Python es un lenguaje de programación avanzado ampliamente utilizado en el desarrollo web, inteligencia artificial, análisis de datos, administración de sistemas, fines educativos, programación de redes y muchos otros campos.
En el aspecto técnico, Python es un lenguaje muy versátil que permite realizar operaciones con otros lenguajes sin ningún inconveniente. Por ejemplo, se puede utilizar para invocar códigos escritos en C/C++, Fortran, C# (a través de .NET framework), Java (a través de Java Virtual Machine), Swift (en macOS y Linux), entre otros. Python es ampliamente reconocido por su simplicidad, interfaz amigable y por ser de código abierto.
En la actualidad, existe una amplia variedad de opciones para programar en Python. Para facilitar el proceso, describiremos algunas de las opciones más utilizadas y cómo puedes instalar tres de ellas en sólo cinco sencillos pasos.
¿Cuál es el IDE de Python más utilizado para el desarrollo?
Empecemos desde el principio, un IDE (Integrated Development Environment, ambiente de desarrollo integrado) es un software que ayuda a los programadores a crear y probar códigos. A diferencia de los editores de código, los IDE ofrecen más herramientas, como análisis de sintaxis, autocompletado, compilación y depuración, además cuentan con una GUI (Graphical User Interface, interfaz gráfica de usuario) personalizada que permite a los usuarios interactuar con el código de manera sencilla.
La mejor elección de un IDE dependerá principalmente de los objetivos finales, las herramientas a ser utilizadas, el tipo de proyecto y el nivel de conocimiento de programación de los desarrolladores. Según una encuesta realizada por JetBrains, en 2021, los IDE más utilizados por los programadores de Python fueron Professional Edition (33 %), VS Code (21 %), Pycharm Community Edition (21 %), y Jupyter Notebook (6 %). Sin embargo, otros IDE también se destacan debido a sus ventajas y características similares, como Spider y JupiterLab que están integrados en Anaconda.
La siguiente lista proporciona información adicional sobre estos IDE. Ten en cuenta que la lista no está ordenada según algún ranking o preferencia.
- Python en Visual Studio Code: también conocido como Code, se recomienda para cualquier persona que desee utilizar un editor de código personalizable y con numerosos recursos para escribir y encontrar errores. Algunos de los recursos disponibles incluyen autocompletado e intelliSense, verificación del código, depuración, pruebas de unitaria y otros.
- PyDev: es un complemento disponible para los usuarios de Eclipse. Se utiliza principalmente en el desarrollo de aplicaciones y en el ámbito científico gracias a sus herramientas avanzadas. Algunas de sus características incluyen la integración con sistemas de control de versiones como Git y SVN, plantillas de código personalizables y preferencias de estilo de código.
- PyCharm: es una IDE que se encuentra disponible en dos versiones: una versión gratuita conocida como community edition y otra de pago llamada professional edition. Pycharm es ampliamente utilizado por los desarrolladores de todo el mundo, pues posee una buena reputación debido a sus funciones y el soporte con diversas tareas de desarrollo. Algunas de sus características clave incluyen el autocompletado y análisis de código, integración con herramientas de compilación y administradores de dependencias como setuptools, pip, Poetry, además de la integración con sistemas de control de versiones como Git, SVN, Mercurial.
- Anaconda: es una plataforma de distribución de Python, de código abierto, que incluye una amplia variedad de paquetes y bibliotecas para el área científica, el análisis de datos, y el aprendizaje automático (machine learning). Brinda a los desarrolladores la libertad de elegir entre diferentes IDE, como:
- Jupyter Notebook: es un IDE popular que se ejecuta en el navegador web y está orientado para las áreas de ciencia de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático. Sus archivos con formato .ipynb son compatibles con múltiples IDE, así como con GitHub y otras plataformas.
- Spyder: es un IDE de uso general que cuenta con características como la configuración de ventanas para visualizar gráficos, variables, realizar pruebas y depuración, lo que lo hace ideal para personas que trabajan con análisis de datos.
- JupyterLab: es considerado por sus creadores como la evolución de Jupyter Notebook, ya que permite a los desarrolladores personalizar el IDE.
En general, todos estos IDE son aptos para desarrolladores de Python, independientemente de su nivel de habilidad, desde principiantes hasta profesionales experimentados. Además, estos IDE son una buena opción para aquellos que prefieren un software multiplataforma.
Es importante tener en cuenta que tendrás que instalar bibliotecas y frameworks durante la creación de tu código. Cada IDE tiene un proceso distinto para realizarlo, por lo que es importante seguir los pasos necesarios para asegurarte de que hayas hecho la importación correctamente. Por ejemplo, en la siguiente sección podrás ver un video para conocer más sobre el proceso de instalación en Jupyter Notebook.
Bibliotecas de Python
En la encuesta realizada por JetBrains, descubrimos que los desarrolladores utilizan principalmente las bibliotecas Flask y Django para construir sitios web, mientras que las bibliotecas NumPy, SciKit, Pandas, Matplotlib, SciPy, Keras, TensorFlow, PyTorch y Seaborn se utilizan en la ciencia de datos.
Los desarrolladores pueden utilizar las bibliotecas de Python para crear prácticamente cualquier tipo de aplicación, con la única limitación de su propia creatividad. Si bien las bibliotecas de Python tienen muchos otros usos, su potencial para crear aplicaciones es ilimitado.
Para conocer más sobre las bibliotecas Python, visita nuestra página
Instalación de Anaconda: Guia rápida
El proceso de instalación y configuración de Python puede resultar complicado, especialmente si es la primera vez. Por ello, te mostraremos los pasos necesarios para instalarlo con solo unos pocos clics. Hemos elegido Anaconda para este ejemplo ya que nos permite probar varios IDE.
Para comenzar, sigue las instrucciones:
- Accede al sitio web de Anaconda.
- Haz clic en Products y selecciona Anaconda Distribution.
- En la parte inferior del sitio web, escoge el instalador de acuerdo al sistema operativo (Windows, Linux o MacOS). Las versiones anteriores pueden ser encontradas aquí.
- Ejecuta el archivo *.exe y acepta los términos de instalación.
- Realiza las configuraciones de instalación de acuerdo a tus necesidades.
Para Linux – Ubuntu 22.04.1:
Lo más destacado
Según un estudio realizado en 2022, los 5 principales lenguajes de programación fueron JavaScript, Python, Java, Typescript y C#.
Nota: Elige el lenguaje de programación que mejor se adapte a tus objetivos para crear códigos.
Existen numerosos IDE gratuitos para Python, desde editores de texto simples hasta IDEs potentes con una amplia variedad de herramientas. Los IDE de Python más populares incluyen PyCharm, VS Code, PyDev, Jupyter Notebook, JupyterLab y Spyder.
Finalmente, si tu PC no tiene la capacidad para instalar Anaconda u otro IDE, te recomendamos usar Colab de Google, que es una IDE que se ejecuta de forma online en el navegador. Con Google Colab puedes integrar el servicio de Google Drive para almacenar y leer tus archivos.