sábado, 19 de septiembre de 2020

Historia de Python

 







  Su origen se remonta a finales de 1980 cuando Guido Van Rossum lo ideó.,



Van Rossum escribió en 1996:

Hace seis años, en diciembre de 1989, estaba buscando un proyecto de programación como hobby que me mantuviera ocupado durante las semanas de Navidad. Mi oficina estaría cerrada y no tendría más que mi ordenador de casa a mano. Decidí escribir un intérprete para el nuevo lenguaje de scripting que había estado ideando recientemente: un descendiente de ABC que gustaría a los hackers de Unix/c. Elegí el nombre de Python para el proyecto, encontrándome en un estado de ánimo ligeramente irreverente (y siendo un gran fan de Monty Python’s Flying Circus).”

En el año 2000 agregó--.

El predecesor de Python, ABC, estaba inspirado en SETL — Lambert Meertens se pasó un año trabajando en el grupo de SETL en la Universidad de Nueva York antes de que surgiera el diseño final de ABC.6​”.Con estas palabras se puede interpretar que Rossum desconocía el alcance que ha tenido su creación, iba dirigida para un grupo de personas y ahora es de ámbito universal, posee diversas críticas y cosas por mejorar pero en lo general sus virtudes son mayores y es ventajoso por poseer un lenguaje interpretado de alto nivel que puede extenderse con C o C++, tiene varios entornos de programación que permiten editar programas, interactuar con el intérprete, desarrollar proyectos, depurar, entre otros y actualmente está sostenido por una gran comunidad que facilita su aprendizaje y produce un progreso en las nuevas versiones.

Este lenguaje multiparadigma que lleva por nombre Python ofrece herramientas para trabajar desde la programación orientada a objetos, así como de la programación funcional a partir de list y programación imperativa, se pueden programar distintos tipos de aplicaciones: scripts, aplicaciones web y aplicaciones de escritorio. Posee cientos de bibliotecas que hacen que cualquier tipo de proyecto sea posible, ya sea una aplicación móvil, aplicación web, ciencia de datos o inteligencia artificial. Por ejemplo, ‘Numpy’ para computación científica, ‘Pybrain’ para aprendizaje automático, ‘Scipy’ para computación avanzada y ‘AIMA’ para inteligencia artificial.



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