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. [35] Python 2.0 se lanzó en 2000. Python 3.0, lanzado en 2008, fue una revisión importante que no era completamente compatible con versiones anteriores. Python 2.7.18, lanzado en 2020, fue la última versión de Python 2. [36]
Python se clasifica constantemente como uno de los lenguajes de programación más populares y ha ganado un uso generalizado en la comunidad de aprendizaje automático . [37] [38] [39] [40]
Python fue inventado a fines de la década de 1980 [41] por Guido van Rossum en Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) en los Países Bajos como sucesor del lenguaje de programación ABC , que se inspiró en SETL , [42] capaz de manejar excepciones e interactuar con el sistema operativo Amoeba . [12] Su implementación comenzó en diciembre de 1989. [43] 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 benevolente de por vida " (BDFL) de Python, un título que la comunidad de Python le otorgó para reflejar su compromiso a largo plazo como principal responsable de la toma de decisiones del proyecto [44] (desde entonces ha salido de su retiro y se autodenomina "BDFL-emérito"). En enero de 2019, los desarrolladores activos del núcleo de Python eligieron un Consejo Directivo de cinco miembros para liderar el proyecto. [45] [46]
Python 2.0 fue lanzado el 16 de octubre de 2000, con muchas nuevas características importantes como listas por comprensión , recolección de basura con detección cíclica , conteo de referencias y soporte Unicode . [47] Python 3.0 fue lanzado el 3 de diciembre de 2008, con muchas de sus características principales incorporadas a Python 2.6.x [48] y 2.7.x. Las versiones de Python 3 incluyen la 2to3utilidad, que automatiza la traducción del código de Python 2 a Python 3. [49]
El fin de la vida útil de Python 2.7 se fijó inicialmente para 2015, luego se pospuso a 2020 debido a la preocupación de que una gran parte del código existente no pudiera trasladarse fácilmente a Python 3. [50] [51] No se lanzarán más parches de seguridad ni otras mejoras para él. [52] [53] Actualmente, solo se admiten las versiones 3.9 y posteriores (los problemas de seguridad de 2023 se solucionaron en, por ejemplo, 3.7.17, la versión final 3.7.x [54] ). Si bien Python 2.7 y versiones anteriores no son oficialmente compatibles, una implementación no oficial de Python diferente, PyPy , continúa admitiendo Python 2, es decir, "2.7.18+" (más 3.10), donde el signo más significa (al menos algunas) " actualizaciones de seguridad trasladadas ". [55]
En 2021 (y nuevamente dos veces en 2022, y en septiembre de 2024 para Python 3.12.6 hasta 3.8.20), se aceleraron las actualizaciones de seguridad, ya que todas las versiones de Python eran inseguras (incluida la 2.7 [56] ) debido a problemas de seguridad que conducían a una posible ejecución remota de código [57] y envenenamiento de caché web . [58] En 2022, se aceleraron Python 3.10.4 y 3.9.12 [59] y 3.8.13, debido a muchos problemas de seguridad. [60] Cuando se lanzó Python 3.9.13 en mayo de 2022, se anunció que la serie 3.9 (que se une a las series más antiguas 3.8 y 3.7) solo recibiría correcciones de seguridad en el futuro. [61] El 7 de septiembre de 2022, se realizaron cuatro nuevas versiones debido a un posible ataque de denegación de servicio : 3.10.7, 3.9.14, 3.8.14 y 3.7.14. [62] [63]
Cada versión de Python desde la 3.5 ha añadido algo de sintaxis al lenguaje. La 3.10 añadió el |operador de tipo de unión [64] y las palabras clave matchand (para declaraciones de coincidencia de patronescase estructurales ). La 3.11 amplió la funcionalidad de manejo de excepciones . La 3.12 añadió la nueva palabra clave . Los cambios notables en la 3.11 con respecto a la 3.10 incluyen una mayor velocidad de ejecución del programa y un mejor informe de errores. [65] Python 3.11 afirma ser entre un 10 y un 60 % más rápido que Python 3.10, y Python 3.12 añade otro 5 % más a eso. También ha mejorado los mensajes de error y muchos otros cambios.type
Python 3.13 introduce más sintaxis para tipos, un nuevo y mejorado intérprete interactivo ( REPL ), con edición de múltiples líneas y soporte de color; un recolector de basura incremental (que produce pausas más cortas para la recolección en programas con muchos objetos, y además de la velocidad mejorada en 3.11 y 3.12), y un compilador experimental just-in-time (JIT) (tales características, pueden/deben ser habilitadas específicamente para el aumento de velocidad), [66] y un modo de compilación experimental de subprocesos libres, que deshabilita el bloqueo del intérprete global (GIL), permitiendo que los subprocesos se ejecuten de manera más concurrente, esta última característica habilitada con python3.13to python3.13t.exe.
Python 3.13 introduce algunos cambios en el comportamiento, es decir, nueva "semántica bien definida", corrección de errores (además de muchas eliminaciones de clases, funciones y métodos obsoletos, y eliminó parte de la API de C y módulos obsoletos): "La [antigua] implementación de locals()y frame.f_localses lenta, inconsistente y llena de errores [y tiene] muchos casos especiales y rarezas. Es posible que sea necesario cambiar el código que funciona en torno a ellos. El código que se usa locals()para plantillas simples o depuración de impresión seguirá funcionando correctamente". [67]
Desde el 7 de octubre de 2024 [actualizar], Python 3.13 es la última versión estable, y 3.13 y 3.12 son las únicas versiones con soporte activo (a diferencia de solo soporte de seguridad) y Python 3.9 es la versión compatible más antigua de Python (aunque en la fase de "soporte de seguridad"), debido a que Python 3.8 está llegando al final de su vida útil . [68] A partir de 3.13, esta y las versiones posteriores tienen 2 años de soporte completo (en lugar de uno y medio); seguido de 3 años de soporte de seguridad (para el mismo soporte total que antes).
Algunos módulos de la biblioteca estándar (más) y muchas clases, funciones y métodos obsoletos se eliminarán en Python 3.15 o 3.16. [69] [70]
Python 3.14 (ahora en alfa 1) [71] tiene cambios para las anotaciones, con PEP 649 "[preservando] casi todo el comportamiento existente de las anotaciones a partir de la semántica estándar". [72]
Su diseño ofrece cierto soporte para la programación funcional en la tradición de Lisp . Tiene funciones y ; listas por comprensiónfilter , diccionarios , conjuntos y expresiones generadoras . [80] La biblioteca estándar tiene dos módulos ( y ) que implementan herramientas funcionales tomadas de Haskell y Standard ML . [81]mapreduceitertoolsfunctools
Su filosofía central se resume en el Zen de Python (PEP 20), que incluye aforismos como: [82]
Lo bello es mejor que lo feo.
Explícito es mejor que implícito.
Lo simple es mejor que lo complejo.
Lo complejo es mejor que lo complicado.
La legibilidad cuenta.
Sin embargo, las características de Python violan regularmente estos principios y han recibido críticas por agregar una hinchazón innecesaria al lenguaje. [83] Las respuestas a estas críticas son que el Zen de Python es una guía en lugar de una regla. [84] La adición de algunas características nuevas había sido tan controvertida que Guido van Rossum renunció como dictador benévolo vitalicio después de las críticas por la adición del operador de expresión de asignación en Python 3.8. [85] [86]
Sin embargo, en lugar de construir toda su funcionalidad en su núcleo, Python fue diseñado para ser altamente extensible a través de 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 de núcleo pequeño con una gran biblioteca estándar y un intérprete fácilmente extensible surgió de sus frustraciones con ABC , que defendía el enfoque opuesto. [41]
Python afirma esforzarse por lograr una sintaxis y una gramática más simples y menos desordenadas, al tiempo que ofrece a los desarrolladores la posibilidad de elegir su metodología de codificación. En contraste con el lema de Perl " hay más de una manera de hacerlo ", Python adopta una filosofía de "debería haber una, y preferiblemente solo una, manera obvia de hacerlo". [82] En la práctica, sin embargo, Python proporciona muchas maneras de lograr la misma tarea. Hay, por ejemplo, al menos tres maneras de formatear un literal de cadena, sin certeza sobre cuál debería usar un programador. [87] Alex Martelli , miembro de la Python Software Foundation y autor de libros sobre Python, escribió: "Describir algo como 'inteligente' no se considera un cumplido en la cultura Python". [88]
Los desarrolladores de Python generalmente se esfuerzan por evitar la optimización prematura y rechazan parches a partes no críticas de la implementación de referencia de CPython que ofrecerían aumentos marginales en la velocidad a costa de la claridad. [89] La velocidad de ejecución se puede mejorar moviendo funciones críticas para la velocidad a módulos de extensión escritos en lenguajes como C, o usando un compilador justo a tiempo como PyPy . También es posible realizar una compilación cruzada a otros lenguajes, pero o bien no proporciona la aceleración completa que podría esperarse, ya que Python es un lenguaje muy dinámico , o se compila un subconjunto restringido de Python, y posiblemente se cambie ligeramente la semántica. [90]
Los desarrolladores de Python buscan que sea divertido de usar. Esto se refleja en su nombre, un tributo al grupo de comedia británico Monty Python [91] , y en enfoques ocasionalmente lúdicos de tutoriales y materiales de referencia, como el uso de los términos "spam" y "eggs" (una referencia a un sketch de Monty Python ) en los ejemplos, en lugar de los términos "foo" y "bar" que se usan a menudo . [92] [93] Un neologismo común en la comunidad Python es pythonic , que tiene una amplia gama de significados relacionados con el estilo del programa. El código "Pythonic" puede usar bien los modismos de Python , ser natural o mostrar fluidez en el lenguaje, o cumplir con la filosofía minimalista de Python y el énfasis en la legibilidad. El código que es difícil de entender o que se lee como una transcripción aproximada de otro lenguaje de programación se llama unpythonic . [94]
Sintaxis y semántica
Un ejemplo de código Python y sangríaEjemplo de código C# con llaves y punto y coma
Python está pensado para ser un lenguaje de fácil lectura. Su formato es visualmente despejado y a menudo utiliza palabras clave en inglés donde otros lenguajes utilizan puntuación. A diferencia de muchos otros lenguajes, no utiliza llaves para delimitar bloques y se permiten los puntos y comas después de las declaraciones, pero rara vez se utilizan. Tiene menos excepciones sintácticas y casos especiales que C o Pascal . [95]
Sangría
Python utiliza la 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. [96] Por lo tanto, la estructura visual del programa representa con precisión su estructura semántica. [97] Esta característica a veces se denomina regla del lado opuesto . Algunos otros lenguajes utilizan la sangría de esta manera; pero en la mayoría, la sangría no tiene un significado semántico. El tamaño de sangría recomendado es de cuatro espacios. [98]
La declaración de asignación , utilizando un solo signo igual=
La ifdeclaración, que ejecuta condicionalmente un bloque de código, junto con elsey elif(una contracción de else-if)
La fordeclaración, que itera sobre un objeto iterable , capturando cada elemento en una variable local para su uso por el bloque adjunto.
La whiledeclaración, que ejecuta un bloque de código siempre que su condición sea verdadera
La trydeclaración, que permite que las excepciones generadas en su bloque de código adjunto sean capturadas y manejadas por exceptcláusulas (o nueva sintaxis except*en Python 3.11 para grupos de excepciones [99] ); también garantiza que el código de limpieza en un finallybloque siempre se ejecute independientemente de cómo salga el bloque.
La raisedeclaración, utilizada para generar una excepción específica 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 withdeclaración, que encierra un bloque de código dentro de un administrador de contexto (por ejemplo, adquirir un bloqueo antes de que se ejecute, luego liberar el bloqueo; o abrir y cerrar un archivo ), permite un comportamiento similar al de adquisición de recursos como inicialización (RAII) y reemplaza un modismo try/finally común [100]
La continuedeclaración, que omite el resto de la iteración actual y continúa con la siguiente
La deldeclaración que elimina una variable, eliminando la referencia del nombre al valor y produciendo un error si se hace referencia a la variable antes de que se redefina.
La passdeclaración, que actúa como NOP , sintácticamente necesitaba crear un bloque de código vacío
La assertdeclaración se utiliza en la depuración para comprobar las condiciones que deberían aplicarse.
La yielddeclaración, que devuelve un valor de una función generadora (y también un operador); se utiliza para implementar corrutinas
La returndeclaración, utilizada para devolver un valor de una función
Las instrucciones importand fromse utilizan para importar módulos cuyas funciones o variables se pueden utilizar en el programa actual.
Las declaraciones matchand case, un análogo de la construcción de la declaración switch , que compara una expresión con uno o más casos como una medida de control de flujo.
La sentencia de asignación ( =) vincula un nombre como referencia a un objeto separado asignado dinámicamente . Las variables pueden volver a vincularse en cualquier momento a cualquier objeto. En Python, un nombre de variable es un contenedor de referencia genérico sin un tipo de datos fijo ; sin embargo, siempre se refiere a algún objeto con un tipo. Esto se denomina tipado dinámico , en contraste con los lenguajes de tipado estático , donde cada variable puede contener solo un valor de un tipo determinado.
Python no admite la optimización de llamadas de cola ni las continuaciones de primera clase y, según Van Rossum, nunca lo hará. [101] [102] Sin embargo, se proporciona un mejor soporte para la funcionalidad similar a la de las corrutinas al extender los generadores de Python . [103] Antes de 2.5, los generadores eran iteradores perezosos ; los datos se pasaban unidireccionalmente fuera del generador. A partir de Python 2.5, es posible pasar datos de vuelta a una función de generador; y a partir de la versión 3.3, se pueden pasar a través de múltiples niveles de pila. [104]
Los operadores +, -, y *para la suma, resta y multiplicación matemática son similares a los de otros lenguajes, pero el comportamiento de la división difiere. Hay dos tipos de divisiones en Python: división de piso (o división de enteros) //y división de punto flotante /. [105] Python usa el **operador para la exponenciación.
Python utiliza el +operador para la concatenación de cadenas. Python utiliza el *operador para duplicar una cadena una cantidad específica de veces.
La sintaxis :=, denominada "operador morsa", se introdujo en Python 3.8. Asigna valores a las variables como parte de una expresión más grande. [108]
En Python, ==compara por valor. isEl operador de Python se puede utilizar para comparar identidades de objetos (comparación por referencia) y las comparaciones se pueden encadenar, por ejemplo, .a<=b<=c
Python utiliza and, or, y notcomo operadores booleanos.
Python tiene un tipo de expresión llamada comprensión de lista y una expresión más general llamada expresión generadora . [80]
Las expresiones condicionales se escriben como [109] (diferente en el orden de los operandos del operador común a muchos otros lenguajes).xifcelseyc ? 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, escritas 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 usar para concatenar dos tuplas, lo que no modifica directamente su contenido, sino que produce una nueva tupla que contiene los elementos de ambas. Por lo tanto, dada la variable inicialmente igual a , la ejecución primero evalúa , que produce , que luego se asigna de nuevo a —por lo tanto, "modificando efectivamente el contenido" de mientras se ajusta a la naturaleza inmutable de los objetos de tupla. Los paréntesis son opcionales para las tuplas en contextos no ambiguos. [110][1,2,3](1,2,3)+t(1,2,3)t=t+(4,5)t+(4,5)(1,2,3,4,5)tt
Python tiene una función de desempaquetado de secuencias , en la que múltiples expresiones, cada una de las cuales evalúa algo que se puede asignar (a una variable, propiedad escribible, etc.), se asocian de manera idéntica a la que se usa para formar literales de tupla y, en 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 produzca la misma cantidad de valores que las expresiones escribibles proporcionadas; cuando se itera a través de ellas, asigna cada uno de los valores producidos a la expresión correspondiente en el lado izquierdo. [111]
Python tiene un operador de "formato de cadena" %que funciona de manera análoga a printflas cadenas de formato en C, por ejemplo, evalúa como . En Python 2.6+ y 3+, esto se complementó con el método de la clase, por ejemplo . Python 3.6 agregó "f-strings": . [112]"spam=%s eggs=%d"%("blah",2)"spam=blah eggs=2"format()str"spam={0} eggs={1}".format("blah",2)spam="blah";eggs=2;f'spam={spam} eggs={eggs}'
En Python, las cadenas se pueden concatenar "sumándolas" (con el mismo operador que para sumar números enteros y flotantes), por ejemplo, returns . Si las cadenas contienen números, se agregan como cadenas en lugar de como números enteros, por ejemplo, returns ."spam"+"eggs""spameggs""2"+"2""22"
Delimitado por comillas simples o dobles; a diferencia de lo que ocurre en los shells de Unix , Perl y los lenguajes influenciados por Perl, las comillas simples y dobles funcionan de la misma manera. Ambos utilizan la barra invertida ( \) como carácter de escape . La interpolación de cadenas se hizo disponible en Python 3.6 como "literales de cadena formateados". [112]
Entre comillas triples (que comienzan y terminan con tres comillas simples o dobles), que pueden abarcar varias líneas y funcionar como estos documentos en shells, Perl y Ruby .
Variedades de cadenas sin formato , que se indican anteponiendo el literal de cadena con r. Las secuencias de escape no se interpretan; por lo tanto, las cadenas sin formato son útiles cuando las barras invertidas literales son comunes, como en las expresiones regulares y las rutas de estilo Windows . (Compare " @-quoting" en C# ).
Python tiene expresiones de índice de matriz y de segmentación de matriz en listas, denotadas como a[key], o . Los índices se basan en cero y los índices negativos son relativos al final. Las segmentaciones toman elementos desde el índice de inicio hasta el índice de finalización , pero sin incluirlo . El tercer parámetro de segmentación, llamado step o stride , permite omitir elementos e invertirlos. Los índices de segmentación se pueden omitir; por ejemplo, devuelve una copia de la lista completa. Cada elemento de una segmentación es una copia superficial .a[start:stop]a[start:stop:step]a[:]
En Python, se aplica una distinción estricta entre expresiones y declaraciones, a diferencia de lenguajes como Common Lisp , Scheme o Ruby . Esto lleva a la duplicación de algunas funciones. Por ejemplo:
Las funciones integradas eval()vs. (en Python 2, es una declaración); la primera es para expresiones, la segunda es para declaracionesexec()exec
Las declaraciones no pueden ser parte de una expresión, por lo que las listas y otras comprensiones o expresiones lambda , al ser todas expresiones, no pueden contener declaraciones. Un caso particular es que una declaración de asignación como no puede formar parte de la expresión condicional de una declaración condicional.a=1
Métodos
Los métodos de los objetos son funciones asociadas a la clase del objeto; la sintaxis es, para los métodos y funciones normales, azúcar sintáctica para . Los métodos de Python tienen un parámetro explícito para acceder a los datos de instancia , en contraste con el self (o ) implícito en algunos otros lenguajes de programación orientados a objetos (por ejemplo, C++ , Java , Objective-C , Ruby ). [113] Python también proporciona métodos, a menudo llamados métodos dunder (debido a que sus nombres comienzan y terminan con guiones bajos dobles), para permitir que las clases definidas por el usuario modifiquen la forma en que son manejadas por operaciones nativas, incluyendo longitud, comparación, en operaciones aritméticas y conversión de tipos. [114]instance.method(argument)Class.method(instance,argument)selfthis
Mecanografía
La jerarquía de tipos estándar en Python 3
Python utiliza tipado de pato y tiene objetos tipados pero nombres de variables sin tipar. Las restricciones de tipo no se comprueban en tiempo de compilación ; en cambio, las operaciones sobre un objeto pueden fallar, lo que significa que no es de un tipo adecuado. A pesar de estar tipado dinámicamente , Python está fuertemente tipado , prohibiendo 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 mediante clases , que se utilizan con mayor frecuencia en 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 (que a su vez es 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 (ambas usando la misma sintaxis): estilo antiguo y estilo nuevo ; [115] las versiones actuales de Python solo admiten la semántica del nuevo estilo.
Python admite anotaciones de tipo opcionales . [4] [116] Estas anotaciones no son impuestas por el lenguaje, pero pueden ser utilizadas por herramientas externas como mypy para detectar errores. [117] [118] Mypy también admite un compilador de Python llamado mypyc, que aprovecha las anotaciones de tipo para la optimización. [119]
Operaciones aritméticas
Python tiene los símbolos habituales para los operadores aritméticos ( +, -, *, /), el operador de división de base //y la operación de módulo% (donde el resto puede ser negativo, p. ej. 4 % -3 == -2). También tiene **para la exponenciación , p. ej . 5**3 == 125y 9**0.5 == 3.0, y un operador de multiplicación de matrices @. [123] Estos operadores funcionan como en las matemáticas tradicionales; con las mismas reglas de precedencia , los operadores infijo ( +y -también pueden ser unarios para representar números positivos y negativos respectivamente).
La división entre números enteros produce resultados de punto flotante. El comportamiento de la división ha cambiado significativamente con el tiempo: [124]
La versión actual de Python (es decir, desde la versión 3.0) cambió /para que siempre sea división de punto flotante, por ejemplo .5/2==2.5
//Se introdujo el operador de división de piso . Por lo tanto 7//3 == 2, -7//3 == -3, 7.5//3 == 2.0y -7.5//3 == -3.0. La suma hace que un módulo usado en Python 2.7 use las reglas de Python 3.0 para la división (ver arriba).from__future__importdivision
En términos de Python, /es una división verdadera (o simplemente división ), y //es una división de piso./ antes de la versión 3.0 es una división clásica . [124]
El redondeo hacia el infinito negativo, aunque es diferente de la mayoría de los lenguajes, agrega consistencia. Por ejemplo, significa que la ecuación siempre es verdadera. También significa que la ecuación es válida tanto para valores positivos como negativos de . Sin embargo, mantener la validez de esta ecuación significa que, si bien el resultado de está, como se esperaba, en el intervalo semiabierto [0, b ), donde es un entero positivo, tiene que estar en el intervalo ( b , 0] cuando es negativo. [125](a+b)//b==a//b+1b*(a//b)+a%b==aaa%bbb
Python proporciona una roundfunción para redondear un número de punto flotante al entero más cercano. Para desempatar , Python 3 usa round to even : round(1.5)y round(2.5)ambos producen 2. [126] Las versiones anteriores a la 3 usaban round-away-from-zero : round(0.5)is 1.0, round(-0.5)is −1.0. [127]
Python permite expresiones booleanas con múltiples relaciones de igualdad de una manera que es coherente con el uso general en matemáticas. Por ejemplo, la expresión a < b < cprueba si aes menor que by bes menor que c. [128] Los lenguajes derivados de C interpretan esta expresión de manera diferente: en C, la expresión primero evaluaría a < b, lo que daría como resultado 0 o 1, y luego ese resultado se compararía con c. [129]
Python utiliza aritmética de precisión arbitraria para todas las operaciones con números enteros. El Decimaltipo/clase del decimalmódulo proporciona números decimales en coma flotante con una precisión arbitraria predefinida y varios modos de redondeo. [130] La Fractionclase del fractionsmódulo proporciona precisión arbitraria para números racionales . [131]
Debido a la extensa biblioteca matemática de Python y a la biblioteca de terceros NumPy que extiende aún más las capacidades nativas, se utiliza frecuentemente como lenguaje de programación científico para ayudar en problemas como el procesamiento y la manipulación de datos numéricos. [132] [133]
Programa para calcular el factorial de un entero positivo:
n = int ( input ( 'Escribe un número y se imprimirá su factorial: ' ))Si n < 0 :raise ValueError ( 'Debe ingresar un entero no negativo' )factorial = 1para i en el rango ( 2 , n + 1 ):factorial *= iimprimir ( factorial )
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 la norma PEP 333 [135] ), pero la mayoría están especificadas 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 es necesario modificar o reescribir unos pocos módulos para implementar variantes.
Al 17 de marzo de 2024, [actualizar]el Índice de paquetes de Python (PyPI), el repositorio oficial de software Python de terceros, contiene más de 523 000 [136] paquetes con una amplia gama de funcionalidades, que incluyen:
La mayoría de las implementaciones de Python (incluido CPython) incluyen un bucle de lectura-evaluación-impresión (REPL), lo que les permite funcionar como un intérprete de línea de comandos para el cual los usuarios ingresan declaraciones secuencialmente y reciben resultados inmediatamente.
Otros shells, incluidos IDLE e IPython , agregan capacidades adicionales como autocompletado mejorado, retención del estado de la sesión y resaltado de sintaxis .
CPython es la implementación de referencia de Python. Está escrito en C, cumpliendo con el estándar C89 (Python 3.11 usa C11 [138] ) con varias características C99 seleccionadas . CPython incluye sus propias extensiones C, pero las extensiones de terceros no se limitan a versiones anteriores de C; por ejemplo, se pueden implementar con C11 o C++. [139] [140] CPython compila programas Python en un bytecode intermedio [141] que luego es ejecutado por su máquina virtual . [142] CPython se distribuye con una gran biblioteca estándar escrita en una mezcla de C y Python nativo, y está disponible para muchas plataformas, incluyendo Windows (a partir de Python 3.9, el instalador de Python falla deliberadamente en la instalación en Windows 7 y 8; [143] [144] Windows XP fue compatible hasta Python 3.5) y la mayoría de los sistemas modernos tipo Unix , incluyendo macOS (y Apple M1 Macs, desde Python 3.9.1, con instalador experimental), con soporte no oficial para VMS . [145] La portabilidad de la plataforma fue una de sus primeras prioridades. [146] (Durante el desarrollo de Python 1 y 2, incluso OS/2 y Solaris fueron compatibles, [147] pero desde entonces se ha abandonado el soporte para muchas plataformas).
Todas las versiones actuales de Python (es decir, desde la 3.7) solo admiten sistemas operativos con soporte para subprocesos múltiples.
Otras implementaciones
Todas las implementaciones alternativas tienen una semántica al menos ligeramente diferente (por ejemplo, pueden tener diccionarios desordenados, a diferencia de todas las versiones actuales de Python), por ejemplo, con el ecosistema Python más grande, como con el soporte de la API C Python con PyPy:
PyPy es un intérprete rápido y compatible con Python 2.7 y 3.10. [148] [149] Su compilador just-in-time a menudo aporta una mejora significativa en la velocidad sobre CPython, pero algunas bibliotecas escritas en C no se pueden usar con él. [150] Tiene, por ejemplo, soporte RISC-V .
Codon es un lenguaje con un compilador adelantado en el tiempo (AOT) , que (AOT) compila un lenguaje similar a Python con tipos estáticos con "sintaxis y semántica casi idénticas a las de Python, hay algunas diferencias notables" [151] por ejemplo, utiliza números enteros de máquina de 64 bits, para mayor velocidad, no arbitrarios como Python, y afirma que las aceleraciones sobre CPython suelen ser del orden de 10-100x. Se compila a código de máquina (a través de LLVM ) y admite subprocesos múltiples nativos. [152] Codon también puede compilar a módulos de extensión de Python que se pueden importar y usar desde Python.
Stackless Python es una bifurcación importante de CPython que implementa microthreads ; no utiliza la pila de llamadas de la misma manera, lo que permite programas concurrentes masivos. PyPy también tiene una versión sin pila. [153]
Pyston es una variante del entorno de ejecución de Python que utiliza la compilación justo a tiempo para acelerar la ejecución de programas Python. [155]
Snek [157] [158] [159] Lenguaje de Computación Integrada (compatible, por ejemplo, con microcontroladores AVR de 8 bits como Arduino basado en ATmega 328P , así como otros más grandes compatibles con MicroPython ) "está inspirado en Python, pero no es Python. Es posible escribir programas Snek que se ejecuten en un sistema Python completo, pero la mayoría de los programas Python no se ejecutarán en Snek". [160] Es un lenguaje imperativo que no incluye OOP /clases, a diferencia de Python, y se simplifica a un tipo de número con precisión simple de 32 bits (similar a JavaScript , excepto que es más pequeño).
Implementaciones que ya no son compatibles
Se han desarrollado otros compiladores Python just-in-time, pero actualmente no son compatibles:
Google inició un proyecto llamado Unladen Swallow en 2009, con el objetivo de acelerar cinco veces el intérprete de Python mediante el uso de LLVM y de mejorar su capacidad de subprocesamiento múltiple para escalar a miles de núcleos, [161] mientras que las implementaciones ordinarias sufren el bloqueo global del intérprete .
Psyco es un compilador especializado en tiempo real que ya no se fabrica y 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 Python estándar. Psyco no es compatible con Python 2.7 o versiones posteriores.
PyS60 fue un intérprete de Python 2 para teléfonos móviles de la serie 60 lanzado por Nokia en 2005. Implementó muchos de los módulos de la biblioteca estándar y algunos módulos adicionales para la integración 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. [162]
Compiladores cruzados a otros lenguajes
Hay varios compiladores/ transpiladores para lenguajes de objetos de alto nivel, ya sea con Python sin restricciones, un subconjunto restringido de Python o un lenguaje similar a Python como lenguaje fuente:
Brython, [163] Transcrypt [164] [165] y Pyjs (última versión en 2012) compilan Python a JavaScript .
Cython compila (un superconjunto de) Python a C. El código resultante también se puede utilizar con Python a través de llamadas API de nivel C directas al intérprete de Python.
PyJL compila/transpila un subconjunto de Python a "código fuente de Julia legible para humanos, mantenible y de alto rendimiento". [90] A pesar de afirmar un alto rendimiento, ninguna herramienta puede afirmar que lo hace para código Python arbitrario ; es decir, se sabe que no es posible compilar a un lenguaje más rápido o código de máquina. A menos que se cambie la semántica de Python, pero en muchos casos la aceleración es posible con pocos o ningún cambio en el código Python. El código fuente de Julia más rápido se puede usar desde Python, o compilar a código de máquina y basarlo de esa manera.
Nuitka compila Python en C. [166] Funciona con Python 3.4 a 3.12 (y 2.6 y 2.7), para las principales plataformas compatibles con Python (y Windows 7 o incluso Windows XP) y para Android. Afirma tener soporte completo para Python 3.10, algo de soporte para 3.11 y 3.12 y soporte experimental para Python 3.13. Es compatible con macOS, incluido el basado en Apple Silicon. Es un compilador gratuito, aunque también tiene complementos comerciales (por ejemplo, para ocultar el código fuente).
Numba se utiliza desde Python como herramienta (habilitada al agregar un decorador al código Python relevante), un compilador JIT que traduce un subconjunto de código Python y NumPy en código de máquina rápido.
Pythran compila un subconjunto de Python 3 a C++ ( C++11 ). [167]
RPython se puede compilar a C y se utiliza para construir el intérprete PyPy de Python.
El transpilador Python → 11l → C++ [168] compila un subconjunto de Python 3 a C++ ( C++17 ).
Proyectos más antiguos (o que no deben usarse con Python 3.x y la sintaxis más reciente):
Grumpy de Google (última versión en 2017) transpila Python 2 a Go . [169] [170] [171]
IronPython permite ejecutar programas Python 2.7 (y también está disponible una versión alfa , lanzada en 2021, para "Python 3.4, aunque se pueden incluir características y comportamientos de versiones posteriores" [172] ) en .NET Common Language Runtime . [173]
Jython compila Python 2.7 a bytecode Java, lo que permite el uso de las bibliotecas Java desde un programa Python. [174]
Pyrex (última versión en 2010) y Shed Skin (última versión en 2013) se compilan en C y C++ respectivamente.
Actuación
En EuroSciPy '13 se presentó una comparación del rendimiento de varias implementaciones de Python en una carga de trabajo no numérica (combinatoria). [175] El rendimiento de Python en comparación con otros lenguajes de programación también se evalúa mediante The Computer Language Benchmarks Game . [176]
Desarrollo
El desarrollo de Python se lleva a cabo en gran medida a través del proceso de Propuesta de Mejora de Python (PEP), el mecanismo principal para proponer nuevas características importantes, recopilar comentarios de la comunidad sobre problemas y documentar las decisiones de diseño de Python. [177] El estilo de codificación de Python se cubre en PEP 8. [178] La comunidad de Python y el consejo directivo revisan y comentan las PEP pendientes. [177]
La mejora del lenguaje se corresponde con el desarrollo de la implementación de referencia de CPython. La lista de correo python-dev es el foro principal para el desarrollo del lenguaje. Los problemas específicos se discutieron originalmente en el rastreador de errores Roundup alojado en por la fundación. [179] En 2022, todos los problemas y discusiones se migraron a GitHub . [180] El desarrollo se llevó a cabo originalmente en un repositorio de código fuente autoalojado que ejecutaba Mercurial , hasta que Python se trasladó a GitHub en enero de 2017. [181]
Las versiones públicas de CPython vienen en tres tipos, que se distinguen por qué parte del número de versión se incrementa:
Versiones incompatibles con versiones anteriores, en las que se espera que el código se rompa y se deba portar manualmente . La primera parte del número de versión se incrementa. Estos lanzamientos ocurren con poca frecuencia: la versión 3.0 se lanzó 8 años después de la 2.0. Según Guido van Rossum, es muy poco probable que alguna vez se lance una versión 4.0. [182]
Las versiones principales o "de características" son en gran medida compatibles con la versión anterior, pero introducen nuevas características. La segunda parte del número de versión se incrementa. A partir de Python 3.9, se espera que estas versiones se realicen anualmente. [183] [184] Cada versión principal está respaldada por correcciones de errores durante varios años después de su lanzamiento. [185]
Las versiones de corrección de errores, [186] que no introducen nuevas características, se publican 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 corrigen en estas versiones. La tercera y última parte del número de versión se incrementa. [186]
También se lanzan muchas versiones alfa, beta y candidatas a lanzamiento como vistas previas y para pruebas antes de los lanzamientos finales. Aunque existe un cronograma aproximado para cada lanzamiento, a menudo se retrasan si el código no está listo. El equipo de desarrollo de Python monitorea el estado del código ejecutando el gran conjunto de pruebas unitarias durante el desarrollo. [187]
La principal conferencia académica sobre Python es PyCon . También existen programas especiales de tutoría sobre Python, como PyLadies .
Python 3.12 eliminó wstrel significado de que las extensiones de Python [188] debían modificarse [189] y 3.10 agregó la coincidencia de patrones al lenguaje. [190]
Python 3.12 eliminó algunos módulos obsoletos y se eliminarán más en el futuro, obsoleto a partir de 3.13; el código de formato de matriz 'u' ya obsoleto se emitirá DeprecationWarningdesde 3.13 y se eliminará en Python 3.16. Se debe usar el código de formato 'w' en su lugar. Parte de ctypes también está obsoleto y http.server.CGIHTTPRequestHandleremitirá un DeprecationWarning, y se eliminará en 3.15. El uso de ese código ya tiene un alto potencial de errores de seguridad y funcionalidad. Partes del módulo de tipificación están obsoletas, por ejemplo, crear una typing.NamedTupleclase usando argumentos de palabras clave para denotar los campos y cosas así (y más) no se permitirá en Python 3.15.
Generadores de documentación de 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. [191]
Nombramiento
El nombre de Python se deriva del grupo de comedia británico Monty Python , al que 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; [192] por ejemplo, las variables metasintácticas que se usan a menudo en la literatura de Python son spam y eggs en lugar de las tradicionales foo y bar . [192] [193] La documentación oficial de Python también contiene varias referencias a rutinas de Monty Python. [194] [195] A los usuarios de Python a veces se les llama "Pythonistas". [196]
El prefijo Py- se utiliza para indicar que algo está relacionado con Python. Algunos ejemplos del uso de este prefijo en nombres de aplicaciones o bibliotecas de Python incluyen Pygame , un enlace de Simple DirectMedia Layer a Python (usado comúnmente para crear juegos); PyQt y PyGTK , que enlazan 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 diciembre de 2022 [actualizar]era el lenguaje más popular (por delante de C, C++ y Java ). [39] Fue seleccionado como lenguaje de programación del año (por "el mayor aumento en las calificaciones en un año") en 2007, 2010, 2018 y 2020 (el único lenguaje que lo ha hecho cuatro veces a partir de 2020 [197] ).[actualizar]
Las grandes organizaciones que utilizan Python incluyen Wikipedia , Google , [198] Yahoo !, [199] CERN , [200] NASA , [201] Facebook , [202] Amazon , Instagram , [203] Spotify , [204] y algunas entidades más pequeñas como Industrial Light & Magic [205] e ITA . [206] El sitio de redes sociales de noticias Reddit fue escrito principalmente en Python. [207] Las organizaciones que usan parcialmente Python incluyen Discord [208] y Baidu . [209]
La combinación de Python y Prolog ha demostrado ser particularmente útil para aplicaciones de IA, ya que Prolog proporciona representación de conocimiento y capacidades de razonamiento. El sistema Janus, en particular, explota las similitudes entre estos dos lenguajes, en parte debido a su uso de tipado dinámico y la naturaleza recursiva simple de sus estructuras de datos. Las aplicaciones típicas de esta combinación incluyen el procesamiento del lenguaje natural, la respuesta visual a consultas, el razonamiento geoespacial y el manejo de datos de la web semántica. [221] [222]
El sistema Natlog, implementado en Python, utiliza gramáticas de cláusulas definidas (DCG) como generadores de indicaciones para generadores de texto a texto como GPT3 y generadores de texto a imagen como DALL-E o Stable Diffusion. [223]
LibreOffice incluye Python y pretende reemplazar Java por Python. Su proveedor de scripts para Python es una característica fundamental [236] desde la versión 4.0 del 7 de febrero de 2013.
Lenguajes influenciados por Python
El diseño y la filosofía de Python han influido en muchos otros lenguajes de programación:
Boo utiliza sangría, una sintaxis similar y un modelo de objetos similar. [237]
Cobra utiliza sangría y una sintaxis similar, y su documento de Agradecimientos incluye a Python en primer lugar entre los lenguajes que lo influenciaron. [238]
CoffeeScript , un lenguaje de programación que se compila de forma cruzada con JavaScript, tiene una sintaxis inspirada en Python.
GDScript , un lenguaje de programación muy similar a Python, integrado en el motor de juego Godot . [240]
Go está diseñado para la "velocidad de trabajar en un lenguaje dinámico como Python" [241] y comparte la misma sintaxis para dividir matrices.
Groovy fue motivado por el deseo de llevar la filosofía de diseño de Python a Java . [242]
Julia fue diseñada para ser "tan útil para la programación general como Python". [27]
Mojo es un superconjunto no estricto [28] [243] de Python (por ejemplo, todavía faltan clases y se agrega, por ejemplo, struct ). [244]
Nim utiliza sangría y una sintaxis similar. [245]
El creador de Ruby , Yukihiro Matsumoto , ha dicho: "Quería un lenguaje de programación que fuera más potente que Perl y más orientado a objetos que Python. Por eso decidí diseñar mi propio lenguaje". [246]
Swift , un lenguaje de programación desarrollado por Apple, tiene una sintaxis inspirada en Python. [247]
Kotlin combina características de Python y Java, minimizando el código repetitivo para mejorar la eficiencia del desarrollador. [248]
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 utiliza en Tcl , [249] Erlang , [250] y Swift. [251]
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