Phyton se está posicionando entre los lenguajes más utilizados por las empresas y organismos públicos que marcan las tendencias de mercado.
Davinci, tras 20 años de experiencia en la consultoría tecnológica, siempre ha apostado por herramientas, procedimientos y tecnologías más vanguardistas. Por eso ahora mantenemos una firme apuesta por el desarrollo en Python.
¿Qué es Python Django?
Python Django es un lenguaje de programación que posee una licencia de código abierto, muy consolidado en el mercado y maduro. En la actualidad dispone de una gran base de desarrolladores, documentación y proyectos en producción.
Alguno de los fabricantes que apuestan ya por este lenguaje de programación son IBM, para sus bibliotecas de computación cuántica y Google para sus sistemas Tensorflow.
Python Django aporta flexibilidad a la hora de realizar cambios y un Time-To-Market reducido. El tiempo desde la definición funcional hasta la implementación y proceso de pruebas se reduce considerablemente en comparación a otros lenguajes y es gracias a que:
1.- Es un Lenguaje interpretado:
- Facilidad de desarrollar y depurar.
- Permite acortar tiempos de desarrollo, mejorar la mantenibilidad y la calidad del código.
- Facilidad de mantenimiento y despliegues frente a lenguajes compilados tipo Java, C, etc. En la corrección de errores en entorno de producción, basta con modificar la línea de código directamente sin tener que volver a compilar el código fuente y desplegarlo pasando por todos los procesos internos de despliegue que pueden ser muy lentos y costosos. (Como en todos los casos, permitir flexibilidades como ésta conlleva una gran responsabilidad).
- Multiplataforma: se podrán ejecutar programas desarrollados en Python en múltiples plataformas (Linux, Windows o cualquier otro sistema operativo que disponga de intérprete).
- También permite un modo interactivo con el programador.
2.- Cuenta con un Código Fuente muy legible
- Es un lenguaje Multiparadigma que soporta orientación a objetos, programación funcional e imperativa, permitiendo a los programadores utilizar su propio estilo, o el recomendado por su organización.
Va ganando terreno y posicionamiento entre los expertos gracias a una rápida curva de aprendizaje, su facilidad de uso, flexibilidad y versatilidad.
Python Django se utiliza para multitud de aplicaciones de diferente naturaleza o uso, gracias a su facilidad de integración con otras aplicaciones, la cantidad de frameworks disponibles y una gran comunidad que se encarga de enriquecerlo.
Entre los usos habituales cabe destacar:
- Aplicaciones Web (Django = Framework de desarrollo web):
- En los últimos años, Python está siendo muy aceptado en el desarrollo de aplicaciones web gracias frameworks como Django que ofrecen un marco de trabajo completo para desarrollar aplicaciones web de forma rápida y con una alta calidad.
- Es una alternativa a tener en cuenta porque puede reducir costes de implantación y mantenimiento, acortando los tiempos de desarrollo y despliegue.
- Analítica de datos avanzada:
- Actualmente Python está compitiendo con lenguajes como R para realizar minería de datos (datamining) y análisis de datos avanzada, desde el punto de vista del business intelligence e inteligencia artificial.
- Actualmente tanto R como Python son los lenguajes más utilizados del mercado en la analítica de datos avanzada, pero Python se puede aplicar a más sectores mientras que R tiene un enfoque más orientado al análisis estadístico y visualización de los datos.
- Herramientas, librerías o frameworks más destacados:
- Numpy y Pandas que implementan funciones para cálculos matemáticos y estadísticos.
- Mlpy con algoritmos de aprendizaje automático (ML o Machine Learning).
- Matploit para facilitar la visualización y representación gráfica de los datos.
- SciPy para el análisis científico como optimización, álgebra lineal, integración, ecuaciones diferenciales…
- NLTK para el procesamiento de lenguaje natural
- APIs de integración con TensorFlow de Google
- Desde Davinci recomendamos este lenguaje de programación para iniciarse como científico de datos…
- Administración de sistemas para la automatización de tareas:
- Tradicionalmente los administradores de sistemas han utilizado Python como herramienta de scripting de forma amplia para automatizar tareas de administración y gestión de plataformas sustituyendo scripts realizados en bash o AWK
- Los equipos de operaciones y administradores de sistemas de empresas y organismos públicos lo utilizan con frecuencia de forma cotidiana.
- Rastreo web:
- El rastreo web y scraping es una técnica muy utilizada para conseguir grandes cantidades de información (Big Data) rastreando multitud de webs para extraer la información que necesitamos con el objetivo de procesarla y/o analizarla posteriormente.
- Python es reconocido en el mundo del scraping y el crawling, donde podemos extraer información de páginas web gracias a técnicas de “scraping”, donde son muy útiles y usadas herramientas de Python como Scrapy en este contexto.
- Desarrollo de juegos
Davinci aprovecha la transversalidad de Python.
Python nos permite abordar con un único lenguaje de programación los proyectos de aquellos clientes que tienen necesidades de diferentes áreas tecnológicas, gracias a que es un lenguaje transversal a todas las áreas de Davinci:
IM: Buscadores, crawlers de webs para indexar…- Seguridad: es el lenguaje favorito de hackers y crackers, además nos puede servir para automatización de tareas como crear reglas de firewall de forma dinámica desde un portal intranet de gestión y aplicar las políticas en tiempo real.
- Desarrollo: Portales web, integraciones, transformación de datos, etc
- Analytics: Machine Learning, Datamining…
En Davinci contamos ya con varios expertos en este lenguaje.
Más sobre Davinci:
Davinci es una consultora tecnológica con más de 20 años de experiencia en la gestión y protección de la información de las organizaciones. Su objetivo es facilitar la gestión segura de la información desde diversas perspectivas:
- Information Management: Clasificando la información para maximizar el valor de acceso, tratamiento y recuperación.
- Cybersecurity: Securización de la información, convirtiendo los conocimientos en activos digitales seguros.
- Development: Desarrollo e integración de plataformas digitales para impulsar los procesos de negocio a través de diversos canales.
- Data Analytics: Procesamiento y análisis de grandes y heterogéneos volúmenes de datos para tomar las mejores decisiones.