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En el mundo académico y científico, Python se está extendiendo cada vez más rápido debido, no solo a su simplicidad, sino también al hecho de que sea libre. Esto supone, además de un ahorro de costes significativo, un cambio de filosofía.
Conocer la comunidad que hay alrededor de Python, herramientas como Ipython, Jupyter Notebook, librerías como NumPy, matplotlib, SciPy… te hace replantearte muchas cosas. Por ejemplo, IPython nació como una herramienta de uso personal durante el desarrollo de una tesis, se compartió con la comunidad y el proyecto acabó dando lugar al Notebook, herramienta clave cuando se trata de analizar datos.
Python irradia esta convicción de que compartir y colaborar da lugar a un mundo mejor. Creo que por eso es cada vez menos raro ver grupos de investigación e instituciones, como por ejemplo el CERN, publicando sus datos o su código. En un ecosistema como el científico, donde la reproducibilidad de los resultados es primordial, se trata de un paso de gigantes.
Si preguntamos a alguien por qué le gusta Python, no tardará demasiado en decir que es un lenguaje sencillo. No se trata de una casualidad. Cuando Guido van Rossum lo creó, lo hizo bajo una serie de directivas, algunas de ellas son: “Simple is better than complex” y “Readability counts”. Esto no pasa en otros lenguajes que ponen el foco en otros aspectos como el rendimiento.
La simplicidad tiene muchas ventajas, la más obvia es que Python es fácil de aprender. Esto hace que sea una herramienta más accesible para aquellas personas con menos conocimientos de informática. Pero la cosa va mucho más allá…
Es un código más legible y transparente, se tarda menos en desarrollar, con lo cual se gana en productividad; es menos propenso a tener bugs, mejorando la calidad; y es mucho más fácil de mantener. Evidentemente hay precios a pagar, pero como siempre, se trata de establecer unas prioridades.
Desde que me incorporé en Altran, trabajo para uno de sus clientes: Airbus Defence & Space. En mi departamento se desarrollan algunas de las herramientas que sirven a los analistas para analizar los datos adquiridos durante el vuelo de los aviones de ensayos. El trabajo va desde la implementación y prueba de los algoritmos de cálculo hasta la entrega de un programa con una GUI capaz de generar, representar y almacenar correctamente los resultados.
Se trata de un trabajo muy interesante para un ingeniero aeronáutico al que le gusten los aviones y la programación. El hecho de saber Python fue un factor fundamental para conseguir el puesto.
Llevo más de cuatro años en el ecosistema de Python, asisto regularmente a las reuniones de Python Madrid y he estado en todas las PyCon que se han celebrado en España. Esta vez me apetecía dar el paso y aportar algo a una comunidad de la que he aprendido tanto. Durante el evento, la idea ha sido mostrar la potencia de la librería Pandas para análisis de datos, para ello se ha usado una base de datos de accidentes aéreos. No podía faltar un poco de aeronáutica en la conferencia si los chicos de AeroPython están por allí…
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Llevar a un cliente por todo el proceso de compra hasta que este se formaliza es un viaje arduo y que se enfrenta a la posibilidad constante de abandono. Sin embargo, hay formas de lograr que la decisión de compra se haga realidad si se le dan facilidades como una financiación ágil, segura y adaptada a lo que necesita.
En un mundo conectado, las APIs son el pegamento que une todas las piezas que forman nuestra vida diaria. Y de la misma forma que un pegamento solo es potente si sabemos en qué material utilizarlo y conocemos sus propiedades, las APIs son tan útiles como su documentación permita.
Existen diferentes soluciones para monitorizar el rendimiento de una API, tanto en términos de tráfico como de calidad y rapidez de las respuestas que proporciona. Detectar fallos en el código o cuantificar los ingresos que genera también son algunas de las opciones que ofrecen estas útiles herramientas.
