En 1994 este idioma incluy\u00f3 en su versi\u00f3n 1.0 caracteristicas<\/strong> como algunas funciones de programaci\u00f3n funcional: reducir, filtrar, lamda y mapear. por Pit\u00f3n<\/strong> versi\u00f3n 2.0, se incluyeron listas de compresi\u00f3n basadas en la sintaxis de Haskell. Tambi\u00e9n con esta versi\u00f3n se incluy\u00f3 un sistema de recolecci\u00f3n de basura.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, la unificaci\u00f3n de tipos y clases dentro de la misma jerarqu\u00eda fue la mayor innovaci\u00f3n en la versi\u00f3n 2.2, que hizo que el modelo de objetos fuera robusto y puro. Tambi\u00e9n se agregaron generadores inspirados en el lenguaje Icon.<\/p>\n\n\n\n A partir del 1 de enero de 2020, Python 2 (2.7. *) Se suspendi\u00f3 oficialmente y solo admite versiones> = 3.5. <\/p>\n\n\n\n Esta idioma<\/strong> es interpretado<\/strong>, lo que lo hace ofrecer portabilidad<\/strong> entre sistemas, aunque en situaciones concretas se debe tener en cuenta el SO (en muchos de estos casos en Windows).<\/p>\n\n\n\n En cuanto a su programaci\u00f3n<\/strong> paradigma<\/strong>, Python es un multiparadigma<\/strong> idioma. Los desarrolladores no est\u00e1n obligados a utilizar un estilo espec\u00edfico en su programaci\u00f3n. Actualmente tiene como paradigma los estilos: programaci\u00f3n imperativa, funcional y orientada a objetos. Con el uso de extensiones, se pueden apoyar otros paradigmas. Para la gesti\u00f3n de la memoria, se utilizan la escritura din\u00e1mica y el recuento de referencias.<\/p>\n\n\n\n Otra caracter\u00edstica importante es la vinculaci\u00f3n din\u00e1mica de m\u00e9todos. Esta funci\u00f3n vincula un m\u00e9todo y un nombre de variable durante la ejecuci\u00f3n del script.<\/p>\n\n\n\n En t\u00e9rminos de sintaxis, Pit\u00f3n<\/strong> fue dise\u00f1ado para tener una legibilidad f\u00e1cil y clara, por eso se usan palabras en lugar de operadores (|, &,! -> o, y, no) y se usan sangr\u00edas en lugar de \u201c{}\u201d. Utilizando la pesta\u00f1as<\/strong>, el c\u00f3digo est\u00e1 estructurado y nivelado de acuerdo con las instrucciones. Por ejemplo, la funci\u00f3n de fibonacci ser\u00eda<\/p>\n\n\n\n Por el sangr\u00eda<\/strong>, cada secuencia debe estar escrita en una sola l\u00ednea, pero si por problemas de legibilidad desea dividir la secuencia en m\u00e1s l\u00edneas puede agregar una \u201c\\\u201d al final de cada l\u00ednea para indicar que contin\u00faa en la siguiente.<\/p>\n\n\n\n Para empatizar con desarrolladores<\/strong> y crear pautas para crear c\u00f3digo correcto<\/strong> de acuerdo a Pit\u00f3n<\/strong>, en la versi\u00f3n 2.1.2 se agreg\u00f3 una clase de huevo de Pascua al importar el paquete "this". <\/p>\n\n\n\n Cuando ejecuta la l\u00ednea anterior del int\u00e9rprete, el famoso Python Zen<\/strong> est\u00e1 impreso en la consola, cuyas reglas, introducidas por Tim peters, son las siguientes:<\/p>\n\n\n\n Con estas reglas se pretende que el programador cree un c\u00f3digo simple, eficiente, legible y f\u00e1cil de depurar siguiendo las filosof\u00eda python<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n En los \u00faltimos a\u00f1os, el crecimiento<\/strong> de Pit\u00f3n<\/strong> uso lo ha posicionado en el n\u00famero 2 del ranking de la idiomas mas usados<\/strong> a nivel global seg\u00fan Github (gr\u00e1fico extra\u00eddo del an\u00e1lisis de github octoverso<\/a>). Y en la siguiente tabla (github<\/a>) podemos ver la actividad de los repositorios de GitHub de Python. Actualmente es 17% de todos los cambios de github. <\/p>\n\n\n\n Este crecimiento en su uso se debe a la gran eficiencia y escalabilidad que ofrece el c\u00f3digo, por lo que est\u00e1 siendo utilizado en m\u00faltiples disciplinas. Las aplicaciones que est\u00e1n usando este lenguaje son varias, pero ahora explicaremos las m\u00e1s utilizadas.<\/p>\n\n\n\n Extraer y analizar datos en Python es una tarea r\u00e1pida y sencilla. Es por eso que se est\u00e1 utilizando en el an\u00e1lisis de datos de grandes empresas para mejorar su rendimiento a partir de los datos recopilados y predecir resultados. La f\u00e1cil manipulaci\u00f3n de operaciones con ecuaciones y matrices hacen de Python un sustituto perfecto para lenguajes como Matlab o Scilab. Para dar una interfaz m\u00e1s "amigable" para aquellos que est\u00e1n acostumbrados a lenguajes estad\u00edsticos como R, Python usa el marco Anaconda que a menudo se usa junto con Spider y Jupyter Notebook con el que los matem\u00e1ticos se sienten m\u00e1s c\u00f3modos.<\/p>\n\n\n\n Algunas de las bibliotecas m\u00e1s utilizadas para big data: Pyspark<\/a>, Dask<\/a> y Pydoop<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Las bibliotecas m\u00e1s utilizadas para el an\u00e1lisis y procesamiento de datos: Numpy, Pandas, Plotly, Matplot y Seaborn.<\/p>\n\n\n\n Aunque el rey de la web es php junto con entornos como Laravel<\/a>, el lenguaje de Python te permite escribir aplicaciones de todo tipo con menos l\u00edneas de c\u00f3digo. En cuanto a los mejores frameworks para el desarrollo de Front-End encontramos:<\/p>\n\n\n\n Django<\/strong>. Es el mas completo marco web<\/strong> escrito en Python. Proporciona un desarrollo r\u00e1pido y limpio en la creaci\u00f3n de p\u00e1ginas web. Estas p\u00e1ginas pueden utilizar sistemas de gesti\u00f3n de contenido CMS para la programaci\u00f3n modular del sitios web<\/strong>, que facilita la creaci\u00f3n de sitios web robustos y modelados en bloques. Algunas desventajas de Django son que aunque los sitios web desarrollados son m\u00e1s avanzados que con otros frameworks web, es un framework bastante lento en comparaci\u00f3n con los dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Pir\u00e1mide<\/strong>. Esto se debe a la fusi\u00f3n de los marcos Pylons 1.0 y repoze.bfg. Este paquete de desarrollo web se clasifica por tener un inicio r\u00e1pido y un desarrollo f\u00e1cil para API<\/strong> trabajo, y la posibilidad de incluir gerentes como CMS<\/strong> y KMS<\/p>\n\n\n\n Botella<\/strong>. Ampliamente utilizado para el desarrollo de lote<\/strong> aplicaciones<\/strong>. Desarrolla p\u00e1ginas bastante sencillas, pero es un gestor muy flexible a la hora de incorporar nuevas librer\u00edas.<\/p>\n\n\n\n Matraz<\/strong>. El m\u00e1s \u00e1gil de los frameworks m\u00e1s utilizados para el desarrollo web. Naci\u00f3 como una broma para el d\u00eda de los inocentes, pero ha ido creciendo hasta posicionarse de tal manera que puede ser utilizada en servicios como Amazon (Lamda) y Google en su Cloud RUN. Flask en s\u00ed mismo es muy simple, pero puede agregar m\u00f3dulos como Jinja2 y SQLAlchemy para completarlo. Hay todo tipo de paquetes desarrollados para crear sitios web seguros, robustos y f\u00e1ciles.<\/p>\n\n\n\n Pit\u00f3n<\/strong> es un lenguaje que permite la creaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de guiones<\/strong> con pocas l\u00edneas de c\u00f3digo. Entre el uso de scripting en este lenguaje, podemos destacar el scraping (obtenci\u00f3n de datos de sitios web) y la automatizaci\u00f3n de tareas de mantenimiento del servidor, edici\u00f3n de imagen y sonido\u2026 Es decir, con python puedes programar f\u00e1cilmente cualquier tarea en tu servidor.<\/p>\n\n\n\n Cuando se combinan procesos automatizados para la extracci\u00f3n de contenido del sitio web, el t\u00e9rmino "larva del moscard\u00f3n<\/strong>\u201dSe utiliza. Un bot puede programarse para realizar una determinada tarea (puede pretender ser una persona) cada cierto tiempo o en un momento programado.<\/p>\n\n\n\n La mayor cantidad de usuarios de bibliotecas para desguace<\/strong> son Sopa Hermosa, Scrapy, Selenio y Helio. Los dos \u00faltimos permiten el control de los navegadores Chrome y Firefox para simular la interacci\u00f3n de un usuario real. Con esta t\u00e9cnica puedes descargar informaci\u00f3n web como texto, im\u00e1genes o sonidos.<\/p>\n\n\n\n los Python IA<\/strong> La comunidad es la m\u00e1s grande que existe en comparaci\u00f3n con otros entornos. Hay muchas bibliotecas desarrolladas para aprendizaje profundo <\/strong>y enfoque de redes neuronales, por lo que actualmente es el lenguaje m\u00e1s utilizado en Aprendizaje de la m\u00e1quina<\/strong> pr\u00e1cticas. Se utilizan bibliotecas como PyTorch (desarrollada por Facebook), TensorFlow (desarrollada por Google) y Keras.<\/p>\n\n\n\n Redes neuronales<\/strong> se crean para la realizaci\u00f3n de tareas evitando que sea un proceso programado como un gui\u00f3n y si es algo m\u00e1s parecido al funcionamiento del aprendizaje de los humanos. Algunas de las empresas m\u00e1s influyentes en este sector son Open AI, Google y Facebook.<\/p>\n\n\n\n Cualquiera de los frameworks utilizados para web se puede utilizar para la Backend<\/strong>, Webhook<\/strong> y API de descanso<\/strong> ya que Python se ejecuta en el servidor. Pero en este caso vamos a nombrar otros de los Frameworks que se utilizan. Debe explicarse que en un servicio de API Rest (por ejemplo: obtener datos de db) la solicitud del usuario debe procesarse y devolverse en el menor tiempo posible, mientras que en el Webhook (por ejemplo: cargar una imagen para extraer texto) la respuesta puede tardar tiempo para llegar ya que la imagen debe ser procesada. Con los siguientes marcos, puede crear el backend de cualquier aplicaci\u00f3n web o m\u00f3vil, como una API de descanso para una Aplicaci\u00f3n Flutter<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Japronto<\/strong>. Este marco fue desarrollado para ser el lo m\u00e1s r\u00e1pido<\/strong> servicio y el que puede procesar m\u00e1s solicitudes en menos tiempo. Con puntajes de referencia de poder procesar y responder m\u00e1s de 1 mill\u00f3n de solicitudes por segundo, Japronto se convierte en el marco de trabajo de Python m\u00e1s r\u00e1pido que es m\u00e1s r\u00e1pido que Go y NodeJS. Est\u00e1 escrito usando la API de C. Actualmente se encuentra en estado Alfa y su propio creador recomienda usar Sanic.<\/p>\n\n\n\n Halc\u00f3n<\/strong>. Despu\u00e9s de Japronto, Falcon es el marco de API m\u00e1s r\u00e1pido disponible. Es r\u00e1pido, minimalista y perfecto para tareas de backend, microservicios y API. Este proyecto a\u00fan est\u00e1 en desarrollo y cuenta con bibliotecas muy interesantes que permiten crear conexiones seguras entre cliente-servidor. Tiene la capacidad de incorporar asincronicidad<\/strong> a trav\u00e9s de otras bibliotecas. Con la implementaci\u00f3n de PyPy es capaz de procesar m\u00e1s de 300K peticiones \/ seg.<\/p>\n\n\n\n Sanic<\/strong>. Sanic es un Servidor web<\/strong> marco de desarrollo famoso por ser asincr\u00f3nico. Se actualiza constantemente y tiene versiones estables. Puede procesar m\u00e1s de 36K req \/ seg.<\/p>\n\n\n\n Python no es realmente r\u00e1pido en su ejecuci\u00f3n, lo que hace malas comparaciones con otros lenguajes como Go (Golang<\/strong>). Para hacer una comparaci\u00f3n justa, debe compararlo con otros sistemas que tambi\u00e9n se interpretan. En el caso de Go est\u00e1 compilado, lo que le da mucha ventaja en el tiempo de ejecuci\u00f3n. Para evitar problemas de velocidad, otros tipos de artistas como Cython<\/strong> y PyPy<\/strong> Se han desarrollado que le otorgan una admirable velocidad de ejecuci\u00f3n. Adem\u00e1s, existen bibliotecas que ayudan a reestructurar el c\u00f3digo para que se pueda interpretar m\u00e1s r\u00e1pidamente.<\/p>\n\n\n\n Como conclusi\u00f3n, podemos ver que la estructura del c\u00f3digo Python permite que este lenguaje ofrezca la ejecuci\u00f3n de casi cualquier tarea en unas pocas l\u00edneas de c\u00f3digo. Este lenguaje demuestra ser un todo terreno en la industria, pudiendo hacer de todo, desde bots que descargan datos de otros sitios hasta complejas redes neuronales que detectan tumores de mama en rayos X. <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Breve historia Aunque el nombre nos recuerda a una pit\u00f3n, el nombre de este lenguaje no lo da este reptil, sino el nombre del grupo humor\u00edstico Monty Python del que el creador es fan. Python es un lenguaje de programaci\u00f3n originado a finales de los 80 por Van Rossum y desarrollado para Amoeba ... Leer m\u00e1s<\/a><\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":2192,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[46,45],"tags":[51,49,48,31,53,47,52,50],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2167"}],"collection":[{"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2167"}],"version-history":[{"count":15,"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2167\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2278,"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2167\/revisions\/2278"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2192"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2167"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2167"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/strattonapps.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2167"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Caracteristicas <\/h3>\n\n\n\n
def fib (n): a, b = 0,1 while a <n: print (a, end = '') a, b = b, a + b print () fib (1000) print () fib (1000)<\/code><\/pre>\n\n\n\ncapitales = ["Nueva York", "Londres", "Bogot\u00e1", "Pek\u00edn", \\ "Tokio", "Par\u00eds", "Madrid", "Lisboa" \\ \u201cAntananarivo", "Mosc\u00fa"] "print (f" Algunas capitales: {capitales} \u201d) fuera: Algunas capitales: ['Nueva York', 'Londres', 'Bogot\u00e1', 'Pek\u00edn', 'Tokio', 'Par\u00eds', 'Madrid', 'Lisboa', 'Antananarivo' , 'Mosc\u00fa']<\/code><\/pre>\n\n\n\nduch_alba_name = "Mar\u00eda del Rosario Cayetana Paloma Alfonsa" \\ "Victoria Eugenia Fernanda Teresa Francisca de Paula Lourdes" \\ "Antonia Josefa Fausta Rita Castor Dorotea Santa Esperanza" \\ "Fitz-James Stuart y de Silva Falc\u00f3 y Gurtubay" print (f "Duchess del nombre de Alba: {duch_alba_name} ") fuera: Nombre de la duquesa de Alba: Mar\u00eda del Rosario Cayetana Paloma Alfonsa Victoria Eugenia Fernanda Teresa Francisca de Paula Lourdes Antonia Josefa Fausta Rita Castor Dorotea Santa Esperanza Fitz-James Stuart y de Silva Falc\u00f3 y Gurtubay<\/code><\/pre>\n\n\n\nFilosof\u00eda<\/h3>\n\n\n\n
importar esto<\/code><\/pre>\n\n\n\nCreciente<\/h3>\n\n\n\n
![\"-\"](\"https:\/\/strattonapps.com\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/python_ranking-1024x719.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n![\"-\"](\"https:\/\/strattonapps.com\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Captura-de-pantalla-2020-02-29-a-las-2.00.33-1024x646.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nPython para ciencia de datos y macrodatos<\/h4>\n\n\n\n
Python para la Web (front-end)<\/h4>\n\n\n\n
Python para secuencias de comandos<\/h4>\n\n\n\n
Python para inteligencia artificial<\/h4>\n\n\n\n
Por ejemplo, con OpenCV<\/strong><\/a> , puede detectar objetos, rostros, personas, animales y todo tipo de objetos haciendo que la propia red aprenda a distinguir objetos espec\u00edficos en im\u00e1genes. Adem\u00e1s, con este entorno es posible desarrollar una inteligencia artificial capaz de describir el contexto de las im\u00e1genes Visi\u00f3n A<\/a>YO.<\/p>\n\n\n\nPython para Backend, Webhook y API Rest<\/h4>\n\n\n\n
Velocidad codificada<\/h4>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n