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 KPIs en el sector bancario. Preocupaciones acerca de uno de los nuevos pasos que se estaban llevando a cabo en su compañía como parte del minucioso y estructurado plan de digitalización de la misma. 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 de carácter tecnológico, entre las que se encuentran Google, Uber, Netflix y Facebook, llevan años utilizando este lenguaje de programación y construyendo su infraestructura tecnológica basado en el mismo. En el sector financiero, grandes firmas como Goldman Sachs, JP Morgan o PayPal lo consideran como uno de los requisitos básicos en muchos de sus procesos de selección de personal.
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 hacia 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 del que había formado parte del equipo de desarrollo 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 las capacidades del mismo. 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 su repunte de popularidad. No obstante, la generalización del Big Data en los últimos años, seguida de la explosión de la Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning y el surgimiento de la ciencia de datos o data science como una nueva área de trabajo con especialistas propios, ha 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 por lo que no hay que pagar ningún tipo de licencia para utilizarlo.
• Esta respaldado por una enorme comunidad. Su carácter open-source 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 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 del background del interesado.
• Sus aplicaciones no se limitan a un área en concreto. El hecho de que sea multiparadigma permite que sea utilizado en campos aparentemente tan dispares como diseño de aplicaciones web o Inteligencia Artificial entre muchos otros.
• Python es cross plataforma. Podemos ejecutarlo en diferentes sistemas operativos como Windows o Linux simplemente usando el intérprete correspondiente.
Como podemos ver, los beneficios son muchos pero, ¿y los inconvenientes? El principal contra que encontramos a Python es que se trata de un lenguaje interpretado. Es decir, no se compila, sino que es interpretado 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, hoy en día disponemos de 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 foco en esto, facilitando la vida a los desarrolladores.
Los principios de diseño del lenguaje están guiados por una serie de aforismos recogidos en el “Zen de Python”. En estos principios podemos ver que la legibilidad del código y favorecer la simplicidad del mismo 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.
Andrés Visús, responsable de desarrollo de negocio en PredictLand.
