📒 ¿Te has preguntado que es python y porque lo recomiendan para aprender a programar?

 

En esta guía, te explicaré todo lo que necesitas saber sobre Python, sus características principales y cómo puedes empezar a aprender Python desde cero. Ya sea que quieras desarrollar aplicaciones web, automatizar tareas o explorar el mundo de la inteligencia artificial, Python es el lenguaje ideal para comenzar. ¡Sigue leyendo y descubre por qué!”

Python es un lenguaje del tipo interpretado, multiparadigma: – Soporta orientación a objetos (oop).- Programación imperativa y funcional.- Es de tipado dinámico, multiplataforma y multipropósito.

Aquí más abajo te explicaré que significa cada palabra detalladamente.

 

👋¿Quíen te explica que es python?

Yo, hola mi nombre es Mariano Laca y soy desarrollador Python, hasta la fecha me he especializado en desarrollo web utilizando el framework Flask para crear aplicaciones que trabajan con diferentes tipos de bases de datos, además recientemente he realizado un curso de DataScience & Machine Learning entre otros no solo de programación sino también del Marketing Digital y otras yerbas muuuy interesantes!.

✅Quisiera como finalidad principal que en este post descubras lo increíble que es aprender a programar, y más aún programar y ganar dinero creando aquellas aplicaciones que has soñado tu o tus clientes.

✅Que se convierta en una disciplina que te apasione y te llene día a día no solo los bolsillos sino también el espíritu.

✅Espero que no abandones nunca el recorrido que acabas de comenzar.

✅La mayoría de personas puede que no pase de la primera página. Pretendo explicar mejor que nadie, asi que disculpa si en algún momento soy repetitivo. Recuerda que intento transmitir una idea y conceptos desde mi posición a quien no tenga aún ningún conocimiento en programación.

👉¿Cúal es la historia y carácteristicas principales del lenguaje?

 

“Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y orientado a objetos. Fue creado en 1991 por Guido van Rossum con el objetivo de hacer que la programación fuera accesible para todos. A diferencia de otros lenguajes más complejos, Python tiene una sintaxis clara y legible, lo que lo convierte en una excelente opción para quienes quieren aprender a programar sin sentirse abrumados.

 

✔️Desglocemos la definición de Python como lenguaje de programación

Vamos a desarmar la definición que te he dado anteriormente en una cita:

Según la Wikipedia Python es un lenguaje de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en una sintaxis que favorezca un código legible. Y define este como un lenguaje multiparadigma, debido a que soporta orientación a objetos, programación imperativa y en menor medida programación funcional. Es interpretado de tipado dinámico y multiplataforma.

Una por una, Python es un lenguaje de programación. Sabemos que un lenguaje de programación es una representación de código binario facilitada a través de un lenguaje claro y legible para el ser humano, es la forma más “humana” de comunicarle al ordenador lo que pretendemos que haga. Puedo decirle “imprime “hola mundo” en consola” con un simple print(“hola mundo”).

Así como humanos somos tenemos un cerebro que envía ordenes y un cuerpo que las ejecuta, pues nuestra ejecucción en el caso de los lenguajes de programación “interpretados” se hace a través de un interprete. Es este interprete el que irá ejecutando el código como si fuera una lista de pasos en orden descendente (lo que llamamos flujo de ejecución).

Otorgandonos una delimitación en la forma en que podemos escribir para comunicarnos, y es lo que llamamos “Sintaxis”, esta es la correcta forma de escribir y expresarnos en este lenguaje de programación y en otros. La de python es realmente clara, sencilla a diferencia de otros lenguajes, quieres imprimir algo en pantalla, pues print(“lo que quieres aqui”).

Así de fácil, programar es dar una serie de instrucciones en un lenguaje que nosotros podemos y el ordenador puede comprender y ejecutar.

Este lenguaje se vuelve multiparadigma, porque nos permite utilizar diferentes y múltiples (es decir a la vez) modelos de desarrollo. Por ejemplo nos permitirá crear Clases y definir objetos a partir de ellas. Por ejemplo; Pedro es un objeto de la clase Humano, y Pipo es un objeto de la clase Perro. Podré a partir de allí crear muchos humanos y muchos perros, esto es lo que se conoce como paradigma orientado a objetos, dentro de los cuales encontraremos métodos o acciones exclúsivas de cada clase o de todas las clases, como por ejemplo (Perro)”mover-cola”, (Humano y Perro)”caminar”.

Además, Python es versátil: puedes usarlo para desarrollo web, análisis de datos, inteligencia artificial, automatización y mucho más.

Aún más versátil es que es interpretado y de tipado dinámico. Por ser interpretado no necesitas pasar por un proceso de “compilado” o “empaquetado” para ver el resultado. Es instantaneo..

Al ser de tipado dinámico permite utilizar mucho menos código, permite que las variables y objetos se amolden sin necesidad de ser tan estrictamente tipado, otorgando una fluidez y facilidad al programar.

Imagina que tienes 5 variables, supongamos que son como cajas donde guardas cosas y las sacas cuando las necesitas, en otro lenguaje deberías especificar que va en cada caja, por ejemplo una para números, otra para letras y no puedes cambiar el Tipo de contenido, o son números o son letras.

Python le metes algo dentro de una variable y se convierte en ese tipo de variable y punto. Tipo, le echas texto dentro, pues sera de texto, le echas numeros pues será entero, le tiras un True o le echas una mentira False y se convierte en booleano. Aquí no te andas con vueltas jajaj.

Ahora te dejo finalmente una explicación más profunda y detallada.

 

🐍 Las carácteristicas más importantes que hacen único a Python

 

✔️Es Interpretado

Normalmente los lenguajes de programación se pueden agrupar en Interpretados y Compilados según la forma en la que son traducidos. Los lenguajes se inventaron para facilitar al programador el desarrollo aplicaciones, imagina que nuestro computador trabaja en código binario y sería muy difícil programar todo en unos y ceros, además de que nos tardaríamos siglos y nadie quiere eso!!.

Por eso cuando nosotros escribimos un código en realidad lo que estamos haciendo es hablar un lenguaje más fácil de comprender para nosotros y que luego será traducido a lenguaje de máquina que es lo que puede entender el procesador. Entonces, cómo se realiza esta «traducción» es lo que los agrupa en Interpretados o Compilados:

 

 

La idea principal que tienes que asegurarte de comprender es que hay dos formas en las que los lenguajes de programación traducen el código que tu escribes. Una es a través de un interprete de forma casi instantánea, lo que te permitirá ir probando tu código a cada momento y detectar errores inmediatamente. Otra es aquella en la que todo tu código deberá pasar por un proceso de compilado (como si se tratará de un empaquetado) para luego (en caso de no haber errores durante el proceso) poder ser ejecutado.

Los lenguajes Compilados son aquellos en los que el código del programador es traducido por completo de una sola vez mediante un proceso llamado «Compilado»  para ser ejecutado por un sistema predeterminado. Entre los más comunes encontramos «C», «C++», Java, etc.

Y los lenguajes Interpretados son aquellos en los que el código del programador es traducido mediante un intérprete a medida que es necesario. Entre los más comunes encontramos «Python«, «Ruby», «Javascript», etc.

 

El que Python sea interpretado nos presenta ventajas:

• Al ser interpretado no necesitamos compilar ahorrándonos mucho tiempo en el desarrollo y prueba de una aplicación.
• Nuestro código fuente puede ser ejecutado en cualquier software siempre y cuando este disponga del intérprete (Windows, Linux, Mac, Android, Web)

✔️Multiparadigma :

Esto nos dice que Python es un lenguaje que soporta más de un paradigma, suponiendo paradigma como modelo de desarrollo (y cada lenguaje tiene el suyo).

Los paradigmas de la programación son los siguientes, en color verde los que admite Python:

• Programación asíncrona
• Imperativo
• Lógico
• Funcional
• Declarativo
• Estructurado
• Dirigido por eventos
• Modular
• Orientado a aspectos
• Orientado a objetos
• Con restricciones

Vamos a ver estos 3 «paradigmas» que admite!:

🌟Imperativo:

Los lenguajes de programación también se pueden agrupar en imperativos y declarativos, los del primer grupo a los que pertenece Python son aquellos que describen el estado del programa y permiten su modificación mediante condiciones o instrucciones de código que le indican al computador cómo realizar una tarea.

Los declarativos son aquellos que solo «declaran» condiciones, ecuaciones, etc que describen un problema y detallan su solución.

La principal diferencia es que:

En la programación IMPERATIVA se describe paso a paso un conjunto de instrucciones que deben ejecutarse para variar el estado del programa y solucionar el problema. Mientras que en la declarativa sólo se procede a describir el problema que se quiere solucionar..

🌟Funcional:

La programación funcional es un paradigma de la programación declarativa basada en el uso de funciones matemáticas que permite la variación del programa mediante la mutación de variables. Esto nos va a permitir operar con datos de entrada y salida. Brindándole así la posibilidad al usuario de ingresar datos que serán procesados para darnos otros datos de salida.

Operar a través de funciones recursivas (es decir que pueden volver a recurrirse a ellas) nos ahorrará muchas líneas de código entre otras ventajas.

Aunque aún no entiendas muy bien estos conceptos los iremos desarrollando durante las lecciones con ejemplos, así que no te preocupes!!.

En sencillas palabras una función es como una operación definida, supongamos una SUMA (+), los elementos a sumar pueden variar, pero de todas maneras la función será la misma (SUMAR). Así que sean cuales sean los elementos se sumaran cada vez que nosotros lo necesitemos con la misma instrucción (SUMAR). Eso es un claro ejemplo de cómo trabaja una función con elementos de entrada y salida!!

🌟Orientado a Objetos (POO):

La programación orientada a objetos ofrece la particularidad en la forma de obtener los resultados. Los objetos manipulan los objetos de entrada para la obtención de resultados (salida) específicos donde cada objeto nos ofrece una función específica y también nos permite la agrupación de bibliotecas o librerías. Asi como tambien podremos crear las nuestras propias!!

Los objetos son entidades que tienen un determinado estado, y se componen de “Características” y Métodos. Estos objetos derivan de clases que les otorgan estas características y métodos. Por ejemplo, Pedro de la Clase Humano, tiene pelo porque es una (característica) de los humanos y también puede correr, es una acción que pueden realizar los seres humanos (métodos).

Un ejemplo clásico en programación podria ser:

El Objeto Coche cuyas propiedades serán por ejemplo, el color, el modelo. Este objeto contiene toda la información que nos permitirá diferenciarlo de otros Objetos (otros coches), sus carácteristicas son sus propiedades, y sus capacidades de acción que tambien son propiedades son sus métodos, por ejemplo “Acelerar”, o “Frenar”.

 

✔️De Tipado Dinámico:

Es de tipado dinámico cuando una variable puede tomar diferentes valores de distintos tipos en diferentes momentos. En python las variables son declaradas por su contenido y no por su contenedor, lo que nos va a permitir cambiar el valor y tipo de una variable durante la ejecución sin necesidad de volver a declarar..

Por ejemplo supongamos que X es una variable, y en este caso X = 1.

Si X está almacenando un número, pero podemos almacenar una letra durante la ejecución del programa en la misma variable X mediante una instrucción, por ejemplo X = «a».

Veamos una variable como un bloque de memoria donde podemos «almacenar» un dato. O como una cajita donde guardar cosas..

 

💚En python:

• Si dentro de la variable colocamos números, la variable será de tipo numérica.
• Ahora, si colocamos letras, la variable será de tipo texto.
• Y si en ella colocamos un booleano (Verdadero o Falso), será de tipo booleano.

 

Es decir, vamos a guardar en ella lo que queremos y python automáticamente detectara su tipo, no hace falta que se lo indiquemos.

Y esto ha sido todo, si algún concepto no te quedo claro puedes comentar!. Yo trataré de explicarlo lo mas sencillamente posible, estos conceptos los vamos a profundizar a medida que avancemos.

Esta primera lección solo es una introducción a las características del lenguaje que iremos resaltando más adelante. ¿¿¡Has visto cuántas son!??

 

 

5️⃣ Las 5 Características Clave de Python que Facilitan el Aprendizaje.

Aquí están las principales razones por las que Python es perfecto para quienes comienzan :

 

1. Sintaxis simple y legible: La estructura de Python es clara y similar al inglés, lo que facilita la comprensión.
2. Versatilidad: Puedes usar Python para casi cualquier cosa, desde crear sitios web hasta analizar datos.
3. Comunidad activa: Si tienes dudas, siempre encontrarás ayuda en foros como Stack Overflow o Reddit.
4. Librerías y frameworks: Herramientas como Django, Flask y Pandas aceleran el desarrollo de proyectos.
5. Compatibilidad multiplataforma: Python funciona en Windows, macOS y Linux sin problemas.
   Estas características hacen que Python sea el lenguaje ideal para responder a la pregunta ‘qué es Python’ de manera práctica y efectiva.”

 

Conclusión – ¿Qué es Python?

Si ya leíste todo lo anterior, volvamos a ver la definición que da la Wikipedia sobre Python en español pero fastidiando un poco a nuestro modo! Y entonces tienes la respuesta a la mítica pregunta ¿Qué es python?. 

Python es un lenguaje multiparadigma, porque soporta más de un paradigma (modelo de desarrollo de la programación).Es interpretado porque el intérprete va a traducir nuestro código a medida que lo necesitemos!Es de tipado dinámico porque permite la mutación (transformación) de variables.Y finalmente es multiplataforma porque s puede ejecutar en cualquier sistema operativo que quieras!

🚀¿Para Qué Sirve Python? Usos Prácticos para Inspirarte.

Python no solo es fácil de aprender, sino que también tiene aplicaciones prácticas en muchos campos:

• Desarrollo web: Crea sitios dinámicos con frameworks como Django o Flask.
• Automatización: Ahorra tiempo escribiendo scripts para tareas repetitivas.
• Ciencia de datos: Analiza grandes volúmenes de información con bibliotecas como Pandas y NumPy.
• Inteligencia artificial: Construye modelos de machine learning con TensorFlow o Scikit-learn.
• Videojuegos: Usa Pygame para crear tus propios juegos.
  

  🔮Con tantas posibilidades, aprender Python te abrirá puertas en múltiples áreas.🚀

😎 Ejemplo de aplicaciones que yo he desarrollado con python:

Para que veas todo lo que puedes hacer con Python te voy a mostrar algunos de mi proyectos realizados y algunos que se encuentran aún en curso, para que veas de la propia mano de quien estas leyendo las posiblidades que brinda este lenguaje y de las cuales quizás nisiquiera estoy explotando el 50% aún.

MEMENTOR (Python – Librería PyQt5)

Esta fue una aplicación que comencé cuando recien aprendía a programar en python para mi hermano utilizando la librería PyQt5 que nos facilita crear aplicaciones de escritorio para windows o linux. La intención era mostrar memes con un atajo de teclado o cualquier otra imágen, vídeo o sonido superpuesto. De paso recordar el tan icónico CS que nos ha llenado de alegría durante siglos jaja

Registro de Usuario – Red social (Python-Flask-Mysql-Json)

Aplicación en desarrollo:

 

 

Tienda online con carrito de compras (Python-Flask)

 

 

 

📚Librerías, Frameworks y las infinitas posibilidades.

Python es un lenguaje increíblemente versátil que se adapta a una amplia variedad de necesidades tecnológicas.

Por ejemplo, si estás interesado en el desarrollo de aplicaciones de escritorio, PyQt es una herramienta poderosa que te permite crear interfaces gráficas modernas y funcionales con facilidad. Para el desarrollo web, frameworks como Flask (ideal para proyectos ligeros y APIs) y Django (perfecto para aplicaciones robustas y escalables) son opciones líderes que simplifican la creación de sitios dinámicos y seguros. Además, si trabajas con bases de datos, SQLAlchemy es una biblioteca esencial que facilita la interacción con sistemas de bases de datos mediante un ORM (Object-Relational Mapping) intuitivo. Pero eso no es todo: Python también brilla en áreas como el análisis de datos con Pandas , el machine learning con Scikit-learn , la automatización de tareas repetitivas, y la creación de videojuegos con Pygame .

En resumen, las posibilidades son prácticamente infinitas:

• PyQt : Interfaces gráficas para aplicaciones de escritorio.
• Flask & Django : Desarrollo web rápido y eficiente.
• SQLAlchemy : Gestión avanzada de bases de datos.
• Pandas : Análisis y manipulación de datos.
• Scikit-learn : Modelos de machine learning y aprendizaje automático.
• Pygame : Creación de videojuegos 2D.
• NumPy : Cálculos numéricos y matemáticos avanzados.

 

“Con Python, tienes acceso a una comunidad vibrante y herramientas que cubren prácticamente cualquier proyecto que puedas imaginar.”

📝Cómo Empezar a Aprender Python Hoy Mismo: Guía Paso a Paso.

Aprender Python no solo implica dominar la sintaxis básica, sino también comprender cómo aplicarlo en diferentes contextos según tus objetivos.

Para empezar, es fundamental aprender los fundamentos de programación , como variables, bucles y funciones, además de explorar paradigmas como la programación funcional y la programación orientada a objetos , que te permitirán escribir código más organizado y eficiente. Luego, si planeas trabajar con datos, aprender a interactuar con bases de datos usando herramientas como SQLAlchemy será esencial. Finalmente, dependiendo de tu enfoque, podrás elegir entre frameworks específicos: PyQt para aplicaciones de escritorio, Flask o Django para desarrollo web, u otras herramientas para crear aplicaciones online. A continuación, desglosaremos cada uno de estos temas para que puedas avanzar paso a paso.

1. Fundamentos de Programación con Python y Programación Funcional

• Explora los conceptos básicos de Python, como tipos de datos, estructuras de control y funciones.
• Introduce el paradigma de programación funcional, explicando conceptos como funciones lambda, map, filter y reduce.

2. Programación Orientada a Objetos (POO): Organiza tu Código de Manera Efectiva

• Explica qué es la POO y por qué es útil para proyectos más grandes.
• Incluye ejemplos prácticos de clases, objetos, herencia y polimorfismo.

3. Trabajando con Bases de Datos: Introducción a SQLAlchemy

• Enseña cómo conectar Python con bases de datos SQL usando SQLAlchemy.
• Proporciona un ejemplo básico de cómo realizar consultas CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar).

4. Frameworks Específicos: Elige tu Camino (Escritorio, Web o Aplicaciones Online)

• Explica las diferencias entre desarrollar para escritorio, web o aplicaciones online.
• Destaca frameworks como:
  • PyQt : Ideal para interfaces gráficas de escritorio.
  • Flask : Perfecto para APIs y proyectos web ligeros.
  • Django : Robusto y escalable para aplicaciones web completas.

🎯 En mi blog podrás seguir perfectamente esta ruta con determinados consejos en el camino y aprenderás a utilizar herramientas claves del desarrollo.

 

🛠️Herramientas utilizadas en el desarrollo con python (no necesitas instalar todas)

 

Aquí te cuento algunas de las herramientas que utilizamos los desarrolladores para programar en Python, no te asustes parecen muchas pero en realidad estan todas integradas en un par de paquetes. Aunque parezca mucho por aprender, verás que conforme avances leyendo se te hará muy fácil y aprenderemos a utilizar cada una en profundidad.

1. Editores de Código / IDEs

Estas herramientas son donde escribes y editas tu código. Es tu principal herramienta, si fueras un ninja estar sería tu katana. Algunas incluyen características avanzadas como autocompletado, depuración y soporte para múltiples lenguajes.

• Visual Studio Code (VSCode):
  • Tipo: Editor de código ligero e IDE.
  • Descripción: Gratuito, altamente personalizable y compatible con extensiones para Python, Django, Flask, etc. Ideal para principiantes y profesionales.
  • Sitio oficial: https://code.visualstudio.com

 

 

Existen otros, pero mi preferencia es por este y es que el yo utilizo de modo predeterminado.

2. Herramientas de Desarrollo Web

Estas herramientas son útiles si estás trabajando en proyectos web con Python (usando Flask, Django, etc.).

• XAMPP:
  • Tipo: Entorno de servidor local.
  • Descripción: Incluye Apache, MySQL, PHP y Perl. Útil para probar aplicaciones web localmente antes de desplegarlas.
  • Sitio oficial: https://www.apachefriends.org
• Postman:
  • Tipo: Herramienta para pruebas de APIs.
  • Descripción: Permite probar endpoints RESTful, enviar solicitudes HTTP y analizar respuestas. Esencial para desarrollo backend.
  • Sitio oficial: https://www.postman.com

3. Control de Versiones

Estas herramientas son esenciales para gestionar cambios en tu código y colaborar con otros desarrolladores.

• Git:
  • Tipo: Sistema de control de versiones distribuido.
  • Descripción: Permite rastrear cambios en tu código, crear ramas y colaborar en repositorios remotos. Esencial para cualquier proyecto serio.
  • Sitio oficial: https://git-scm.com

• GitHub / GitLab / Bitbucket:
  • Tipo: Plataformas de hosting de repositorios Git.
  • Descripción: Permiten almacenar, compartir y colaborar en proyectos de código abierto o privados. GitHub es el más popular.
  • Sitios oficiales:
    • GitHub: https://github.com
    • GitLab: https://about.gitlab.com
    • Bitbucket: https://bitbucket.org

4. Bases de Datos

Herramientas para trabajar con bases de datos relacionales y no relacionales.

• MySQL / MariaDB:
  • Tipo: Base de datos relacional.
  • Descripción: Ampliamente utilizado para aplicaciones web. Se integra fácilmente con frameworks como Django y Flask.
• SQLite:
  • Tipo: Base de datos ligera y embebida.
  • Descripción: Ideal para proyectos pequeños o prototipos. Viene preinstalada con Python.
• MongoDB:
  • Tipo: Base de datos NoSQL.
  • Descripción: Almacena datos en formato JSON-like. Útil para aplicaciones modernas que manejan grandes volúmenes de datos no estructurados.
  • Sitio oficial: https://www.mongodb.com

 

5. Herramientas de Automatización y Gestión de Dependencias

Estas herramientas simplifican la configuración y gestión de proyectos.

• pip:
  • Tipo: Gestor de paquetes de Python.
  • Descripción: Instala y gestiona bibliotecas y dependencias de Python.
• virtualenv / venv:
  • Tipo: Entornos virtuales.
  • Descripción: Crea entornos aislados para proyectos Python, evitando conflictos entre dependencias.
• Anaconda:
  • Tipo: Distribución de Python para ciencia de datos.
  • Descripción: Incluye herramientas como Jupyter Notebook, Pandas y NumPy. Ideal para machine learning y análisis de datos.
  • Sitio oficial: https://www.anaconda.com

6. Herramientas de Pruebas y Depuración

Estas herramientas ayudan a garantizar que tu código funcione correctamente.

• pytest:
  • Tipo: Framework de pruebas unitarias.
  • Descripción: Simplifica la escritura y ejecución de pruebas automatizadas en Python.
• pdb (Python Debugger):
  • Tipo: Depurador interactivo.
  • Descripción: Permite depurar código Python paso a paso y analizar errores.

7. Herramientas de Despliegue

Estas herramientas son útiles cuando quieres publicar tus aplicaciones en línea.

• Heroku:
  • Tipo: Plataforma de despliegue en la nube.
  • Descripción: Fácil de usar para desplegar aplicaciones web Python (Django, Flask). Ofrece un plan gratuito limitado.
  • Sitio oficial: https://www.heroku.com
• AWS (Amazon Web Services):
  • Tipo: Servicios en la nube.
  • Descripción: Proporciona infraestructura para hospedar aplicaciones, bases de datos y más. Ideal para proyectos escalables.

 

8. Herramientas de Ciencia de Datos y Machine Learning

Si tu enfoque incluye análisis de datos o inteligencia artificial, estas herramientas son imprescindibles.

• Jupyter Notebook:
  • Tipo: Entorno interactivo para análisis de datos.
  • Descripción: Ideal para experimentar con código Python y visualizar resultados en tiempo real.
• Pandas:
  • Tipo: Biblioteca para análisis de datos.
  • Descripción: Facilita la manipulación y análisis de datos tabulares.
• Scikit-learn:
  • Tipo: Biblioteca de machine learning.
  • Descripción: Proporciona herramientas para crear modelos de aprendizaje automático.
• TensorFlow / PyTorch:
  • Tipo: Frameworks de deep learning.
  • Descripción: Usados para construir modelos avanzados de inteligencia artificial.

 

 

 

 

🔧 Las herramientas durante el aprendizaje de python

Obviamente no necesitamos instalar 500 herramientas y llenar nuestro PC de basura que no vamos a utilizar al menos al principio, y lo cierto es que lo más conveniente siempre es ir instalando las herramientas a medida que vamos aprendiendo a utilizarlas y podemos realmente sacarle el jugo. No me vengas con eso que te has instalado 3 IDE’s para probar cual es mejor. Venga, usa el mismo que yo y no mires atrás, enfocate en el aprendizaje y no en las herramientas. No queremos te agarre esta enfermedad nerd que nos suele afectar a los desarrolladores que pasamos una semana personalizando nuestro entorno; veas que jodida enfermedad, nunca estás satisfecho.

Lo importante es que para comenzar cuentes con un IDE o un Editor visualmente atractivo de código y además algunas extensiones para facilitarte el aprendizaje de la sintáxis.

Además que cuentes obviamente con el interprete de Python  y seas capaz de comprender lo que estas haciendo. Con esto es suficiente, no necesitas muchas herramientas en realidad y la mayoría hoy en día puedes utilizarlas sin demasiadas instalaciones ni engorros. Que incluso podrías programar en el bloc de notas, pero venga  eso ya sería ser muy duros con nosotros mismos jajaj.

⚔️ Herramientas necesarias para comenzar a aprender programación hoy

 

Anteriormente si has leído mi blog, esta entrada era distinta. Pues hoy conozco mejores herramientas y he detectado algunas que considero escenciales para el aprendizaje y que verás son realmente muy útiles y quiero que las instales si vas a continuar aprendiendo a programar en mis siguientes post:

• Visual Studio Code + Extensiones (Se puede utilizar online pero no lo recomiendo para iniciar)
• Jupyer Notebook (Se puede utilizar online, pero recomiendo instalar)

Instalaremos y profundizaremos más adelante en cada una de estas herramientas.

Lo importante es que entiendas que la primera sirve para escribir código y te ayudará a cometer menos errores, ejecutarlo más fácilmente, entre otras muchas cosas.

Y la segunda funciona como un cuaderno que nos permite ejecutar código y separarlo por bloques además de poder tomar notas sobre nuestro aprendizaje y el comportamiento del lenguaje, si habías agarrado birome y papel, tira eso a la basura y comienza a crear tus cuadernos. Es importante que la tengas funcionando porque la utilizaremos en cada post. Y ya no necesitas nada más para aprender el primer ítem de nuestra guía “Fundamentos de programación en Python“.

 

🎁Recomendaciones finales: Jupyter Notebook para aprender a programar

En el siguiente artículo, ¡daremos nuestros primeros pasos prácticos en el mundo de la programación! Aprenderemos a instalar y configurar un entorno de desarrollo completo.

Puedes optar por instalar todas las herramientas de una sola vez, o ir instalando una por un a medida que las vamos usando.

Primeramente instalaremos Jupyter Notebook que nos permitirá crear cuadernos donde podremos ejecutar código y añadir hipertexto (HTML) con explicaciones y notas para llevar un control de nuestro aprendizaje y poder dar un repaso cuando sea necesario, así como tambien tener más organizado nuestro código. Comenzaremos a familiarizarnos con la sintaxis clara y amigable de Python 3. Y este será el punto de partida perfecto para convertirte en un desarrollador profesional que sabe lo que hace y porque lo hace. ¡No te pierdas la siguiente lección que está muy cargada de nueva información y herramientas!