificial suena complicado. Machine Learning enseña a los ordenadores cómo aprender patrones específicos y a reconocerlos, de forma similar como los padres enseñan a sus hijos. Además, la IA de Python es capaz de hacer predicciones, estimar potenciales respuestas, ¡Y mucho más!
El Machine Learning (o también conocido como aprendizaje automático) está impulsado por la creación de redes neuronales, uno de los conceptos que responden a la pregunta para qué sirve Python. En términos más simples, una red neuronal es un sistema que consiste en algoritmos basados en el cerebro humano. Con Python, los desarrolladores crean redes avanzadas y las utilizan para hacer que las máquinas aprendan analizando ejemplos.
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¿Por qué Python es el mejor lenguaje de programación para IA?
- El ecosistema de Python apoya fuertemente la creación de IA y ML. Hay disponibles muchos recursos y tutoriales al respecto. Proporcionan detalles sobre qué bibliotecas Python utilizar para la inteligencia artificial y Deep learning (o también conocido como aprendizaje profundo).
- Otra cuestión importante para que sirve Python es la gestión de datos. La gestión adecuada de los datos en la etapa actual de la evolución digital es crucial. Los seres humanos están limitados en esta búsqueda, pero la inteligencia artificial es capaz de procesar enormes cantidades de datos con alta eficiencia y menores costos de producción.
- Como la sintaxis de Python se parece al inglés, es relativamente más fácil de aprender. Además, este lenguaje permite procesar y manejar sistemas complejos.
Anteriores proyectos exitosos de IA con Python
La creación de IA con Python ha demostrado ser muy exitosa. La industria del turismo mejoró cuando Skyscanner aplicó un algoritmo de machine learning sin supervisión. Con un bajo costo y alta eficiencia, estimó el comportamiento de las nuevas rutas de los aviones y concluyó los destinos potenciales para viajeros.
Otro ejemplo, que demuestra que Python es el mejor lenguaje de programación para IA, es su participación en el avance del sector de la salud. Los proyectos de IA con Python están revolucionando la predicción de enfermedades y detección de lesiones, facilitando el seguimiento de la salud de los pacientes y su mantenimiento.
Además, el lenguaje Python ayuda a que surjan aplicaciones relacionadas con la salud. AiCure es una de las aplicaciones móviles disponibles que se asegura de que los pacientes tomen sus medicamentos según lo prescrito. Este ejemplo claramente explica para qué sirve Python; ¡Para mejorar la tecnología y nuestras vidas!
Si recién comienzas a explorar el mundo del aprendizaje automático, sería mejor empezar a explorar todas las posibilidades con la biblioteca de Keras. Proporciona una versión simplificada de la creación de redes neuronales. Luego, deberías empezar a explorar TensorFlow, PyTorch o Theano.
¿Cómo hacer un bot con Python?
Los bots son programas para realizar tareas específicas a través de Internet. Estas aplicaciones ejecutan acciones repetitivas mucho más rápido que los humanos.
Por ejemplo, Twitter es a menudo el objetivo principal de los bots, enviando los mismos o similares mensajes cien veces al día. Sin embargo, los bots también pueden ser útiles para la asistencia técnica, ya que pueden generar respuestas a las sugerencias de los usuarios. Como resultado, el soporte al cliente se vuelve más productivo.
Los bots son otro ejemplo de lo que se puede hacer con Python. Es uno de los principales lenguajes a utilizar para crear bots.
En primer lugar, echemos un vistazo a los posibles ejemplos de bots de código abierto:
- python-rtmbot, es un popular bot para crear bots Slack con API de mensajería en tiempo real (RTM) sobre WebSockets.
- GitHub, ofrece un sinfín de recursos para crear bots, incluyendo fragmentos de código y consejos útiles.
- Errbot, es un chatbot para crear bots para Slack, Discordia, Hipchat. El objetivo principal de Errbot es permitir a la gente generar sus programas manipulando el código fuente de Python.
Python ama el desarrollo web
El desarrollo web es un concepto amplio. Incluye todas las actividades realizadas para producir sitios web. La complejidad de este proceso dependerá del tipo de producto desarrollado.
¿Qué se puede hacer con Python? Es una herramienta para el desarrollo de aplicaciones web back-end. Django, Flask y Falcon son las estructuras de trabajo más populares que todo desarrollador utiliza para inspirarse y recuperar bits y piezas de código para sus proyectos web.
Los navegadores web no ejecutan Python: ejecutan JavaScript. Por lo tanto, puedes utilizar el proyecto pyjs para compilar desde Python a JavaScript. Sin embargo, la mayoría de aplicaciones web contienen tanto JavaScript como Python; Los navegadores web ejecutan JavaScript mientras que Python se ejecuta en el lado del servidor.
Extraccion de Datos y Python
La extracción de datos es un proceso de análisis de grandes bases de datos para desarrollar predicciones de tendencias. Este proceso es complejo. Los científicos de datos investigan grandes cantidades de información y basan ciertas suposiciones en ellas. La extracción de datos incluye el análisis de redes sociales, imágenes de crímenes, etc.
Otra cosa para que sirve Python es para organizar y limpiar datos. Está considerado como uno de los mejores lenguajes de programación para hacerlo. Además, el aprendizaje automático simplifica el análisis de los datos con el uso de algoritmos.
Python es notorio por la amplia gama de estructuras de trabajo, estas proporcionan un gran número de fragmentos de código prescrito que permiten a los desarrolladores mejorar sus proyectos. Lo mismo se aplica a la extracción de datos. He aquí una lista de las estructuras más populares para realizar análisis de datos:
- Numpy, diseñado para los cálculos numéricos en Python.
- SciPy, es un módulo para la ciencia, las matemáticas e ingeniería.
- Scikit-Learn, es una estructura utilizada en la extracción de datos productiva, esta permite realizar los procesos de regresión, agrupación, selección de modelos, preprocesamiento y clasificación.
- Dask, es una estructura para el paralelismo avanzado, análisis y escalada de grupos de mil nodos.
Programas de escritorio basados en GUI
La Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) es también otro ejemplo de para que sirve Python. GUI permite a la gente interactuar con los ordenadores haciendo uso de elementos visuales como iconos o imágenes en lugar de comandos basados en texto. Hay disponibles una amplia variedad de módulos para crear una GUI con Python. A continuación, mencionaremos los más utilizados:
- Tkinter, es una interfaz Python integrada. Este kit de herramientas GUI funciona en todas las plataformas más populares como Microsoft, Linux y Mac OS X.
- PyGTK, es un juego de herramientas gratuito que ayuda a crear interfaces gráficas.
- wxPython, es una carpeta para el conjunto de herramientas de interfaz gráfica y wxWidgets. Al principio, los desarrolladores crearon wxPython usando C++. Sin embargo, Python reemplazó a C++.
- Kivy, es una biblioteca de Python para generar aplicaciones móviles y software de aplicaciones multitáctiles. Es una gran elección para definir la interfaz de usuario e interacciones.
Desarrollar juegos y gráficos 3D con Python
En este artículo, para qué sirve Python, es importante destacar que el lenguaje Python es un candidato adecuado para el desarrollo de juegos. Una vez más, hay disponibles una amplia variedad de estructuras y herramientas para la creación de juegos:
- PyGame, probablemente la primera opción para muchos desarrolladores que utilizan el lenguaje Python. Una excelente biblioteca que proporciona módulos para producir juegos y programas multimedia con todas las características. Además, todo principiante debería considerar esta estructura de trabajo ya que los ejemplos proporcionados ayudan a entender más el desarrollo del juego. No esperes que explique cada proceso paso a paso, pero esta biblioteca es un buen punto de partida.
- PyOpenGl, es un conjunto de herramientas para la programación de OpenGL. Contiene muchos ejemplos sobre cómo crear modelos 3D.
- Panda3D, es una estructura de trabajo de código abierto para el renderizado 3D y desarrollo de juegos.
- Blender, es una sofisticada herramienta para crear modelos 3D. Las herramientas aplican un intérprete de Python para generar juegos 3D.
- Arcade, es una biblioteca Python para introducir al mundo juegos 2D.
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Conclusiones
Explicar para qué sirve Python no siempre es fácil. Existe un montón de capas que debemos quitar para poder observar las capacidades de Python. Después de leer sobre los posibles usos, te recomendamos que empieces a aprender Python desde cero. Y puedes empezar por el Tutorial Interactivo Python de BitDegree.
Este tutorial responde algunas preguntas esenciales, como el dilema entre elegir Java o Python. Léelo para obtener ideas útiles, ¡Y estar un paso más cerca de convertirte en programador Python!
Antes de concluir, repasemos rápidamente los principales puntos e ideas de este tutorial:
- Python es un lenguaje de programación flexible tanto para enseñar a las máquinas cómo aprender o analizar grandes cantidades de datos.
- Python es uno de los mejores lenguajes de programación para la creación de IA. Elíjalo por su sintaxis simple, una amplia variedad de estructuras de trabajo con cientos de códigos fuente y un sistema ideal para principiantes usuario.
- Los científicos de datos deben practicar el análisis de información con Python, ya que simplifica el complicado proceso de interpretación de los datos, la detección de importantes conocimientos y la generación de predicciones.
- La creación de bots, aplicaciones de escritorio, web y desarrollo de juegos es uno de los ejemplos de lo que se puede hacer con Python.
Aprender Python no debe considerarse difícil; sólo tienes que dominar los conceptos básicos y ponerte a trabajar. Esperamos hayas comprendido para qué sirve Python. Empieza a explorar diferentes estructuras de trabajo, ¡Y conviértete en un programador experto!
Referencias Científicas
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