Acerca de Python

Que es Python

Python es un lenguaje de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en una sintaxis que favorezca un código legible.

Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Es un lenguaje interpretado, usa tipado dinámico y es multiplataforma.

Es administrado por la Python Software Foundation. Posee una licencia de código abierto, denominada Python Software Foundation License,​ que es compatible con la Licencia pública general de GNU a partir de la versión 2.1.1, e incompatible en ciertas versiones anteriores.

Que es PyCharm

PyCharm es uno de los entornos de desarrollo más completos para Python. Es parte del suite de herramientas de programación ofrecidas por JetBrains, que cuenta con entornos para construir código en distintos idiomas como PHP y Ruby.

Proporciona análisis de código y depuración gráfica, debido a la naturaleza de sus licencias tiene dos versiones, la Community que es gratuita y orientada a la educación y al desarrollo puro en Python y la Professional, que incluye más características como el soporte a desarrollo web con varios precios.

El Intérprete Python

Una de las principales características de Python es que es un lenguaje interpretado. Siempre que hablamos de un lenguaje interpretado damos por sentado que existe un “intérprete” que se encarga de procesar el código y hace posible que nuestro ordenador ejecute las acciones en él descritas. Podemos decir que un intérprete es un tipo de programa que ejecuta código directamente, es decir, sin necesidad de compilarlo antes. Por ejemplo: los navegadores de Internet en realidad son intérpretes de código que ejecutan código HTML, JavaScript, etc. y que nos muetran el resultado en forma de una página Web. Ahora bien, cuando escribes un programa en Python el intérprete lo lee y ejecuta las instrucciones que este contiene. En efecto, el intérprete es una capa lógica de software entre tu código y el hardware de tu computadora. Funciona como un traductor que traduce el código que escribiste a un lenguaje entendible por el ordenador.

Que es pip en Python

Al igual que con cualquier lenguaje de programación serio, Python admite bibliotecas y marcos de terceros que puede instalar para evitar tener que reinventar la rueda con cada nuevo proyecto. Puede encontrarlos en un repositorio central llamado "PyPI" (Python Package Index).

PIP es un acrónimo que significa "Paquetes de instalación PIP" o "Programa de instalación preferida". Es una utilidad de línea de comandos que le permite instalar, reinstalar o desinstalar paquetes PyPI con un comando simple y directo: "pip".

Cómo instalar PIP en Windows

Las siguientes instrucciones deberían funcionar en Windows 7, Windows 8.1 y Windows 10:

Descargue el script del instalador get-pip.py. Si estás en Python 3.2, necesitarás esta versión de get-pip.py. De cualquier manera, haga clic derecho en el enlace y seleccione Guardar como y guárdelo en cualquier carpeta del pc, como su carpeta de Descargas.

Abra el símbolo del sistema y navegue hasta el archivo get-pip.py.

Ejecute el siguiente comando: python get-pip.py

cómo actualizar PIP para Python 

Si bien el PIP en sí mismo no se actualiza con mucha frecuencia, es importante mantenerse al tanto de las nuevas versiones, ya que puede haber soluciones importantes a errores, compatibilidad y problemas de seguridad. Afortunadamente, actualizar PIP es muy rápido y simple.

En Windows:

                                                        python -m pip install -U pip

Cómo administrar paquetes de Python con PIP

Una vez que PIP esté listo, puede comenzar a instalar paquetes de PyPI:

pip install nombre-paquete

Para instalar una versión específica de un paquete en lugar de la última versión:

pip install nombre-paquete == 1.0.0

Para buscar PyPI para un paquete particular:

pip search "query"

Para ver detalles sobre un paquete instalado:

pip show nombre-paquete

Para enumerar todos los paquetes instalados:

pip list

Para enumerar todos los paquetes desactualizados:

pip list --outdated

Para actualizar un paquete desactualizado:

pip install nombre-paquete --upgrade

Tenga en cuenta que las versiones anteriores de un paquete se eliminan automáticamente por PIP cuando se actualiza a una versión más nueva de ese paquete.

Para reinstalar completamente un paquete:

pip install nombre-paquete -upgrade --force-reinstall

Para deshacerse completamente de un paquete:

pip uninstall nombre-paquete

Los módulos en Python

Cuando creas programas en Python, los archivos generados suelen tener la extensión particular de Python, ya sabes, .py. Los módulos en Python se crean de la misma manera. Es decir, son archivos de código con extensión .py, y ubicados en un directorio donde Python sea capaz de encontrarlos (es decir, el directorio de trabajo actual o listados en sys.path).

Los módulos contienen normalmente sentencias que están relacionadas entre sí. Como he mencionado anteriormente, podemos utilizar módulos en cualquier momento. El uso de un módulo consiste en utilizar el código (es decir, variables, funciones) almacenado en dicho módulo. El proceso de añadir y utilizar dicho código se llama importación.

Creación de módulos

Crear un módulo en Python es muy simple. Digamos que queremos crear un módulo que imprima el nombre de alguien. Escribe el siguiente código utilizando tu editor favorito, y guardalo como myname.py. Esta será el nombre de tu módulo, excluyendo la parte .py, el cual se asignará a la variable global __name__.

def print_name(n):

    print 'Hola', n

Librerias de Python

1. Request: La librería HTTP más famosa que está desarollada por Kenneth Reitz. Es un must-have para todos los desarrolladores de Python.

2. Scrapy: Si estás involucrado en webscraping, esta es una biblioteca que debes manejar sí o sí. Después de utilizar esta biblioteca no utilizarás ninguna otra relacionada.

3. wxPyhton: Un gui toolkit para Python. A esta, en mis propios proyectos, la he priorizado por encima de tkinter. Simplemente, la adorarás.

4. Pillow: Un amistoso fork de PIL (Python Imaging Library). Es mucho más sencillo de utilizar que la propia PIL y se convierte en toda una necesidad para aquellos programadores que trabajen con imágenes.

5. SQLAlchemy: Una biblioteca muy polémica para gestionar bases de datoss. Muchos la aman y muchos la odian. La decisión es cosa tuya.

6. BeautifulSoup: Sé que es lenta, pero esta librería para parsear código de xml y html es muy útil para aquellos que están comenzando a programar en Python.

7. Twisted: La herramienta más importante para cualquier desarrollador de aplicaciones de red. Cuenta con una API muy, pero que muy bonita y es utilizada por una gran cantidad de desarrolladores de Python famosos.

8. NumPy: De esta librería es muy difícil escapar. Proporciona algunas funcionalidades matemáticas avanzadas para Python.

9. SciPi: Si hablamos de NumPy entonces tenemos que hablar también de SciPy. Es una biblioteca de algoritmos y herramientas matemáticas que ha ocasionado que muchos científicos se cambien de Ruby a Python.

10. matplotlib: Una biblioteca de trazado numérico. Es muy útil para cualquier científico de datos o cualquier analizador de datos.

11. Pygame: ¿A qué programador no le gusta echarse unas partiditas a un videojuego? Con la librería Pygame podrás desarrollar juegos en 2D a la antigua usanza.

12. Pyglet: Un motor de animación y creación de juegos en 3D. Este es el motor con el que se desarrolló el juego que más dinero ha generado en Youtube, Minecraft.

13. PyQt: Un conjunto de herramientas GUI para Python. Es mi segunda elección después de wxPython para el desarrollo de interfaces gráficas de usuario para mis scripts en Python.

14. PyGTK: Otra biblioteca GUI para Python. Es la misma biblioteca con la que se creó el famoso cliente Bittorrent.

14. Scapy: Un sencillo analizador de Python desarrollado con Python. Todo muy meta.

16. pywin32: Una biblioteca de Python que proporciona algunos métodos y clases útiles para interactuar con el sistema operativo Windows.

17. NTLK: Sé que la mayoría de los programadores en Python no van a utilizar esto, pero es lo suficientemente genérica como para aparecer en este top. NTLK es una librería muy útil si pretendes manipular cadenas, aparte de otras muchas funciones que debes comprobar tú mismo.

18. nose: Un framework de testing para Python. Es utilizado por millones de desarrolladores de Python. Es totalmente obligatorio si quieres comprobar que todo funcione correctamente en tus proyectos desarrollados con Python.

19. Sympy: Sympy puede hacer evaluaciones algebraica, la diferenciaciones, expansiones, calcular números complejos, etc. Está incluida en la distribución pura de Python.

20. IPython: No puedo deciros con palabras lo útil que es esta librería para Python. Es como si dijeramos, Python tras una sesión de esteroides. Debes echarle un vistazo, sino estarás perdiendo el tiempo.