Introducción a Python

Última actualización: septiembre 2024

Python es uno de los lenguajes de programación más extendidos y que más está creciendo, empleado en multitud de campos como el análisis de datos, la inteligencia artificial o el desarrollo de juegos.

Es además un software libre administrado por Phyton Software Foundation: www.python.org

Versiones Python

Actualmente se mantienen dos versiones de Python en paralelo:

• Versiones 2.x (desde el año 2.000)
• Versiones 3.x (en paralelo con 2.x desde 2.008)

Existen algunas diferencias notables entre la versión 3 y la 2. En este curso, nos centraremos en la versión 3, la versión 2 está prácticamente en desuso.

Vamos a trabajar con la versión 3.11, que es la más actual que aparece como segura desde el punto de vista de mantenimiento:

Características y ventajas principales

Phyton tiene importantes ventajas sobre otros lenguajes:

• Es de propósito general.
• Interpretado.
• Tipado dinámico.
• Open source.
• Lenguaje multiparadigma: procedural, funcional, POO.
• Multiplataforma: Linux, Windows, OSX.
• Python busca: simplicidad, elegancia y legibilidad.
• Gran comunidad de usuarios.
• Es el lenguaje que más rápido ha crecido en los últimos años por delante de lenguajes como Javascript, Java, PHP, C++

Cuando empiezas a programar con Python es habitual que te llegue información del PEP 20, que es la «filosofía» empleada en el diseño de este lenguaje de programación. Los principios de esta filosofía, conocida como el Zen de Python, fueron declarados por Tim Peters, el creador de la primera versión de Python: CPython.

A mi modo de ver es recomendable dedicar unos minutos a leer estos principios antes de sumergirse en la tarea de aprender Python, según vayamos aprendiendo el lenguaje iremos apreciando la implementación de estos principios. Por ello te reproduzco aquí los principios del Zen de Python:

El Zen de Python, por Tim Peters

Lo bonito es mejor que lo feo.
Lo explícito es mejor que lo implícito.
Lo simple es mejor que lo complejo.
Lo complejo es mejor que lo complicado.
Lo plano es mejor que lo anidado.
Lo disperso es mejor que lo denso.
La legibilidad cuenta.
Los casos especiales no son lo suficientemente especiales como para romper las reglas.
Aunque la practicidad vence a la pureza.
Los errores nunca deben pasar en silencio.
A menos que se silencien explícitamente.
En caso de ambigüedad, rechaza la tentación de adivinar.
Debería haber una, y preferiblemente solo una, forma obvia de hacerlo.
Aunque esa forma puede no ser obvia al principio, a menos que seas holandés.
Ahora es mejor que nunca.
Aunque nunca es mejor que *ahora mismo*.
Si la implementación es difícil de explicar, es una mala idea.
Si la implementación es fácil de explicar, puede que sea una buena idea.
Los espacios de nombres son una gran idea, ¡hagamos más de ellos!

Si quiere leer un poco más de este tema, puedes echar un ojo a este post.

Instalando Python

Obviamente, antes de empezar a trabajar con Python, lo primero que tenemos que hacer es instalarlo en nuestro ordenador. La instalación es distinta dependiendo del sistema operativo que empleemos.

Pero antes de lanzarte a instalar Python, mi recomendación es que mejor te instales el paquete Anaconda, que además de Python incluye herramientas muy útiles para trabajar con este lenguaje de programación. Si vas a instalarte Anaconda directamente, pasa a la sección de Instalando Anaconda.

Instalación en Windows

Es posible que ya tengamos instalado Python porque lo hayamos hecho con alguna aplicación, así es que empezaremos por comprobar si ya lo tenemos instalado. Para ello abrimos una ventana de comandos (tecleamos cmd en la ventana de aplicaciones) e introducimos el comando:

python --version

Si lo tenemos instalado, veremos la versión de Python que tenemos instalada:

C:\ProgramData\anaconda3>python --version
Python 3.12.4

Posteriormente, cuando trabajemos en proyectos y nos creemos un entorno específico para cada proyecto, veremos que podemos instalar la versión del interprete que queramos para ese proyecto.

Si NO lo tenemos instalado, veremos algo similar a:

C:\Users\Jegarcia>python - -version
No se encontr¾ Python; ejecuta sin argumentos para instalar desde Microsoft Store o deshabilita este acceso directo en Configuraci¾n > Administrar alias de ejecuci¾n de la aplicaci¾n.

Aunque también puede ocurrir que no tengamos la ruta de Python en la variable de entorno Path, por lo que para ejecutar Python tendríamos que colocarnos en la carpeta donde estuviera el ejecutable.

Si no lo tenemos instalado y tecleamos directamente «Python» en la ventana de la consola. Dependiendo de la versión de Windows, es posible que te dirija a Microsoft Store y te permita obtenerlo desde ahí:

También podemos ir a descargarlo directamente desde la web oficial: downloads

Las versiones de Python tienen tres valores separados por puntos. El primero indica la versión principal, el segundo una versión secundaria y el tercero la versión micro. En este caso, lo importante es que trabajemos con la versión principal 3, ya que hay diferencias notables con la versión principal 2. Idealmente iremos a la última versión en estado: “security”, lo que indica que la versión está segura, que en nuestro caso es 3.11 (septiembre 2024)

Ahora procederíamos a instalarlo y una vez instalado, comprobamos en una ventana de comandos la versión instalada, como indicaba al principio de este apartado.

Con Python ya instalado, lo único que necesitaríamos hacer es instalarnos un IDE de nuestra elección para empezar a programar. Algunos de los más utilizados con Python son: Jupyter Notebook, Visual Studio Code y Spyder.

Instalando Anaconda

No obstante, Python es un lenguaje de propósito general que tiene múltiples campos de aplicación: ciencia en datos, aprendizaje automático, etc, para los que emplearíamos otras aplicaciones y librerías. Por ello, nos puede resultar más interesante instalarnos una distribución de Python que incluya varias de estas herramientas. La más popular sin duda es Anaconda.

Podemos descargar Anaconda desde el repositorio oficial: descarga Anaconda

Nos descargamos Anaconda y así además de Spyder, tenemos Jupyter, pero también un montón de librerías que emplearemos luego en ciencia en datos, como Numpy, Pytorch, pandas y matplotlib. Además, tendríamos tensorFlow por si trabajamos con IA.

Anaconda provee distintos instaladores para los distintos Sistemas Operativos con los que trabajemos. Todos ellos de sencilla instalación, en la que seguiríamos las indicaciones del instalador para realizar la instalación recomendada.

NOTA:

Este post es parte de la colección “Python”. Puedes ver el índice de esta colección aquí.