1. 1 - Los fundamentos de Python
2. 2 - Posición estratégica de Python
3. 3 - Configuración del entorno de desarrollo
4. 4 - Instalación de Python en Windows
5. 5 - Instalación de Python en Ubuntu
6. 6 - IDEs para programar en Python
7. 7 - Instalación de los IDEs en los distintos sistemas operativos
8. 8 - Instalación de PyCharm
9. 9 - Instalación de Visual Studio Code (VS Code)
10. 10 - Instalación de Jupyter Notebook
11. 11 - Instalación de Spyder
12. 12 - Conclusión

Los fundamentos de Python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles en la actualidad. Desde su creación en 1991 por Guido van Rossum, Python ha ganado una enorme popularidad debido a su sintaxis clara y legible, así como a su amplia gama de aplicaciones, que van desde el desarrollo web hasta la inteligencia artificial y el análisis de datos.

En este artículo y los que vienen, queiro presentarte los fundamentos de Python, para que puedas comenzar a programar en este lenguaje de manera efectiva. Empezaremos desde las bases, desde como configurar tu entorno de desarrollo y más adelante como hacer diferentes scripts y programas.

Posición estratégica de Python

Python en este tiempo ha logrado ser el centro de atención de muchos desarolladores de software, debido a su alta interpretabilidad y facilidad de uso. Además es un código abieto, lo que significa que cualquiera puede contribuir a su desarrollo y mejora.

Tenemos índices como TIOBE o PYPL que nos indican la popularidad de los lenguajes de programación, y en ambos Python se encuentra en el primer puesto.

EL hecho de la crecida de Python en los últimos años ha sido por su alta versaversatilidad, ya que se ha adapatado a a diferentes disciplinas A día de hoy podemos medir la popularidad de Python en diferentes ámbitos, como por ejemplo:

• Desarrollo web: Frameworks como Django y Flask han hecho que Python sea una opción popular para construir aplicaciones web robustas y escalables.
• Ciencia de datos y análisis: Bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib han convertido a Python en una herramienta esencial para el análisis de datos y la visualización.
• Inteligencia artificial y aprendizaje automático: Frameworks como TensorFlow y PyTorch han facilitado el desarrollo de modelos de IA utilizando Python.
• Automatización y scripting: Python es ampliamente utilizado para automatizar tareas repetitivas y escribir scripts para diversas aplicaciones.
• Hacking ético y ciberseguridad: Herramientas como Scapy y Nmap tienen bindings en Python, lo que facilita la creación de scripts para pruebas de penetración y análisis de seguridad.

En MAchine Learning y Data Science, Python es el lenguaje dominante debido a su simplicidad y la disponibilidad de bibliotecas especializadas. En las que las más famosas que podemos encuentrar son:

• TensorFlow: Desarrollada por Google, es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
• PyTorch: Desarrollada por Facebook, es otra biblioteca popular para el aprendizaje profundo y la investigación en IA.
• Scikit-learn: Una biblioteca de aprendizaje automático que proporciona herramientas simples y eficientes para el análisis de datos y la minería de datos.
• Keras: Una biblioteca de alto nivel que facilita la construcción y el entrenamiento de redes neuronales.
• Pandas: Una biblioteca esencial para la manipulación y el análisis de datos.
• NumPy: Una biblioteca fundamental para el cálculo numérico en Python.
• Matplotlib: Una biblioteca para la visualización de datos.

Configuración del entorno de desarrollo

Vamos a empezar a explicar como configurar tu entorno de desarrollo para programar en Python. Aquí tienes los pasos básicos para Windows y Ubuntu:

Instalación de Python en Windows

1. Descargar Python: Ve al sitio web oficial de Python en python.org y descarga la última versión estable de Python para tu sistema operativo.

2. Instalar Python: Ejecuta el instalador descargado y asegúrate de marcar la opción “Add Python to PATH” antes de hacer clic en “Install Now”. Esto facilitará la ejecución de Python desde la línea de comandos.

3. Verificar la instalación: Abre una terminal (Command Prompt en Windows) y escribe python --version o python3 --version para verificar que Python se ha instalado correctamente.

python --version

Instalación de Python en Ubuntu

En Ubuntu y otras distribuciones de Linux, Python generalmente viene preinstalado. Sin embargo, puedes asegurarte de tener la última versión siguiendo estos pasos:

1. Actualizar los repositorios: Abre una terminal y ejecuta el siguiente comando para actualizar los repositorios de paquetes:

sudo apt-get update

2. Instalar Python: Ejecuta el siguiente comando para instalar Python:

sudo apt install build-essential chekinstall

3. Descargamos la versión más reciente de Python desde su web oficial:

wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.0/Python-3.12.0.tgz

4. Una vez descargado, descomprimimos el archivo:

tar -xvzf Python-3.12.0.tgz

IDEs para programar en Python

Un IDE (Entorno de Desarrollo Integrado) es una aplicación que proporciona herramientas para facilitar la escritura, depuración y ejecución de código. Aquí tienes algunas opciones populares para programar en Python:

• PyCharm: Un IDE muy popular y potente para Python, desarrollado por JetBrains. Ofrece una versión gratuita (Community Edition) y una versión de pago (Professional Edition) con características adicionales.
• Visual Studio Code (VS Code): Un editor de código ligero y altamente configurable que, con la extensión adecuada, se convierte en un excelente entorno para programar en Python. Es gratuito y de código abierto.
• Jupyter Notebook: Ideal para análisis de datos y aprendizaje automático, permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.
• Spyder: Un IDE orientado a la ciencia de datos, que incluye herramientas para la edición de código, la depuración y la visualización de datos.

Instalación de los IDEs en los distintos sistemas operativos

Lo cierto que estos IDEs son multiplataforma, por lo que puedes instalarlos en Windows, macOS y Linux. Aquí tienes una guía rápida para instalar algunos de ellos:

Instalación de PyCharm

1. Ve al sitio web oficial de PyCharm en jetbrains.com/pycharm y descarga la versión Community (gratuita) o Professional (de pago).
2. Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones en pantalla para completar la instalación.
3. Una vez instalado, abre PyCharm y configura un nuevo proyecto de Python.

Instalación de Visual Studio Code (VS Code)

1. Ve al sitio web oficial de VS Code en code.visualstudio.com y descarga la versión adecuada para tu sistema operativo.
2. Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones en pantalla para completar la instalación.
3. Abre VS Code y ve a la sección de extensiones (icono de cuadrado en la barra lateral izquierda) y busca “Python”. Instala la extensión oficial de Python desarrollada por Microsoft.
4. Configura un nuevo proyecto de Python.

Instalación de Jupyter Notebook

1. Abre una terminal y asegúrate de tener pip instalado (el gestor de paquetes de Python). Puedes verificarlo ejecutando pip --version.
2. Instala Jupyter Notebook ejecutando el siguiente comando:

pip install notebook

3. Una vez instalado, puedes iniciar Jupyter Notebook ejecutando el siguiente comando en la terminal:

jupyter notebook

4. Esto abrirá una nueva ventana en tu navegador web donde podrás crear y gestionar tus notebooks

Instalación de Spyder

1. Abre una terminal y asegúrate de tener pip instalado. Puedes verificarlo ejecutando pip --version.
2. Instala Spyder ejecutando el siguiente comando:

pip install spyder

3. Una vez instalado, puedes iniciar Spyder ejecutando el siguiente comando en la terminal:

spyder

4. Esto abrirá la interfaz de Spyder donde podrás comenzar a escribir y ejecutar código en Python.

Conclusión

Python es un lenguaje de programación poderoso y versátil que se ha convertido en una herramienta esencial para desarrolladores en diversas disciplinas. Su sintaxis clara y legible, junto con una amplia gama de bibliotecas y frameworks, lo hacen ideal para una variedad de aplicaciones, desde el desarrollo web hasta la inteligencia artificial. Cada uno de los IDEs en mi caso más concreto los utilizo dependiendo los trabajos que vaya a realizar, pero en general suelo usar Visual Studio Code para la mayoría de mis proyectos debido a su flexibilidad y amplia gama de extensiones, Notebooks para análisis de datos y aprendizaje automático, y en rara ocasión Spyder para el muestreo de datos mientras trabajo con extensiones .py.