Objetivos

En este tema, vamos a aprender qué es Python, uno de los lenguajes de programación más populares. Su sintaxis sencilla facilita el desarrollo de proyectos como aplicaciones web, análisis de datos e inteligencia artificial.

Los objetivos de este tema son:

• Comprender la importancia de Python en la tecnología actual.
• Instalar y configurar correctamente Python en tu sistema operativo.
• Conocer los entornos de desarrollo integrados (IDEs) para programar en Python.
• Configurar Visual Studio Code de forma óptima para proyectos en Python.
• Escribir y ejecutar tu primer programa en Python.
• Aprender a crear y manejar entornos virtuales para administrar dependencias en tus proyectos.

Introducción

Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel, con una sintaxis clara que facilita la legibilidad del código. Creado por Guido van Rossum y lanzado en 1991, se ha vuelto muy popular por su enfoque en la sencillez y la facilidad de uso.

Su tipado dinámico permite escribir menos código y centrarse en resolver problemas. Además, admite distintos paradigmas de programación (orientada a objetos, procedimental y funcional), lo que lo hace versátil para múltiples proyectos.

El ecosistema de Python es muy amplio, con muchas bibliotecas y frameworks accesibles a través de pip (Django, Flask, NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.). Python también es portable, corriendo en Windows, macOS y Linux. Gracias a su comunidad activa, hay mucho soporte y recursos para aprender.

El Zen de Python reúne principios que impulsan código limpio y efectivo, convirtiéndolo en una buena opción tanto para principiantes como para desarrolladores con experiencia. Su combinación de simplicidad y potencia facilita el desarrollo rápido y un código de calidad, fortalecido por una comunidad global que no para de crecer.

Historia

Python surgió a finales de los 80, cuando Guido van Rossum buscaba un sucesor para el lenguaje ABC en el CWI (Países Bajos). En 1991, publicó la versión 0.9.0 en Usenet, ya con clases, manejo de excepciones y tipos de datos esenciales (listas, diccionarios).

Lenguajes como C, C++, Smalltalk y Unix shell scripting influyeron en su diseño, priorizando la legibilidad. En 1994, apareció Python 1.0, con funciones funcionales como lambda, map, filter y reduce.

Python 2.0 (2000) incluyó mejoras como el recolector de basura de ciclo de referencias y soporte Unicode, abriendo el desarrollo a PEPs (Propuestas de Mejora). Python 3.0 (2008) fue un cambio incompatible con versiones anteriores, buscando corregir deficiencias y unificar el lenguaje.

En 2020, se dejó de dar soporte a Python 2, afianzando a Python 3 como estándar, con novedades como f-strings, type hints y mejoras de rendimiento. A lo largo de su evolución, Python ha crecido en popularidad, con una gran comunidad impulsada por la Python Software Foundation (PSF) y eventos como PyCon. Destaca en campos como IA, aprendizaje automático, ciencia de datos, desarrollo web y automatización.

En en evento GitHub Octoverse de 2024, Python fue nombrado el lenguaje de programación más popular del año, reafirmando su importancia global. Contribuciones constantes y versiones enfocadas en rendimiento y seguridad mantienen su posición como una opción sólida y moderna para múltiples proyectos.

Instalación de Python

En este apartado instalaremos Python 3.13 desde cero. Sigue los pasos según tu sistema operativo.

Windows

1. Descarga de Python 3.13
Visita python.org/downloads/windows/ y busca la versión 3.13 de 64 bits o la última versión que haya disponible en el momento de la descarga.

2. Ejecución del instalador
Cuando finalice la descarga (por ejemplo, python-3.13.0-amd64.exe), haz doble clic para comenzar la instalación.

3. Marcar "Add Python to PATH"
En la ventana principal del instalador, activa la casilla "Add Python 3.13 to PATH". Esto simplifica ejecutar Python desde la consola sin configuraciones extra.

4. Instalación rápida o personalizada

• Instalación rápida (Install Now): instala Python con opciones predeterminadas, incluyendo pip.
• Instalación personalizada (Customize installation): puedes marcar componentes como IDLE, documentación, etc.

5. Comprobar la instalación
Al terminar, abre CMD o PowerShell y escribe:

python --version

Debería verse algo como Python 3.13.x.

macOS

1. Descarga de Python 3.13
Ve a python.org/downloads/macos/ y baja el paquete instalador .pkg.

2. Instalación
Abre el archivo .pkg y sigue el asistente. Por defecto, conviene usar python3 en macOS para evitar conflictos con versiones anteriores.

3. Verificación
En la Terminal:

python3 --version

Verás Python 3.13.x, confirmando la instalación.

Linux

La mayoría de distribuciones traen Python, pero si quieres instalar o actualizar a la versión 3.13, puedes compilar desde el código fuente o conseguirla en repositorios externos.

En sistemas basados en Debian/Ubuntu (para versiones estables de Python):

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

Luego comprueba con:

python3 --version

Para otras distribuciones, revisa la documentación de tu gestor de paquetes.

Múltiples versiones con pyenv

Si usas macOS o Linux y quieres gestionar varias versiones de Python, prueba pyenv:

1. Instalación
En macOS (con Homebrew):

brew install pyenv

En Linux:

curl https://pyenv.run | bash

2. Configuración
Edita tu archivo de configuración (~/.bashrc, ~/.zshrc, etc.) y añade:

export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

3. Uso
Instala Python 3.13:

pyenv install 3.13.x
pyenv global 3.13.x

Comprueba:

python --version

Deberías ver Python 3.13.x.

Verificar pip

Asegúrate de que pip, el gestor de paquetes, esté disponible. Normalmente se instala junto con Python. Para verificarlo:

pip --version

o

pip3 --version

Si aparece la versión de pip, estás listo para programar en Python 3.13.

Entornos IDE para Python

Para programar en Python de forma eficaz, es recomendable usar un Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) o un editor que ofrezca herramientas de edición, depuración y gestión de código. A continuación, se listan cinco opciones muy usadas:

PyCharm Community

• Versión gratuita creada por JetBrains.
• Incluye autocompletado inteligente, análisis de código y un buen depurador.
• Adecuado para proyectos personales y educativos.

PyCharm Professional

• Versión de pago más completa.
• Ofrece soporte avanzado para Django, Flask, ciencia de datos y bases de datos.
• Ideal para proyectos profesionales y colaborativos.

Visual Studio Code

• Editor gratuito y de código abierto de Microsoft.
• Con extensiones de Python y entornos virtuales, se convierte en un IDE potente.
• Dispone de muchas extensiones (linting, debugging, notebooks, etc.) y gran comunidad.

Jupyter Notebooks

• Crea y ejecuta celdas de código y texto en un mismo documento.
• Popular en ciencia de datos y enseñanzas prácticas.
• Permite realizar pruebas rápidas e integrar gráficos y visualizaciones.

JupyterLab

• Versión evolucionada de Jupyter Notebooks, con una interfaz más completa.
• Maneja múltiples documentos, terminales y archivos en paralelo.
• También muy usado en el ámbito científico y educativo.

Otros entornos y editores

Además de los anteriores, existen otras opciones reconocidas:

• Spyder: Enfoque científico con un explorador de variables y herramientas gráficas.
• IDLE: Incluido con Python, muy sencillo para practicar.
• Eclipse con PyDev: Integra Python en el robusto Eclipse, añadiendo refactorización y análisis de sintaxis.
• Sublime Text: Editor ligero y personalizable, ampliable con paquetes para autocompletado y depuración.

Factores al elegir un entorno

• Tipo de proyecto: Web, ciencia de datos, scripts de automatización, etc.
• Experiencia del desarrollador: Un IDE avanzado para usuarios experimentados o entornos más simples para quienes inician.
• Recursos del sistema: Algunos IDEs consumen más memoria y CPU.
• Integración de herramientas: Que soporte control de versiones, pruebas, o gestión de entornos virtuales.

Escoger un buen IDE o editor de código puede marcar la diferencia en tu flujo de trabajo, así que prueba distintas opciones y elige la que mejor se adapte a tus necesidades.

Para este curso utilizaremos el editor Visual Studio Code IDE.

Instalar VSCode

Visual Studio Code (VS Code) es un editor de código gratuito y de código abierto de Microsoft, que puede convertirse en un entorno muy completo para Python al instalar algunas extensiones.

Instalación de Visual Studio Code

En Windows

1. Descarga de VS Code
Visita code.visualstudio.com y selecciona el instalador para Windows (64 bits).

2. Ejecución del instalador
Abre el archivo descargado, por ejemplo VSCodeUserSetup-x64-<versión>.exe.

3. Agregar VS Code al PATH
Durante la instalación, marca la casilla "Add to PATH" para poder usar el comando code desde la consola. Marca también las opciones acción Abrir con code menú contextual, esto te permitirá hacer clic derecho sobre carpetas y poder abrirlas directamente con visual studio code.

4. Finalizar
Sigue los pasos, acepta términos y haz clic en "Install". Cuando acabe, verás VS Code listo para ejecutar.

En macOS

1. Descarga
Baja el .zip de code.visualstudio.com (universal para macOS).

2. Instalación
Descomprime y arrastra Visual Studio Code a la carpeta Aplicaciones.

3. Habilitar **code** en la Terminal
(Opcional) Para usar code en la terminal, ejecuta:

echo 'export PATH="/Applications/Visual Studio Code.app/Contents/Resources/app/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

En Linux

1. Descarga
Elige el paquete .deb o .rpm desde code.visualstudio.com según tu distribución.

2. Instalación en Debian/Ubuntu

sudo apt install ./code_<versión>_amd64.deb

3. Instalación en Fedora/CentOS

sudo rpm -i code-<versión>.rpm

4. Repositorios
Alternativamente, agrega el repositorio oficial de VS Code y luego instala con tu gestor de paquetes (apt, dnf, etc.).

Instalar Code Runner

Para ejecutar rápidamente archivos Python (y otros lenguajes) sin configurar manualmente:

1. Abrir el panel de extensiones
Presiona Ctrl+Shift+X (Windows/Linux) o Cmd+Shift+X (macOS).

2. Buscar "Code Runner"

3. Instalar
Haz clic en Install. Luego reinicia VS Code si fuera necesario.

Configuración de la extensión de Python

Una vez que tengas VS Code instalado:

1. Instala la extensión oficial de Python

• En el panel de extensiones (Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X), busca "Python" de Microsoft y haz clic en "Install".

2. Seleccionar el intérprete

• Abre la paleta de comandos con Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P.
• Teclea "Python: Select Interpreter" y elige la versión de Python 3 que instalaste.

Otros ajustes útiles

• Linting y formateo
  Instala pylint, flake8 o black para revisar y formatear el código automáticamente.
• Depuración
  Presiona F5 para iniciar el debug. Puedes poner puntos de interrupción, inspeccionar variables, etc.
• Integración con Git
  VS Code facilita la gestión de repositorios, commits y ramas si tienes Git instalado.
• Notebooks de Jupyter
  Puedes crear archivos .ipynb y correr celdas de Python sin salir de VS Code. Para ello instala la extensión Jupyter Notebooks en Visual Studio Code.

En conjunto, Visual Studio Code ofrece un entorno completo y flexible para trabajar con Python, desde proyectos sencillos hasta desarrollos más avanzados.

Primer programa en Python

Tras instalar Python y tu entorno de desarrollo, lo más sencillo es crear un pequeño script para probar que todo funciona.

Creación del archivo

1. Abre tu editor de código o IDE (por ejemplo, VS Code).
2. Crea un archivo llamado primer_programa.py. Asegúrate de que tenga la extensión .py.

Escribiendo el código

Dentro de primer_programa.py, escribe lo siguiente:

print("¡Hola, mundo!")

Este código muestra en pantalla el clásico saludo “¡Hola, mundo!”.

Guardando y ejecutando el programa

Desde la terminal

1. Guarda el archivo en una carpeta fácil de localizar.

2. Abre una terminal o símbolo del sistema.

3. Navega hasta la carpeta donde está tu archivo:

cd /ruta/al/directorio

4. Ejecuta el script:

python primer_programa.py

Dependiendo de tu configuración, puede que necesites usar python3 en lugar de python. Deberías ver:

¡Hola, mundo!

Desde Visual Studio Code

1. Asegúrate de que primer_programa.py esté abierto en el editor.
2. Si tienes instalada la extensión de Python, verás un botón "Run Python File" o "Run Code" (si instalaste la extensión Code Runner).
3. Haz clic y observa la salida en la terminal integrada de VS Code.

Buenas prácticas básicas

• Nomenclatura clara: Usa nombres de archivo descriptivos, como primer_programa.py en lugar de test.py.
• Comentarios: Si tu script empieza a crecer, añade comentarios para explicar partes relevantes.
• Orden: Mantén el código organizado y limpio, aunque sea un ejemplo pequeño.

Con este sencillo programa, confirmas que tu instalación de Python funciona y tu editor está configurado correctamente. A partir de aquí, podrás explorar conceptos más avanzados.

Crear entorno virtual

En Python, cada proyecto puede requerir distintas versiones de librerías. Para evitar conflictos y mantener un entorno limpio, se usan entornos virtuales. Un entorno virtual es una instalación independiente de Python con sus propias dependencias, sin afectar el resto del sistema.

¿Por qué usar entornos virtuales?

1. Aislamiento: Las librerías de un proyecto no interfieren con las de otro.
2. Reproducibilidad: Compartir tu proyecto con otros se vuelve más fácil al especificar versiones exactas de paquetes.
3. Flexibilidad: Puedes manejar múltiples versiones de Python o librerías al mismo tiempo.

Crear un entorno virtual con venv

Desde Python 3.3, el módulo venv permite crear entornos sin instalar nada extra.

1. Navega a la carpeta de tu proyecto en la terminal. Puedes abrir la terminal en el propio Visual Studio Code con el comando Ctrl + ñ:

cd /ruta/proyecto

2. Ejecuta:

python -m venv venv

(Puedes usar python3 o python3.13, según la versión que quieras)

3. Activa el entorno:

• En Windows:

venv\Scripts\activate

• En macOS/Linux:

source venv/bin/activate

4. Indicador: Ahora la terminal muestra (venv) al inicio, señalando que estás dentro de ese entorno.

5. Instalar paquetes:

pip install requests

Todo lo que instales quedará en la carpeta venv.

Ahora, es habitual crear un archivo requirements.txt con todas las dependencias que se vayan a usar, ejemplo:

Una vez creado se pueden instalar todas con un solo comando:

pip install -r requirements.txt

Si queremos generar el archivo a partir de las dependencias que ya tengamos instaladas podemos hacerlo con este otro comando:

pip freeze > requirements.txt

6. Salir del entorno:

deactivate

Uso en Visual Studio Code

• Abre tu proyecto en VS Code.
• Presiona Ctrl+Shift+P (Windows/Linux) o Cmd+Shift+P (macOS) y teclea "Python: Select Interpreter".
• Elige el intérprete que se encuentra en venv. Así, al ejecutar desde VS Code, usará ese entorno virtual.

Buenas prácticas

• Nomenclatura: Por convención, se suele llamar a la carpeta venv, pero puedes usar otros nombres (env_proyecto, etc.).
• No subir a Git: Añade la carpeta venv/ a tu .gitignore para no saturar el repositorio.
• requirements.txt: Guarda las dependencias con:y las restauras con:

Otras herramientas

• virtualenv: Similar a venv, pero compatible con versiones antiguas de Python.
• pyenv: Permite manejar varias versiones de Python en el sistema, junto con entornos virtuales.
• Pipenv: Integra la creación de entornos y la gestión de dependencias en un solo comando.
• Conda: Usado en ciencia de datos, maneja también librerías que no son de Python.

En definitiva, los entornos virtuales son clave para mantener tus proyectos organizados y libres de conflictos, garantizando instalaciones limpias y reproducciones fieles de tus aplicaciones.