Recientemente, se abrió una discusión en Reddit sobre por qué alguien optaría por usar Python sobre otros lenguajes de programación. La discusión fue bastante buena, así que hablaremos sobre este punto.
En primer lugar, Python es un lenguaje de programación que les encanta a los desarrolladores y se puede utilizar en una amplia variedad de aplicaciones, aunque al igual que todos los lenguajes, tienen sus defectos. Dicho esto, ¿usaría Python para proyectos? Probablemente no. Pero hay algunas áreas en las que Python sobresale, y queremos resaltarlas y explicar por qué.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
Hay algunos marcos excelentes para el desarrollo de API con Python y, entre ellos, estos son los dos favoritos entre la comunidad de desarrollo: Django y Flask. La conversación sobre el desarrollo de API se dirigió inmediatamente hacia los marcos web. ¿Por qué? Bueno, no es buena idea que debas escribir tu propio servidor web o marco cuando quieres concentrarte en escribir el código para tu API. Algunas personas también discuten el uso de Python para el desarrollo web, pero será tema para otro artículo.
Si estás comenzando con el desarrollo de API en Python, es probable que termines usando Django o Flask. Entonces, puedes preguntar: ¿cuál debería usar?
Ambos marcos son excelentes y funcionarán para la mayoría de las situaciones. Sin embargo, siguen diferentes filosofías. A algunas personas les gusta uno más que el otro, y hay buenas razones en ambos lados. Dado que ambos son muy diferentes en esencia, solo les daremos la diferenciación de alto nivel entre los dos, pero definitivamente deberías leer más sobre ellos antes de decidir cuál es el mejor para tu proyecto.
Por un lado, Flask es un marco minimalista. Proporciona simplicidad, flexibilidad y control detallado. Es muy desanimado (puedes hacer lo que quieras con él).
Django, por el contrario, es un marco que lo incluye todo. Puedes obtener bibliotecas, panel de administración, interfaces de base de datos, ORM e incluso una estructura de directorio sólida para sus aplicaciones lista para usar.
Ciencia de datos / IA
Cada vez que desees trabajar con datos, desde raspado, análisis de datos, visualización, aprendizaje automático o IA, Python será tu mejor amigo. Hay una
serie de bibliotecas importantes para cada una de estas tareas, y son excelentes y muy utilizadas en entornos de investigación y producción. Gracias a
estas bibliotecas, puedes crear proyectos listos para producción en casi cualquier tema de ciencia de datos o inteligencia artificial. Aunque existen
algunos inconvenientes de usar Python para algunas de estas aplicaciones (como el rendimiento), en muchas situaciones será una gran selección.
No entraremos en muchos detalles en el tema de las bibliotecas de Python, pero quieremos mencionar algunas de las populares, para que las tengas en mente: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Tensorflow, Pytorch, scikit-learn, Keras, NLTK, OpenCV. Cada una tiene características únicas, positivas y vanguardistas.
Ahora bien, es un hecho que el respaldo de la comunidad de desarrolladores de Python para proyectos contribuye significativamente a la calidad de los proyectos de Python. Por eso, podemos afirmar que con este lenguaje lograrás programaciones eficaces.
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