RESUMEN PYTHON

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DOCENTE: ALEXANDER EDUARDO INGA ALVA

ALUMNO: ALEX FERNANDO VELA GUTTI

CÓDIGO ALUMNO: 22200224

PYTHON

Python fue creado por Guido Van Rossum, programador holandés a finales de los 80 y principio de los 90, como software libre, cuando se encontraba trabajando en el sistema operativo Amoeba, en una primera instancia para manejar excepciones y tener interfaces con Amoeba como sucesor del lenguaje ABC, hoy en día este es el tercer lenguaje de programación más usado en el mundo.

• Historia de Python

• Empieza con Guido Van Rossum empezando su desarrollo en 1989 y empezando a implementarlo en 1991, en el momento que se publicó la primera versión pública 0.9.0
• Versión 1.0 – Van Rossum empezó a desarrollar Python mientras trabajaba en CWI, este centro de investigación liberó la versión 1.2 en 1995, a partir de este momento en el año 2000, el equipo de  desarrolladores de Python cambio a Beopen.com para formar el equipo BeOpen Pytohn Labs; la versión 1.6 tuvo problemas con su licencias hasta que Free Software Foundation (FSF) consiguió cambiar  a Python a software libre que lo haría compatible con GPL.
• Versión 2.0 – En octubre del 2000 se publica esta versión de Python, aquí se incluyó la generación de listas, una característica muy importante de este lenguaje; en 2001 se crea Python Software Foundation, la cual a partir de Python 2.1 es dueña de todo el código, documentación y especificaciones del lenguaje
• Versión 3.0 – La última gran actualización de Python fue en el 2008 con el lanzamiento de la versión 3.0, que venía a solucionar problemas en el diseño del lenguaje de programación, Python mantiene su filosofía, ha acumulado formas nuevas y redundantes de programar un mismo elemento.

• Cultura Python

Los desarrolladores de Python han creado a una subcultura de desarrolladores, que tienen sus propias formas o métodos de escribir código. Según el sitio oficial de Python existe una lista de principios de diseño al escribir Python:

1. Hermoso es mejor que feo
2. Explícito es mejor que implícito
3. Simple es mejor que complejo
4. Plano es mejor que anidado
5. Disperso es mejor que denso
6. El código legible cuenta
7. Casos especiales no son lo suficientemente especiales para romper las reglas
8. Casi siempre lo práctico vence a lo formal
9. Los errores no deben pasar nunca desapercibidos, a menos que se especifique este comportamiento
10. Ante una ambigüedad, descarte la tentación de adivinar
11. 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
12. Ahora es mejor que nunca, aunque en muchas ocasiones nunca es mejor que ahora mismo
13. Si la implementación es difícil de explicar, entonces es una mala idea
14. Si la implementación es fácil de explicar, entonces pudiera ser una buena idea
15. Los espacios de nombre son una buena idea, hagamos más de eso

• Sintaxis

La sintaxis es sencilla, tanto así que parece pseudocódigo.[pic 3]

Como vemos Python es más sencillo que C++

• Librería Estándar

Una fortaleza de Python es su librería estándar con decenas de módulos, que cubre las necesidades básicas de un programador, da cobertura a tópicos como:

1. Cadenas
2. Estructura de datos
3. Funciones numéricas y matemáticas
4. Comprensión de datos
5. Formatos de archivo
6. Criptografía
7. Servicios de los Sistemas Operativos
8. Comunicación entre Procesos
9. Manejo de datos de Internet
10. Servicios multimedia
11. Maneja de excepciones

• ¿Dónde se utiliza Python?

1. Data Analytics y big data: Python esta especializado en 2 áreas, análisis de datos y big data, la simplicidad y el gran número de datos que procesa a la hora de analizar y gestionar hacen que Python sea ideal para este trabajo, de tal forma que empresas lo usan tanto directa como indirectamente.
2. Data Mining: La minería de datos también conocido como data mining es un proceso que permite analizar grandes bases de datos con el objetivo de predecir futuras tendencias, este es un proceso complejo al que Python puede arrojar luz a través de la limpieza y organización de datos y del uso de algoritmos de aprendizaje automático, de esta forma para simplificar datos.
3. Data Science: Tras la creación de motores numéricos como “Pandas” o “NumPy”, Python está desbancando MATLAB, lenguaje usado por científicos con gran número de datos, la razón es la misma que la anterior, la sencillez y potencia para trabajar con un gran número de datos, unidos al gran número de bibliotecas existentes.
4. Inteligencia Artificial: El avance de esto se debe a Python por su facilidad de plasmar ideas complejas en pocas líneas, unidas a muchos frameworks existentes.
5. Blockchain: La base de datos distribuida Blockchain conocida mundialmente por ser la base de datos donde se sustenta las criptomonedas, funciona muy bien junto a Python, como lenguaje versátil, seguro y rápido, es útil para formar cadenas de bloques e incluso permite crear cadenas sencillas de menos de 50 líneas, haciendo sencillo algo muy complejo.
6. Machine Learning: El machine learning o aprendizaje automático es otra tecnología que viene cambiando al mundo, la robótica y la IA son capaces de aprender por si mismas a medida que procesan más y más datos, lo que les permite tomar mejores decisiones.
7. Desarrollo Web: Python permite desarrollar webs complejas en pocas líneas de código, esto permite una ligera y más optimizada página, Django es uno de los frameworks más populares puede usarse para webs dinámicas y muy seguras, Python además es usado para scraping, que se usa para obtener información de todo tipo de webs, así como lo hace Netflix, Instagram o Pinterest.
8. Juegos y Gráficos 3D: Python posee una gran capacidad para manejar gráficos 3D, gracias a la cantidad de marcos de trabajo y herramientas existentes, Pygame, Blender o Arcade son de los más conocidos, pero el más popular hecho con Python es Battlefield 2.

• Uso actual y futuro de Python en la NASA

No es misterio que el mundo actual como el científico se necesita administrar gran cantidad de datos, cosa en la cual la NASA, no se queda atrás recopilando esta información. Desde por ejemplo como salir con seguridad de la atmósfera hasta que rocas recopilan los astronautas mientras caminan por la Luna.

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