Distintas alternativas para el uso de Python3
Existen otras formas para utilizar el intérprete de Python3, estas son:
- IDLE: Es el Entorno de Desarrollo Integrado de Python, este viene por defecto en el ejecutable para el sistema operativo Windows, para otros sistemas operativos se debe instalar de forma independiente mediante un instalador o terminal.
- El intérprete puede ser utilziado en Consola (Windows) y Terminal (Linux, MacOs); la consola, es base del sistema operativo Windows; la terminal, es base para el sistema operativo Mac y Linux, para ejecutar el intérprete o administrador de paquetes en Windows no se requiere indicar la versión de estos, pero en Linux y Mac si es necesario.
- Proyecto Jupyter Lab y NoteBook: Es una interfaz de usuario basado en la Web y para hacer uso de estas se requiere instalar mediante el PIP (Instalador de Paquetes para Python) cada proyecto, ambos presentan diferencias; notebook, usa el intérprete y el lenguaje de marcado; Jupyter Lab, usa únicamente el intérprete.
- Colaboratory: Es una interfaz basada en la Web y no requiere instalación, para tener acceso requieres de una cuenta de Gmail, puedes dar clic aquí para consultar la web.
Interfaces utilizadas en este curso
El curso se enfoca en el IDLE de Python y Colaboratory, ambos presentan una interfaz adecuada para aquellas personas que tienen poca o mucha experiencia en instalación de programas y manipulación de la terminal o consola. Existe una serie de ventajas y desventajas para cada interfaz en algunos casos es mejor usar IDLE y en otros usar Colaboratory, por ejemplo, si en una empresa no te dejan instalar absolutamente nada en el ordenador lo recomendable para las consultas es usar Colaboratory, pero si deseas guardar la información en archivos será necesario usar Python en consola.
Una ventaja importante del intérprete en consola o terminal es poder ejecutar el intérprete a base de comandos sobre archivos elaborados Python, siempre que el archivo con extensión *.py se encuentre bien definido, por ejemplo, en el bloque de código que se muestra abajo se utiliza la consola y se da la instrucción de ejecutar el archivo (circuitos.py) mediante el intérprete, a simple vista este tipo de instrucción se usa para archivos con menús y salida de resultados, si usas un archivo sin fronteras únicamente se ejecutará y no lograrás ver nada.
c:\>python circuitos.pySi el archivo python (circuito.py) únicamente tiene un código sencillo con una sola salida en pantalla y deseas ver el resultado generado en consola, es necesario utilizar una instrucción adicional propia del sistema operativo. La instrucción que se muestra a continuación tiene el objetivo de guardar los resultados generados con el archivo python (circuito.py) en un bloc de notas con extensión *.txt en la ruta indicada.
c:\>python circuitos.py > resultados.txtInterfaces para ejecutar Python3
Explore cada una de las opciones del intérprete y compárelas, no entre en pánico, únicamente se ilustran para que su mente se adecue a cada uno de los entornos mostrados, en este curso se le da prioridad a Colaboratory y el IDLE.
IDLE
El Entorno de Desarrollo Integrado de Python o IDLE se instala por defecto con interprete de Python3 cuando se usa el sistema operativo Windows, este se muestra en la Figura 3-1, si observa detenidamente cuando se inicia el intérprete este muestra un mensaje con la versión de Python, en este ejemplo la versión es la 3.10.1, el último dígito indica que es una corrección de la versión 3.10, por tanto, esta información se puede ser consultado en el PEP 619 y en el caso de Python 3.11 en el PEP 664.
Las siglas del PEP tienen como significado Python Enhancement Proposal o en español Propuesta de Mejora de Python, actualmente se encuentra ya disponible parte del PEP 664 que corresponde a la versión de Python 3.11, pero tiene propuestas para fechas futuras para la mejora de esta última versión.
En la Figura 3-1 se puede observar el IDLE Shell de Python ejecutando la versión 3.10.1 e indicando la fecha de lanzamiento, si visitas la página oficial de Python podrás encontrar información detallada para esta versión, al final de la Figura 3-1 se muestra la ejecución de la función help que puede ser de utilidad para consultar información precisa del interprete.
Para acceder a la ayuda del interprete escriba la instrucción siguiente:
help()Dentro de la sesión de ayuda (help) puede consultar un comando, módulo o palabra reservada (keywords), para salir tecle la combinación Ctrl + Z y de Enter.
Consola
El símbolo del sistema (consola) puede ser consultado mediante el buscador de Windows tecleando símbolo del sistema o mediante la combinación de teclas Windows + R, para esta última requieres escribir en el cuadro del diálogo las letras CMD, véase la Figura 3-2
Al teclear las letras CMD dentro del diálogo Ejecutar abrirá la consola del sistema operativo Windows, véase la Figura 3-2. El acceso al interprete se logra tecleando la palabra Python, este acceso al interprete es de forma inmediata debido a que en la instalación se ha indicado el directorio raíz, por tanto, en cualquier ruta donde te encuentras podrás ejecutar Python3.
Para acceder a la ayuda del interprete escriba la instrucción siguiente:
help()Dentro de la sesión de ayuda puede consultar un comando, módulo o palabra reservada (keywords), para salir tecle la combinación Ctrl +Z y de Enter.
Jupyter
La interfaz Jupyter Lab y Noteook para su uso es necesario instalarlas mediante el PIP, estas interfaces son muy similar a Colaboratory, puede consultar la página oficial del Proyecto Jupyter para adentrarse e informarse sobre esta interfaz, en forma muy resumida se muestra la instalación del proyecto Jupyter con ayuda del PIP (Instalador de Paquetes para Python), estas instrucciones se deben ejecutar en consola o terminal para instalar ambos proyectos. En caso de los sistemas operativos de terminal (Linux o MacOS) se comentó que es necesario agregar el número de la versión del interprete o administrador de paquetes dentro de la instrucción (python3 y pip3).
La instalación mediante el PIP de la interfaz Jupyter Lab se obtiene con la instrucción siguiente:
pip install jupyterlabEn caso de Jupyter Notebook la instrucción es:
pip install notebookLa ejecución de la interfaz Jupyter Lab se hace desde consola o terminal tecleando el bloque de código siguiente:
jupyter-labEn el caso de Jupyter Notebook escriba en consola la línea de código siguiente:
jupyter notebookEn la Figura 3-4 se muestra el ejemplo con la función "help", vista en consola e IDLE, la interfaz de Jupyter Lab es muy amigable, pero a la vez un poco compleja de ejecutar e instalar, por tanto, con varias horas de práctica esto podría ser una tarea sencilla. Ambas interfaces son muy similares, pero existe una diferencia; Jupyter Lab, únicamente se puede correr código fuente ya sea en Python u otro lenguaje de programación y en Jupyter Notebook se puede ejecutar el código fuente y redactar partes del código mediante el lenguaje de marcado.
En la Figura 3-5 se muestra la interfaz Jupyter Notebook con la misma función help usando Python3.
Colaboratory
Colaboratory o "Colab" para abreviar es un producto de Google Research, este permite a cualquier usuario escribir y ejecutar código arbitrario de Python en el navegador, es especialmente adecuado para tareas de aprendizaje automático, análisis de datos y educación. El acceso a este recurso es posible teniendo una cuenta de Gmail y aceptando los servicios respectivos de Colaboratory, por otra parte, esta interfaz es muy similar al proyecto Jupyter pero no es necesario instalar nada en la computadora o laptop, un punto a favor es la facilidad de instalar paquetes dentro de esta interfaz sin recurrir a la consola o terminal.
En la Figura 3-6 se muestra el mismo ejemplo para la función "help" en Colaboratory para el intérprete Python3.
Referencias
[3] "Welcome to Python.org". Python.org. https://www.python.org (accedido el 1 de enero de 2024).
[6] "Project Jupyter". Project Jupyter | Home. https://jupyter.org/ (accedido el 1 de enero de 2024).
[7] "Google Colaboratory". Google Colab. https://colab.research.google.com/ (accedido el 21 de diciembre de 2023).
En el siguiente video se muestran algunas alternativas para usar Python, explorando diversas herramientas que facilitan el desarrollo y ejecución de código en este lenguaje. Se cubren opciones como Google Colaboratory (Colab), que permite ejecutar Python de manera interactiva en la nube sin necesidad de instalación, ideal para proyectos de aprendizaje y ciencia de datos. También se analiza IDLE, el entorno de desarrollo integrado por defecto de Python, que es simple, ligero y adecuado para principiantes. Además, se presenta Jupyter Notebooks, una herramienta muy popular entre los científicos de datos y analistas, que permite crear y compartir documentos que contienen código Python, visualizaciones y texto, todo en un formato interactivo y fácil de usar. Se incluye también Spyder, un IDE especialmente diseñado para científicos de datos e ingenieros, que integra herramientas como un depurador, un explorador de variables y un editor interactivo de código. El video explora las características y ventajas de cada una de estas herramientas, y cómo elegir la más adecuada según el tipo de proyecto y las necesidades específicas del desarrollador.