¿Qué herramientas necesito para programar en Python?

Python es uno de los lenguajes más demandados en la actualidad. Entre sus virtudes está el ser un lenguaje claro, fácil de aprender y que fomenta la creación de código de calidad. Por tanto, programar en Python puede resultar más sencillo que hacerlo en otros lenguajes.

Este lenguaje es tremendamente versátil, ya que está disponible en la práctica totalidad de plataformas. Además, dispone de librerías y frameworks de código abierto para cubrir una gran variedad de necesidades. Pero ¿qué herramientas se necesitan para programar en Python? Las vemos a continuación.

Dos ramas para programar en Python: 2.7.x y 3.x

Lo primero que necesitarás decidir es qué versión de Python vas a utilizar. Conviene aprender a programar con Python 3. No obstante, es posible que en algunos proyectos necesites utilizar Python 2.7.x por disponer aún de mayor variedad de librerías. Además, por ser la versión predeterminada en algunos sistemas operativos.

Mediante el uso de entornos virtuales puedes trabajar con varios proyectos en el mismo equipo. Además, podrás utilizar un intérprete Python con las librerías necesarias diferente para cada uno de ellos.

Editores de código y gestor de paquetes

Si ya utilizas algún editor de código, es probable que puedas seguir utilizándolo, ya que es posible que disponga de soporte para este lenguaje. Si no es así, puedes utilizar editores sencillos como Atom o SublimeText. También un IDE más elaborado como PyCharm. Las opciones son múltiples y no son pocos los desarrolladores que utilizan el clásico editor vim para desarrollar proyectos complejos. Eso sí, habitualmente aderezado con plugins que faciliten la gestión del proyecto, la integración con git para controlar versiones, etc.

Python es un lenguaje fácil de extender mediante librerías propias o de terceros. Independientemente de lo que te dispongas a instalar, en general, usarás para ello pip, la herramienta de instalación de paquetes de Python, que suele venir incluida. Puedes encontrar multitud de paquetes, entre ellos los más populares, en esta página.

En algunos casos, bien por tratarse de paquetes poco elaborados o de scripts pensados para cubrir alguna necesidad muy específica, hay autores que sólo publican su código Python en otros repositorios como github o BitBucket. No tendrás muchos problemas para incorporarlos a tu entorno de desarrollo.

¿Qué paquetes necesito?

Aunque es posible desarrollar en Python con las librerías estándar, que cubren múltiples necesidades, suele ser más frecuente hacerlo para crear librerías, herramientas del sistema, etc. Cuando se desarrollan proyectos más elaborados es interesante conocer algún framework apropiado. Para web, los más conocidos son Flask y Django.

Los dos son recomendables, aunque Django suele ser más completo y facilita el encontrar paquetes ya creados que cubren diversas funciones. Mientras, Flask es más ligero y minimalista y exige desarrollar más, aunque también ofrece más capacidad de personalización. En ambos casos los frameworks son bastante populares y maduros y encontrarás soluciones para desarrollar CMS, una API REST, etc.

En caso de que hayas optado por Python porque necesitas desarrollar aplicaciones científicas, implementar una solución de machine learning, etc., ya sabrás que es el lenguaje de moda en ese área en particular. Librerías como NumPy, SciPy o Pandas son ya casi un estándar entre las herramientas para la programación científica en el mundo Python. Además, hay una comunidad de desarrolladores bastante amplia que comparte sus conocimientos.

Con estas herramientas en tu poder ya estás preparado para ponerte manos a la obra. La documentación oficial de Python es de bastante calidad. Asimismo, el tutorial de toma de contacto ayuda a entender las bases del lenguaje y de su filosofía de programación. Como ves, apenas necesitas herramientas para empezar a programar en Python. Será una vez que domines el lenguaje y te dispongas a comenzar algún proyecto cuando profundices en las herramientas específicas que necesites conocer. En general, también están documentadas. Además, la claridad propia del código Python hace sencillo aprender del código de otras personas. Por lo tanto, merece la pena estudiar cómo está construido un proyecto para mejorar tus conocimientos.

En Go4IT Solutions contamos con la experiencia de haber migrado varias aplicaciones en lenguaje legado a Phython. En el proceso de conversión hemos eliminado el código muerto y generada la documentación a partir del análisis del código, lo que facilita el proceso de mantenimiento posterior.