Python

TL;DR

En una línea: Python es un lenguaje legible y versátil que te permite escribir menos código para hacer más.

Fortalezas principales:

• Sintaxis legible que se lee como inglés
• Enorme ecosistema para ciencia de datos, web, automatización, IA
• Baterías incluidas - biblioteca estándar rica
• Multiplataforma y amigable para principiantes

Philosophy

Python sigue “The Zen of Python” - ejecuta import this para verlo. Principios clave:

• La legibilidad cuenta - El código se lee más de lo que se escribe
• Explícito es mejor que implícito - Sin magia oculta
• Simple es mejor que complejo - Resolver problemas de forma directa
• Debería haber una forma obvia de hacerlo - A diferencia del TIMTOWTDI de Perl

Python tiene tipado dinámico (no necesitas declarar tipos de variables) y usa indentación en lugar de llaves. Esto fuerza código limpio y legible.

Quick Start

Install

# macOS
brew install python

# Ubuntu/Debian
sudo apt install python3 python3-pip

# Windows: Descargar de python.org, marcar "Add to PATH"

Verify (latest stable: 3.13.1)

python3 --version  # Python 3.13.1
pip3 --version

First Program

# hello.py
print("¡Hola, Python!")

python3 hello.py

Interactive Mode

python3
>>> 2 + 2
4
>>> exit()

Language Essentials

Variables & Types

# No se necesitan declaraciones de tipos
name = "Alice"          # str
age = 25                # int
height = 1.75           # float
is_student = True       # bool
items = [1, 2, 3]       # list
data = {"key": "value"} # dict

# Verificar tipo
type(name)  # <class 'str'>

Control Flow

# if/elif/else
if age >= 18:
    print("Adulto")
elif age >= 13:
    print("Adolescente")
else:
    print("Niño")

# bucle for
for item in items:
    print(item)

for i in range(5):  # 0, 1, 2, 3, 4
    print(i)

# bucle while
while count > 0:
    count -= 1

Functions

def greet(name, greeting="Hola"):
    """Docstring: describe la función"""
    return f"{greeting}, {name}!"

# Llamada
greet("Mundo")           # "Hola, Mundo!"
greet("Mundo", "Hey")    # "Hey, Mundo!"

# Lambda (función anónima)
square = lambda x: x ** 2

Error Handling

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("No se puede dividir por cero")
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
finally:
    print("Siempre se ejecuta")

List Comprehension

# One-liner poderoso para transformar listas
squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

Gotchas

python vs python3

# En muchos sistemas, 'python' puede apuntar a Python 2 o no existir
# Siempre usa python3 explícitamente
python3 --version

Indentation is syntax

# Python usa indentación (4 espacios) en lugar de llaves
if True:
    print("Correcto")  # 4 espacios
   print("Incorrecto")  # IndentationError!

Mutable default arguments

# INCORRECTO: la lista se comparte entre llamadas
def add_item(item, items=[]):
    items.append(item)
    return items

# CORRECTO: usar None
def add_item(item, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)
    return items

Virtual environments

# Siempre usa venv para proyectos para evitar conflictos de dependencias
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
pip install package
deactivate

When to Choose

Ideal para:

• Ciencia de datos y machine learning (pandas, scikit-learn, PyTorch)
• Scripts rápidos y automatización
• Backends web (Django, FastAPI, Flask)
• Principiantes aprendiendo programación

No ideal para:

• Apps móviles (usa Swift, Kotlin)
• Computación de alto rendimiento (usa C++, Rust)
• Frontend web (usa JavaScript)

Comparación:

Aspecto	Python	JavaScript	Go
Tipado	Dinámico	Dinámico	Estático
Velocidad	Más lento	Medio	Rápido
Caso de uso	Datos/IA/Scripts	Web/Full-stack	Backend/CLI
Curva de aprendizaje	Fácil	Fácil	Medio

Next Steps

• Tutorial oficial - Empieza aquí
• Real Python - Tutoriales prácticos
• PyPI - Repositorio de paquetes
• Automate the Boring Stuff - Libro gratuito

Ecosystem

Package Manager

pip install package        # Instalar
pip freeze > requirements.txt  # Exportar dependencias
pip install -r requirements.txt  # Instalar desde archivo

Popular Frameworks

• Web: Django, FastAPI, Flask
• Datos: pandas, NumPy, matplotlib
• ML/IA: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn
• Automatización: requests, BeautifulSoup, Selenium