Resumen python

Ciencias Holguín
E-ISSN: 1027-2127
revista@ciget.holguin.inf.cu
Centro de Información y Gestión Tecnológica
de Santiago de Cuba
Cuba
Challenger-Pérez, Ivet; Díaz-Ricardo, Yanet; Becerra-García, Roberto Antonio
El lenguaje de programación Python
Ciencias Holguín, vol. XX, núm. 2, abril-junio, 2014, pp. 1-13
Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba
Holguín, Cuba
Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181531232001
Cómo citar el artículo
Número completo
Más información del artículo
Página de la revista en redalyc.org
Sistema de Información Científica
Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal
Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto

Ciencias Holguín, Revista trimestral, Año XX, abril-junio 2014
Ciencias Holguín ISSN 1027-2127 1
El lenguaje de programación Python/The programming language Python
Ivet Challenger-Pérez. ichallengerP@facinf.uho.edu.cu
Yanet Díaz-Ricardo. ydiazr@facinf.uho.edu.cu
Roberto Antonio Becerra-García. idertator@facinf.uho.edu.cu
Institución de los autores
Universidad de Holguín “Oscar Lucero Moya”
PAÍS: Cuba
RESUMEN
El software libre se ha convertido en uno de los movimientos tecnológicos de
mayor auge en el siglo XXI. Para su desarrollo ha sido necesario contar con un
grupo de herramientas que hagan óptima su utilización y sean fáciles de
aprender. Python es un lenguaje de programación que cumple con lo planteado
y se viene perfilando como una opción recomendada para el desarrollo de
software libre. En este artículo se realizó un análisis de sus características
fundamentales, así como de los principales usos que tiene en la actualidad.
PALABRAS CLAVES: SOFTWARE LIBRE; LENGUAJES DE
PROGRAMACIÓN; PYTHON
ABSTRACT
Free Software has become one of the most important technological movements
in the 21st century. Its development has required a set of tools that make its use
more optimal and easy to learn. Python is a programming language that fills this
requirement and is fast becoming a recommended choice for free software
development. This paper makes an analysis of its main features, as well as the
main cases in which it is employed today.
KEY WORDS: FREE SOFTWARE; PROGRAMMING LANGUAGES; PYTHON
INTRODUCCIÓN
Es el año 2013, y en la Industria Informática ha venido tomando influencia un
fenómeno que se conoce como software libre. Este es un movimiento que
proclama el acceso al código fuente de un programa, lo que admite ser libre de

Challenger, Díaz, Becerra
Año XX, abril-junio 2014 2
uso, ejecución, distribución y modificación. Es decir, el nuevo software creado
bajo este concepto podría emplearse para cualquier fin, ejecutarse en cualquier
ambiente, distribuirse a discreción del propio usuario y modificarse de ser
necesario.
Durante los años 90 ocurre una serie de eventos que marcan ciertos pautas
para el futuro desarrollo del software libre, como es el lanzamiento de la
primera versión del núcleo Linux por Linus Torvalds en 1991, y en ese mismo
año Guido van Rossum libera la primera versión del lenguaje de programación
Python.
Los lenguajes de programación son la herramienta básica de construcción de
programas, como lo son el machete y el azadón para un campesino, el pico y la
pala para un constructor. Python ha ido ganando en adeptos en comunidades
como la de software libre, científica y educacional, por su sencillez y posibilidad
de concentrarse en los problemas actuales.
Este artículo hace referencia a las principales características y los diferentes
usos de este lenguaje de programación, por lo que se ha tratado de simplificar
la parte técnica. No obstante, para su completa comprensión se necesita un
nivel básico de conocimientos acerca de programación.
MATERIALES Y MÉTODOS
Para la elaboración de este trabajo se emplearon diferentes métodos de
investigación, fundamentalmente teóricos, entre los que se destacan el
histórico lógico y el análisis y la síntesis.
RESULTADOS DEL TRABAJO
Python cuenta con facilidades para la programación orientada a objetos,
imperativa y funcional, por lo que se considera un lenguaje multi-paradigmas.
Fue basado en el lenguaje ABC y se dice que fue influenciado por otros como
C, Algol 60, Modula-3 e Icon según su propio autor1
.
1 Kuchling, Andrew. Interview with Guido van Rossum. Linux Journal 1998 Nov # 55 [seriada en
línea] http://www.linuxjournal.com/article/2959 [consultado: 3 de octubre de 2012].

Es un lenguaje de alto nivel ya que contiene implícitas algunas estructuras de
datos como listas, diccionarios, conjuntos y tuplas, que permiten realizar
algunas tareas complejas en pocas líneas de código y de manera legible.
Historia
Python fue creado por Guido van Rossum, un
programador holandés a finales de los 80 y principio de
los 90 cuando se encontraba trabajando en el sistema
operativo Amoeba. Primariamente se concibe para
manejar excepciones y tener interfaces con Amoeba
como sucesor del lenguaje ABC.
El 16 de octubre del 2000 se lanza Python 2.0 que
contenía nuevas características como completa
recolección de basura y completo soporte a Unicode. Pero el mayor avance lo
constituye que este comenzó a ser verdaderamente desarrollado por la
comunidad, bajo la dirección de Guido.
El Python 3.0 es una versión mayor e incompatible con las anteriores en
muchos aspectos, que llega después de un largo período de pruebas el 3 de
diciembre del 2008. Muchas de las características introducidas en la versión 3
han sido compatibilizadas en la versión 2.6 para hacer de forma más sencilla la
transición entre estas.
A Guido van Rossum le fue otorgado el Free Software Award (Premio del
Software Libre) en el 2001, por sus trabajos en la creación y desarrollo del
lenguaje Python. En el 2005 fue contratado por Google, donde trabaja en la
actualidad, aunque sigue liderando los esfuerzos en el desarrollo del Python.
Cultura de Python
Los desarrolladores de Python han creado algo que se podía denominar como
una subcultura dentro de la comunidad de desarrolladores. Es decir, estos
tienen sus propias formas o metodologías de escribir código. Según el sitio web
oficial de Python existe una lista de principios de diseño que se deberían seguir
cuando se escribe código en Python:
• Hermoso es mejor que feo
• Explícito es mejor que implícito
• Simple es mejor que complejo
• Plano es mejor que anidado

• Disperso es mejor que denso
• El código legible cuenta
• Casos especiales no son lo suficientemente especiales para romper las
reglas
• Casi siempre lo práctico vence a lo formal
• Los errores no deben pasar nunca desapercibidos, a menos que se
especifique este comportamiento
• Ante una ambigüedad, descarte la tentación a adivinar
• Debe haber una, y preferentemente una sola, manera obvia de lograr
algo, aunque esta generalmente no está clara a primera vista a menos
que seas un genio
• Ahora es mejor que nunca, aunque en muchas ocasiones nunca es
mejor que ahora mismo
• Si la implementación es difícil de explicar, entonces es una mala idea
• Si la implementación es fácil de explicar, entonces pudiera ser una
buena idea
• Los espacios de nombre son una buena idea, hagamos más de eso
Esta lista2
, que pudiera tomar libros en explicar en toda su totalidad,
simplemente expone que mientras más sencilla y clara se mantengan e
implementen las ideas, mejores serán estas.
Eventos
Python, al convertirse en un fenómeno internacional, cuenta con un grupo de
eventos que se realizan para difundir y discutir ideas respecto a este. Al igual
que la mayoría de las tecnologías importantes, cuenta con una conferencia
oficial, el PyCon (Python Conference) que se realiza una vez al año en varias
ciudades del mundo.
El PyCon es una gran fuente de conocimientos para aquellos interesados en
adentrarse en diversos temas y tecnologías de Python, además de ser una
buena opción para exponer productos y tecnologías relacionadas con este.
2 Peters, Tim. The Zen of Python. 2004 [documento en línea]
http://www.python.org/dev/peps/pep-0020/ [consultado: 3 de octubre de 2012].

Existen también otras conferencias con tópicos específicos como la de SIPI,
donde se debate básicamente el uso del Python por la comunidad científica,
entre otras.
Sintaxis
La sintaxis de Python es muy sencilla, tanto que en algunas ocasiones parece
pseudocódigo. Es muy interesante observar las diferencias que existen entre el
programa Hola Mundo de Python y el de otro lenguaje de alto nivel como C++:
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
cout << “Hello World” <<
endl;
return 0;
}
Fig. 1 Programa Hola Mundo en C++
Y ahora se ve cómo lograr esta misma tarea en Python:
print “Hello World”
Fig. 2 Programa Hola Mundo en Python
No es necesario explicar mucho sus diferencias porque resaltan a simple vista,
en Python es más simple que en C++. Y esto es de vital importancia para
ramas como la educación, donde al utilizar lenguajes como C++, generalmente
se escuchan frases como “No te preocupes por eso, más adelante en el curso
lo veremos”3
que pueden ser muy dañinas en el proceso de enseñar y motivar
a personas a que aprendan programación.
Intérprete al vuelo
Python cuenta con un intérprete o consola que permite probar ciertas
capacidades del lenguaje sin tener que crear un módulo de este. Incluso, en
ocasiones se utiliza como una poderosa calculadora, con capacidades muy
3 Downey, Allen B. How to Think Like a Computer Scientist. Learning with Python, Green Tea
Press, 2008.

similares a las que ofrece el lenguaje Matlab para la realización de ciertas
tareas.
Librería Estándar
Una de las fortalezas de Python, y quizás la mayor, es la librería estándar con
que cuenta. Con decenas de módulos cubre la mayoría de las necesidades
básicas de un programador y mucho más. En esta se le da cobertura de forma
muy intuitiva a tópicos como:
• Cadenas
• Estructura de datos
• Funciones numéricas y matemáticas
• Compresión de datos
• Formatos de archivo
• Criptografía
• Servicios de los Sistemas Operativos
• Comunicación entre Procesos
• Manejo de datos de Internet
• Servicios multimedia
• Manejo de excepciones
Existen más de 40 tópicos en la referencia de la librería de Python4
por lo que
se puede afirmar que es una de las más completas con que se cuenta en la
actualidad, comparable con la de Java y .NET.
Rendimiento
Uno de los grandes mitos alrededor de Python es acerca de su pobre
rendimiento. Esto no es del todo correcto, ya que aunque es un lenguaje
interpretado y estos tienden a ser más lentos que los lenguajes compilados,
Python, a diferencia de otros lenguajes interpretados, ha implementado toda su
librería estándar en el lenguaje C, lo que hace que sus funciones primitivas
sean bastante eficientes. Además, puede compilarse su código a bytecodes,
similar al que usan Java y .NET, lo que optimiza aún más el proceso de
interpretación.
Documentación
4 Guido van Rossum y F.L. Drake. The Python Library Reference. Release 2.6.4. Ene. 2010.

Otra de las características principales de Python es la inclusión de un sistema
de documentación. La documentación fue tenida en cuenta a la hora del diseño
del lenguaje. Por ejemplo, todas las funciones y clases tienen una variable
implícita que se llama doc comúnmente llamada docstring o cadena de
documentación5
. En estas cadenas se describe el uso de esa función o clases
y los parámetros que intervienen en detalle. La sintaxis de estos docstring es
muy similar a la de JavaDoc.
Estas cadenas de documentación pueden llamarse inclusive en tiempo de
ejecución, por lo que se pueden consultar en el propio intérprete usando la
función help, modelo muy similar al empleado en Matlab. La librería estándar
de Python fue documentada utilizando este método.
Extensibilidad
De todas las características que posee Python, una de las más importantes es
su capacidad de reutilizar código escrito en los lenguajes C y C++. Existen
mecanismos que hacen muy sencilla la tarea de envolver funciones y clases
hechas en estos lenguajes, entre los que se encuentran Boost.Python, Sip y
Shiboken.
La importancia de esta integración es relevante, ya que las bases de código en
lenguajes como C y C++ son las más grandes disponibles por el software libre
hoy en día, y permiten no tener que duplicar código ya existente.
Licencia
Python es liberado bajo una licencia propia llamada Python Licence que ha sido
certificada por el movimiento Open Source, y es compatible con la GPL (GNU
Public Licence) de la Free Software Foundation (Fundación del Software Libre).
La principal diferencia de esta con respecto a la GPL es que no existe una
restricción copyleft en esta, concepto que la acerca más al movimiento
OpenSource. Lo que quiere decir que se pueden producir programas que se
podrán distribuir libremente sin la necesidad de entregar su código fuente. Esto
significa que puede usarse Python tanto para hacer software libre como
software privativo.
5 González Duque, Raúl. Python para todos. [documento en línea]
http://mundogeek.net/tutorial-python/ [consultado: 2 de octubre de 2012].

Herramientas
A un lenguaje de programación le es vital contar con herramientas que hagan
más productivo el trabajo con este. Algunas de las más importantes de Python
son:
 Implementaciones
Al igual que Java, que cuenta con distintas máquinas virtuales como IceTea,
Sun JDK, OpenJDK, etc.; Python posee varias implementaciones. La más
importante, y que es la que se mantiene oficialmente, es CPython, elaborada
completamente en lenguaje C y se considera como la más estable de todas.
Después de esta existen otras importantes, como IronPython escrita en C# y
diseñada para la plataforma .NET, Jython implementada en Java y compila
para el bytecode de esta plataforma, PyPy realizada con el propio Python y
destinada para correr en diversas plataformas, y tinypy una implementación
minimalista que fue diseñada para caber en 64 Kb de memoria, muy útil para
sistemas embebidos.
 Entornos de Desarrollo Integrado
Dado el éxito tenido por Python en plataformas Unix, se han elaborado para
este una gran cantidad de entornos de desarrollo integrado, considerados entre
los de mejor calidad:
1- IDLE (Integrated DeveLopment Environment), un entorno de desarrollo
bastante simple desarrollado en el propio Python, por lo cual cuenta con un
intérprete al vuelo y fue desarrollado usando Tkinter. Este es un entorno ideal
para pequeñas aplicaciones, debido a su sencillez, además de que se
distribuye junto con los paquetes de Python para los sistemas operativos más
comunes: Windows, Linux, MacOS. Cuenta con resaltado de código y
depurador.
2- Eclipse con el plugin PyDev. El Eclipse es una plataforma de desarrollo de
aplicaciones llamada RCP, en la cual se montan varios plugins que extienden
su funcionalidad. En el caso de PyDev, cuenta con un sistema de proyectos
que ayuda a organizar las aplicaciones, además de tener completado
inteligente de código, depurador, resaltado de código, gestión de
documentación, entre otras muchas características que lo hacen ideal para
medianos y grandes proyectos.

 Servidores de Aplicaciones
La web se ha convertido hoy en el centro de la vida digital del planeta. Un
lenguaje que no cuente con el debido soporte técnico de los distintos
servidores de aplicaciones web puede considerarse un lenguaje obsoleto.
Python puede ser usado en conjunto con el servidor web Apache vía
mod_python, gracias a la API Web Server Gateway Interface, desarrollada para
crear un estándar que sirviera para estos fines.
Python cuenta con otros servidores de aplicaciones y frameworks que hacen
posible el desarrollo de aplicaciones web, como Zope, Pylons, web2py,
TurboGears y Django. De esta lista resalta el Django, que es un framework
muy productivo que cuenta con características de tan alto nivel, como un ORM
(Object to Relational Mapper), y un sistema de plantilla muy útil a la hora de
elaborar formularios.
Casos de Éxito
Una medida principal para saber cuán exitoso es un lenguaje es saber quién lo
usa, y qué uso le da a este. A continuación se muestran los principales usos
que se le da a Python hoy en día.
• Empresas que emplean Python comercialmente
Google, uno de los gigantes de la informática y el Internet, ha empleado el
Python para construir una gran parte de sus algoritmos de búsqueda para la
web, no por gusto esta compañía contrató a Guido van Rossum para trabajar
para ellos.
Otras empresas como Lucasfilm lo usan como plataforma de guiones (scripts)
para la elaboración de los motores de representado en 3D para sus películas.
• Productos libres en Python
Python es un lenguaje que está de moda para escribir productos de software
libre, la mayoría de las grandes distribuciones lo usan como estándar para
escribir sus aplicaciones, entre las que se destaca Ubuntu.
El Gimp, un paquete de retoque fotográfico similar al Adobe Photoshop, usa
como lenguaje de guiones para la realización de filtros a la medida Python.
El Blender, un software para modelado 3D, similar al 3D Studio o al Maya,
también está escrito en Python.
• Python para la Educación

Una de las aplicaciones para la que fue concebido Python en sus principios fue
como un lenguaje fácil de aprender. Su creador ha expresado que llegará el día
donde la programación se convierta en una asignatura tan importante como las
matemáticas y las físicas para los currículos de la enseñanza media6
.
Universidades como la prestigiosa MIT (Massachusets Institute of Technology)
lo han seleccionado para impartir cursos como Introducción a las Ciencias de la
Computación y a la Programación e Introducción a los Algoritmos. En la
Universidad de Chicago se utiliza para impartir Introducción a las Ciencias de la
Computación 2, y en la Universidad de Jaume de España se usa en
Introducción a la Programación.
Se puede ver cómo en algunos centros de estudios superiores importantes ya
se viene adoptando el Python como lenguaje, tanto para cursos introductorios
como para cursos un poco más avanzado. Esto indica cuánto ha avanzado el
lenguaje en este campo y cuáles serán sus proyecciones de adopción en el
futuro.
• Python para la Ciencia
Hoy en día, los científicos de cualquier rama usan la programación como una
herramienta más para la solución de sus problemas. Ellos necesitan que sus
herramientas sean simples y eficientes, de modo que se puedan concentrar en
los problemas de sus respectivos campos.
Actualmente se puede observar una gran tendencia al uso de Python en
grandes centros de investigación como el CERN (Organización Europea para la
Investigación Nuclear) y por parte de científicos en ramas como la
Bioinformática, Neurofisiología, Física, Matemáticas, etc. Esto es debido a la
disponibilidad de librerías de visualización, procesamiento de señales,
estadísticas, álgebra, etc.; de fácil utilización y que cuentan con muy buena
documentación.
Los paquetes NumPy (Python Numérico) y SciPy (Python Científico) son pilares
para el trabajo científico hoy en día, estos emulan en muchas ocasiones las
funciones disponibles por el Matlab (otro de los lenguajes de corte científico
existentes) lo que hace más fácil la transición a partir de este.
6 Guido van Rossum, Computer Programming for Everybody. A Scouting Expedition for the
Programmers of Tomorrow. 1999.

El Toolkit Modular para Procesamiento de Datos (MDP), por ejemplo, ofrece
funciones para temas más específicos y avanzados como el Análisis de
Componentes Principales y Análisis de Componentes Independientes, muy
útiles para el procesamiento de señales digitales.
Otra de las razones de su uso es la existencia de librerías que soportan
archivos de intercambio de datos científicos como el netCDF, además de que
pueden leer de ficheros de datos generados con Matlab. Esto hace mucho más
fácil y estandarizado el intercambio de datos entre la comunidad científica.
La madurez de proyectos de código abierto, como NumPy y SciPy ha dado
acceso a un gran número de funciones científicas que compiten en tamaño y
velocidad con la bien conocida alternativa comercial Matlab, solidificando el
papel de Python en la comunidad científica de Python hoy.
CONCLUSIONES
La programación es considerada por muchos un arte, y como todo arte
necesita un lenguaje que permita expresar las ideas de la forma que se quiere.
Python es el lienzo que permite reflejar, de forma simple y elegante, las ideas
en forma algorítmica. Sus aplicaciones, tanto en la comunidad docente como
en la científica, le permitirán aumentar su popularidad y adopción a nivel
internacional.
Sirva esta información especialmente a la comunidad cubana, donde hay
muchas personas, informáticos o no de titulación, interesadas en dar sus
primeros pasos en el mundo de la programación en un ambiente de software
libre, pues Python constituye, sin lugar a dudas, una de las mejores variantes.
BIBLIOGRAFÍA
[1]. Downey, A.B. (2008). How to Think Like a Computer Scientist. Learning
with Python, Green Tea Press.
[2]. Finlay, J. (2006). PyGTK 2.0 Tutorial, Version 2.5. [documento en línea].
http://www.pygtk.org/pygtk2tutorial/index.html [consultado: 3 de octubre de
2012].
[3]. González Duque, R. Python para todos [documento en línea].
http://mundogeek.net/tutorial-python/ [consultado: 2 de octubre de 2012].

[4]. Rossum, G. (1999). Computer Programming for Everybody. A Scouting
Expedition for the Programmers of Tomorrow.
[5]. Rossum, G . y Drake, F.L. (2010). The Python Library Reference. Release
2.6.4.
[6]. Kuchling, A. (1998). Interview with Guido van Rossum [versión electrónica].
Linux Journal 55 disponible en: http://www.linuxjournal.com/article/2959
[consultado: 3 /10/ 2012].
[7]. O'Reilly Python DevCenter [documento en línea]
http://www.onlamp.com/python [consultado: 2 /10/ 2012].
[8]. Peters, T. (2004). The Zen of Python. [documento en línea]
http://www.python.org/dev/peps/pep-0020/ [consultado: 3 /10/ 2012].
[9]. Sitio Oficial de Python (www.python.org) [consultado: 3 /10/ 2012].

Síntesis Curricular de los Autores
Ing. Ivet Challenger-Pérez Ingeniero Informático. Profesor. Dpto. de Informática.
Investigaciones realizadas: Sistema para la gestión de la información de los medios
audiovisuales.
Ha impartido posgrado como: Ingeniería de Software (UML), Introducción a la
Plataforma de Aprendizaje a Distancia (Moodle) para administradores.
Cursos de posgrado recibidos: Seguridad Informática, Oficina para la Seguridad de las
Redes Informáticas, Software Libre, Metodología de la Investigación Científica,
Diplomado Docencia Universitaria
Participación en eventos: Tercer Taller Provincial de Informatización de la Sociedad,
Holguín, V Conferencia Científica Internacional Universidad de Holguín ”Oscar Lucero
Moya”,
Ing. Yanet Díaz-Ricardo Ingeniero Informático. Profesor. Dpto. de Informática.
Investigaciones realizadas: Sistema para la Gestión de Contratos Económicos en la
Zona Oriente Norte, ECASA S.A.
Cursos de posgrado impartidos: Curso Introductorio a la Plataforma de Aprendizaje a
Distancia (Moodle) para administradores, Ingeniería de Software (UML), Instalación,
configuración y administración del CMS Joomla.
Cursos de posgrado recibidos: Seguridad Informática, Oficina para la Seguridad de las
Redes Informáticas, Dirección y Administración, Metodología de la Investigación
Científica, Diplomado Docencia Universitaria
Participación en eventos: IV Conferencia Científica Internacional, V Conferencia
Científica Internacional, XVI Forum Municipal de Ciencia y Técnica, Relevante, XVI
Forum Provincial de Ciencia y Técnica, Destacado.
Ing. Roberto Antonio Becerra-García
Profesor instructor en la Facultad de Matemática e Informática e imparte Arquitectura
de Computadoras a estudiantes de Ingeniería Informática. Graduado en Ingeniería
Informática, cursa la maestría de "Matemática e Informática Aplicada a la
Administración" y el doctorado curricular "Modelos Matemáticos y Aplicaciones". Su
área de investigación se encuentra alrededor del procesamiento de datos biomédicos,
en específico de señales electrooculográficas. Como resultado de sus investigaciones
ha realizado una aplicación de procesamiento de registros electrooculográficos siendo
autor de varios artículos científicos en este campo.
Institución de los autores
Universidad de Holguín “Oscar Lucero Moya”
Fecha de Recepción: 14/01/2013
Fecha de Aprobación: 12/12/2013
Fecha de Publicación: 16/04/2014

Resumen python

Más contenido relacionado

La actualidad más candente (8)

Similar a Resumen python (20)

Último (20)

Resumen python