El desarrollo inicial de Python fue encabezado por Guido van Rossum a finales de la década de los años 80. Hoy en día, es desarrollado y mantenido por la Python Software Foundation. Este lenguaje es de tipo multiparadigma, es decir, los programadores de Python pueden completar las tareas de programación de forma muy diversa: orientada a objetos, imperativa o funcional.
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Python puede ser utilizado en desarrollo web, cálculo numérico y desarrollo de videojuegos entre otras aplicaciones.
Su gran flexibilidad le ha permitido ser uno de los lenguajes de programación con mayor crecimiento en los últimos seis años Python posee una serie de características que han favorecido su rápida adopción por parte de la comunidad de programadores:
- Es publicado bajo una licencia de código abierto compatible con la Licencia Pública General de GNU a partir de la versión 2.1.1 y utilizado por grandes empresas como Netflix y Dropbox.
- Es un lenguaje interpretado de alto nivel, lo que quiere decir, que no es necesario realizar la compilación de código antes de ejecutarlo porque Python la realiza de forma transparente para el usuario.
- La forma de construir las estructuras junto con el tipado dinámico hacen que su sintaxis sea fácil y rápida de aprender. Con ello, se optimiza la comprensión en la lectura y se reducen los costes de mantenimiento. También, los programas escritos en Python suelen tener menor extensión que en otros lenguajes.
- Los programas ejecutados en Python lo hacen de forma más lenta que en lenguajes compilados como C y C++. Hoy en día, con el aumento en la capacidad de computación, este efecto cada vez es menos apreciable en la práctica. Python puede ser pensado como un lenguaje de prototipado, que permite el desarrollo de un proyecto mediante la unión rápida de varios componentes para la producción de software.
- El soporte para otros módulos y paquetes favorece la modularidad de los programas y la reutilización de código en los mismos. El creciente interés experimentado por Python ha propiciado el desarrollo de múltiples librerías para casi cualquier tipo de aplicación, sobre todo en el ámbito científico.
- Su facilidad de uso permite agilizar las tareas más frecuentes en al ámbito del machine learning como la extracción, exploración, procesamiento y preparación de datos, así como la aplicación de técnicas para el reconocimiento de patrones en los mismos.
