He hablado anteriormente de Python: en «Programar Python en todos tus dispositivos» y también en «Python nómada en Windows«. Pero no quedaba claro por dónde empezar. Ahora mi distribución preferente es Anaconda y mi IDE (= entorno de desarrollo integrado), como principiante, es Thonny.

El descubrimiento

El descubrimiento de Python, es como el de esas cosas que tenemos a mano y no se nos ocurre que nos pueden ser útiles. Si ya tenemos hojas de cálculo (Excel @Microsoft, Calc @LibreOffice, etc) y lenguajes de programación (C++, Java, etc), suites de matemáticas (Matlab, FreeMat, etc) además de calculadoras, con CAS = sistemas de álgebra computacional (HP, Casio, TI, etc), todos ellos con capacidad de cálculo numérico ¿qué falta hace aprender otro lenguaje de programación y otro CAS y partir de cero? Enfoquémos la cuestión como un proceso de estandarización, o de unificación.

La frase Programar Python en todos tus dispositivos, título de ese post anterior, define en realidad lo que fue el hallazgo de cómo estandarizar la función de programar el análisis y el cálculo numérico para uso en distintos ámbitos: En esa entrada hablaba de calculadoras de CASIO, TI y NumWorks (en Amazon pueden encontrarse Casio Graph35+E II, Texas Instruments TI-83 Premium CE Edition Python, NumWorks). Es un ejemplo de que, además de poder programar Python en cualquier sistema operativo, podemos emplearlo en algunas calculadoras en lugar de los otros lenguajes de programación algebraica. Eso inclina la ‘balanza’ para dejar de utilizar otros programas de matemáticas para ordenador y para cualquier dispositivo cuyos lenguajes difieren de uno al otro y en su lugar emplear Python, dado que si aprendemos a emplear Python como un CAS, podremos hacer cálculos matemáticos con casi ‘el mismo’ lenguaje en todos los dispositivos que lo usan, sin tener que aprender y recordar las particularidades de los otros distintos lenguajes actuales de programación matemática que difieren entre si cuando cambiemos de equipos. Perderemos, aparentemente, multiplicidad para ganar en eficacia.

Llevando el equipaje a cuestas

La otra cuestión ya tratada, del uso portable del software, que planteaba en Python nómada en Windows, en donde hablaba de distintas formas de usar Python sin depender de un ordenador fijo, está en línea con mi obsesión en no depender de ningún medio específico y tener el máximo de opciones.

Usar Python en modo portable marcaba un deseo, anticipandome al que en realidad es más necesario, el del aprendizaje y uso efectivo del lenguaje. Pero la verdad es que antes de correr hay que empezar a gatear y luego a caminar. Ahí es donde viene la cuestión que planteo ahora de la apuesta por el uso de Anaconda y de Thonny, de los que hablaremos a continuación.

Se impone la sensatez: Anaconda

Sensatez es empezar por el principio: elegir una distribución de Python que ofrezca un máximo de prestaciones y cursar antes que nada un sólido proceso de aprendizaje. Anaconda es entonces la distribución de referencia, porque además de tener versiones para los principales sistemas operativos de PC (Windows, Linux y MacOS), su ‘escritorio’ es una herramienta muy estructurada y útil para introducirse a fondo en el mundo de Python. Encontramos de hecho cuatro páginas que forman el escritorio de Anaconda (Anaconda Navigator) que colman todas las opciones:

• Una primera página de enlaces a los programas instalados e IDEs, que permite también instalar ‘automáticamente’ otros que no están aun en el ordenador:

• Otra segunda página de los entornos que pueden generarse, para programar en distintos ámbitos sin que se interfiera en los otros ámbitos, así cada desarrollo puede ser más específico:

• Otra tercera página de enlaces a tutoriales del uso de Python y de los distintos programas auxiliares:

Y otra cuarta página, que da acceso a los foros creados por la comunidad sobre los aspectos más variados de la programación de Python y sus IDEs:

Con esto queda clara la importancia de esta distribución, Anaconda, que pretende ser global para tomar maestría de Python desde el principio.

Thonny

En cuanto a Thonny, tras la apabullante funcionalidad de Anaconda, con la que no tiene nada que ver, excepto que usa el mismo intérprete de Python, hay poco que decir. Su principal mérito es que a pesar de su pequeño tamaño y nada intimidante aspecto, es una magnífica opción de aprendizaje del código y se puede emplear en modo portable.

Para una rápida comprobación del funcionamiento de unas líneas de programa o para entender un ejemplo durante el estudio de Python, Thonny es de una gran ayuda.

Ampliando horizontes

Empezar casi de cero más de una vez puede ser un problema cuando se pretende llevar a término un estudio de forma autónoma y autosuficiente. Pero creo que vale la pena hacerlo así porque mientras tanto se va teniendo una mejor perspectiva de lo que se ha aprendido y de como ir abordando lo que realmente se espera del lenguaje, aunque se vaya variando mientras tanto de enfoque. Python contribuye a ampliar horizontes aportando herramientas de cálculo y de programación multipropósito para casi cualquier problema en el que se necesite una herramienta capaz y no se tenga intención de perder el tiempo aprendiendo algo que solo sirve en un único dispositivo.

———-

DISCLAIMER.- Use el software y procedimientos descritos bajo su sola responsabilidad. Parte del software que se menciona puede modificar el sistema operativo del ordenador o del teléfono y provocar perdidas de información o mal funcionamiento del mismo. No se ofrece ninguna garantía ni implícita ni explícita. Ni se admite ninguna responsabilidad por mal uso o pérdidas originadas en equipos informáticos o en datos que contengan, causadas por software y métodos que aquí se indican.