Hace unas semanas Alberto, científico de datos de PredictLand, me comentaba las preocupaciones de un viejo amigo suyo que se dedica al seguimiento y control de ciertos KPI en el sector bancario. Le inquietaba uno de los nuevos pasos que se estaban llevando a cabo en su compañía como parte del minucioso y estructurado plan de digitalización de esta. Algunas de las frases clave que aún resuenan en mi cabeza son: «Tras años de esfuerzo para comprender el programa que siempre hemos usado para acceder a las bases de datos, ¿te puedes creer que ahora quieran que aprenda Python?» o «¿Realmente merece la pena el cambio?», dejando así entrever que, a sus ojos, se trataba de una medida con falta de fundamento.
El lenguaje de programación Python es ampliamente utilizado por empresas de todo el mundo para construir aplicaciones web, analizar datos, automatizar operaciones y crear aplicaciones empresariales fiables y escalables. Muchas compañías tecnológicas, entre las que se encuentran Google, Uber, Netflix y Facebook, llevan años utilizando este lenguaje de programación y construyendo su infraestructura tecnológica basándose en él. En el sector financiero, grandes firmas como Goldman Sachs, JP Morgan o PayPal lo consideran uno de los requisitos básicos en muchos de sus procesos de selección de personal.
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Origen de Python
Dada la popularidad que ha adquirido en la última década, cabría esperar que se trate de un lenguaje nacido a comienzos de este siglo. Nada más lejos de la realidad: su origen se remonta a finales de los años 80 y principios de los 90. Su implementación comenzó en diciembre de 1989 cuando Guido van Rossum, trabajador del CWI (un centro de investigación holandés de carácter oficial) decidió empezar el proyecto como un pasatiempo dándole continuidad al lenguaje de programación ABC desarrollado por el equipo del que había formado parte en el CWI.
Su nombre se debe a la afición de Van Rossum al grupo Monty Python y su concepción se enfocaba en que fuera fácil de usar y aprender sin que esto penalizara sus capacidades. La causa de que no llegara a adquirir la suficiente importancia en su momento fue la falta de recursos en el hardware de la época.
El avance en las tecnologías de hardware ha sido una condición necesaria para el repunte de su popularidad. No obstante, la generalización del big data en los últimos años, seguida de la explosión de la inteligencia artificial, el machine learning, el deep learning y el surgimiento de la ciencia de datos o data science como una nueva área de trabajo con especialistas propios han revolucionado el panorama. Y es que muchas de las nuevas herramientas que han surgido, y que son explotadas por los ingenieros de datos y los científicos de datos, han sido desarrolladas en Python o nos ofrecen Python como la forma predilecta de interactuar con ellas.
Qué es Python y qué lo hace tan interesante
Python es un lenguaje de programación interpretado cuya principal filosofía es que sea legible por cualquier persona con conocimientos básicos de programación. Además, posee una serie de características que lo hacen muy particular y que, sin duda, le aportan muchas ventajas y están en la raíz de su uso tan extendido:
- Es totalmente gratuito. Se trata de un lenguaje open source o de código abierto, por lo que no hay que pagar ninguna licencia para utilizarlo.
- Está respaldado por una enorme comunidad. Su carácter gratuito hace que continuamente se estén desarrollando nuevas librerías y aplicaciones. Es difícil pensar en algo que no haya hecho alguien. Esto es un factor multiplicativo para los programadores, puesto que cualquier duda estará resuelta en los foros.
- Es un lenguaje multiparadigma. Esto significa que combina propiedades de diferentes paradigmas de programación, lo que permite que sea muy flexible y fácil de aprender de manera independiente de los conocimientos del interesado.
- Sus aplicaciones no se limitan a un área en concreto. El hecho de que sea multiparadigma permite utilizarlo en campos aparentemente tan dispares como el diseño de aplicaciones web o la inteligencia artificial, entre muchos otros.
- Python es apto para todas las plataformas. Podemos ejecutarlo en diferentes sistemas operativos como Windows o Linux simplemente usando el intérprete correspondiente.
Como vemos, los beneficios son muchos, pero ¿y los inconvenientes? El principal obstáculo que le encontramos a Python es que se trata de un lenguaje interpretado, es decir, que no se compila, sino que se interpreta en tiempo de ejecución. Como consecuencia, es más lento que Java o C/C++.
Sin embargo, esto no es un gran problema, ya que las diferencias en velocidad son pequeñas y hoy en día el cuello de botella en los proyectos de desarrollo de software no está en la CPU. Gracias a avances como la computación en la nube, en la actualidad disponemos de una gran capacidad de cómputo a un coste muy asequible. El desafío está en acortar los tiempos de desarrollo mejorando la mantenibilidad y calidad del código. Python pone el foco en esto facilitando la vida a los desarrolladores.
Los principios de diseño del lenguaje se guían por una serie de aforismos recogidos en el Zen de Python. En estos principios podemos ver que la legibilidad del código y favorecer su simplicidad son partes esenciales del diseño del lenguaje desde el principio.
Algunos de los puntos que encontramos en el Zen de Python concuerdan con la mentalidad predominante en las compañías de mayor éxito en la actualidad:
• Explícito es mejor que implícito.
• Simple es mejor que complejo.
• Complejo es mejor que complicado.
• Si la implementación es difícil de explicar, es una mala idea.
• Si la implementación es fácil de explicar, podría ser buena idea.
Conclusiones
El carácter gratuito y flexible de Python y la seguridad que ofrece el respaldo de los miles de usuarios que forman su comunidad open source hacen de este lenguaje una apuesta segura en el proceso de digitalización de las compañías.
Los lenguajes de programación se adaptan a las necesidades de las personas y, por ende, a las de las empresas que quieren mantenerse en una carrera tecnológica sin precedentes. Tener información sobre ellos y mantenerse actualizado es una responsabilidad de aquellos que forman parte del tejido de la empresa.
Agradecimientos
Quiero darle las gracias al científico de datos de PredictLand Alberto Becerra por compartir sus conocimientos y su asesoramiento sobre Python.
Os recomendamos que no dejéis de actualizaros en las últimas tendencias y adquiráis los conocimientos adecuados. Os invito a que miréis detenidamente el Máster en Inteligencia Artificial.
