PYTHON: MÁS ALLÁ DEL CÓDIGO
Python no solo es un lenguaje de programación; es una puerta de entrada al mundo de la tecnología, accesible para cualquiera con curiosidad y ganas de aprender.
Un lenguaje de programación es como un idioma que usamos para hablar con las computadoras. Con él, podemos darles instrucciones para realizar tareas específicas, como resolver problemas, crear aplicaciones, analizar datos o controlar dispositivos. Así como usamos palabras y reglas gramaticales para comunicarnos entre personas, los lenguajes de programación tienen sus propias palabras (código) y reglas (sintaxis) que las computadoras entienden. Algunos, como Python, son más simples y fáciles de aprender, mientras que otros son más técnicos y complejos.
Fácil, claro y poderoso
Python, en particular, es un lenguaje de programación que, más que una herramienta técnica, se ha convertido en un aliado para simplificar tareas complejas. Es como el idioma universal de la tecnología: fácil de entender, flexible y poderoso.
Python se ha convertido en el idioma universal de la tecnología.
Orígenes de Python
Creado en 1991 por Guido van Rossum, Python se diseñó con un objetivo muy claro: que cualquier persona, desde un principiante hasta un experto, pueda escribir código de manera intuitiva y eficiente.
A diferencia de otros lenguajes que pueden parecer un rompecabezas, Python usa una sintaxis que casi se lee como se lee el inglés. Esto lo hace ideal para aprender a programar, pero también es tan robusto que empresas gigantes como Google, Netflix, Spotify y NASA lo usan para proyectos que van desde inteligencia artificial hasta el control de robots y desarrollo de aplicaciones.
Comunidad global y código abierto
Además de su versatilidad, Python cuenta con una comunidad global que colabora constantemente para mejorar el lenguaje, compartir recursos y crear herramientas que amplían sus capacidades. Esto lo convierte en una opción accesible para todos, ya que es de código abierto y se puede usar de forma gratuita.
El nombre también tiene historia
El nombre Python no tiene nada que ver con serpientes, aunque podría parecerlo. En realidad, Guido van Rossum, el creador del lenguaje se inspiró en un programa de televisión británico llamado «Monty Python’s Flying Circus». Este programa de comedia, famoso por su humor absurdo y creativo, era uno de los favoritos de Guido mientras desarrollaba el lenguaje en los años 90.
Guido buscaba un nombre corto, único y misterioso, algo que capturara la esencia divertida y accesible de lo que estaba creando.
Popularidad mundial
Según el índice TIOBE, una clasificación que mide la popularidad de los lenguajes de programación a nivel mundial, Python es actualmente el lenguaje de programación más popular, ocupando la primera posición por encima de C++ y Java, que se encuentran en segundo y tercer lugar respectivamente. Su popularidad radica en que es ampliamente preferido tanto para aprender a programar como para desarrollar proyectos de software.
Librerías que lo hacen todo posible
Python no solo es popular por su diseño simple, sino también por su extenso ecosistema de librerías (módulos o bibliotecas), que son colecciones de código reutilizable diseñadas para resolver problemas específicos sin necesidad de reescribir código desde cero. Estas pueden estar escritas en Python o en otros lenguajes de programación, pero están diseñadas para integrarse y funcionar dentro del entorno de Python. Estas librerías abarcan diversas áreas del conocimiento.
Python conecta disciplinas: ciencia, tecnología, educación y vida cotidiana.
Aplicaciones reales en ciencia y tecnología
Su capacidad para conectar diferentes áreas del conocimiento ha fomentado la colaboración interdisciplinaria, acelerando avances en campos como la física, la química, la biología y la inteligencia artificial, entre otras tantas. Pero su impacto no se limita a la ciencia: también impulsa las tecnologías que usamos todos los días, como asistentes virtuales, plataformas de streaming y aplicaciones móviles.
Python y la bioinformática
Python ha transformado la investigación en ciencias de la vida gracias a su facilidad de uso y a una gran variedad de librerías especializadas (Figura 1). Su aplicación en el análisis de datos biológicos permite estudiar, por ejemplo: el ADN y proteínas, entender enfermedades, modelar procesos celulares y realizar simulaciones complejas de manera eficiente.
Este campo, conocido como bioinformática, combina biología, computación y estadística para interpretar la enorme cantidad de información generada al estudiar los seres vivos. Gracias a estas herramientas, es posible responder preguntas clave sobre salud, evolución y el desarrollo de nuevos tratamientos.
Flujos de trabajo en bioinformática y Python
Los flujos de trabajo en bioinformática son procesos estructurados y de múltiples etapas que permiten transformar datos biológicos en conocimiento. Algunas de las fases clave incluyen:
- Extracción de datos y metadatos: Obtención de datos biológicos desde repositorios públicos o experimentos propios.
- Procesamiento y limpieza de los datos: Aplicación de controles de calidad, filtrado y normalización de los datos y sus metadatos.
- Análisis y visualización de los datos: Exploración mediante métodos estadísticos, herramientas computacionales y gráficos para identificar patrones o tendencias relevantes.
- Integración de datos: Combinación de información biológica para obtener una visión más completa del sistema estudiado.
- Modelado y extracción de conocimiento: Uso de estadística, inteligencia artificial y otras técnicas computacionales para interpretar datos y resolver problemas específicos en biología y biotecnología.
Inteligencia artificial aplicada a la biotecnología
Python ha sido una herramienta clave en la vigilancia genómica del SARS-CoV-2, especialmente durante la pandemia. Gracias a sus capacidades, fue posible analizar la evolución del virus, rastrear nuevas variantes, evaluar su impacto en la transmisión y la efectividad de las vacunas, así como diseñar estrategias para mitigar su propagación.
El aprendizaje profundo permite detectar patrones, predecir secuencias y acelerar la investigación biomédica.
AlphaFold: revolución en la predicción de estructuras
Uno de los avances más impresionantes en el uso de la inteligencia artificial en biología es AlphaFold, un sistema desarrollado por la empresa de inteligencia artificial, DeepMind, que ha revolucionado la predicción de estructuras de proteínas. Las estructuras de proteínas son la forma tridimensional en la que se pliegan las cadenas de aminoácidos que las componen. Esta estructura es clave para entender su función, ya que una proteína necesita adoptar una forma específica para realizar su tarea dentro de una célula.
Antes de AlphaFold, determinar la forma tridimensional de una proteína era un proceso largo y costoso. Es interesante mencionar que AlphaFold está desarrollado principalmente en Python y utiliza TensorFlow y JAX, además de bibliotecas como NumPy y Biopython. JAX optimiza el rendimiento de los cálculos en hardware, lo que permite entrenar modelos de predicción de estructuras de proteínas de manera eficiente.
Comunidad, diversidad y aprendizaje
Python ha inspirado la creación de movimientos que democratizan el acceso a la programación y la tecnología. En todo el mundo existen iniciativas adaptadas a distintos niveles y objetivos, como Django Girls, la Python Software Foundation (PSF), PyData, Google’s Python Class, Women Who Code, PyLadies, PyconLatam, entre otras.
Entre estas iniciativas destaca PyLadies Global, una organización internacional cuyo nombre proviene de “Py” por Python y “Ladies” por mujeres. Su objetivo es empoderar a mujeres, minorías de género (como personas no binarias y transgénero) y aliados, fomentando un entorno seguro, inclusivo y colaborativo donde se pueden intercambiar ideas y desarrollar proyectos de impacto.
Más allá de ofrecer conocimientos técnicos, estas comunidades construyen redes de apoyo y colaboración.