Las principales aplicaciones de Python

Python no es solo un lenguaje de programación. Es un mundo de posibilidades, desafíos y soluciones. 

La elección es bastante enorme. Python está ganando el mercado de manera más activa, y hoy ocupa una posición de liderazgo entre todos los demás lenguajes, compitiendo por el primer lugar con los "gigantes" de la industria.

Con Python, todo es transparente: es simple y versátil, por lo que puede usarse en muchas áreas. Lea la descripción general de las principales aplicaciones de Python del equipo de consultoría de Python a continuación .

desarrollo web

Python para el desarrollo de back-end y tiene dos marcos principales: Django y Flask. Facilitan el proceso de escritura de código para aplicaciones del lado del servidor.

Los marcos hacen que sea rápido y fácil crear una lógica lateral básica de back-end. Incluye la asignación de diferentes URL a partes del código, el trabajo con bases de datos y la creación de representaciones HTML para mostrar en dispositivos.

Django es elegido por aquellos que quieren automatizar su flujo de trabajo, ya que este marco toma decisiones por sí mismo y reduce el tiempo de desarrollo. Por ejemplo, ya tiene una implementación de cuenta de usuario incorporada y solo necesita conectarla.

Flask es adecuado para aquellos que quieren administrar un espacio amplio y poder resolver problemas por sí mismos desde cero. Es un micro-marco y solo proporciona capacidades de desarrollo básicas. No tiene resolución de problemas incorporada como Django, y debe implementarlo usted mismo.

Muchos marcos y un excelente conjunto de bibliotecas ofrecen enormes posibilidades. Para utilizarlos por completo, necesita programadores internos y años de capacitación, o puede contratar desarrolladores de Python que trabajarán dentro de los plazos acordados previamente y a nivel profesional. 

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la ciencia de cómo hacer que la IA aprenda y actúe como un ser humano para que mejore y evolucione constantemente en función de los datos del mundo real que proporcionamos.

Aquí hay un ejemplo de un motor de ajedrez llamado AlphaZero . Es una red neuronal que aprendió a jugar mejor que las máquinas de ajedrez más robustas del mundo en cuatro horas de entrenamiento.

La IA también puede reconocer objetos en la imagen. Por ejemplo, AWS Rekognition, el servicio de Amazon que, tras analizar una imagen, te da un resultado con la respuesta a lo que hay en ella y las coordenadas de los objetos.

Los desarrolladores pueden obtener conocimientos básicos de capacitación en IA con la ayuda de cursos o videos en YouTube. La primera tarea estándar es escribir un programa que, en base a los datos proporcionados, analice qué pasajeros del Titanic tenían más posibilidades de sobrevivir.

Automatización de procesos

Python es uno de los lenguajes de programación populares. Entre otros beneficios, Python es excelente para escribir scripts para automatizar varias operaciones.

Hay varias razones para usar Python para tareas de automatización:

• La sintaxis simple le permite escribir scripts rápidamente.
• Facilidad de depuración porque el código se simplifica antes de ejecutarse.

Por ejemplo, necesita sobrescribir datos de Word en un archivo de Excel. Se puede hacer manualmente, pero cuando hay muchos archivos de este tipo, escribir un script que lo haga usted mismo y rápidamente puede ayudar.

Conclusión

Muchas empresas utilizan Python en su trabajo. Google lo ha apoyado desde el principio. Los fundadores de las empresas decidieron "usar Python donde podamos, C++ donde debamos". Significaba que se usaba C++ donde el control de la memoria era imperativo y se necesitaba baja latencia. En otros aspectos, Python proporcionó un soporte sencillo y tiempos de respuesta relativamente rápidos.

Incluso cuando el código estaba en Perl o Bash, se reescribió en Python. La razón fue la facilidad de implementación y soporte. De hecho, según Stephen Levy, autor de In the Plex, el primer analizador de rastreo web de Google se escribió inicialmente en Java 1.0 y resultó ser tan complejo que lo reescribieron en Python.

La programación en Python tiene algunos inconvenientes , pero se vuelve cada vez más popular año tras año. Es excelente para muchas áreas de desarrollo, desde desarrollo web hasta pruebas y análisis de datos.

Los programas de Python son flexibles y no requieren un gran equipo de desarrollo. El lenguaje tiene una sintaxis simple y una fuerte comunidad que lo desarrolla y promueve. En general, puede sacarle mucho partido y, si no quiere un equipo interno, la subcontratación es su mejor opción.