{"id":134381,"date":"2026-02-19T14:57:48","date_gmt":"2026-02-19T13:57:48","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=134381"},"modified":"2026-02-27T11:55:29","modified_gmt":"2026-02-27T10:55:29","slug":"python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular","title":{"rendered":"Python : Un zoom en el lenguaje m\u00e1s popular"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Python es el lenguaje de programaci\u00f3n inform\u00e1tico m\u00e1s popular y m\u00e1s utilizado, sobre todo en el \u00e1rea de la Data Science y del Machine Learning. Aqu\u00ed descubrir\u00e1s todo lo que debes saber: definici\u00f3n, funcionamiento, casos de uso, ventajas, formaciones y m\u00e1s.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"\/\">Python<\/a> es un <b>lenguaje de programaci\u00f3n inform\u00e1tico generalista<\/b>. Al contrario del HTML, CSS o JavaScript, su uso no se limita al desarrollo web. Se puede utilizar en todo tipo de programas y para el desarrollo de software.<\/p>\n\n\n\n<p>Python se utiliza principalmente en el desarrollo back end de aplicaciones web y m\u00f3viles y en <b>el desarrollo de softwares<\/b> y aplicaciones para PC. Permite tambi\u00e9n redactar scripts de sistema para crear instrucciones para un sistema inform\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, Python es el lenguaje m\u00e1s popular <b>para el tratamiento del Big Data<\/b>, para realizar c\u00e1lculos matem\u00e1ticos o para<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"> el Machine Learning<\/a>. De manera general, se trata del lenguaje ideal<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\"> para la data science<\/a>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-para-que-sirve-python\">\u00bfPara qu\u00e9 sirve Python?<\/h2>\n\n\n\n<p>Uno de los principales usos de Python es para crear <b>script y automatizaciones<\/b>. Este lenguaje puede reemplazar, por ejemplo, los script shells, pero permite tambi\u00e9n automatizar las interacciones con los navegadores web o las interfaces gr\u00e1ficas de aplicaciones.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Otro uso es la <b>programaci\u00f3n de aplicaciones<\/b>. Se pueden crear todo tipo de aplicaciones con la ayuda de este lenguaje. Incluso si no permite generar binarios est\u00e1ndares a partir de un script, existen ciertos packs de terceros como Cx _Freeze y PyInstaller que compensan este punto d\u00e9bil.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, Python es el lenguaje m\u00e1s utilizado <b>en Data Science y Machine Learning<\/b>. La gran mayor\u00eda de las bibliotecas utilizadas en estas dos disciplinas de an\u00e1lisis de datos tienen interfaces Python. Esto explica su popularidad como interfaz de mando de alto nivel para las bibliotecas de Machine Learning y otros algoritmos num\u00e9ricos. Este lenguaje se utiliza tambi\u00e9n para la <b>creaci\u00f3n de servicios Web<\/b> y de APIs RESTful. Sus diferentes bibliotecas nativas y frameworks web de terceros permiten programar sitios web data-driven con solo unas cuantas l\u00edneas de c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro caso en el que se usa este lenguaje es la <b>metaprogramaci\u00f3n<\/b> y la generaci\u00f3n de c\u00f3digo. Cada elemento de este lenguaje es un objeto, incluidos los m\u00f3dulos y las bibliotecas. Es lo que hace de Python un generador de c\u00f3digo muy eficaz. Se puede escribir aplicaciones usando solo sus propias funciones, mucho m\u00e1s expandibles que otros lenguajes. Se puede tambi\u00e9n usar para dirigir sistemas de generaci\u00f3n de c\u00f3digo como LLVW para crear c\u00f3digo en otros idiomas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"The Story of Python, by Its Creator, Guido van Rossum\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/J0Aq44Pze-w?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-quien-utiliza-python\">\u00bfQui\u00e9n utiliza Python?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/04\/ChatGPT-Image-24-avr.-2025-10_09_36-1024x683.png\" alt=\"\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Python es cada vez m\u00e1s utilizado en el mundo de la programaci\u00f3n por dos razones. Primero, porque como ya hemos mencionado anteriormente, es <b>uno de los lenguajes m\u00e1s vers\u00e1tiles y generalistas<\/b>. Adem\u00e1s, a pesar de su polivalencia, Python sigue siendo uno de los lenguajes de programaci\u00f3n m\u00e1s <b>f\u00e1ciles de aprender<\/b>. Su sintaxis es muy parecida al ingl\u00e9s corriente, lo que permite a un principiante comprenderla y aprenderla f\u00e1cilmente.<\/p>\n\n\n\n<p>A pesar de su simplicidad, Python puede ser utilizado para los proyectos m\u00e1s complejos. Se utiliza en el campo de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/inteligencia-artificial-definicion\">la IA<\/a> y <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">del Machine Learning<\/a>. En conclusi\u00f3n, este lenguaje es utilizado por <b>una gran variedad de perfiles<\/b>. A modo de ejemplo podemos mencionar desde programadores principiantes, desarrolladores de aplicaciones web y m\u00f3viles, ingenieros de sistemas, hasta incluso <strong>Data Scientists y otros profesionales de los datos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">Convi\u00e9rtete en Data Scientist<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cuales-son-las-ventajas-de-python\">&iquest;Cu&aacute;les son las ventajas de Python?<\/h2>\n\n\n\n<p>El lenguaje Python presenta varios puntos fuertes. Gracias a su minimalismo, requiere <b>muy poco tiempo para empezar<\/b> a usarlo. Su sintaxis est\u00e1 concebida para ser legible y directa. Los principiantes pueden aprender a manejarlo f\u00e1cilmente. As\u00ed, los desarrolladores dedican m\u00e1s tiempo a resolver problemas que a tratar con las complejidades del lenguaje.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Otra ventaja es <b>la popularidad del Python<\/b>. Masivamente utilizado, este lenguaje es compatible con la mayor\u00eda de los sistemas operativos, sin mencionar la enorme cantidad de bibliotecas y APIs de servicios con los que es compatible. A pesar de su simplicidad, este lenguaje puede ser utilizado tanto para el scripting y la automatizaci\u00f3n como para el desarrollo de sistemas de calidad profesional. Es <b>extremadamente polivalente<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, <b>cada actualizaci\u00f3n<\/b> del lenguaje Python agrega nuevas caracter\u00edsticas muy \u00fatiles que le permiten mantenerse alineado con las pr\u00e1cticas y usos m\u00e1s modernos en el desarrollo. Es por esto que no se vuelve nunca obsoleto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Introduction - Learn Python for Data Science #1\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/T5pRlIbr6gg?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"los-puntos-debiles-de-python\">Los puntos d&eacute;biles de Python<\/h2>\n\n\n\n<p>A pesar de todas sus ventajas, Python <b>no es apropiado para cualquier tarea <\/b>: Se trata de un lenguaje de \u201calto nivel\u201d. Esto quiere decir que no es adecuado para la programaci\u00f3n a nivel del sistema por ejemplo. Tampoco es el lenguaje ideal para las situaciones que necesitan <b>binarios independientes<\/b> cross-platforms. Una aplicaci\u00f3n independiente para Windows, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/macos-todo-el-sistema-operativo-de-apple\">MacOs<\/a> y <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/por-que-linux-es-preferido-de-los-desarrolladores\">Linux<\/a> no ser\u00e1 f\u00e1cil de codificar con Python. En conclusi\u00f3n, es mejor evitar Python para las situaciones donde <b>la velocidad es una prioridad absoluta<\/b> para la aplicaci\u00f3n. Es mejor optar por lenguajes como C\/C++ o alg\u00fan otro lenguaje del estilo.<\/p>\n\n\n\n<p>Cada funci\u00f3n y m\u00f3dulo son considerados <b>como objetos<\/b> en Python. Eso simplifica la escritura del c\u00f3digo de alto nivel pero reduce la velocidad. El dinamismo y la maleabilidad de los objetos <b>hacen que la optimizaci\u00f3n sea dif\u00edcil<\/b>, incluso tr\u00e1s la compilaci\u00f3n. De ah\u00ed que Python es verdaderamente m\u00e1s lento que C\/C++ o que Java. Sin embargo, se pueden acelerar las operaciones matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas con la ayuda de bibliotecas como <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/numpy-la-biblioteca-python\">NumPy<\/a> y <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/pandas-python\">Pandas<\/a>. Adem\u00e1s, Python utiliza <b>muchos espacios blancos<\/b>. Esto a veces es considerado como una ventaja, pero tambi\u00e9n es un inconveniente. Algunos rechazan este lenguaje a causa de esto, pero en realidad simplifica la sintaxis para facilitar la lectura.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">Inscr\u00edbete a la formaci\u00f3n Python para Data Science<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"diferencias-entre-python-2-y-python-3\">Diferencias entre Python 2 y Python 3<\/h2>\n\n\n\n<p>Existen 2 versiones de Python disponibles. La <b>versi\u00f3n vieja Python 2<\/b>, sigue siendo utilizada masivamente incluso si no tiene m\u00e1s actualizaciones desde el 2020.<\/p>\n\n\n\n<p>La <b>versi\u00f3n actual, Python 3<\/b>, aporta nuevas funcionalidades importantes y pr\u00e1cticas. Entre ellas, nuevas caracter\u00edsticas de sintaxis, mejores controles de competencia y un interpretador m\u00e1s eficaz.<\/p>\n\n\n\n<p>La <b>adopci\u00f3n de Python 3<\/b> se vio afectada por la falta de compatibilidad con bibliotecas terceras, mientras que muchas de ellas son compatibles con Python 2. Esto hizo dif\u00edcil acelerar la transici\u00f3n. El problema se ha resuelto en los \u00faltimos a\u00f1os y Python 3 es ahora la mejor opci\u00f3n para los nuevos proyectos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Why Python 3? Python 2 vs Python 3\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/oVp1vrfL_w4?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"las-bibliotecas-de-python\">Las Bibliotecas de Python<\/h2>\n\n\n\n<p>Las <b>bibliotecas, o \u201cLibraries\u201d en ingl\u00e9s<\/b>, de Python, son una de las principales razones de su \u00e9xito. Se trata de un vasto ecosistema de programas desarrollados por terceros. Esta colecci\u00f3n se ha expandido y enriquecido mucho en los \u00faltimos a\u00f1os. Est\u00e1n disponibles varias <b>bibliotecas est\u00e1ndares<\/b>, que ofrecen m\u00f3dulos adaptados a las tareas de programaci\u00f3n m\u00e1s comunes: networking, operaciones asincr\u00f3nicas, threading, acceso a archivos, etc.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Algunos m\u00f3dulos permiten realizar tareas de programaci\u00f3n de alto nivel necesarias para las aplicaciones modernas. Pueden ser desde la lectura y escritura de formatos de archivos estructurados <b>como JSON y XML<\/b>, de la manipulaci\u00f3n de archivos comprimidos, o de trabajar con protocolos de datos web.<\/p>\n\n\n\n<p>La <b>distribuci\u00f3n de Python por defecto<\/b> ofrece tambi\u00e9n una biblioteca de interfaz gr\u00e1fica cross-platform con Tkinter y una copia integrada de la base de datos SQLite 3. Adem\u00e1s de estas bibliotecas que vienen incluidas de forma nativa, tambi\u00e9n est\u00e1n disponibles <b>miles de bibliotecas terceras<\/b> a trav\u00e9s del Python Package Index (PyPI). Son ellas las que ofrecen su versatilidad a este lenguaje. Podemos mencionar tambi\u00e9n a modo de ejemplo la biblioteca <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/beautiful-soup-aprender-web-scraping\">BeautifulSoup<\/a><b> que ofrece una herramienta \u201ctodo en uno\u201d<\/b> para el scraping HTML. Por su lado, \u201c Request\u201d permite trabajar f\u00e1cilmente con b\u00fasquedas en HTTP.<\/p>\n\n\n\n<p>Gracias a <b>frameworks como <\/b><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/programacion-de-api-web-en-python-con-flask\">Flask<\/a><b> y <\/b><strong>Django<\/strong>, es posible desarrollar r\u00e1pidamente servicios web. Muchos servicios Cloud pueden ser manejados a trav\u00e9s del modelo de objeto Python con Apache Libcloud. Con <b>NumPy, Pandas y Matplotlib<\/b>, se pueden acelerar las operaciones matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas. Estas facilitan la <b>creaci\u00f3n de visualizaciones de datos<\/b>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"como-aprender-python-cuales-son-las-mejores-formaciones\">&iquest;C&oacute;mo aprender Python? &iquest;Cu&aacute;les son las mejores formaciones?<\/h2>\n\n\n\n<p>Para aprender Python, puedes elegir<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\"> las formaciones Liora<\/a>. Este lenguaje de programaci\u00f3n es central en nuestros diferentes programas: Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>A trav\u00e9s de los diferentes cursos, aprender\u00e1s no s\u00f3lamente Python, sino tambi\u00e9n todas las competencias requeridas para trabajar en el mundo de la data science y ejercer <b>una de las profesiones del Big Data<\/b>. Efectivamente, Python es el lenguaje m\u00e1s utilizado en la data science. Todas nuestras formaciones adoptan un enfoque innovador y original, el de<b> \u201cBlended Learning\u201d<\/b>, que combina la presencialidad con la distancia. Es posible completar una formaci\u00f3n en pocas semanas gracias al modo Boot Camp intensivo, o hacer una formaci\u00f3n en continuo.<\/p>\n\n\n\n<p>Concebidos por profesionales, nuestros programas responden a las necesidades de las empresas y permiten que nuestros aprendices se inserten r\u00e1pidamente en el mercado laboral. Permiten tambi\u00e9n obtener <b>un diploma certificado por la universidad Paris La Sorbonne<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Aprenda a utilizar Python<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Ya sabe todo sobre el lenguaje Python : Descubra otros recursos imperdibles de la Data Science como el servicio de almacenamiento de c\u00f3digo <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-en-github\">GitHub<\/a> o la plataforma de contenerizaci\u00f3n <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/docker-todo-que-saber\">Docker<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfPara qu\u00e9 sirve Python?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Python es un lenguaje generalista (no limitado a web). Usos: crear scripts y automatizaciones (reemplazar script shells, automatizar interacciones navegador web, interfaces gr\u00e1ficas), programaci\u00f3n aplicaciones (todo tipo, con packs como Cx_Freeze, PyInstaller para binarios), Data Science y Machine Learning (bibliotecas con interfaces Python, interfaz de alto nivel para algoritmos num\u00e9ricos), creaci\u00f3n servicios Web y APIs RESTful (frameworks web), metaprogramaci\u00f3n y generaci\u00f3n c\u00f3digo (cada elemento es objeto \u2013 escribir aplicaciones expandibles, dirigir sistemas generaci\u00f3n como LLVW para crear c\u00f3digo en otros idiomas).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfQui\u00e9n utiliza Python?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Python es cada vez m\u00e1s usado por su versatilidad y facilidad de aprendizaje (sintaxis similar al ingl\u00e9s). Utilizado por: programadores principiantes, desarrolladores aplicaciones web\/m\u00f3viles, ingenieros sistemas, Data Scientists y otros profesionales datos.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de Python?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Ventajas: minimalismo (poco tiempo para empezar, sintaxis legible y directa), popularidad (compatible con mayor\u00eda sistemas operativos, enorme cantidad bibliotecas y APIs), polivalencia (scripting, automatizaci\u00f3n, desarrollo sistemas profesionales), actualizaciones constantes (nuevas caracter\u00edsticas alineadas con pr\u00e1cticas modernas, nunca obsoleto).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Los puntos d\u00e9biles de Python\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Desventajas: lenguaje de alto nivel (no adecuado para programaci\u00f3n nivel sistema), no ideal para binarios independientes cross-platform (aplicaciones Windows, MacOS, Linux dif\u00edciles), velocidad m\u00e1s lenta (no para aplicaciones donde velocidad prioritaria \u2013 mejor C\/C++ o Java; pero NumPy\/Pandas aceleran operaciones matem\u00e1ticas\/estad\u00edsticas), uso espacios blancos (algunos lo rechazan, pero simplifica sintaxis para lectura).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Diferencias entre Python 2 y Python 3\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Python 2: versi\u00f3n vieja, sin actualizaciones desde 2020, todav\u00eda usada. Python 3: versi\u00f3n actual, nuevas funcionalidades (sintaxis, mejores controles, interpretador m\u00e1s eficaz). Adopci\u00f3n inicial afectada por falta compatibilidad bibliotecas terceras (muchas compatibles Python 2). Problema resuelto, Python 3 es ahora mejor opci\u00f3n para nuevos proyectos.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Las Bibliotecas de Python\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Bibliotecas son clave del \u00e9xito. Distribuci\u00f3n por defecto incluye bibliotecas est\u00e1ndar (networking, threading, acceso archivos, JSON, XML, comprimidos, Tkinter, SQLite 3). Python Package Index (PyPI) ofrece miles bibliotecas terceras: BeautifulSoup (scraping HTML), Requests (HTTP), Flask\/Django (servicios web), Apache Libcloud (manejo servicios Cloud), NumPy\/Pandas\/Matplotlib (aceleran operaciones matem\u00e1ticas, estad\u00edsticas, visualizaciones).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo aprender Python? \u00bfCu\u00e1les son las mejores formaciones?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Liora ofrece formaciones con Python central en programas Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst. Blended Learning (presencial + distancia) en BootCamp intensivo o formaci\u00f3n continua. Programas dise\u00f1ados por profesionales, responden necesidades empresas, alta inserci\u00f3n laboral. 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