Por qué aprender Python: las 10 razones principales para aprender Python en 2022

Python es inmensamente popular y uno de los lenguajes de programación más demandados del mundo. ¿Por qué?

Simplemente por su atractivo universal. Ya sea para ciencia de datos o big data, o para codificación y desarrollo de aplicaciones, Python encuentra aplicaciones en todas partes. Así de versátil es. El lenguaje se ha vuelto tan popular en los últimos tiempos que los aspirantes acuden en masa para aprender el lenguaje y adquirir habilidades de programación Python.

Si usted es uno de esos aspirantes que desea aprender Python pero es escéptico al respecto y se pregunta: "¿Debería aprender Python?"

¡Hoy despejaremos esas dudas!

¿Por qué aprender Python?

Para que sea más fácil para usted, hemos enumerado las principales razones por las que aprender Python.

Fuente

1. ¡No podría ser más simple que Python!

La razón principal por la que Python es una excelente opción para principiantes es su simplicidad innata. A menudo, los principiantes que buscan ingresar al dominio de la codificación/ciencia de datos piensan "¿por qué aprender Python?" y nuestra respuesta a eso es: ¿por qué no aprender Python?

La sintaxis simple de Python (¡casi se parece al inglés!) y el alto factor de legibilidad lo convierten en un lenguaje amigable para principiantes. Naturalmente, la curva de aprendizaje de Python es mucho más corta que la de cualquier otro lenguaje (Jave, C, C++, etc.). Además, Python te permite dirigirte directamente a tu parte de investigación sin preocuparte por la documentación.

Esta es la razón por la que Python se usa ampliamente tanto en el campo del desarrollo como en el de la ciencia de datos para el desarrollo web, el procesamiento de textos, el análisis de datos y el análisis estadístico, entre otras cosas.

2. Python es altamente flexible y extensible

Python es altamente escalable y extensible. Esta flexibilidad de Python le permite realizar operaciones entre idiomas sin problemas. No solo puede integrarlo con componentes Java y .NET, sino que también puede usar Python para invocar bibliotecas C/C++.

Además, casi todas las plataformas modernas como Windows, Linux, Macintosh, Solaris, etc., admiten Python.

3. Python tiene una biblioteca para satisfacer todas sus necesidades.

Ningún otro lenguaje puede presumir de tantas bibliotecas útiles como Python. El lenguaje de programación viene con la variedad más selecta de bibliotecas que son útiles para tareas de desarrollo y ciencia de datos. Tiene NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, StatsModels y mucho más. Gracias a la gran colección e inclusión de bibliotecas a lo largo de los años, las funcionalidades y capacidades de Python se han multiplicado significativamente. Leer: las bibliotecas de aprendizaje automático más populares de Python

NumPy es una de las primeras bibliotecas de Python que incorpora funciones matemáticas de alto nivel que operan en arreglos y matrices multidimensionales. Es la elección perfecta para la computación científica. SciPy, el equivalente científico de NumPy, está equipado con todo lo necesario para la integración numérica y el análisis de datos científicos.

Pandas es otra biblioteca popular de Python que se creó sobre NumPy. Se utiliza principalmente para el análisis de datos. Scikit-Learn, PyBrain, PyLearn2 y PyMC son bibliotecas ML de Python.

Usted nombra la necesidad: ¡Python tiene una biblioteca para ello!

4. Python hace que el desarrollo web sea muy sencillo

Otra razón por la que aprender Python es que hace que el proceso de desarrollo web sea mucho más fácil. Python viene con una amplia variedad de marcos de desarrollo web como Django, Flask, Pyramid, TurboGears, Web2Py, Bottle, CherryPy, Hug, Falcon, Sanic y FastAPI, por nombrar algunos.

Estos marcos de Python ayudan a los desarrolladores a escribir código estable mucho más rápido. Pueden automatizar la implementación de soluciones comunes (estándar), reduciendo así el tiempo de desarrollo. Esto permite a los desarrolladores centrarse en elementos más críticos como la lógica de la aplicación. Aparte de esto, los marcos de trabajo de Python también pueden realizar tareas de raspado web.

5. Hay mucho para la visualización de datos

Como mencionamos anteriormente, Python tiene algo para cada necesidad. Incluye muchas opciones para la visualización de datos. Algunas de las herramientas de visualización de datos más populares en Python son Matplotlib (la biblioteca base en la que se desarrollaron Pandas Plotting, Seaborn y ggplot), Plotly, Altair, Seaborn, Bokeh, Pygal, Geoplotlib, Gleam y Missingno.

Con estos marcos de visualización de datos, puede entender fácilmente los conjuntos de datos complejos. No solo eso, también puede visualizar sus hallazgos a través de varias opciones de representación como gráficos, gráficos circulares, diagramas gráficos, diagramas interactivos listos para la web y mucho más.

6. Python viene con numerosos marcos de prueba

Cuando se trata de probar o validar ideas/productos, Python es el camino a seguir. Comprende varios marcos de prueba integrados que ayudan a depurar y acelerar los flujos de trabajo.

Python admite pruebas multiplataforma y multinavegador con marcos como PyTest y Robot. También hay otros marcos de prueba como UnitTest, Behave y Lettuce.

7. Python es excelente para la integración de aplicaciones empresariales (EAI)

Python es una opción fantástica para EAI. Se puede integrar en aplicaciones sin problemas y también se aplica a aplicaciones escritas en otros idiomas. Por ejemplo, Python no solo puede invocar componentes CORBA/COM, sino que también puede llamar directamente desde y hacia código Java, C++ o C. El lenguaje presenta una fuerte vinculación de integración con Java, C y C++, lo que lo hace perfecto para la creación de secuencias de comandos de aplicaciones.

Las capacidades de procesamiento e integración de texto de Python son muy recomendables. También se puede utilizar para desarrollar GUI y aplicaciones de escritorio.

8. Python es ideal para secuencias de comandos

Sí, Python no es solo un lenguaje de programación, ¡también se puede usar para secuencias de comandos! La característica que distingue a los lenguajes de secuencias de comandos de los lenguajes de programación es que los lenguajes de secuencias de comandos no requieren ninguna compilación; se interpretan directamente. En Python, puede escribir código en el script y ejecutarlo directamente.

La máquina leerá e interpretará su código y también realizará una verificación de errores durante el tiempo de ejecución. Una vez que el código esté libre de errores, puede usarlo varias veces.

The Linux Journal elogia a Python como el mejor lenguaje de programación y secuencias de comandos.

9. Python está respaldado por una comunidad activa

Python se jacta de tener una comunidad dinámica y bien unida en la que puede confiar. En caso de problemas relacionados con la codificación o la ciencia de datos, siempre puede buscar ayuda en la comunidad de Python. Siempre están listos para ayudar a las personas. Dado que es un lenguaje de código abierto, todos los días se realizan nuevos progresos en la comunidad: los desarrolladores y codificadores contribuyen regularmente a enriquecer el lenguaje mediante el desarrollo de nuevas herramientas y bibliotecas. Descubra por qué Python es tan popular entre los desarrolladores.

10. Las habilidades de Python pueden exigir salarios altos

Si tiene habilidades de Python, puede obtener altos salarios en la industria. Dado que Python gobierna los campos de desarrollo y ciencia de datos en la actualidad, promete un gráfico de alto crecimiento con grandes perspectivas salariales.

Según la investigación de Daxx , los ingenieros, desarrolladores y programadores de Python obtienen algunos de los salarios más altos de los EE. UU. El salario promedio anual de un desarrollador de Python en los EE. UU. es de alrededor de $ 110,021, y Nueva York y California tienen los salarios más altos, $ 122,135 y $ 121,443, respectivamente.

Conclusión

Bueno, ¡ahí tienes diez razones para aprender Python!

Python se ha convertido en el lenguaje de programación número uno en la industria y, si no es ahora, ¿cuándo aprovecharlo?

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