Prefacio

A principios del año 2025, Python [15] es el lenguaje de programación más popular de acuerdo con el índice de TIOBE, el cual además le otorgó el reconocimiento de “lenguaje de programación del año 2024”. Este premio se concede al lenguaje que presenta el mayor incremento en su calificación durante un año, y en este caso Python creció un 9.3% tan solo en 2024 (https://www.tiobe.com/tiobe-index/).

Actualmente, Python no tiene rival en varios campos de la computación [11], particularmente en análisis de datos, aprendizaje automático [8] y desarrollo de aplicaciones de aprendizaje profundo. Una de las razones principales de este éxito es la facilidad con la que puede aprenderse y utilizarse el lenguaje. Al ser interpretado, Python permite probar y modificar código sin necesidad de un proceso de compilación, lo que favorece un desarrollo rápido y exploratorio. Entre sus desventajas se encuentra un rendimiento generalmente menor en comparación con lenguajes compilados como C++ o Rust, así como el hecho de que muchos errores se detectan únicamente en tiempo de ejecución.

¿Por qué uso Python?

En mi caso, llegué al lenguaje atraído por sus frameworks para el desarrollo de aplicaciones web a principios de los años dos mil. Un ejemplo temprano fue el framework CherryPy, con el cual desarrollé algunas aplicaciones web de manera relativamente sencilla para la época. Posteriormente surgieron frameworks más conocidos y utilizados en la actualidad, como Django y FastAPI.

Aunque probé otros lenguajes de scripting populares para estas tareas, como tcl, PHP y posteriormente Ruby, la sintaxis de Python me resultó más amigable y fácil de entender. Con el paso del tiempo, comenzaron a surgir numerosas librerías y herramientas innovadoras para el desarrollo de aplicaciones científicas [9], las cuales no encontraba con el mismo nivel de madurez en otros lenguajes. Esto me llevó a adoptar Python para una variedad cada vez mayor de proyectos.

Por ejemplo, alrededor de 2008 Python era el único lenguaje soportado por Google App Engine, lo que permitía ejecutar código de alto desempeño en la nube de forma relativamente sencilla. Otro proyecto interesante fue PiCloud, un servicio que permitía ejecutar código de manera transparente en la nube a partir de un programa local, simplemente importando una librería. Este tipo de plataformas representó una de las primeras aproximaciones a lo que hoy se conoce como computación Serverless.

Truco

Si te interesa conocer más sobre la historia del lenguaje, no te pierdas el documental The Story of Python and how it took over the world | Python: The Documentary, disponible en YouTube.

¿A quién va dirigido este libro?

Es común que programadores se interesen por Python al enfrentar un proyecto o problema específico para el cual ya existe una librería o una base de código que resuelve una parte importante del problema central. Algunos ejemplos incluyen el uso de APIs de inteligencia artificial generativa, el procesamiento de imágenes, la interacción con servicios en la nube, la construcción de rastreadores web o la simulación de sistemas mediante ecuaciones diferenciales ordinarias. Python ofrece librerías, ejemplos y comunidades activas para abordar este tipo de problemas.

Si este es tu caso, este libro está pensado para ti. Su objetivo es facilitar que programadores con experiencia previa se pongan al día de manera eficiente con el lenguaje, y que cuenten con una guía para resolver distintos tipos de problemas de ingeniería en los que Python puede ser una herramienta clave.