Python (lenguaje de programación)

Pitón

Paradigma	Multi-paradigma : orientado a objetos, procedimental ( imperativo ), funcional, estructurado, reflexivo
Diseñada por	Guido van Rossum
Desarrollador	Fundación de software Python
Apareció por primera vez	20 de febrero de 1991 ; Hace 30 años (20 de febrero de 1991)
Lanzamiento estable	3.10.0  / 4 de octubre de 2021 ; Hace 15 dias ( 4 de octubre de 2021)
Versión de vista previa	3.11.0a1  / 7 de octubre de 2021 ; Hace 12 dias ( 7 de octubre de 2021)
Disciplina de mecanografía	Duck, tipeo dinámico y fuerte ; gradual (desde 3.5, pero ignorado en CPython )
SO	Windows, Linux / UNIX, macOS y más
Licencia	Licencia de Python Software Foundation
Extensiones de nombre de archivo	.py,.pyi,.pyc,.pyd,.pyo (antes de 3.5),.pyw,.pyz (desde 3.5)
Sitio web	www.python.org
Implementaciones importantes
CPython, PyPy, sin apilado Python, MicroPython, CircuitPython, IronPython, Jython
Dialectos
Cython, RPython, Starlark
Influenciado por
ABC, Ada, ALGOL 68, APL, C, C ++, CLU, Dylan, Haskell, Icon, Java, Lisp, Modula-3, Perl, ML estándar
Influenciado
Apache Groovy, Boo, Cobra, CoffeeScript, D, F #, Genie, Go, JavaScript, Julia, Nim, Ring, Ruby, Swift
Programación Python en Wikilibros

Python es un lenguaje de programación de propósito general de alto nivel interpretado. Su filosofía de diseño enfatiza la legibilidad del código con el uso de una sangría significativa. Sus construcciones de lenguaje, así como su enfoque orientado a objetos, tienen como objetivo ayudar a los programadores a escribir código claro y lógico para proyectos de pequeña y gran escala.

Python se escribe dinámicamente y se recolecta basura. Admite múltiples paradigmas de programación, incluida la programación estructurada (en particular, procedimental ), orientada a objetos y funcional. A menudo se describe como un lenguaje con "pilas incluidas" debido a su amplia biblioteca estándar.

Guido van Rossum comenzó a trabajar en Python a fines de la década de 1980, como sucesor del lenguaje de programación ABC, y lo lanzó por primera vez en 1991 como Python 0.9.0. Python 2.0 se lanzó en 2000 e introdujo nuevas características, como listas por comprensión y un sistema de recolección de basura que usa el conteo de referencias. Python 3.0 se lanzó en 2008 y fue una revisión importante del lenguaje que no es completamente compatible con versiones anteriores. Python 2 se suspendió con la versión 2.7.18 en 2020.

Python se clasifica constantemente como uno de los lenguajes de programación más populares.

• 1 Historia
• 2 Filosofía y características de diseño
• 3 Sintaxis y semántica
  • 3.1 Sangría
  • 3.2 Declaraciones y flujo de control
  • 3.3 Expresiones
  • 3.4 métodos
  • 3.5 Escritura
  • 3.6 Operaciones aritméticas
• 4 Ejemplos de programación
• 5 Bibliotecas
• 6 Entornos de desarrollo
• 7 Implementaciones
  • 7.1 Implementación de referencia
  • 7.2 Otras implementaciones
  • 7.3 Implementaciones no admitidas
  • 7.4 Compiladores cruzados a otros idiomas
  • 7.5 Rendimiento
• 8 Desarrollo
• 9 generadores de documentación API
• 10 Nombrar
• 11 Popularidad
• 12 usos
• 13 idiomas influenciados por Python
• 14 Véase también
• 15 referencias
  • 15.1 Fuentes
• 16 Lecturas adicionales
• 17 Enlaces externos

Historia

Python fue concebido a fines de la década de 1980 por Guido van Rossum en Centrum Wiskunde amp; Informatica (CWI) en los Países Bajos como sucesor del lenguaje de programación ABC, que se inspiró en SETL, capaz de manejar excepciones e interactuar con el sistema operativo Amoeba. Su implementación comenzó en diciembre de 1989. Van Rossum asumió la responsabilidad exclusiva del proyecto, como desarrollador principal, hasta el 12 de julio de 2018, cuando anunció sus "vacaciones permanentes" de sus responsabilidades como " Dictador benévolo de por vida " de Python, un título llamado Python. comunidad que se le otorgó para reflejar su compromiso a largo plazo como principal responsable de la toma de decisiones del proyecto. En enero de 2019, los desarrolladores centrales activos de Python eligieron un "Consejo Directivo" de cinco miembros para liderar el proyecto.

Python 2.0 fue lanzado el 16 de octubre de 2000, con muchas características nuevas importantes, incluido un recolector de basura que detecta ciclos y soporte para Unicode.

Python 3.0 fue lanzado el 3 de diciembre de 2008. Fue una revisión importante del lenguaje que no es completamente compatible con versiones anteriores. Muchos de sus principales características fueron portado a Python 2.6.xy 2.7.x serie de versiones. Las versiones de Python 3 incluyen la 2to3utilidad, que automatiza la traducción del código de Python 2 a Python 3.

La fecha de finalización de Python 2.7 se estableció inicialmente en 2015 y luego se pospuso para 2020 debido a la preocupación de que una gran cantidad de código existente no se pudiera transferir fácilmente a Python 3. No se lanzarán más parches de seguridad ni otras mejoras. para ello. Con el final de la vida útil de Python 2, solo se admiten Python 3.6.xy versiones posteriores.

Python 3.9.2 y 3.8.8 se aceleraron ya que todas las versiones de Python (incluida la 2.7) tenían problemas de seguridad, lo que conducía a una posible ejecución remota de código y envenenamiento de la caché web.

Filosofía y características de diseño

Python es un lenguaje de programación de múltiples paradigmas. La programación orientada a objetos y la programación estructurada son totalmente compatibles, y muchas de sus características admiten la programación funcional y la programación orientada a aspectos (incluso mediante metaprogramación y metaobjetos (métodos mágicos)). Muchos otros paradigmas son compatibles mediante extensiones, incluido el diseño por contrato y la programación lógica.

Python usa tipado dinámico y una combinación de recuento de referencias y un recolector de basura con detección de ciclos para la gestión de la memoria. También cuenta con resolución dinámica de nombres ( enlace tardío ), que enlaza los nombres de métodos y variables durante la ejecución del programa.

El diseño de Python ofrece cierto soporte para la programación funcional en la tradición Lisp. Tiene filter, mapy reducefunciones; enumerar comprensiones, diccionarios, conjuntos y expresiones generadoras. La biblioteca estándar tiene dos módulos ( itertoolsy functools) que implementan herramientas funcionales tomadas de Haskell y Standard ML.

La filosofía central del lenguaje se resume en el documento The Zen of Python ( PEP 20), que incluye aforismos como:

• Lo bello es mejor que lo feo.
• Explícito es mejor que implícito.
• Lo simple es mejor que lo complejo.
• Complejo es mejor que complicado.
• La legibilidad cuenta.

En lugar de tener todas sus funciones integradas en su núcleo, Python fue diseñado para ser altamente extensible (con módulos). Esta modularidad compacta lo ha hecho particularmente popular como un medio para agregar interfaces programables a aplicaciones existentes. La visión de Van Rossum de un lenguaje básico pequeño con una gran biblioteca estándar y un intérprete fácilmente extensible surgió de sus frustraciones con ABC, que abrazó el enfoque opuesto. A menudo se describe como un lenguaje con "pilas incluidas" debido a su amplia biblioteca estándar.

Python se esfuerza por lograr una sintaxis y una gramática más simples y menos desordenadas, al tiempo que ofrece a los desarrolladores una opción en su metodología de codificación. En contraste con el lema de Perl " hay más de una manera de hacerlo ", Python adopta una filosofía de diseño de "debe haber una, y preferiblemente sólo una, forma obvia de hacerlo". Alex Martelli, miembro de la Python Software Foundation y autor del libro de Python, escribe que "describir algo como 'inteligente' no se considera un cumplido en la cultura Python".

Los desarrolladores de Python se esfuerzan por evitar la optimización prematura y rechazan los parches para partes no críticas de la implementación de referencia de CPython que ofrecerían aumentos marginales en la velocidad a costa de la claridad. Cuando la velocidad es importante, un programador de Python puede mover funciones de tiempo crítico a módulos de extensión escritos en lenguajes como C, o usar PyPy, un compilador justo a tiempo. También está disponible Cython, que traduce un script de Python a C y realiza llamadas directas a la API de nivel C en el intérprete de Python.

Los desarrolladores de Python tienen como objetivo que el lenguaje sea divertido de usar. Esto se refleja en su nombre, un tributo al grupo de comedia británico Monty Python, y en enfoques ocasionalmente divertidos de tutoriales y materiales de referencia, como ejemplos que hacen referencia a spam y huevos (una referencia a un boceto de Monty Python ) en lugar del estándar. foo y bar.

Un neologismo común en la comunidad de Python es el pitónico, que puede tener una amplia gama de significados relacionados con el estilo del programa. Decir que el código es pitónico es decir que usa bien los modismos de Python, que es natural o muestra fluidez en el lenguaje, que se ajusta a la filosofía minimalista de Python y el énfasis en la legibilidad. Por el contrario, el código que es difícil de entender o que se lee como una transcripción aproximada de otro lenguaje de programación se denomina no pitónico.

Los usuarios y admiradores de Python, especialmente aquellos considerados conocedores o experimentados, a menudo se denominan Pythonistas.

Sintaxis y semántica

Python está destinado a ser un lenguaje de fácil lectura. Su formato es visualmente ordenado y, a menudo, usa palabras clave en inglés donde otros idiomas usan puntuación. A diferencia de muchos otros lenguajes, no utiliza corchetes para delimitar bloques, y se permiten puntos y coma después de las declaraciones, pero rara vez, si es que alguna vez, se utilizan. Tiene menos excepciones sintácticas y casos especiales que C o Pascal.

Sangría

Python usa sangría de espacios en blanco, en lugar de llaves o palabras clave, para delimitar bloques. Un aumento en la sangría viene después de ciertas declaraciones; una disminución en la sangría significa el final del bloque actual. Por lo tanto, la estructura visual del programa representa con precisión la estructura semántica del programa. Esta característica a veces se denomina regla de fuera de juego, que comparten algunos otros idiomas, pero en la mayoría de los idiomas la sangría no tiene ningún significado semántico. El tamaño de sangría recomendado es de cuatro espacios.

Declaraciones y flujo de control

Las declaraciones de Python incluyen (entre otras):

• La declaración de asignación, utilizando un solo signo igual =.
• La if declaración, que ejecuta condicionalmente un bloque de código, junto con elsey elif(una contracción de else-if).
• La for declaración, que itera sobre un objeto iterable, captura cada elemento en una variable local para que lo use el bloque adjunto.
• La while declaración, que ejecuta un bloque de código siempre que su condición sea verdadera.
• La try declaración, que permite que las excepciones generadas en su bloque de código adjunto sean capturadas y manejadas por exceptcláusulas; también asegura que el código de limpieza en un finallybloque siempre se ejecutará independientemente de cómo salga el bloque.
• La raisedeclaración, que se utiliza para generar una excepción especificada o volver a generar una excepción detectada.
• La classdeclaración, que ejecuta un bloque de código y adjunta su espacio de nombres local a una clase, para su uso en programación orientada a objetos.
• La defdeclaración, que define una función o método.
• La with declaración, que incluye un bloque de código dentro de un administrador de contexto (por ejemplo, adquirir un bloqueo antes de que se ejecute el bloque de código y luego liberar el bloqueo, o abrir un archivo y luego cerrarlo), permitiendo la adquisición de recursos es la inicialización (RAII) -comportamiento similar a y reemplaza un lenguaje común try / finalmente.
• La break declaración sale de un bucle.
• La continuedeclaración omite esta iteración y continúa con el siguiente elemento.
• La deldeclaración elimina una variable, lo que significa que la referencia del nombre al valor se elimina y si se intenta usar esa variable se producirá un error. Se puede reasignar una variable eliminada.
• La passdeclaración, que sirve como NOP. Se necesita sintácticamente para crear un bloque de código vacío.
• La assert declaración, utilizada durante la depuración para comprobar las condiciones que deberían aplicarse.
• La yielddeclaración, que devuelve un valor de una función generadora y yieldtambién es un operador. Este formulario se utiliza para implementar corrutinas.
• La returndeclaración, utilizada para devolver un valor de una función.
• La import instrucción, que se usa para importar módulos cuyas funciones o variables se pueden usar en el programa actual.

La instrucción de asignación ( =) opera mediante la unión de un nombre como una referencia a una separada, asignada dinámicamente objeto. Posteriormente, las variables pueden rebotar en cualquier momento a cualquier objeto. En Python, un nombre de variable es un titular de referencia genérico y no tiene un tipo de datos fijo asociado. Sin embargo, en un momento dado, una variable hará referencia a algún objeto, que tendrá un tipo. Esto se conoce como tipado dinámico y se contrasta con los lenguajes de programación de tipado estático, donde cada variable solo puede contener valores de un cierto tipo.

Python no admite la optimización de llamadas de cola ni las continuaciones de primera clase y, según Guido van Rossum, nunca lo hará. Sin embargo, se proporciona un mejor soporte para la funcionalidad similar a una corrutina, al extender los generadores de Python. Antes de la 2.5, los generadores eran iteradores perezosos ; la información se pasó unidireccionalmente fuera del generador. Desde Python 2.5, es posible devolver información a una función generadora, y desde Python 3.3, la información se puede pasar a través de múltiples niveles de pila.

Expresiones

Algunas expresiones de Python son similares a las que se encuentran en lenguajes como C y Java, mientras que otras no lo son:

• La suma, la resta y la multiplicación son iguales, pero el comportamiento de la división es diferente. Hay dos tipos de divisiones en Python. Son división de piso (o división de enteros) //y /división de punto flotante. Python también usa el **operador para exponenciación.
• Desde Python 3.5, @se introdujo el nuevo operador infijo. Está destinado a ser utilizado por bibliotecas como NumPy para la multiplicación de matrices.
• Desde Python 3.8, :=se introdujo la sintaxis, llamada 'operador de morsa'. Asigna valores a variables como parte de una expresión más grande.
• En Python, ==compara por valor, versus Java, que compara números por valor y objetos por referencia. (Las comparaciones de valores en Java en objetos se pueden realizar con el equals()método). El isoperador de Python se puede usar para comparar identidades de objetos (comparación por referencia). En Python, las comparaciones pueden estar encadenadas, por ejemplo.a lt;= b lt;= c
• Python usa las palabras and, or, notpor sus operadores booleanos en lugar de lo simbólico amp;amp;, ||, !utilizado en Java y C.
• Python tiene un tipo de expresión denominada comprensión de lista, así como una expresión más general denominada expresión generadora.
• Las funciones anónimas se implementan mediante expresiones lambda ; sin embargo, estos están limitados porque el cuerpo solo puede ser una expresión.
• Las expresiones condicionales en Python se escriben como (diferente en el orden de operandos del operador común a muchos otros lenguajes).x if c else y c ? x : y
• Python hace una distinción entre listas y tuplas. Las listas se escriben como, son mutables y no se pueden usar como claves de diccionarios (las claves de diccionario deben ser inmutables en Python). Las tuplas se escriben como, son inmutables y, por lo tanto, se pueden usar como claves de diccionarios, siempre que todos los elementos de la tupla sean inmutables. El operador se puede utilizar para concatenar dos tuplas, lo que no modifica directamente su contenido, sino que produce una nueva tupla que contiene los elementos de ambas tuplas proporcionadas. Por lo tanto, dada la variable inicialmente igual a, la ejecución primero evalúa, lo que produce, que luego se asigna de nuevo, de tal modo que efectivamente "modifica el contenido" de, mientras se ajusta a la naturaleza inmutable de los objetos de tupla. Los paréntesis son opcionales para tuplas en contextos no ambiguos.[1, 2, 3] (1, 2, 3)+t(1, 2, 3)t = t + (4, 5)t + (4, 5)(1, 2, 3, 4, 5)tt
• Python presenta un desempaquetado de secuencias en el que múltiples expresiones, cada una de las cuales evalúa cualquier cosa que pueda asignarse (una variable, una propiedad de escritura, etc.), se asocian de manera idéntica a la que forman los literales de tupla y, en su conjunto, se colocan en el lado izquierdo del signo igual en una declaración de asignación. La declaración espera un objeto iterable en el lado derecho del signo igual que produce el mismo número de valores que las expresiones de escritura proporcionadas cuando se itera y lo recorrerá, asignando cada uno de los valores producidos a la expresión correspondiente de la izquierda..
• Python tiene un operador de "formato de cadena" %. Esto funciona de manera análoga para printf formatear cadenas en C, por ejemplo, evalúa a. En Python 3 y 2.6+, esto se complementó con el método de la clase, por ejemplo. Python 3.6 añadió "F-cuerdas":."spam=%s eggs=%d" % ("blah", 2)"spam=blah eggs=2"format()str"spam={0} eggs={1}".format("blah", 2)blah = "blah"; eggs = 2; f'spam={blah} eggs={eggs}'
• Las cadenas en Python se pueden concatenar, "agregándolas" (el mismo operador que para sumar enteros y flotantes). Ej. Devoluciones. Incluso si sus cadenas contienen números, todavía se agregan como cadenas en lugar de enteros. Ej. Devoluciones."spam" + "eggs""spameggs""2" + "2""22"
• Python tiene varios tipos de cadenas literales :
  • Cadenas delimitadas por comillas simples o dobles. A diferencia de los shells de Unix, Perl y los lenguajes influenciados por Perl, las comillas simples y las comillas dobles funcionan de manera idéntica. Ambos tipos de cadenas utilizan la barra invertida ( \) como carácter de escape. La interpolación de cadenas estuvo disponible en Python 3.6 como "literales de cadena formateados".
  • Cadenas de comillas triples, que comienzan y terminan con una serie de tres comillas simples o dobles. Pueden abarcar varias líneas y funcionar como aquí documentos en shells, Perl y Ruby.
  • Variedades de cadenas sin procesar, indicadas anteponiendo el literal de cadena con un r. Las secuencias de escape no se interpretan; por lo tanto, las cadenas sin formato son útiles donde las barras invertidas literales son comunes, como las expresiones regulares y las rutas de estilo de Windows. Compare " @-quoting" en C #.
• Python tiene un índice de matriz y expresiones de división de matriz en listas, indicadas como a[key], o. Los índices se basan en cero y los índices negativos son relativos al final. Los sectores toman elementos desde el índice de inicio hasta el índice de parada, pero sin incluirlo. El tercer parámetro de corte, llamado paso o paso, permite omitir e invertir elementos. Los índices de corte pueden omitirse, por ejemplo, devuelve una copia de la lista completa. Cada elemento de un sector es una copia superficial. a[start:stop]a[start:stop:step] a[:]

En Python, la distinción entre expresiones y declaraciones se aplica de forma rígida, en contraste con lenguajes como Common Lisp, Scheme o Ruby. Esto conduce a la duplicación de algunas funciones. Por ejemplo:

• Lista de comprensiones vs.- forbucles
• Expresiones condicionales frente a ifbloques
• Las funciones eval()vs. exec()incorporadas (en Python 2, execes una declaración); el primero es para expresiones, el segundo es para declaraciones.

Las declaraciones no pueden ser parte de una expresión, por lo que la lista y otras comprensiones o expresiones lambda, que son todas expresiones, no pueden contener declaraciones. Un caso particular de esto es que una declaración de asignación como no puede formar parte de la expresión condicional de una declaración condicional. Esto tiene la ventaja de evitar un error C clásico de confundir un operador de asignación con un operador de igualdad en condiciones: es un código C sintácticamente válido (pero probablemente no intencionado) pero causa un error de sintaxis en Python. a = 1===if (c = 1) {... }if c = 1:...

Métodos

Los métodos sobre objetos son funciones adjuntas a la clase del objeto; la sintaxis es, para métodos y funciones normales, azúcar sintáctico para. Los métodos de Python tienen un parámetro explícito para acceder a los datos de la instancia, en contraste con el self implícito (o) en algunos otros lenguajes de programación orientados a objetos (por ejemplo, C ++, Java, Objective-C o Ruby ). Aparte de esto, Python también proporciona métodos, a menudo denominados métodos dunder (debido a que sus nombres comienzan y terminan con guiones bajos dobles), para permitir que las clases definidas por el usuario modifiquen cómo son manejadas por operaciones nativas como longitud, comparación, en aritmética. operaciones, conversión de tipos y muchos más. instance.method(argument) Class.method(instance, argument) self this

Mecanografía

Python usa la escritura pato y tiene objetos escritos pero nombres de variables sin escribir. Las restricciones de tipo no se comprueban en el momento de la compilación ; más bien, las operaciones sobre un objeto pueden fallar, lo que significa que el objeto dado no es de un tipo adecuado. A pesar de estar escrito dinámicamente, Python está fuertemente tipado, lo que prohíbe las operaciones que no están bien definidas (por ejemplo, agregar un número a una cadena) en lugar de intentar silenciosamente darles sentido.

Python permite a los programadores definir sus propios tipos utilizando clases, que se utilizan con mayor frecuencia para la programación orientada a objetos. Las nuevas instancias de clases se construyen llamando a la clase (por ejemplo, o), y las clases son instancias de la metaclase (en sí misma una instancia de sí misma), lo que permite la metaprogramación y la reflexión. SpamClass()EggsClass() type

Antes de la versión 3.0, Python tenía dos tipos de clases: de estilo antiguo y nuevo estilo. La sintaxis de ambos estilos es la misma, la diferencia es si la clase objectse hereda, directa o indirectamente (todas las clases de estilo nuevo heredan objecty son instancias de type). En las versiones de Python 2 desde Python 2.2 en adelante, se pueden usar ambos tipos de clases. Las clases de estilo antiguo se eliminaron en Python 3.0.

El plan a largo plazo es admitir la escritura gradual y, desde Python 3.5, la sintaxis del lenguaje permite especificar tipos estáticos pero no se verifican en la implementación predeterminada, CPython. Un verificador de tipo estático opcional experimental llamado mypy admite la verificación de tipos en tiempo de compilación.

"""Spanning multiple lines"""

^ a No se puede acceder directamente por su nombre

Operaciones aritmeticas

Python tiene los símbolos habituales para operadores aritméticos ( +, -, *, /), el operador de división baja //y la operación de módulo % (donde el resto puede ser negativo, por ejemplo 4 % -3 == -2). También tiene **por exponenciación, por ejemplo, 5**3 == 125y 9**0.5 == 3.0, y un operador de matriz-multiplicación @. Estos operadores funcionan como en las matemáticas tradicionales; con las mismas reglas de precedencia, los operadores son infijos ( +y -también pueden ser unarios para representar números positivos y negativos respectivamente).

La división entre enteros produce resultados de punto flotante. El comportamiento de la división ha cambiado significativamente con el tiempo:

• Python actual (es decir, desde 3.0) cambió /para ser siempre una división de punto flotante, por ejemplo.5/2 == 2.5
• Python 2.2 cambió la división de enteros para redondear hacia el infinito negativo, por ejemplo, 7/3 == 2y -7/3 == -3. Se //presentó al operador de la división de piso. Por lo tanto 7//3 == 2, -7//3 == -3, 7.5//3 == 2.0y -7.5//3 == -3.0. Agregar hace que un módulo use las reglas de Python 3.0 para la división (ver a continuación).from __future__ import division
• Python 2.1 y versiones anteriores usaban el comportamiento de división de C. El /operador es la división de enteros si ambos operandos son enteros y la división de punto flotante en caso contrario. La división de enteros se redondea hacia 0, por ejemplo, y.7/3 == 2-7/3 == -2

En términos de Python, /es una verdadera división (o simplemente una división) y //es una división de piso. /antes de la versión 3.0 es la división clásica.

El redondeo hacia el infinito negativo, aunque es diferente a la mayoría de los idiomas, agrega consistencia. Por ejemplo, significa que la ecuación siempre es cierta. También significa que la ecuación es válida tanto para valores positivos como negativos de. Sin embargo, mantener la validez de esta ecuación significa que mientras el resultado de está, como se esperaba, en el intervalo semiabierto [0, b), donde es un número entero positivo, tiene que estar en el intervalo ( b, 0] cuando es negativo. (a + b)//b == a//b + 1b*(a//b) + a%b == aaa%b bb

Python proporciona una roundfunción para redondear un flotante al número entero más cercano. Para el desempate, Python 3 usa round to even : round(1.5)y round(2.5)ambos producen 2. Las versiones anteriores a la 3 usaban redondeo desde cero : round(0.5)es 1.0, round(-0.5)es −1.0.

Python permite expresiones booleanas con múltiples relaciones de igualdad de una manera consistente con el uso general en matemáticas. Por ejemplo, la expresión a lt; b lt; cprueba si aes menor que by bmenor que c. Los lenguajes derivados de C interpretan esta expresión de manera diferente: en C, la expresión primero se evaluaría a lt; b, dando como resultado 0 o 1, y ese resultado luego se compararía con c.

Python usa aritmética de precisión arbitraria para todas las operaciones con números enteros. El Decimaltipo / clase en el decimalmódulo proporciona números de coma flotante decimal con una precisión arbitraria predefinida y varios modos de redondeo. La Fractionclase del fractionsmódulo proporciona precisión arbitraria para números racionales.

Debido a la extensa biblioteca de matemáticas de Python y la biblioteca de terceros NumPy que amplía aún más las capacidades nativas, se usa con frecuencia como un lenguaje de scripting científico para ayudar en problemas como el procesamiento y la manipulación de datos numéricos.

Ejemplos de programación

Programa Hola mundo :

print('Hello, world!')

Programa para calcular el factorial de un entero positivo:

n = int(input('Type a number, and its factorial will be printed: ')) if n lt; 0:  raise ValueError('You must enter a non-negative integer') factorial = 1 for i in range(2, n + 1):  factorial *= i print(factorial)

Bibliotecas

La gran biblioteca estándar de Python, comúnmente citada como una de sus mayores fortalezas, proporciona herramientas adecuadas para muchas tareas. Para las aplicaciones orientadas a Internet, se admiten muchos formatos y protocolos estándar, como MIME y HTTP. Incluye módulos para crear interfaces gráficas de usuario, conectarse a bases de datos relacionales, generar números pseudoaleatorios, aritmética con decimales de precisión arbitraria, manipular expresiones regulares y pruebas unitarias.

Algunas partes de la biblioteca estándar están cubiertas por especificaciones (por ejemplo, la implementación de la Interfaz de puerta de enlace del servidor web (WSGI) wsgirefsigue a PEP 333), pero la mayoría de los módulos no. Están especificados por su código, documentación interna y conjuntos de pruebas. Sin embargo, debido a que la mayor parte de la biblioteca estándar es código Python multiplataforma, solo algunos módulos necesitan ser modificados o reescritos para implementaciones variantes.

A partir de septiembre de 2021, el índice de paquetes de Python (PyPI), el repositorio oficial de software de Python de terceros, contiene más de 329,000 paquetes con una amplia gama de funcionalidades, que incluyen:

• Automatización
• Analítica de datos
• Bases de datos
• Documentación
• Interfaces gráficas de usuario
• Procesamiento de imágenes
• Aprendizaje automático
• Aplicación movil
• Multimedia
• Redes de computadoras
• Computación científica
• Administracion del sistema
• Marcos de prueba
• Procesamiento de texto
• Frameworks web
• Raspado web

Entornos de desarrollo

La mayoría de las implementaciones de Python (incluido CPython) incluyen un ciclo de lectura-evaluación-impresión (REPL), lo que les permite funcionar como un intérprete de línea de comandos para el cual el usuario ingresa declaraciones secuencialmente y recibe los resultados inmediatamente.

Otros shells, incluidos IDLE e IPython, agregan capacidades adicionales como autocompletado mejorado, retención del estado de la sesión y resaltado de sintaxis.

Además de los entornos de desarrollo integrados de escritorio estándar, existen IDE basados ​​en navegador web ; SageMath (destinado a desarrollar programas de Python relacionados con la ciencia y las matemáticas); PythonAnywhere, un entorno de alojamiento e IDE basado en navegador; y Canopy IDE, un IDE comercial de Python que enfatiza la computación científica.

Implementaciones

Implementación de referencia

CPython es la implementación de referencia de Python. Está escrito en C, cumple con el estándar C89 con varias características seleccionadas de C99 (con versiones posteriores de C, se considera desactualizado; CPython incluye sus propias extensiones de C, pero las extensiones de terceros no se limitan a versiones de C anteriores, por ejemplo, se pueden implementar con C11 o C ++). Compila los programas de Python en un bytecode intermedio que luego es ejecutado por su máquina virtual. CPython se distribuye con una gran biblioteca estándar escrita en una mezcla de C y Python nativo. Está disponible para muchas plataformas, incluida Windows (a partir de Python 3.9, el instalador de Python no se instala deliberadamente en Windows 7 y 8; Windows XP fue compatible hasta Python 3.5) y la mayoría de los sistemas modernos similares a Unix, incluidos macOS (y Apple M1 Mac, desde Python 3.9.1, con instalador experimental) y soporte no oficial para, por ejemplo, VMS. La portabilidad de la plataforma fue una de sus primeras prioridades, durante el período de tiempo de Python 1 y Python 2, incluso se admitieron OS / 2 y Solaris ; Desde entonces, el soporte se ha eliminado para muchas plataformas.

Otras implementaciones

• PyPy es un intérprete rápido y compatible de Python 2.7 y 3.6. Su compilador just-in-time trae una mejora de velocidad significativa con respecto a CPython, pero varias bibliotecas escritas en C no se pueden usar con él.
• Stackless Python es una bifurcación importante de CPython que implementa microhilos ; no usa la pila de llamadas de la misma manera, permitiendo así programas masivamente concurrentes. PyPy también tiene una versión sin pila.
• MicroPython y CircuitPython son variantes de Python 3 optimizadas para microcontroladores, incluido Lego Mindstorms EV3.
• Pyston es una variante del tiempo de ejecución de Python que utiliza la compilación justo a tiempo para acelerar la ejecución de los programas de Python.
• Cinder es una bifurcación orientada al rendimiento de CPython 3.8 que contiene una serie de optimizaciones que incluyen el almacenamiento en caché en línea de código de bytes, una evaluación ansiosa de corrutinas, un JIT de método a la vez y un compilador de código de bytes experimental.

Implementaciones no admitidas

Se han desarrollado otros compiladores de Python justo a tiempo, pero ahora no son compatibles:

• Google inició un proyecto llamado Unladen Swallow en 2009, con el objetivo de multiplicar por cinco el intérprete de Python mediante el uso de LLVM y mejorar su capacidad de subprocesos múltiples para escalar a miles de núcleos, mientras que las implementaciones ordinarias sufren el bloqueo global del intérprete.
• Psyco es un compilador especializado discontinuado justo a tiempo que se integra con CPython y transforma el código de bytes en código de máquina en tiempo de ejecución. El código emitido está especializado para ciertos tipos de datos y es más rápido que el código estándar de Python. Psyco no es compatible con Python 2.7 o posterior.
• PyS60 fue un intérprete de Python 2 para teléfonos móviles Serie 60 lanzado por Nokia en 2005. Implementó muchos de los módulos de la biblioteca estándar y algunos módulos adicionales para integrarse con el sistema operativo Symbian. El Nokia N900 también es compatible con Python con bibliotecas de widgets GTK, lo que permite escribir y ejecutar programas en el dispositivo de destino.

Compiladores cruzados a otros idiomas

Hay varios compiladores de lenguajes de objetos de alto nivel, ya sea con Python sin restricciones, un subconjunto restringido de Python o un lenguaje similar a Python como idioma de origen:

• Cython compila (un superconjunto de) Python 2.7 en C (mientras que el código resultante también se puede utilizar con Python 3 y también, por ejemplo, con C ++).
• Nuitka compila Python en C ++.
• Pythran compila un subconjunto de Python 3 en C ++.
• Pyrex (última versión de 2010) y Shed Skin (última versión de 2013) se compilan en C y C ++ respectivamente.
• Grumpy de Google (última versión de 2017) transpila Python 2 to Go.
• IronPython (ahora abandonado por Microsoft) permite ejecutar programas Python 2.7 en.NET Common Language Runtime.
• Jython compila Python 2.7 en código de bytes de Java, lo que permite el uso de las bibliotecas de Java desde un programa de Python.
• MyHDL es un lenguaje de descripción de hardware (HDL) basado en Python, que convierte el código MyHDL en código Verilog o VHDL.
• Numba usa LLVM para compilar un subconjunto de Python en código de máquina.
• Brython, Transcrypt y Pyjs (última versión de 2012) compilan Python en JavaScript.
• RPython se puede compilar en C y se usa para construir el intérprete PyPy de Python.

Rendimiento

En EuroSciPy '13 se presentó una comparación de rendimiento de varias implementaciones de Python en una carga de trabajo no numérica (combinatoria). El rendimiento de Python en comparación con otros lenguajes de programación también está evaluado por The Computer Language Benchmarks Game.

Desarrollo

El desarrollo de Python se lleva a cabo en gran parte a través del proceso de Propuesta de mejora de Python (PEP), el mecanismo principal para proponer nuevas funciones importantes, recopilar la opinión de la comunidad sobre problemas y documentar las decisiones de diseño de Python. El estilo de codificación de Python se trata en PEP 8. La comunidad de Python y el consejo directivo revisan y comentan los PEP sobresalientes.

La mejora del lenguaje corresponde al desarrollo de la implementación de referencia CPython. La lista de correo python-dev es el foro principal para el desarrollo del lenguaje. Los problemas específicos se discuten en el rastreador de errores de Roundup alojado en bugs.python.org. Desarrollo tuvo lugar originalmente en un auto-organizada repositorio de código de origen que ejecuta Mercurial, hasta que se trasladó a Python GitHub en enero de 2017.

Los lanzamientos públicos de CPython vienen en tres tipos, que se distinguen por qué parte del número de versión se incrementa:

• Versiones incompatibles con versiones anteriores, donde se espera que el código se rompa y deba ser transferido manualmente. Se incrementa la primera parte del número de versión. Estos lanzamientos ocurren con poca frecuencia: la versión 3.0 se lanzó 8 años después de la 2.0.
• Lanzamientos importantes o de "características", ocurrieron aproximadamente cada 18 meses, pero con la adopción de una cadencia de lanzamiento anual que comienza con Python 3.9, se espera que sucedan una vez al año. Son en gran parte compatibles pero introducen nuevas funciones. La segunda parte del número de versión se incrementa. Cada versión principal es compatible con correcciones de errores durante varios años después de su lanzamiento.
• Las versiones de corrección de errores, que no introducen características nuevas, se producen aproximadamente cada 3 meses y se realizan cuando se ha corregido una cantidad suficiente de errores desde la última versión. Las vulnerabilidades de seguridad también se reparan en estas versiones. Se incrementa la tercera y última parte del número de versión.

Muchos candidatos alfa, beta y de lanzamiento también se publican como vistas previas y para probar antes de los lanzamientos finales. Aunque existe un cronograma aproximado para cada versión, a menudo se retrasan si el código no está listo. El equipo de desarrollo de Python supervisa el estado del código ejecutando el gran conjunto de pruebas unitarias durante el desarrollo.

La principal conferencia académica sobre Python es PyCon. También hay programas especiales de tutoría de Python, como Pyladies.

Python 3.10 está obsoleto wstr(se eliminará en Python 3.12; lo que significa que las extensiones de Python deben modificarse para entonces), y también planea agregar coincidencia de patrones al lenguaje.

Generadores de documentación API

Las herramientas que pueden generar documentación para la API de Python incluyen pydoc (disponible como parte de la biblioteca estándar), Sphinx, Pdoc y sus bifurcaciones, Doxygen y Graphviz, entre otras.

Nombrar

El nombre de Python se deriva del grupo de comedia británico Monty Python, a quien el creador de Python, Guido van Rossum, disfrutó mientras desarrollaba el lenguaje. Las referencias a Monty Python aparecen con frecuencia en el código y la cultura de Python; por ejemplo, las variables metasintácticas que se utilizan a menudo en la literatura de Python son spam y huevos en lugar del tradicional foo y bar. La documentación oficial de Python también contiene varias referencias a las rutinas de Monty Python.

El prefijo Py- se usa para mostrar que algo está relacionado con Python. Ejemplos del uso de este prefijo en nombres de aplicaciones o bibliotecas de Python incluyen Pygame, un enlace de SDL a Python (comúnmente utilizado para crear juegos); PyQt y PyGTK, que unen Qt y GTK a Python respectivamente; y PyPy, una implementación de Python escrita originalmente en Python.

Popularidad

Desde 2003, Python se ha clasificado constantemente entre los diez lenguajes de programación más populares en el Índice de la comunidad de programación TIOBE, donde, a partir de octubre de 2021, es el lenguaje más popular (por delante de Java y C). Fue seleccionado Lenguaje de programación del año (por "el mayor aumento en calificaciones en un año") en 2007, 2010, 2018 y 2020 (el único idioma que lo hizo cuatro veces).

Un estudio empírico encontró que los lenguajes de secuencias de comandos, como Python, son más productivos que los lenguajes convencionales, como C y Java, para problemas de programación que involucran la manipulación de cadenas y la búsqueda en un diccionario, y determinó que el consumo de memoria era a menudo "mejor que Java y no mucho peor que C o C ++ ".

Las grandes organizaciones que utilizan Python incluyen Wikipedia, Google, Yahoo!, CERN, NASA, Facebook, Amazon, Instagram, Spotify y algunas entidades más pequeñas como ILM e ITA. El sitio de redes de noticias sociales Reddit se escribió principalmente en Python.

Usos

Python puede servir como lenguaje de programación para aplicaciones web, por ejemplo, a través de mod_wsgi para el servidor web Apache. Con la Interfaz de puerta de enlace del servidor web, se ha desarrollado una API estándar para facilitar estas aplicaciones. Los frameworks web como Django, Pylons, Pyramid, TurboGears, web2py, Tornado, Flask, Bottle y Zope apoyan a los desarrolladores en el diseño y mantenimiento de aplicaciones complejas. Pyjs e IronPython se pueden utilizar para desarrollar el lado del cliente de aplicaciones basadas en Ajax. SQLAlchemy se puede utilizar como un mapeador de datos para una base de datos relacional. Twisted es un marco para programar comunicaciones entre computadoras y es utilizado (por ejemplo) por Dropbox.

Bibliotecas como NumPy, SciPy y Matplotlib permiten el uso eficaz de Python en la informática científica, con bibliotecas especializadas como Biopython y Astropy que brindan funcionalidad específica de dominio. SageMath es un sistema de álgebra de computadora con una interfaz de cuaderno programable en Python: su biblioteca cubre muchos aspectos de las matemáticas, incluyendo álgebra, combinatoria, matemáticas numéricas, teoría de números y cálculo. OpenCV tiene enlaces de Python con un rico conjunto de características para la visión por computadora y el procesamiento de imágenes.

Python se usa comúnmente en proyectos de inteligencia artificial y proyectos de aprendizaje automático con la ayuda de bibliotecas como TensorFlow, Keras, Pytorch y Scikit -learn. Como lenguaje de secuencias de comandos con arquitectura modular, sintaxis simple y herramientas de procesamiento de texto enriquecido, Python se usa a menudo para el procesamiento del lenguaje natural.

Python se ha integrado con éxito en muchos productos de software como lenguaje de scripting, incluso en software de método de elementos finitos como Abaqus, modelador paramétrico 3D como FreeCAD, paquetes de animación 3D como 3ds Max, Blender, Cinema 4D, Lightwave, Houdini, Maya, modo, MotionBuilder, Softimage, el compositor de efectos visuales Nuke, programas de imágenes 2D como GIMP, Inkscape, Scribus y Paint Shop Pro, y programas de notación musical como scorewriter y capella. GNU Debugger usa Python como una bonita impresora para mostrar estructuras complejas como contenedores de C ++. Esri promueve Python como la mejor opción para escribir scripts en ArcGIS. También se ha utilizado en varios videojuegos y se ha adoptado como el primero de los tres lenguajes de programación disponibles en Google App Engine, siendo los otros dos Java y Go.

Muchos sistemas operativos incluyen Python como componente estándar. Se envía con la mayoría de las distribuciones de Linux, AmigaOS 4 (usando Python 2.7), FreeBSD (como paquete), NetBSD, OpenBSD (como paquete) y macOS y se puede usar desde la línea de comandos (terminal). Muchas distribuciones de Linux usan instaladores escritos en Python: Ubuntu usa el instalador de Ubiquity, mientras que Red Hat Linux y Fedora usan el instalador de Anaconda. Gentoo Linux usa Python en su sistema de administración de paquetes, Portage.

Python se utiliza ampliamente en la industria de la seguridad de la información, incluido el desarrollo de exploits.

La mayor parte del software de Sugar para One Laptop per Child XO, ahora desarrollado en Sugar Labs, está escrito en Python. El proyecto de computadora de placa única Raspberry Pi ha adoptado Python como su principal lenguaje de programación de usuario.

LibreOffice incluye Python y tiene la intención de reemplazar Java con Python. Su proveedor de secuencias de comandos de Python es una característica principal desde la versión 4.0 del 7 de febrero de 2013.

Idiomas influenciados por Python

El diseño y la filosofía de Python han influido en muchos otros lenguajes de programación:

• Boo usa sangría, una sintaxis similar y un modelo de objeto similar.
• Cobra usa sangría y una sintaxis similar, y su documento de Agradecimientos enumera a Python primero entre los lenguajes que lo influenciaron.
• CoffeeScript, un lenguaje de programación que se compila de forma cruzada con JavaScript, tiene una sintaxis inspirada en Python.
• ECMAScript / JavaScript tomó prestados iteradores y generadores de Python.
• GDScript, un lenguaje de secuencias de comandos muy similar a Python, integrado en el motor del juego Godot.
• Go está diseñado para la "velocidad de trabajar en un lenguaje dinámico como Python" y comparte la misma sintaxis para dividir matrices.
• Groovy estaba motivado por el deseo de llevar la filosofía de diseño de Python a Java.
• Julia fue diseñada para ser "tan útil para la programación general como Python".
• Nim usa sangría y una sintaxis similar.
• El creador de Ruby, Yukihiro Matsumoto, ha dicho: "Quería un lenguaje de scripting que fuera más poderoso que Perl y más orientado a objetos que Python. Por eso decidí diseñar mi propio lenguaje".
• Swift, un lenguaje de programación desarrollado por Apple, tiene una sintaxis inspirada en Python.

Las prácticas de desarrollo de Python también han sido emuladas por otros lenguajes. Por ejemplo, la práctica de requerir un documento que describa la justificación y los problemas relacionados con un cambio en el lenguaje (en Python, un PEP) también se usa en Tcl, Erlang y Swift.

Ver también

• Portal de programación informática
• Portal de software gratuito y de código abierto

• Sintaxis y semántica de Python
• pip (administrador de paquetes)
• Programación diferenciable

Referencias

Fuentes

• "Python para la inteligencia artificial". Wiki.python.org. 19 de julio de 2012. Archivado desde el original el 1 de noviembre de 2012. Consultado el 3 de diciembre de 2012.
• Paine, Jocelyn, ed. (Agosto de 2005). "AI en Python". Boletín de expertos en inteligencia artificial. Amzi !. Archivado desde el original el 26 de marzo de 2012. Consultado el 11 de febrero de 2012.
• "PyAIML 0.8.5: índice de paquetes de Python". Pypi.python.org. Consultado el 17 de julio de 2013.
• Russell, Stuart J. y Norvig, Peter (2009). Inteligencia artificial: un enfoque moderno (3ª ed.). Upper Saddle River, Nueva Jersey: Prentice Hall. ISBN   978-0-13-604259-4.

Otras lecturas

• Downey, Allen B. (mayo de 2012). Think Python: Cómo pensar como un informático (Versión 1.6.6 ed.). ISBN   978-0-521-72596-5.
• Hamilton, Naomi (5 de agosto de 2008). "La AZ de los lenguajes de programación: Python". Computerworld. Archivado desde el original el 29 de diciembre de 2008. Consultado el 31 de marzo de 2010.
• Lutz, Mark (2013). Aprendiendo Python (5a ed.). O'Reilly Media. ISBN   978-0-596-15806-4.
• Peregrino, Mark (2004). Sumérgete en Python. Presione. ISBN   978-1-59059-356-1.
• Peregrino, Mark (2009). Sumérgete en Python 3. Presione. ISBN   978-1-4302-2415-0.
• Summerfield, Mark (2009). Programación en Python 3 (2ª ed.). Addison-Wesley Professional. ISBN   978-0-321-68056-3.

enlaces externos

• Página web oficial