{"id":167460,"date":"2026-01-28T12:09:22","date_gmt":"2026-01-28T11:09:22","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=167460"},"modified":"2026-02-24T16:34:20","modified_gmt":"2026-02-24T15:34:20","slug":"fortran-todo-sobre-el-primer-lenguaje-de-programacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/fortran-todo-sobre-el-primer-lenguaje-de-programacion","title":{"rendered":"Fortran: todo sobre el primer lenguaje de programaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

Fortran es un lenguaje de programaci\u00f3n inform\u00e1tica muy utilizado por los cient\u00edficos. Su popularidad ha disminuido con los a\u00f1os, pero los siguen utilizando mucho los programadores cient\u00edficos. Tambi\u00e9n lo utilizan las empresas para aplicaciones como la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica, el trading financiero y las simulaciones de ingenier\u00eda.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los programas escritos en Fortran se pueden optimizar para ejecutarse en ordenadores de alto rendimiento (HPC)<\/b>. Se utiliza para comparar programas y clasificar a los superordenadores m\u00e1s potentes del mundo. Por lo general, este lenguaje es ideal para crear c\u00f3digo en el que el rendimiento es importante.<\/p>\n\n\n\n

Existen pocos lenguajes que rivalicen en rendimiento con Fortran, entre ellos C++<\/b>. Adem\u00e1s, ofrece caracter\u00edsticas que los desarrolladores prefieren respecto a C++, como no tener que preocuparse por la asignaci\u00f3n de memoria o la optimizaci\u00f3n<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Es un lenguaje compilado \u00abahead-of-time<\/b>\u00ab, lo que significa que debe realizarse un paso especial de compilaci\u00f3n en el c\u00f3digo escrito antes de que pueda ejecutarse en un ordenador. Esto supone una gran diferencia con respecto a lenguajes interpretados como Python y R<\/a>, que se ejecutan a trav\u00e9s de un int\u00e9rprete que ejecuta las instrucciones directamente<\/b>. La desventaja es que el int\u00e9rprete reduce la velocidad de c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n

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La historia de Fortran<\/h2>\n\n\n\n

Creado por Konrad Zuse, Plankalkul fue el primer lenguaje de programaci\u00f3n de alto nivel. Sin embargo, las ideas y proyectos del inventor \u00fanicamente estaban escritos en papel. El primer lenguaje de programaci\u00f3n real fue Fortran, creado por John Backus<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Licenciado en Matem\u00e1ticas por la Universidad de Columbia, invent\u00f3 este lenguaje<\/b> en los a\u00f1os 50 mientras trabajaba como programador en IBM. El objetivo era dar soporte al Selective Sequence Electronic Calculator<\/b>: un ordenador electromec\u00e1nico con 23 000 rel\u00e9s y 13 000 tubos de vac\u00edo fabricado en enero de 1948. Fue con este ordenador con el que Wallace J. Eckert, director del Watson Scientific Computing Laboratory de IBM<\/b>, realiz\u00f3 los c\u00e1lculos SSEC que se utilizar\u00edan 20 a\u00f1os despu\u00e9s en el programa espacial Apolo.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, una vez inventado el SSEC, nadie encontraba un m\u00e9todo adecuado para programarlo. Durante tres a\u00f1os, John Backus trabaj\u00f3 intentando programar la m\u00e1quina. A finales de 1953, present\u00f3 a sus superiores un concepto de lenguaje de programaci\u00f3n para el ordenador mainframe IBM 701<\/b>. La idea fue aprobada por IBM, y John Backus pas\u00f3 a ser responsable de un peque\u00f1o equipo en 1954 en el IBM Watson Scientific Laboratory.<\/p>\n\n\n\n

A medida que avanzaba su trabajo, Backus decidi\u00f3 dise\u00f1ar un lenguaje de programaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido y sencillo para los programadores. En 1957, tras tres a\u00f1os de trabajo, se lanz\u00f3 la primera versi\u00f3n de Fortran. Conten\u00eda 25 000 l\u00edneas de c\u00f3digo en un casete magn\u00e9tico que se inclu\u00eda con cada instalaci\u00f3n IBM 704<\/b>. Este lenguaje fue adoptado masivamente por cient\u00edficos y matem\u00e1ticos para escribir programas con gran intensidad num\u00e9rica.<\/p>\n\n\n\n

En 1958 se public\u00f3 la segunda versi\u00f3n de Fortran, que a\u00f1ad\u00eda tipos de datos num\u00e9ricos complejos<\/b>. Esto hizo que el lenguaje fuera adecuado para aplicaciones t\u00e9cnicas como la ingenier\u00eda el\u00e9ctrica<\/b>. La principal mejora consisti\u00f3 en permitir funciones escritas por el usuario para mejorar la programaci\u00f3n procedimental.<\/p>\n\n\n\n

Menos de un a\u00f1o despu\u00e9s, IBM lanz\u00f3 Fortran III<\/b> con nuevas funcionalidades. Sin embargo, esta versi\u00f3n nunca se present\u00f3 al p\u00fablico como producto. En 1960, ya exist\u00edan varias versiones de Fortran para los ordenadores IBM. La popularidad del lenguaje sigui\u00f3 creciendo y los fabricantes rivales empezaron a ofrecer compiladores para sus propias m\u00e1quinas. En 1963, hab\u00eda m\u00e1s de 40 compiladores disponibles.<\/p>\n\n\n\n

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En 1961, IBM comenz\u00f3 a trabajar en Fortran IV<\/b> en respuesta a la demanda del p\u00fablico. Esta versi\u00f3n eliminaba las caracter\u00edsticas dependientes de la m\u00e1quina de Fortran II y a\u00f1ad\u00eda nuevas funciones, como el tipo de datos l\u00f3gico. En 1965, Fortran IV<\/b> tuvo que ajustarse a las normas de la American Standards Association<\/b>. Ya se hab\u00eda convertido en un lenguaje muy utilizado en educaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

A pesar de la buena acogida de esta estandarizaci\u00f3n por parte de la comunidad, siguieron apareciendo diversas variantes. Se hicieron varias revisiones, incluidas nuevas versiones como Fortran 77<\/b>. A\u00fan hoy sigue siendo ampliamente utilizado por muchas comunidades cient\u00edficas. Sin embargo, a menudo se considera un lenguaje obsoleto y antiguo.<\/p>\n\n\n\n

El est\u00e1ndar Fortran m\u00e1s reciente data de 2018, y ha aportado nuevas caracter\u00edsticas conservando el alto rendimiento del lenguaje y su capacidad para hacer frente a los retos modernos de la computaci\u00f3n cient\u00edfica<\/b>. El lenguaje ha evolucionado con el tiempo. Si antes era un lenguaje de programaci\u00f3n puramente procedimental, ahora admite caracter\u00edsticas orientadas a objetos<\/b>, como la extensi\u00f3n de tipos y el polimorfismo.<\/p>\n\n\n\n

Las versiones m\u00e1s recientes han introducido nuevos conceptos, como las sentencias \u00abblock if\u00bb y \u00abend if\u00bb<\/b>, destinados a mejorar la programaci\u00f3n estructurada. Muchas de estas caracter\u00edsticas se encuentran en lenguajes de programaci\u00f3n modernos como C++, Java o Python<\/b>. En los \u00faltimos 40 a\u00f1os, Fortran ha inspirado varios lenguajes de programaci\u00f3n, como C y Basic. Este lenguaje tambi\u00e9n ha influido en la evoluci\u00f3n de las t\u00e9cnicas de compilaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Empezar un curso en Data Science<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 se utiliza Fortran?<\/h2>\n\n\n\n

Fortran sigue utiliz\u00e1ndose hoy en d\u00eda en campos de investigaci\u00f3n que requieren el uso de la inform\u00e1tica cient\u00edfica. Entre los programas en Fortran m\u00e1s famosos se encuentran NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean)<\/b>, el c\u00f3digo OFF<\/b> de din\u00e1mica de fluidos, y los modelos del Goddard Institute for Space Studies<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, este lenguaje sigue siendo popular para una gran variedad de programas de modelizaci\u00f3n clim\u00e1tica. Esto se debe a que las f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas<\/b> se convierten en c\u00f3digo con facilidad<\/b>. El rendimiento es alto y la mayor parte de la comunidad de modelizaci\u00f3n clim\u00e1tica entiende la sintaxis.<\/p>\n\n\n\n

El TIOBE Index, que mide la popularidad de cientos de lenguajes de programaci\u00f3n, situ\u00f3 a Fortran en el vig\u00e9simo lugar entre los lenguajes m\u00e1s populares en abril de 2021<\/b>. Aunque ha sido eclipsado por otros lenguajes en las \u00faltimas d\u00e9cadas, sigue firmemente arraigado en el campo de la High-Performance Computing.<\/p>\n\n\n\n

Los mejores lenguajes de Data Science<\/h2>\n\n\n\n
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Para la Data Science<\/a>, no todos los lenguajes de programaci\u00f3n son iguales. C y C++ se utilizan habitualmente para el an\u00e1lisis de datos de alto rendimiento, pero lenguajes como Python pueden ayudar a aumentar la productividad<\/b>. Existen marcos de trabajo y lenguajes espec\u00edficos para el procesamiento de Big Data, al igual que existen lenguajes para la investigaci\u00f3n cient\u00edfica. Sin embargo, en ese campo en concreto, Fortran ha sido superado por varios lenguajes<\/b>.<\/p>\n\n\n

El lenguaje C<\/h3>\n\n\n\n

C es un lenguaje generalista que puede utilizarse para una amplia gama de aplicaciones<\/b>. Para la Data Science, tiene dos ventajas. En primer lugar, es un lenguaje popular con una gran base de usuarios, y tambi\u00e9n es uno de los m\u00e1s potentes. Adem\u00e1s, C admite fuentes y bibliotecas digitales, lo que aumenta su rendimiento para tareas de Data Science<\/b>. Sin embargo, Python es claramente superior<\/b> en este \u00e1mbito. Existen varios lenguajes de programaci\u00f3n acompa\u00f1ados de un amplio ecosistema de bibliotecas y herramientas dise\u00f1adas para el desarrollo de aplicaciones de Data Science<\/b>. Los principales son Python, R, Julia y Fortran.<\/p>\n\n\n

Python<\/h3>\n\n\n\n

Python<\/a> es el lenguaje de programaci\u00f3n m\u00e1s popular en Data Science.<\/b> Es un lenguaje originalmente dise\u00f1ado para aprender a programar, pero su sencillez lo ha convertido en uno de los m\u00e1s utilizados para el desarrollo. Es el lenguaje con mayor n\u00famero de bibliotecas para Data Science.<\/p>\n\n\n\n

Entre las m\u00e1s utilizadas se encuentran el toolkit SciPy<\/b> para la optimizaci\u00f3n, la integraci\u00f3n, la interpolaci\u00f3n y el \u00e1lgebra lineal, NumPy<\/a> para las matrices y arrays multidimensionales, scikit-learn para algoritmos de Machine Learning<\/a>, y el m\u00f3dulo Natural Language Toolkit<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

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Iniciar un curso sobre Python<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n

El lenguaje R<\/h3>\n\n\n\n

R es tanto un lenguaje de programaci\u00f3n como un entorno de texto y gr\u00e1ficos<\/b> para el c\u00e1lculo estad\u00edstico. Apareci\u00f3 por primera vez a principios de la d\u00e9cada de 1990, pero r\u00e1pidamente gan\u00f3 en funcionalidad y popularidad. Los programas se pueden definir y probar de forma progresiva, utilizando este lenguaje por lotes para ejecutar programas de forma interactiva<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Al igual que Python, R<\/b> re\u00fane diferentes bibliotecas de Data Science. Hay m\u00e1s de 11 000 paquetes disponibles a trav\u00e9s de la Comprehensive R Archive Network<\/b>. La mayor\u00eda est\u00e1n desarrollados en R, pero tambi\u00e9n pueden desarrollarse en C, Java y Fortran. Tambi\u00e9n existen entornos especializados basados en R, como Bioconductor<\/b>, centrado en el an\u00e1lisis de datos gen\u00f3micos.<\/p>\n\n\n

El lenguaje Julia<\/h3>\n\n\n\n

Creado en 2009, Julia es el lenguaje de programaci\u00f3n de Data Science m\u00e1s reciente<\/b>. Se centra en el alto rendimiento y admite programaci\u00f3n procedimental, orientada a objetos y funcional. Es un lenguaje din\u00e1mico para c\u00e1lculo distribuido o paralelo.<\/p>\n\n\n\n

Actualmente hay m\u00e1s de 1700 paquetes disponibles en el gestor de paquetes de Julia. Est\u00e1n escritos en Julia, C y Fortran y cubren todas las \u00e1reas de la Data Science. El lenguaje tambi\u00e9n puede utilizarse para llamar a funciones de Python a trav\u00e9s del paquete PyCall, o para llamar directamente a funciones de C<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo aprender a programar con Fortan?<\/h2>\n\n\n\n

La programaci\u00f3n inform\u00e1tica se utiliza ampliamente en una gran variedad de campos cient\u00edficos. Sin embargo, Fortran no es el mejor lenguaje para la Data Science<\/b>. El lenguaje Python es m\u00e1s adecuado y m\u00e1s potente.<\/p>\n\n\n\n

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