¿Para qué se utiliza Python? Más de 10 usos de codificación para el lenguaje de programación Python.

? Bienvenido

¡Hola! Tómese un momento para pensar en esta pregunta:

¿Cómo se aplica Python en escenarios del mundo real?

Si está aprendiendo Python y desea saber la respuesta, este artículo es para usted.

Tener una idea clara de las aplicaciones y el vasto potencial de este lenguaje de programación te dará la motivación que necesitarás a lo largo de tu viaje.

¡Vamos a empezar! ✨

? Python en escenarios del mundo real

Python se utiliza en prácticamente todas las industrias y campos científicos que pueda imaginar, incluidos:

  • Ciencia de los datos.
  • Aprendizaje automático.
  • Desarrollo web.
  • Educación en Ciencias de la Computación.
  • Visión por computadora y procesamiento de imágenes.
  • Desarrollo de juegos.
  • Medicina y Farmacología.
  • Biología y Bioinformática.
  • Neurociencia y Psicología.
  • Astronomía.
  • Otras áreas como robótica, vehículos autónomos, negocios, meteorología y desarrollo de interfaces gráficas de usuario (GUI).

Este artículo cubre una amplia gama de aplicaciones de este lenguaje de programación en estas industrias con ejemplos, casos de uso y bibliotecas de Python. Comencemos con las aplicaciones de Python en ciencia de datos.

? Ciencia de datos: análisis y visualización

Quizás una de las aplicaciones más populares de Python es la ciencia de datos. El poder de las bibliotecas de Python desarrolladas para el análisis y la visualización de datos es asombroso. Veamos por qué.

Aplicaciones de ciencia de datos

Con una biblioteca de visualización de datos de Python, puede crear una amplia variedad de gráficos y representaciones visuales, como:

  • Líneas, barras y marcadores.
  • Imágenes, contornos y campos.
  • Subtramas, ejes y figuras.
  • Estadísticas (diagramas de caja, gráficos de barras e histogramas).
  • Gráficos circulares y polares.
  • Gráficos 3D.
  • ¡y más!

Puede agregar texto, etiquetas, anotaciones, color, formas, colecciones, animaciones e interactividad a sus gráficos, según el paquete o la biblioteca con el que elija trabajar.

? Sugerencia: puede ver algunos ejemplos de visualizaciones de datos generadas con Python en la imagen de arriba.

Bibliotecas y paquetes

Veamos algunos de los paquetes y bibliotecas más populares para trabajar con Python en ciencia de datos:

Python para análisis de datos

  • NumPy: este paquete se describe como "el paquete fundamental para la computación científica con Python". Según el sitio web oficial de este paquete, "casi todos los científicos que trabajan en Python se basan en el poder de NumPy".
  • Pandas: es "una herramienta de manipulación y análisis de datos de código abierto rápida, potente, flexible y fácil de usar".

Python para visualización de datos

  • Matplotlib: es "una biblioteca completa para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python". Si tiene curiosidad sobre lo que puede hacer con esta biblioteca, consulte la galería de ejemplo.
  • Seaborn: es "una biblioteca de visualización de datos de Python basada en matplotlib". Si tiene curiosidad sobre lo que puede hacer con esta biblioteca, consulte la galería de ejemplo.
  • ggplot2: es "un sistema para crear gráficos declarativamente, basado en la gramática de los gráficos". Según su sitio web oficial: "tú proporcionas los datos, le dices a ggplot2 cómo mapear las variables a la estética, qué primitivas gráficas usar y él se encarga de los detalles".
  • Bokeh: es "una biblioteca de visualización interactiva para navegadores web modernos".
  • Pandas:esta biblioteca tiene muchas herramientas para la visualización de datos.

Recursos de aprendizaje

Si desea aprender el análisis y la visualización de datos utilizando Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, archivos CSV, marcos de datos y más, puede comenzar su viaje con el análisis de datos gratuito con certificación Python de freeCodeCamp :

Durante la certificación, trabajas y completas estos proyectos:

  • Calculadora de media-varianza-desviación estándar.
  • Analizador de datos demográficos.
  • Visualizador de datos médicos.
  • Visualizador de series temporales de vistas de página.
  • Predictor del nivel del mar.

El canal de YouTube de freeCodeCamp también tiene estos excelentes tutoriales gratuitos para comenzar:

  • Análisis de datos con Python - Curso completo para principiantes (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) por Santiago Basulto.
  • Python para la ciencia de datos: aprenda Pandas, Matplotlib, Numpy y más por DataPublishing
  • Curso intensivo de Matplotlib por Keith Galli
  • Tutorial de Python NumPy para principiantes por Keith Galli

Además, estos son recursos útiles si desea aprender a trabajar con estas bibliotecas:

  • Tutoriales de Matplolib: tutoriales introductorios, intermedios y avanzados gratuitos para enseñarle cómo crear visualizaciones impresionantes.
  • Sección "Getting Started" de Pandas: tutoriales introductorios gratuitos.
  • Sección NumPy Learn: una colección seleccionada de recursos externos para ayudarlo a comenzar.

? Aprendizaje automático

Python es una herramienta esencial para todos los desarrolladores que desean ingresar al área fascinante del aprendizaje automático. Veamos una breve introducción al aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un área de la informática que crea sistemas que pueden aprender por sí mismos.

Este tipo de sistema utiliza algoritmos que se mejoran continuamente en función de los datos de entrada que ayudan al sistema a "aprender". Aprende a responder de forma autónoma a nuevos escenarios generando una salida adecuada en nuevos escenarios basados ​​en conocimientos previos.

Una de las cosas más sorprendentes de estos sistemas es que se perfeccionan continuamente.

No son como los programas que normalmente escribimos en un script de Python donde especificamos cada acción posible que el programa puede realizar. En Machine Learning, el sistema está capacitado para "pensar" y tomar decisiones basadas en conocimientos previos.

Por eso decimos que las máquinas "aprenden" de los datos.

? Consejo: esta es una charla interesante de Google: Machine Learning Zero to Hero (Google I / O'19).

Redes neuronales: los componentes básicos del aprendizaje automático

Las redes neuronales son las unidades de procesamiento del sistema. Intentan simular una red real de neuronas del cerebro. Las "neuronas" virtuales reciben información, aprenden a procesarla y generan una salida basada en sus conocimientos previos.

Esto es muy similar a lo que hace nuestro cerebro en cada momento de cada día.

Gracias a las redes neuronales, un algoritmo de aprendizaje automático puede aprender a predecir el resultado esperado de una entrada determinada en función de conocimientos previos.

Por ejemplo, cuando ve videos recomendados en YouTube, esas recomendaciones fueron generadas por redes neuronales que predicen qué videos le gustaría ver en función de sus patrones anteriores. Increíble, ¿verdad?

? Sugerencia: Este es un artículo interesante de Google si desea leer más sobre este ejemplo de YouTube.

Python y aprendizaje automático

Estoy seguro de que debes preguntarte: ¿cuál es el papel de Python en esta área? Es una de las herramientas más populares y poderosas utilizadas para programar este tipo de sistema.

Una de las bibliotecas más populares que utilizan los desarrolladores de todo el mundo para trabajar con Python aplicado al aprendizaje automático es TensorFlow . Es una biblioteca gratuita de código abierto desarrollada por el equipo de Google Brain. Esta biblioteca se utiliza para investigación y producción en Google.

Según Jeff Dean, líder de la división de Inteligencia Artificial de Google:

Hoy en día se utiliza mucho en nuestros sistemas de reconocimiento de voz, en un nuevo producto de Google Photos, Gmail y Búsqueda de Google. (fuente)

La mejor parte es que los desarrolladores de todo el mundo pueden usar esta biblioteca para abordar problemas del mundo real.

? Sugerencia: Este es un gran video sobre TensorFlow creado por Google.

Estas son otras dos bibliotecas de Python populares que se utilizan para el aprendizaje automático:

  • Keras: una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python.
  • PyTorch: una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto utilizada para desarrollar y entrenar redes neuronales.

Proyectos de aprendizaje automático en Python

El potencial del aprendizaje automático es realmente infinito. Se puede aplicar a prácticamente cualquier área y contexto que se le ocurra. Si la tarea requiere aprender de patrones y predecir resultados, entonces un modelo de aprendizaje automático definitivamente puede ayudar.

Por ejemplo, para darle una idea del tipo de proyectos que puede crear, el plan de estudios de freeCodeCamp incluye un aprendizaje automático gratuito con certificación Python :

Durante la certificación, trabajas y completas estos proyectos:

  • Piedra Papel tijeras.
  • Clasificador de imágenes de perros y gatos.
  • Motor de recomendación de libros usando K-Neighbors Neighbors.
  • Calculadora de costos de salud de regresión lineal.
  • Clasificador SMS de redes neuronales.

Más ejemplos de aplicaciones del mundo real

Puede encontrar más ejemplos de las aplicaciones del aprendizaje automático en Kaggle, una "comunidad en línea de científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático" propiedad de Google.

En esta plataforma, puede practicar sus habilidades de Python y Machine Learning trabajando en proyectos y participando en concursos.

Para darle una idea del tipo de proyectos que puede abordar con Machine Learning, las competencias anteriores en Kaggle incluyen:

  • Predecir el deterioro de la función pulmonar.
  • Predecir la supervivencia en el Titanic.
  • Construcción de herramientas para el seguimiento de poblaciones de aves.
  • Etiquetado de monumentos famosos.
  • Proyección de propagación de COVID-19.
  • Estimación de las ventas unitarias de productos minoristas de Walmart.
  • Identificar videos con manipulaciones faciales o sonoras.
  • Predecir los tiempos de espera en las principales intersecciones de la ciudad.
  • Detectar fraudes en las transacciones de los clientes.
  • Predecir los ingresos de taquilla mundial de una película.
  • Predecir la adopción de mascotas.
  • Identificar el riesgo cuando los pilotos están distraídos, somnolientos o en otros estados cognitivos peligrosos.

Como puede ver, solo en esta breve lista de proyectos, las aplicaciones van desde la medicina hasta la empresa, desde la biología hasta la detección de riesgos y desde la detección de fraudes hasta el procesamiento de imágenes. Las posibilidades son realmente infinitas cuando aborda problemas del mundo real utilizando Machine Learning.

Recursos de aprendizaje

El canal de YouTube de freeCodeCamp tiene estos útiles tutoriales para comenzar con el aprendizaje automático en Python:

  • Curso completo de TensorFlow 2.0 - Tutorial de redes neuronales de Python para principiantes
  • Desarrolle una IA para jugar Connect Four - Tutorial de Python
  • Curso Scikit-Learn - Tutorial de aprendizaje automático en Python
  • PyTorch para aprendizaje profundo: curso completo / tutorial

? Desarrollo web

Python se utiliza en el campo del desarrollo web para construir el back-end de aplicaciones web. Comencemos esta sección hablando un poco sobre qué es el back-end y cómo nos ayuda a crear aplicaciones web.

Python para desarrollo web back-end

En una aplicación web, todo el código que se utiliza para interactuar con el usuario y crear lo que ve el usuario se denomina parte frontal de la aplicación.

Python se usa para codificar la funcionalidad detrás de escena de la aplicación, la parte que impulsa toda la funcionalidad de la aplicación pero que no se ve directamente en la pantalla.

Maneja el lado del servidor de la aplicación, interactuando con todas las bases de datos necesarias cuando el usuario solicita datos. Devuelve los datos solicitados al usuario para que la aplicación se ejecute como se esperaba.

? Sugerencia: El desarrollo web de pila completa implica tanto el front-end como el back-end de una aplicación web para que sea presentable para el usuario mientras trabaja con bases de datos.

Marcos web

Estos son algunos marcos web populares de Python:

  • Django: un "marco web Python de alto nivel que fomenta el desarrollo rápido y un diseño limpio y pragmático".
  • Frasco: un microframework muy popular que se utiliza para desarrollar aplicaciones web en Python.
  • Pyramid: un "framework web Python pequeño, rápido y práctico".
  • Web2Py: un "marco completo de código abierto gratuito para el desarrollo rápido de aplicaciones basadas en la web, rápidas, escalables, seguras y portátiles".
  • Botella: un "micro framework web WSGI rápido, simple y ligero para Python".

Recursos de aprendizaje

El canal de YouTube de freeCodeCamp tiene excelentes tutoriales gratuitos para aprender el desarrollo web en Python:

  • Python Django Web Framework - Curso completo para principiantes
  • Aprenda Flask para Python - Tutorial completo
  • Programación web con Flask - Introducción a la informática - Harvard's CS50 (2018)
  • Tutorial de Python Flask de pila completa: construya una red social

Estos también son excelentes recursos gratuitos para aprender a trabajar con estos marcos:

  • Sección "Primeros pasos" de Django
  • Tutoriales de pirámide
  • Tutorial rápido para Pyramid

? Educación en Ciencias de la Computación

Python actualmente juega un papel clave en la educación informática en todo el mundo. Veamos por qué.

¿Por qué Python?

Python se usa ampliamente como herramienta de enseñanza porque:

  • Es fácil de aprender: su sintaxis es simple y se puede aprender rápidamente. Los estudiantes comienzan a sumergirse en aspectos más avanzados de la informática mucho más rápido que con otros lenguajes de programación.
  • Es poderoso: se usa en aplicaciones del mundo real, por lo que los estudiantes comienzan a adquirir habilidades valiosas para sus carreras de inmediato.
  • Es versátil: admite varios paradigmas de programación, incluida la programación imperativa, la programación funcional, la programación procedimental y la programación orientada a objetos.

El creador del lenguaje Python, Guido van Rossum, declaró que:

Ahora, creo que Python es mucho más fácil que enseñar a los estudiantes programación y enseñarles C o C ++ o Java al mismo tiempo porque todos los detalles de los lenguajes son mucho más difíciles.

La sintaxis de Python es simple y directa, por lo que los estudiantes pueden comenzar a aprender habilidades de pensamiento computacional y resolución de problemas mucho más rápidamente, que suele ser el objetivo principal de los cursos de introducción a la informática.

Python en el aula y aprendizaje en línea

Muchas universidades y escuelas de todo el mundo han decidido impartir cursos de introducción a la programación e informática utilizando Python.

Por ejemplo, MIT, una de las universidades líderes en el mundo en el campo de la tecnología, enseña programación y ciencias de la computación introductorias usando Python (tanto en las versiones en el campus como en línea del curso en edX).

Según un artículo de MIT News publicado cuando la versión online del curso alcanzó los 1,2 millones de inscripciones, el curso "se ha convertido en el MOOC más popular en la historia del MIT".

Esto muestra claramente que la popularidad de Python sigue aumentando. En el artículo puedes encontrar testimonios de estudiantes que aprendieron Python y cómo este nuevo conocimiento mejoró sus vidas.

En el artículo, la profesora Ana Bell, profesora del Departamento de EECS del MIT, afirma que:

"En esencia, la serie 6.00 enseña pensamiento computacional ... Lo hace utilizando el lenguaje de programación Python, pero el curso también enseña conceptos de programación que se pueden aplicar en cualquier otro lenguaje de programación".

Esto muestra claramente el potencial de Python como herramienta de enseñanza. Se puede utilizar para enseñar conceptos de nivel superior que se pueden aplicar a otros lenguajes de programación.

Y lo hace sin la capa adicional de complejidad que la sintaxis de otros lenguajes de programación como Java o C podría agregar al proceso de aprendizaje.

Durante los últimos años, los cursos en línea se han convertido en una parte importante de la vida diaria de los estudiantes de todas las edades en todo el mundo. La variedad de cursos y recursos gratuitos en línea se ha expandido enormemente en los últimos años.  

Por ejemplo, el plan de estudios de freeCodeCamp incluye tres certificados gratuitos con proyectos para ayudarlo a expandir sus habilidades de Python en áreas clave con alta demanda en todo el mundo:

  • Computación científica con Python.
  • Análisis de datos con Python.
  • Aprendizaje automático con Python.

La Universidad de Harvard también ofrece estos cursos en línea que se pueden auditar de forma gratuita:

  • Introducción a la informática de CS50.
  • Programación web de CS50 con Python y JavaScript.
  • Introducción de CS50 a la inteligencia artificial con Python.

Python definitivamente se ha convertido en una herramienta clave que ha mejorado la educación en informática en todo el mundo. Y seguirá haciéndolo en el futuro.

Si estás pensando en impartir un curso usando Python o aprender Python, te garantizo que tu tiempo y esfuerzo valdrán totalmente la pena.

? Visión por computadora y procesamiento de imágenes

Python se utiliza para la visión por computadora y el procesamiento de imágenes, campos que se están expandiendo rápidamente.

El objetivo del procesamiento de imágenes es procesar una imagen, aplicarle transformaciones y devolver una nueva versión de la imagen original.  

En contraste, el objetivo de la visión por computadora es más complejo porque intenta que la computadora comprenda e interprete una imagen y su contenido.

Procesamiento de imágenes

Comencemos con el procesamiento de imágenes. Con una biblioteca de Python, puede realizar operaciones como:

  • Recortar, voltear y rotar.
  • Manipulación de canales de exposición y color.
  • Detección de bordes y líneas.
  • Añadiendo filtros y restaurando imágenes.

Visión por computador

Ahora vamos a sumergirnos en la visión por computadora. Si comienza a investigar este tema, es posible que se sorprenda de sus aplicaciones actuales. Algunos de ellos son:

  • Navegación.
  • Detección de objetos y eventos.
  • Reconocimiento facial.
  • Clasificación de imágenes.

Este campo científico es tan importante que Google desarrolló una herramienta llamada Cloud Vision, que cuenta con una versión de Python para que los desarrolladores incorporen esta funcionalidad en sus programas.

Según el tutorial "Uso de la API Vision con Python" en Google Codelabs, la API de Google Cloud Vision:

Permite a los desarrolladores integrar fácilmente las funciones de detección de visión dentro de las aplicaciones, incluido el etiquetado de imágenes, la detección de rostros y puntos de referencia, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el etiquetado de contenido explícito.

Este conjunto de herramientas proporciona funcionalidad para detección de rostros, detección de puntos de referencia, detección de logotipos, detección de etiquetas, detección de texto y más.

? Sugerencia: una de las aplicaciones más sorprendentes de la visión por computadora es el desarrollo de software para controlar los automóviles autónomos. Estos vehículos necesitan "ver" dónde están conduciendo, dónde está el carril y qué objetos los rodean (incluidos otros vehículos). La visión por computadora juega un papel clave en esta funcionalidad.

Bibliotecas de Python

Estas son algunas bibliotecas increíbles para la visión por computadora y el procesamiento de imágenes:

  • OpenCV: una "biblioteca de software de aprendizaje automático y visión por computadora de código abierto". Su versión de Python se llama OpenCV-Python.
  • scikit-image: una "colección de algoritmos utilizados para el procesamiento de imágenes".
  • NumPy: se puede utilizar para procesar los píxeles de una imagen como una matriz 2D.
  • SciPy: el paquete scipy.ndimage "contiene varias funciones para el procesamiento de imágenes multidimensionales".

? Desarrollo de juegos

Los juegos definitivamente dan forma a vidas y crean recuerdos atemporales. Seguirán formando parte de nuestra sociedad en los próximos años. Python ya está ahí, encendiendo la chispa de la creación de juegos.

Marcos de desarrollo de juegos de Python

Según la documentación oficial de Python, existen dos marcos principales de Python que se utilizan para desarrollar juegos:

  • pygame: "el paquete original y aún muy activo para el desarrollo de juegos con Python. Permite a Python comunicarse con SDL, una biblioteca multimedia multiplataforma. Debido a que debe compilarse para cada plataforma y cada versión de Python, puede haber un retraso cuando aparece una nueva versión de Python ".
  • pyglet: este es "el recién llegado, basado en OpenGL. Debido a que es un paquete puro de Python, se puede usar como está incluso cuando se lanza una nueva versión de Python (excepto para la transición de Python 2 a Python 3)".

También puede utilizar el módulo de tortuga para crear juegos sencillos. Turtle es un módulo de Python integrado que se instala automáticamente cuando instala Python en su computadora. Te ayuda a crear juegos con gráficos simples y con una interfaz de usuario sencilla.

Recursos de aprendizaje

Si desea aprender sobre desarrollo de juegos en Python, el canal de YouTube de freeCodeCamp tiene estos excelentes tutoriales gratuitos:

  • Aprenda Python construyendo cinco juegos - Curso completo
  • Tutorial de Python y Pygame - ¡Construye Tetris! Curso completo de GameDev
  • Tutorial de Python del juego de serpientes

? Medicina y Farmacología

Python también tiene aplicaciones asombrosas en el campo médico. Se sorprenderá de cómo se combina la tecnología con el conocimiento médico para proporcionar diagnósticos y tratamientos precisos y eficientes a los pacientes.

Aplicaciones

Algunos ejemplos del uso de Python en medicina y farmacología incluyen:

  • Realizar diagnósticos clínicos basados ​​en la historia clínica y los síntomas de los pacientes.
  • Analizando datos médicos.
  • Realización de modelos computacionales para acelerar el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos.

Estas amplias aplicaciones incluyen miles y miles de ejemplos en todo el mundo. Seleccioné algunos de ellos para ilustrar cómo Python está dando forma a este campo. Echemos un vistazo a ellos.

Historia de éxito farmacéutico: AstraZeneca

Según la documentación oficial de Python, una de las principales compañías farmacéuticas del mundo, AstraZeneca, utilizó Python para mejorar sus modelos computacionales existentes para hacerlos "más robustos, extensibles y fáciles de mantener".

Los investigadores utilizaron estos modelos para simular la estructura química de las moléculas y su efecto en el cuerpo. Esto ayudó a los científicos a identificar moléculas potenciales para nuevos medicamentos y comenzar a probarlos más rápidamente en el laboratorio.

Cuando se unió al equipo, Andrew Dalke, que era un "conocido defensor de Python en química y biología computacional" convenció al equipo de que Python era exactamente lo que necesitaban.

Se eligió Python para este trabajo porque es uno de los mejores lenguajes disponibles para los científicos físicos, es decir, para las personas que no tienen formación en informática.

Dijo que:

Python fue diseñado para resolver problemas del mundo real que enfrenta un programador experto. El resultado es un lenguaje que se adapta bien desde pequeños scripts escritos por un químico hasta paquetes grandes escritos por un desarrollador de software.

Increíble, ¿verdad? Python puede impulsar los modelos computacionales que utilizan los laboratorios farmacéuticos para desarrollar nuevos fármacos.

Identificación de glóbulos rojos (RBC)

Otra aplicación médica interesante de Python está relacionada con la Hematología. Por lo general, los profesionales especializados analizan los análisis de sangre contando e identificando las células manualmente, pero esto se puede mejorar con la ayuda de la automatización.

Los investigadores descubrieron que Python puede ser la herramienta adecuada para el trabajo. Veamos un proyecto interesante.

IdentiCyte

El objetivo de este proyecto es identificar y clasificar las formas de los glóbulos rojos a partir de imágenes tomadas con microscopios ópticos. Según este artículo, "la forma de los glóbulos rojos puede ayudar a diagnosticar enfermedades y trastornos como la leucemia, la anemia de células falciformes y la malaria".

El proyecto fue desarrollado por investigadores del Bioresource Processing Research Institute Australia. Se programó en Python y usó paquetes y bibliotecas de Python de procesamiento de imágenes como numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn y matplotlib.

Paquetes médicos de Python

  • pyGeno: un paquete de Python de código abierto desarrollado por Tariq Daouda en el Instituto de Investigación en Inmunología y Cáncer (IRIC). Está destinado a "aplicaciones de medicina de precisión que giran en torno a la genómica y la proteómica". Funciona con genomas de referencia y personalizados.
  • MedPy: una biblioteca de Python de código abierto "para el procesamiento de imágenes médicas en Python, que ofrece funcionalidades básicas para leer, escribir y manipular imágenes grandes de dimensionalidad arbitraria".

Aplicaciones médicas del mundo real (ejemplos)

  • Gusztav Belteki presentó otro ejemplo durante su charla en PyData Berlín 2018 "Python en Medicina: análisis de datos de ventiladores mecánicos". El objetivo de su investigación era "interpretar grandes conjuntos de datos recuperados de equipos modernos utilizados en cuidados intensivos neonatales, ventiladores mecánicos y monitores de pacientes".
  • En PyCon 2019, Jill Cates dio esta presentación titulada "Cómo construir un modelo de diagnóstico clínico en Python".

? Biología y Bioinformática

Python también tiene aplicaciones asombrosas en el mundo de la biología y la bioinformática. Estos incluyen el procesamiento de secuencias de ADN, la simulación de dinámica y genética de poblaciones y el modelado de estructuras bioquímicas.

Biopython

Biopython es un marco de Python con "herramientas disponibles gratuitamente para el cálculo biológico". Su objetivo es "abordar las necesidades del trabajo actual y futuro en bioinformática".

Según su documentación, este marco incluye funcionalidades como la capacidad de:

  • Trabaje con secuencias y realice operaciones comunes con ellas, como transcripción, traducción y cálculos de peso.
  • Conéctese con bases de datos biológicas.
  • Realice la clasificación de datos utilizando K-Neighbors Neighbors, Naive Bayes y Support Vector Machines.
  • Trabajar con árboles filogenéticos y genética de poblaciones.

La documentación establece que "el objetivo de Biopython es facilitar al máximo el uso de Python para bioinformática mediante la creación de clases y módulos reutilizables de alta calidad".

Rosalind: Practica Python resolviendo desafíos bioinformáticos

Rosalind es "una plataforma para aprender bioinformática mediante la resolución de problemas". Es "gratuito y abierto al público" (la página de preguntas frecuentes indica que está en modo beta).

Python se puede utilizar para resolver los desafíos en la plataforma. Dado que este es un lenguaje de programación muy popular en la plataforma, hay una sección "Python Village" donde puede aprender los conceptos básicos de Python antes de abordar los algoritmos bioinformáticos.

Los usuarios resuelven los problemas ejecutando sus soluciones en su computadora, procesando el conjunto de datos dado y copiando / pegando la salida para verificar la respuesta.

? Consejo: el nombre del proyecto conmemora a Rosalind Franklin, "cuya cristalografía de rayos X con Raymond Gosling facilitó el descubrimiento de la doble hélice del ADN por Watson y Crick".

Paquetes y marcos

  • ProDy: un paquete gratuito y de código abierto "para análisis de dinámica estructural de proteínas" desarrollado por Bahar Lab en la Universidad de Pittsburgh.
  • PySB : un "marco para la construcción de modelos matemáticos de sistemas bioquímicos como programas de Python" desarrollado por miembros del Laboratorio López de la Universidad de Vanderbilt y el Laboratorio Sorger de la Facultad de Medicina de Harvard.
  • The Community Simulator: se trata de un "paquete de Python disponible de forma gratuita para simular la dinámica de la población microbiana de una forma reproducible, transparente y escalable" desarrollado por investigadores de la Universidad de Boston.

? Sugerencia: si desea obtener más información sobre las aplicaciones de Python en bioinformática, aquí tiene una charla de Martin Schweitzer en PyCon Australia: "Python para bioinformática para aprender Python".

? Neurociencia y Psicología

Python también tiene aplicaciones en la investigación en neurociencia y psicología experimental.

Python en neurociencia

Según el artículo Python in neurocience escrito por investigadores del Center for Brain Simulation, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Ginebra, Suiza:

La computación se está volviendo esencial en todas las ciencias, para la adquisición y análisis de datos, la automatización y la prueba de hipótesis a través del modelado y la simulación.

En lo que respecta a Python, afirman que:

En 2007 nos quedó claro que estábamos en la cúspide de un Python emergente en el ecosistema de la neurociencia , particularmente en la neurociencia computacional y la neuroimagen, pero también en el análisis de datos electrofisiológicos y en la psicofísica.

Como puede ver, Python y la computación se han expandido en todas las ciencias.

PsychoPy

PsychoPy es "un paquete de código abierto para ejecutar experimentos en Python" apoyado por la Universidad de Nottingham. Según la documentación oficial de este paquete:

Es utilizado por muchos laboratorios en todo el mundo para psicofísica, neurociencia cognitiva y psicología experimental.

El sitio web oficial de este paquete afirma que es:

  • Fácil de aprender.
  • Lo suficientemente preciso para la psicofísica.
  • Flexible.
  • En línea o en laboratorio según la elección del usuario.

? Astronomía

Python también tiene aplicaciones en Astronomía y Astrofísica. Veamos tres de los principales paquetes de Python utilizados en esta área científica:

Astropía

El paquete Astropy "contiene varias clases, utilidades y un marco de empaquetado destinado a proporcionar herramientas de astronomía de uso común".

Astropy es parte de un proyecto más grande llamado The Astropy Project, que es "un esfuerzo de la comunidad para desarrollar un paquete central común para Astronomía en Python y fomentar un ecosistema de paquetes de astronomía interoperables".

Según su página Acerca de, uno de sus objetivos es "mejorar la usabilidad, la interoperabilidad y la colaboración entre los paquetes de astronomía Python".

? Sugerencia: puede ver ejemplos de proyectos realizados con Astropy en la Galería de ejemplos.

SunPy

El paquete SunPy se describe como "el entorno de análisis de datos solares de código abierto, gratuito y desarrollado por la comunidad para Python". Se basa en las capacidades de paquetes de Python como NumPy, SciPy, Matplotlib y Pandas.

SpacePy

El paquete SpacePy es "un paquete para Python, dirigido a las ciencias espaciales, que tiene como objetivo facilitar el análisis, el modelado y la visualización de datos básicos".

Según su Documentación oficial:

El proyecto SpacePy busca promover estándares de investigación precisos y abiertos al proporcionar un entorno abierto para el desarrollo de código.

Según la descripción de su repositorio de GitHub, tiene clases de época superpuestas, rastreo de capa de deriva, acceso a modelos de campo magnético, rastreo optimizado, límites de confianza de arranque, conversiones de tiempo y coordenadas, y más.

? Otras aplicaciones

Python también se puede aplicar en muchas otras áreas, que incluyen:

  • Robótica: Python se puede utilizar para programar robots. Una biblioteca escrita para este propósito es pybotics, "una caja de herramientas de Python de código abierto para la cinemática y calibración de robots".
  • Vehículos autónomos: Python se puede utilizar para programar el software que controla los vehículos autónomos. Estos automóviles necesitan visión por computadora para "ver" dónde están conduciendo, dónde está el carril y qué objetos los rodean.
  • Meteorología : El paquete de índices climáticos "contiene implementaciones de Python de varios algoritmos de índices climáticos que proporcionan una imagen geográfica y temporal de la gravedad de las anomalías de la precipitación y la temperatura, útil para el monitoreo y la investigación climática".
  • Negocios: Python puede ser una herramienta poderosa para analizar los datos generados por las empresas y pronosticar tendencias futuras.
  • Desarrollo de interfaz gráfica de usuario (GUI) : Python se puede utilizar para crear interfaces gráficas de usuario con herramientas como tkinter.
  • Si está interesado en aprender más sobre esto, freeCodeCamp tiene un excelente tutorial en YouTube: Curso Tkinter - Tutorial para crear interfaces gráficas de usuario en Python.

? En resumen

Hay muchas aplicaciones de Python en todas las áreas que puedas imaginar. Espero que este artículo le haya dado una idea de la amplia gama de aplicaciones del mundo real de este lenguaje de programación en las industrias que actualmente están dando forma a nuestro mundo.  

Recuerde que no importa en qué campo se encuentre o en qué campo quiera estar, aprender Python definitivamente le abrirá muchas puertas. Ha llegado para quedarse. Y ha transformado y mejorado nuestro mundo actual y seguirá haciéndolo durante muchos años.

Realmente espero que le haya gustado mi artículo y lo haya encontrado útil. Mira mis cursos en línea. Sigueme en Twitter. ⭐️