Para que sirve Python?

Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más utilizados en el mundo principalmente por ser extremadamente potente, sencillo y contar con librearías muy buenas que simplifican mucho a la hora de desarrollar. Pero ¿qué es python?, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y orientado a objetos. Fue creado por Guido van Rossum en 1991 y se ha convertido en uno de los lenguajes más populares en la actualidad debido a su simplicidad, legibilidad y versatilidad.

Python es utilizado en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo el desarrollo web, el análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Además, Python cuenta con una gran cantidad de librerías y frameworks que facilitan el desarrollo de aplicaciones complejas.

¿Qué usos tiene Python?

Python para desarrollo web

Python, entre muchas de las aristas en las cuales se ha desarrollado, se encuentra el desarrollo de aplicaciones web. Python en este ámbito es usado principalmente para el desarrollo del Back End (la parte del servidor) contando con diferentes librerías especializadas y de uso gratuito.

El Back End se encargará principalmente del manejo de base de datos y envió de la información para que la página en el Front End, se le muestre correctamente al usuario con los datos que le pertenecen.

Entre las librerías más destacadas que tenemos para este acometido se encuentran:

• Flask
• Django
• Pyramid
• Web2Py

Python para machine learning

El objetivo de machine learning es crear algoritmos que permitan al sistema aprender por si mismo a partir de los datos que se le van dando, para especializarse en esta rama existen los cursos de Machine Learning Engineer. Estás aplicaciones no se componen del mismo tipo de desarrollo donde le decimos al programa qué y cómo hacer lo que debe de hacer, sino que los algoritmos se van mejorando a partir de los datos que le nutrimos.

Las Redes Neuronales son las unidades de procesamiento y tratan de simular la conducta de nuestras neuronas. En esta red se recibirá la información, aprenderán a procesarlo y esto les permitirá generar resultados en base a su aprendizaje.

Un ejemplo más práctico es cuando recibimos anuncios en dependencia de lo que hemos consumido, ya sea en YouTube, Facebook y demás plataformas, estas redes son las que realizan las recomendaciones.

Este proceso de aprendizaje automático cuenta con varias librerías que hacen el trabajo mucho más sencillo, como son:

• TensorFlow
• Keras
• PyTorch

Python para Ciberseguridad

Python se utiliza ampliamente en la ciberseguridad debido a su simplicidad, versatilidad y extenso ecosistema de bibliotecas. Permite a los profesionales de la ciberseguridad automatizar tareas rutinarias, analizar datos de seguridad y desarrollar herramientas y sistemas para proteger los activos digitales. Aquí están algunos de los casos de uso más comunes de Python en ciberseguridad:

Automatización de Tareas de Seguridad: Los scripts de Python pueden automatizar tareas rutinarias como el escaneo de vulnerabilidades, el monitoreo del tráfico de red y el envío de alertas por actividades sospechosas. Esto reduce la carga de trabajo manual sobre los equipos de seguridad y aumenta la eficiencia de las operaciones de seguridad.

Pruebas de Penetración: Python se utiliza extensamente en pruebas de penetración para identificar vulnerabilidades en redes y aplicaciones. Se utiliza para desarrollar scripts y herramientas que simulan ataques cibernéticos para probar la fortaleza de los sistemas de seguridad. Bibliotecas como scapy para la manipulación de paquetes e Impacket para la creación y decodificación de protocolos de red son populares entre los probadores de penetración.

Análisis Forense: Python ayuda en investigaciones forenses digitales automatizando el análisis de archivos, logs y restos de datos para descubrir evidencia de ataques cibernéticos o actividades maliciosas. Bibliotecas como Volatility para análisis de memoria y pytsk3 para acceder a imágenes de disco son comúnmente utilizadas en aplicaciones forenses.

Desarrollo de Herramientas de Seguridad: Python se utiliza a menudo para desarrollar herramientas de seguridad personalizadas, incluyendo sistemas de detección de intrusiones (IDS), escáneres de red y scripts de automatización de seguridad. La flexibilidad de Python permite el rápido desarrollo y despliegue de tales herramientas.

Análisis de Malware: Python soporta el análisis de malware, ayudando a los profesionales de la seguridad a entender el comportamiento del software malicioso. Herramientas desarrolladas en Python pueden automatizar el proceso de disección de malware, extrayendo sus características y entendiendo su impacto. Bibliotecas como pefile para analizar archivos PE y yara-python para la identificación y clasificación de malware son clave en este proceso.

Análisis de Datos e Investigación de Seguridad: Las poderosas bibliotecas de análisis de datos de Python, como pandas y NumPy, se utilizan para procesar y analizar grandes conjuntos de datos de eventos y logs de seguridad. Este análisis ayuda a identificar patrones, anomalías y tendencias en las amenazas cibernéticas.

Scrapping Web para Inteligencia de Amenazas: Las bibliotecas de Python como BeautifulSoup y Scrapy pueden utilizarse para rastrear la web en busca de datos de inteligencia de amenazas. Esto incluye recopilar información sobre nuevas vulnerabilidades, tácticas de actores de amenazas e indicadores de compromiso (IoCs).

Criptografía y Encriptación: Python soporta diversas operaciones criptográficas, lo que hace posible desarrollar canales de comunicación seguros, encriptar información sensible y asegurar la integridad de los datos. Bibliotecas como cryptography y PyCrypto proporcionan implementaciones de algoritmos y protocolos criptográficos.

Bibliotecas y Herramientas Populares:

• Scapy: Para la manipulación de paquetes y el descubrimiento de redes.
• Impacket: Para trabajar con protocolos de red.
• Volatility: Para el análisis de memoria forense.
• Wireshark: Aunque no es una biblioteca, Python puede utilizarse para automatizar tareas en Wireshark para el análisis de paquetes.
• BeautifulSoup y Scrapy: Para el scrapping web.
• Cryptography y PyCrypto: Para funciones criptográficas.
• Pandas y NumPy: Para el análisis de datos.
• Yara-python: Para la identificación de malware.

Python para Data Science

En los últimos años ha aumentando el uso de Python para Data Science y se ha convertido en uno de los principales lenguajes para la visualización y tratamientos de datos actualmente lo cual era de esperar. Py posee librerías extremadamente potentes que permiten generar representaciones visuales como pueden ser los siguientes:

• Líneas, barras y marcadores.
• Subgráficos y ejes.
• Estadísticas con diagramas de caja, histogramas y gráficos de barras.
• Gráficos 3D.
• Gráficos circulares.

Las librerías más utilizadas para el análisis de datos serían NumPy (la que utilizan la mayoría de los científicos que utilizan Python para registrar sus investigaciones) y Pandas (herramienta de código abierto, rápida y poderosa que permite analizar y manipular datos de una manera flexible y fácil)

Para la visualización de gráficos tenemos una colección más amplia de librerías:

• Pandas -> Posee herramientas para el análisis y visualización de los datos.
• Matplotlib -> Librería muy completa para la creación de visualizaciones estáticas, animadas e incluso interactivas!
• Bokeh -> Una librería interactiva para la visualización de datos más enfocada a navegadores web modernos.
• Seaborn -> Está basada en Matplotlib y se utiliza también para la visualización de datos.
• ggplot2 -> Permite crear gráficos de forma declarativa. Deberás de insertar los datos y decirle a la librería como transformar las variables a la presentación, las primitivas de los gráficos a usar y ggplot2 se encargará del resto.

Python para desarrollo de videojuegos

Python también ha realizado su entrada en el mundo de los videojuegos gracias principalmente a las siguientes librerías:

• pygame -> El paquete más activo para el desarrollo de videojuegos dentro de Python. Con esta librería, Py puede comunicarse con SDL (Simple DirectMedia Layer) para acceder a múltiples plataformas. Puede existir un retraso cuando se actualiza la versión de Python ya que deberá de compilarse para cada versión de Python y plataforma.

• pyglet -> Basada en OpenGL, esta librería viene a suplir las dificultades de pygames en el sentido de, al estar completamente escrita en Python, no necesita compilarse cada vez que hay un cambio de versión (exceptuando el salto de Python 2 a Python 3)

• turtle -> un módulo que viene ya con Python una vez lo instalas en el sistema y permite la creación de videojuegos con gráficos e interfaz de usuario más sencillas.

Python para la medicina

Python se ha estado utilizando en investigaciones médicas y procesamiento de datos para la detección de enfermedades o anomalías en la salud del paciente.

Haciendo uso de diferentes ramas de aplicación que hemos citado ya, en el ámbito de la medicina y farmacología, Python es capaz de:

• Creación y actualización de modelos para el desarrollo de nuevos medicamentos.
• Diagnosticar en base al historial médico y síntomas.
• Análisis de datos médicos.

Entre las librerías para el tratamiento y análisis de datos médicos, nos encontramos:

• pyGeno: Librería de código abierto para el trabajar con genomas de referencia y personalizados.
• MedPy: Librería de código abierto para procesar imágenes médicas.

Si seguimos buscando encontraremos que puede ser usado en muchas más ramas, como puede ser, para mencionar algunas:

• Robótica
• Astronomía
• Neurociencias
• Vehículos no tripulados
• Meteorología

Como se puede observar, gracias a su potencia y flexibilidad, Python es con razón uno de los lenguajes de programación más usado en diferentes ramas del desarrollo y del saber, yendo desde funcionalidades puramente relacionadas con la tecnología hasta la salud y el bienestar del ser humano. Indiscutiblemente un lenguaje a tener muy en cuenta, por no decir obligatorio, si estamos dentro del mundo de la programación.