El Lenguaje de Programación Python. ¿Qué Proyectos Pueden Ser Implementados en Python?

Python es un lenguaje de programación muy versátil con un gran número de usuarios que lo utilizan para una amplia gama de tareas. Si has dominado los fundamentos de Python y quieres construir algo práctico y capaz de funcionar, es importante entender el primer paso a dar.

¿Qué hacen los desarrolladores con Python?

¿Cuáles son las posibles aplicaciones de Python y para qué tareas? Echemos un vistazo a algunos de los ejemplos más famosos de la industria. Para empezar, repasemos las principales empresas de la industria de la informática que utilizan Python para implementar sus soluciones y tareas.

Google ha usado Python desde el principio, y hoy en día se clasifica como el gigante líder en lenguajes de software del lado del servidor. Guido van Rossum incluso ha estado trabajando en Python durante varios años, observando cómo se desarrolla el lenguaje y qué problemas enfrenta un desarrollador al usarlo.

Instagram ama a Python por su simplicidad. El servicio es conocido por el mayor despliegue del framework web de Django, que está escrito completamente en Python.

Spotify utiliza el lenguaje Python por sus servicios de análisis de datos y su backend. Según el equipo de desarrollo, la facilidad de uso de Python permite obtener altas velocidades de desarrollo. Spotify ejecuta toneladas de análisis para recoger recomendaciones para sus usuarios, por lo que necesitan algo que pueda hacer el trabajo rápidamente. ¡Python es su solución!

Python es la herramienta perfecta para muchas tareas

Desde los scripts más simples para resolver problemas sencillos y el desarrollo de la web hasta el trabajo con datos científicos, el aprendizaje de las máquinas (machine learning) y más, las aplicaciones en Python no tienen límites de uso. Veamos algunas que te ayudarán a identificar Python como tu lenguaje preferido para el desarrollo.

1. Automatización de tareas rutinarias

Este lenguaje te permite automatizar tareas rutinarias y comunes como la actualización de hojas de cálculo, el análisis sintáctico de datos de varias fuentes web, el cambio de nombre de archivos en tu ordenador, la creación de diccionarios electrónicos, el raspado de sitios, el trabajo con archivos y la creación de objetos y clases.

2. Automatización de la base de datos.

Hoy en día, mucha gente ya sabe acerca de Bitcoin y otras criptodivisas. Desde diciembre de 2017, cuando la tasa de Bitcoin subió hasta la marca de los 20.000 dólares, muchas criptodivisas y fichas digitales se han convertido en un tema de conversación para decenas de millones de personas en todo el mundo. Los precios cambian cada segundo dependiendo de varios factores en los mercados comerciales de todo el mundo. Para determinar el momento adecuado para comprar y vender divisas, acciones o productos, siempre debes tener una base de datos actualizada de precios, mercados y recibir señales rápidas, y esto puede ser fácilmente implementado usando Python.

Primero, tienes que entender que las bases de datos están divididas en:

• Relaciones
• Red
• Jerárquicas

Si quieres hacerte rico intercambiando divisas, acciones o criptodivisas y quieres saber cuándo dar el siguiente paso, entonces necesitas tener una idea de los mejores precios para ellas.

Bases de datos bien estructuradas que funcionan sin problemas permiten resolver muchos problemas sin aumentar la inversión de tiempo, dinero y recursos humanos adicionales. La búsqueda y obtención de la información necesaria en las bases de datos automatizadas no requiere esfuerzos especiales

Con la ayuda de la automatización de la base de datos, siempre se puede acceder a información actualizada sobre la situación del mercado, los precios, el comercio, la población, el sistema o el funcionamiento de los negocios. Al mismo tiempo, el uso de un sistema automatizado de gestión de bases de datos reducirá significativamente los picos de carga de los servidores al distribuir sus recursos de manera más uniforme. Como resultado, el costo de la electricidad y el mantenimiento del equipo disminuirá.

Etapas de la automatización de la base de datos:

• Estudio y análisis del programa del área de estudio – tipos de datos y procesos.

• Diseño del sistema – la creación de los enlaces y entidades necesarias.

• Escribir aplicaciones de base de datos – funciones, vistas, procedimientos.

• Creación de módulos de administración – acceso separado a la información, ejecución automática de varias operaciones, creación de copias de seguridad.

• Configurar la capacidad de importar información a la base de datos desde varias fuentes – redes, Internet, archivos de Excel XML, Word, etc.

• Automatización del sistema de monitoreo, análisis y reporte.

A pesar de su aparente simplicidad, la automatización del procesamiento de datos y el acceso a la información son tareas bastante complejas y responsables: toda la labor de un proyecto o aplicación científica depende del funcionamiento ininterrumpido de las bases de datos.

3. Cifrado y criptografía en Python

El cifrado es una forma de oscurecer el significado original de un mensaje u otro documento, corrompiendo así su contenido original. A menudo, la codificación y el cifrado se confunden con la misma cosa, olvidando que basta con conocer la regla de sustitución para recuperar un mensaje cifrado, mientras que para descifrar un mensaje ya cifrado se requiere una clave del cifrado, además del conocimiento de las reglas de cifrado. En este caso, una clave significa un estado secreto específico de los parámetros de los algoritmos de cifrado y descifrado. Se pueden cifrar no sólo textos sino también diversos datos, desde archivos de bases de datos y procesadores de texto hasta archivos de imagen.

Desde la Edad Media hasta hoy, la necesidad de cifrar documentos militares, diplomáticos y gubernamentales estimuló el desarrollo de la criptografía. Hoy en día, la necesidad de herramientas que garanticen la seguridad del intercambio de información ha crecido exponencialmente. La criptografía permite transformar la información original de tal manera que su recuperación sólo es posible con la llave. Un sistema criptográfico es una familia de transformaciones T del texto simple. Los componentes de esta familia están indexados o denotados por el símbolo k; el parámetro k es la clave. El espacio clave K es el conjunto de posibles valores de la clave. Normalmente, una clave es una serie secuencial de letras del alfabeto.

No hay muchas herramientas de biblioteca estándar en Python que trabajen con encriptación. Sin embargo, tenemos bibliotecas de hashing a nuestra disposición. Si necesitas asegurar los hashes o el algoritmo de resumen de mensajes, entonces el módulo hashlib de la biblioteca estándar de Python es perfecto para esto. Incluye algoritmos de hashing FIPS seguros como SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, y SHA512 y MD5. Python también soporta las funciones de hashing adler32 y crc32, pero éstas están contenidas en el módulo Zlib. Uno de los usos más populares del hash es almacenar el hash de la contraseña en lugar de la contraseña misma. Por supuesto, el hash debe ser bueno, de lo contrario, puede ser descifrado.

Otro uso popular del hash es hacer un hash de un archivo, con lo que se envía y su hash por separado. El destinatario del archivo puede ejecutar un hash en el archivo para verificar que el archivo coincide con el hash enviado. Si es así, entonces nadie cambió el archivo cuando fue enviado.

El paquete PyCrypto es probablemente el paquete de criptografía de terceros más conocido para Python. Desafortunadamente, su revisión se detuvo en 2012. Sin embargo, sigue siendo lanzado para diferentes versiones de Python, puedes obtener PyCrypto para la versión 3.5 inclusive

El paquete de criptografía pretende ser “el criptógrafo para el pueblo”, así como la biblioteca de peticiones es “HTTP para el pueblo”. Pero el asunto es que necesita desarrollar recetas criptográficas simples que sean a la vez seguras y fáciles de usar. Si es necesario, puedes pasar a primitivas criptográficas de bajo nivel que sólo necesitan saber lo que estás haciendo, de lo contrario, crearás algo inútil en el contexto de la seguridad.

Crear una calculadora

Esta simple implementación de las capacidades de Python es una excelente experiencia en el mundo de la programación GUI. La construcción de servicios de backend es una parte importante del despliegue, pero puede haber una necesidad de un frontend a considerar. La creación de aplicaciones que los usuarios puedan utilizar fácilmente es primordial

Si estás interesado en el diseño de UX UI, entonces te gustará trabajar en Python con UX UI. Probablemente trabajarás con el módulo Tkinter, el paquete estándar de interfaz gráfica de usuario que se envía con Python.

El módulo Tkinter es una envoltura alrededor de Tcl / Tk, una combinación del lenguaje de scripts Tcl y una extensión del marco de la interfaz gráfica de usuario Tk. Si tienes Python instalado, ya tienes Tkinter listo para usar. Necesitas hacer una simple llamada antes de empezar. Una vez instalado, puedes empezar a construir tu primera calculadora GUI en Python.

5. Análisis de datos de Twitter o Facebook

Gracias a Internet, y al Internet de las Cosas (IoT), tenemos acceso a una enorme cantidad de datos que no podríamos haber soñado hace unos años. Las estadísticas y el análisis son una parte enorme de cualquier negocio basado en datos. ¿De qué habla la gente? ¿Qué los excita y deleita? ¿Qué patrones de comportamiento son visibles en sus acciones?

Twitter y Facebook son grandes lugares para obtener respuestas a estas preguntas. Si estás interesado en la minería de datos, entonces Twitter y Facebook es una gran manera de probar tus habilidades en Python para responder a las preguntas sobre el mundo que te rodea.

Usar Python para analizar Twitter y Facebook te permitirá sacar datos de ellos y analizar el sentimiento de los usuarios en un entorno docker. Necesitas registrar tu aplicación con la API para obtener datos de Twitter y Facebook y para acceder a los datos de la API de streaming.

Puedes usar Tweepy para filtrar los tweets que quieras sacar, TextBlob para contar el estado de ánimo de esos tweets, Elasticsearch para analizar el contenido de esos tweets, y Kibana para mostrar los resultados. Los proyectos de minería de datos permiten abordar otros proyectos que utilizan Python para el procesamiento de palabras y el reconocimiento del habla.

6. Construir un blog con Flask

Mucha gente hoy en día tiene su blog y no hay nada malo en tener su blog en línea. Con el desarrollo de Twitter e Instagram, el microblogging se ha vuelto extremadamente popular. Con el framework web de Flask, puedes crear tu microblog.

Después de trabajar a través de los materiales disponibles en la web, obtendrás una comprensión del framework web de Flask. Flask te permite crear una aplicación web completamente funcional en Python.

Necesitas saber lo básico de Flask para empezar con el desarrollo de la web. También puedes cambiar a Django y construir aplicaciones web de mayor escala en Python.

7. Tu creación de blockchain (cadena de bloques).

Recordar que una cadena de bloques es una cadena inmutable y secuencial de registros, cada parte de esta cadena se llama un bloque. Pueden contener transacciones, archivos, o cualquier tipo de datos que quieras. Sin embargo, el punto importante es que están unidos entre sí por hashes.

Aunque el blockchain se desarrolla principalmente como tecnología financiera, puede aplicarse en muchas otras áreas. Las cadenas en bloques pueden ser utilizadas en casi todas las transacciones, desde las transacciones de bienes raíces hasta la transmisión de informes médicos y decisiones judiciales.

Puedes construir tu cadena de bloques para procesar cualquier tipo de transacción en una base de red distribuida. Puedes usar clientes HTTP y la biblioteca de peticiones para trabajar. Puedes usar peticiones HTTP e interactuar con tu blockchain en Internet después de instalar el framework web de Flask.

En general, deberías tener más o menos fluidez en la lectura y escritura de lo básico de Python para construir una cadena de bloques, junto con la comprensión de cómo funcionan las peticiones HTTP.

¿Qué necesitamos? Asegúrate de tener instalado Python 3.6+ (así como pip). También necesitarás instalar Flask y la impresionante librería de peticiones. También necesitarán un cliente HTTP como Postman o cURL

Primero, crearemos una clase de cadena de bloques cuyo constructor crea una hoja en blanco inicial (para almacenar nuestra cadena de bloques) y otra para almacenar las transacciones. Nuestra clase Blockchain es responsable de manejar la cadena. Almacenará las transacciones y también tendrá varios métodos de ayuda para inyectar nuevos bloques en la cadena. Cada bloque contiene un índice, una marca de tiempo (tiempo Unix), una lista de transacciones, una prueba y el hash del bloque anterior.

A partir de este punto, la comprensión de la cadena debe ser separada – cada nuevo bloque contiene el hash del bloque anterior en su interior. Esto es fundamentalmente importante ya que esto asegura la inmutabilidad de la cadena de bloques: si un atacante rompe el bloque anterior, entonces todos los demás bloques contendrán hashes incorrectos. Necesitaremos una forma de inyectar transacciones en el bloque. El método new_transaction () puede ser usado para manejar esto, y es bastante sencillo. Después de que new_transaction () inserte la transacción en la lista, devolverá el índice del bloque en el que se debe introducir la transacción, es decir, el siguiente. En el futuro, esto será útil para el usuario que envíe la transacción. Una vez recibida la muestra de la cadena de bloques, debemos plantar en ella un bloque de génesis, el primer bloque sin predecesores. También necesitamos poner una “prueba” en nuestro bloque de génesis, que es el resultado de la minería (prueba del trabajo realizado). Además de crear un bloque de génesis en el constructor, también estableceremos métodos para new_block (), new_transaction (), y hash (). El algoritmo de prueba de trabajo (PoW) es la forma en que se crean o se extraen nuevos bloques en la cadena de bloques. El objetivo de PoW es encontrar un número que resuelva un problema. El número debe ser difícil de encontrar, pero fácil de confirmar (en términos de cálculos) por cualquier persona en Internet. Esta es la principal tarea del algoritmo.

El punto final de la minería es la parte donde la magia ocurre y es simple!

Para hacer esto, necesitas hacer tres cosas:

• Calcular el PoW;
• Recompensar al minero añadiendo una transacción que nos dé una moneda;
• Construye el siguiente bloque, insertándolo en la cadena.

Así, el esqueleto principal de nuestra cadena de bloques está construido.

Blockchain no es sólo para los fanáticos de las cripto-monedas. Construyéndola tú mismo, puedes encontrar fácilmente formas creativas de implementar esta tecnología en tu área de interés de ciencias de la información o de negocios. ¡Muchos entusiastas creen que Blockchain cambiará radicalmente la forma en que pensamos sobre la economía, el gobierno, las transacciones y las cuentas!

8. Procesar datos de la fuente de Twitter

Para aquellos interesados en el desarrollo de la web, será útil aprender a crear aplicaciones web bastante poderosas en una semana para comenzar su mega proyecto.

Bob Belderbros compartió un caso de estudio donde creó el 40º Desafío de Código PyBites, en el que los participantes necesitaban construir una simple aplicación web para navegar mejor por el feed de Twitter Daily Python Tip.

En este caso, se recomienda utilizar el framework de Bottle web en lugar de Flask,. Es conocido por ser una solución ligeramente dependiente para la construcción rápida de aplicaciones. Dado que fue diseñado para ser ligero y fácil de usar, deberías ser capaz de crear tu aplicación en casi unos pocos días.

En este caso, puedes usar el módulo Tweepy para descargar datos del API de Twitter y guardar los datos en una base de datos de SQLAlchemy o Peewee.

9. Crear juegos en PyGames

Python puede ser usado para escribir una variedad de juegos de lógica y arcade, juegos de aventuras y puzzles que sólo tomarán unos pocos días en desarrollarse. Para crear un juego clásico como el ping-pong o el Tetris, es necesario tener una mejor comprensión de Python.

Lo principal en los juegos es el movimiento de los píxeles en la pantalla y el ruido que hace. Casi todos los videojuegos tienen estos elementos.

Pygame es un framework de lenguaje Python para la programación de juegos. Está construido sobre SDL y tiene todo lo que necesitas:

• madurez
• buena comunidad
• de código abierto
• base multiplataforma
• documentación de calidad
• muchos ejemplos de juegos
• facilidad de aprendizaje.

Muchas de las funciones de un juego pueden ser implementadas a través de la biblioteca de Pygame, lo que hace el desarrollo del juego mucho más fácil. Incluye prácticamente todo lo que necesitas para empezar a desarrollar tu juego. Pygame es completamente libre y de código abierto. Incluye librerías de gráficos por ordenador y librerías de audio que puedes utilizar para añadir funcionalidad interactiva a tu aplicación de juego. Tenemos acceso a las posibilidades de crear más de una docena de tipos de juegos que pueden ser creados usando la biblioteca de Pygame.

El bucle principal del juego se ejecuta y refresca la pantalla a intervalos fijos. Estos son llamados “frame rates” y determinan cuan suave es el movimiento. Los juegos típicamente refrescan la pantalla 30-60 veces por segundo. Si la frecuencia es menor, parecerá que los objetos de la pantalla se mueven. Hay tres operaciones principales dentro del bucle principal: manejar los eventos, actualizar el estado del juego, y dibujar el estado actual en la pantalla.

Los eventos en un juego consisten en todo lo que sucede fuera del control del código del juego pero relacionado con la ejecución del mismo. Por ejemplo, si en un juego el jugador presiona la tecla de la flecha izquierda, el juego necesita mover el objeto a la izquierda. Los eventos estándar son pulsaciones de teclas (y sueltas), movimientos del ratón, clics del ratón (especialmente en los menús), y eventos de temporizador (por ejemplo, un efecto especial puede tardar 10 segundos).

El corazón de cualquier juego es su estado: todo lo que rastrea y dibuja en la pantalla. También hay un estado auxiliar que permite controlar el juego:

¿El menú se muestra ahora?
¿El juego ha terminado?
¿Ha ganado el jugador?

El juego necesita mostrar su estado en la pantalla, incluyendo el dibujo de formas geométricas, imágenes y texto.

La mayoría de los juegos simulan un ambiente físico. Los objetos tienen un sistema muy tosco de física de estado sólido (si se puede llamar así) en muchos juegos.

Juegos más complejos pueden usar sistemas de física más sofisticados y realistas (especialmente juegos 3D). También vale la pena señalar que casi no hay física en algunos juegos, por ejemplo, en los juegos de cartas, y esto es completamente normal.

Luchamos contra los oponentes de la computadora en muchos juegos – la más simple inteligencia artificial. A menudo se comportan en el mundo del juego como si tuvieran una mente. Por ejemplo, los enemigos persiguen al jugador y son conscientes de su ubicación. Sin embargo, la IA en los juegos es a menudo muy simple y sólo sigue reglas simples (o complejas) para producir resultados pseudo-sensibles.

La reproducción de sonido es otro aspecto importante de los juegos. En general, hay dos tipos de sonido: la música de fondo y los efectos de sonido. La música de fondo es sólo música que se reproduce constantemente en el fondo. No se usa en algunos juegos, o puede cambiar en todos los niveles en otros.

Si prefieres las novelas de juegos, entonces todavía tienes toneladas de herramientas para crear algo genial y grande en Python. El lenguaje es muy fácil de escribir, por lo que es un entorno ideal para el desarrollo de juegos interactivos. Si quieres llevar tu juego de narración al siguiente nivel, puedes usar el motor RenPy para añadir sonidos e imágenes a tu juego, creando una novela de narración visual totalmente inmersiva.

10. Aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de los datos

El Machine learning y la ciencia de los datos es el siguiente paso para crear máquinas de auto-aprendizaje y, como resultado, crear una inteligencia artificial completa. Sin embargo, es fácil confundirse en esta área, ya que está en constante evolución y cambio.

El primer componente de la ciencia de los datos, sin el cual todo el proceso posterior es imposible, son los datos y las decisiones en sí: cómo recogerlos, almacenarlos y procesarlos, así como cómo extraer información útil del conjunto de datos generales. Es precisamente la limpieza de datos y llevarlos a la forma deseada lo que los especialistas dedican hasta el 80% de su tiempo de trabajo.

Una parte importante de la ciencia de los datos es cómo tratar los datos para los que los métodos estándar de almacenamiento y procesamiento no son adecuados debido a su enorme volumen o variedad, el llamado big data. Por lo tanto, el big data (grandes datos) son una parte del trabajo en la ciencia de los datos. Al mismo tiempo, los analistas de datos no siempre tienen que trabajar con grandes datos en la práctica. Dependiendo de las tareas, las pequeñas pueden ser útiles.

El aprendizaje automático o Machine learning (ML) es una rama de la ciencia y la tecnología que resuelve el problema de la enseñanza de las computadoras. Se entiende por ello la transferencia a sistemas de hardware y software de un conjunto muy limitado de conocimientos con la posibilidad de su posterior acumulación e interpretación. Este contexto no presupone una formación completa comparable a la del ser humano. No se trata de lo que se denomina “con un profundo conocimiento”, sino que, como resultado, la computadora adquiere un conocimiento del papel de la máquina, que se aproxima más al papel. Si esta circunstancia no está estipulada de antemano, entonces no hay ganancia alguna para llegar a la “pedagogía de los robots”, ya podemos cumplir con este término. El conocimiento de las máquinas hoy en día no permite tomar decisiones verdaderamente inteligentes comparables a las capacidades humanas.

La actual necesidad práctica de ML apareció desde que hoy en día la variedad de inputs y posibles soluciones se está haciendo demasiado grande para los sistemas tradicionales preprogramados.

Cada año crece la necesidad de estudiar grandes datos tanto para las empresas como para los entusiastas activos. Grandes compañías como Google, Amazon, Microsoft están usando cada vez más herramientas de minería de datos como el lenguaje de programación R o las bibliotecas Python. Cada año, el rendimiento de nuestras computadoras está creciendo, lo que significa que los límites previamente inaccesibles de la cognición están de nuevo “cambiando a la derecha”. Existe un enorme espacio para el estudio de los grandes datos, que es la razón principal de la creación de la “ciencia de los grandes datos”, cuyo estudio se hizo posible principalmente gracias a la aplicación de los algoritmos de aprendizaje automático anteriormente descritos, aunque pudimos probarlos medio siglo después.

El ML se implementa sobre principios computacionales y estadísticos, combinando una variedad de enfoques, incluyendo teoría de la probabilidad, estadística, lógica, optimización computacional, métodos de búsqueda, aprendizaje de refuerzo, teoría de control, y posiblemente algunos otros. El ámbito de aplicación del ML abarca actualmente una amplia gama de aplicaciones, incluido el procesamiento de todos los tipos posibles de datos (texto, vídeo, audio), la previsión, el reconocimiento de patrones, la minería de datos, los sistemas expertos, la robótica e incluso los juegos.

Además de la particular importancia que tiene para toda la humanidad el estudio de grandes datos, también debemos mencionar una relativa simplicidad en el estudio independiente y la aplicación del “resultado” recibido. Hoy en día hay una enorme cantidad de recursos para resolver el problema de la clasificación. La máquina de aprendizaje más simple se parece a dos líneas de código:

clf = RandomForestClassifier ()

clf.fit (X, y)

Así que hemos creado la máquina más simple capaz de predecir (o clasificar) los valores de los argumentos según sus características.

Necesitas familiarizarte con algunos algoritmos básicos de aprendizaje de máquinas y librerías básicas de Python que te ayudarán a hacer predicciones y procesar datos científicos y a encontrar soluciones a los problemas actuales de la humanidad, la ciencia y los negocios.

Una simple implementación de una tarea de clasificación de datos usando herramientas Python se implementa en tres pasos:

• Crear una muestra de entrenamiento;
• Tratar de entrenar a la computadora en parámetros seleccionados al azar y las clases correspondientes a ellos;
• Calculamos la calidad del entrenamiento realizado.

El aprendizaje automático y los datos científicos permiten utilizar Python y bibliotecas especializadas para poder enseñar a una máquina a analizar los datos, crear visualizaciones, reconocer el habla y los rostros, fotografías, encontrar los resultados que necesitas, todo esto lo puedes encontrar en un Python universal.

Lo que (muy probablemente) no vale la pena hacer en Python

Python es un lenguaje extremadamente versátil con el que puedes hacer un montón de cosas. Pero no puedes hacer literalmente todo. Hay ciertas áreas para las que Python no está diseñado.

En términos de un lenguaje interpretado, Python tiene problemas de interoperabilidad con dispositivos de bajo nivel como los drivers de los dispositivos. Por ejemplo, tendrás problemas si quieres escribir un sistema operativo sólo en Python. Es mejor vincularlo con C o C ++ para aplicaciones de bajo nivel.

Sin embargo, incluso esto puede no ser un problema por mucho tiempo. La gente está trabajando en proyectos que extienden la usabilidad de Python para interacciones de bajo nivel como prueba de la flexibilidad de Python. MicroPython es sólo uno de esos proyectos que desarrolla las capacidades de Python de bajo nivel.

¿Y si tu idea no está en esta lista?

Esta lista apenas puede llamarse completa. Hay toneladas de otras herramientas y aplicaciones que puedes crear en Python que no hemos cubierto en este artículo. No creas que tus ideas deben limitarse sólo a esta lista.

Desarrollo de software y aplicaciones en Python.

Python es genial para el rápido desarrollo de proyectos de IT. El secreto de la velocidad está en una sintaxis lo más cercana posible al inglés natural. La velocidad está influenciada por un gran número de bibliotecas y marcos libres, así como micro marcos minimalistas como Flask. Están diseñados para diferentes necesidades, tienen una comunidad grande y amigable, y atraen con su simplicidad y flexibilidad de construcciones sintácticas.

Pero la alta velocidad de desarrollo en Python se apoya en la relativamente baja complejidad del proyecto (pequeño y mediano comercio electrónico, CRM, integraciones simples).

Si el desarrollo se lleva a cabo para proyectos empresariales, entonces todo el trabajo toma aproximadamente el mismo tiempo, independientemente de la pila tecnológica utilizada. No importa si escribes en Java, PHP o Python, el número total de horas no diferirá significativamente. Al mismo tiempo, el tiempo puede ser distribuido de diferentes maneras para diferentes tipos de trabajo. Con alguna pila, se necesitará más tiempo para la refactorización, con otra – para MVP, con una tercera – para pruebas, etc. Por ejemplo, para trabajar rápidamente en Python, hay que pensar en la arquitectura y preparar el entorno correctamente. Además, no se puede juzgar la complejidad del trabajo por el número de líneas de código y la velocidad de escritura. La cantidad mínima de código significa su alta calidad, y para que un desarrollador pueda poner una tarea en tres líneas, debe pensar cuidadosamente en cómo hacerlo, en qué parte del programa colocar el código, etc.

La fácil integración con otras tecnologías y software es una ventaja beneficiosa para el desarrollo de Python. Hoy en día, cualquier producto de desarrollo requiere un gran número de integraciones: con una variedad de sistemas de información de la propia empresa y sus contrapartes, con la banca, la comercialización de IS, y muchos otros. Python es fácil de integrar y puede gestionar varios componentes de software, incluidos los desarrollados en otro idioma. Universal para cualquier plataforma

La escalabilidad y la capacidad de añadir nuevas características son los segundos mayores beneficios de Python. Esta ventaja no surge por sí misma, requiere una arquitectura de diseño bien pensada y mantener el código limpio. Podemos decir que es más fácil escribir código escalable en Python, con su sintaxis simple y directa que en la mayoría de los otros lenguajes.

La velocidad de ejecución del código de las aplicaciones escritas en Python es el tema más doloroso para los “pitonistas”. Python es considerado un lenguaje de programación bastante lento: esto se debe a las peculiaridades de la estructura del intérprete del lenguaje y a su naturaleza dinámica. Los desarrolladores reescriben el código “lento” en C o Cython (un traductor de Python a C) para mejorar el rendimiento o utilizan PyPy, un intérprete alternativo para el lenguaje de programación Python (su nombre significa Python escrito en Python).

Tareas típicas de desarrollo que se resuelven con éxito en Python:

• simples aplicaciones web y sitios web interactivos;

• página web corporativa (catálogo, tienda en línea);

• sistemas para entrenamiento corporativo y hackathons;

• sistemas de reconocimiento de imágenes (fotos, imágenes, rostros);

• sistemas de reconocimiento de documentos (OCR, visión artificial);

• gestión de servicios de impresión con rutas complejas;

• módulos asíncronos para sistemas existentes (módulos de transporte, pasarelas de pago), aplicaciones para el procesamiento de datos científicos;

• aplicaciones de cadenas de bloques (blockchain);

• microservicios.

Microservicios en los que Python se utiliza más comúnmente:

• para machine learning;
• para procesar objetos con una petición y una respuesta;
• cuando se actualizan tiendas en línea basadas en sistemas CMS desarrollados hace mucho tiempo.