Why to Use Python for Web Development ¿Por qué usar Python para el desarrollo web?

¿Por qué usar Python para el desarrollo web?

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Sin duda, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más dominantes en la actualidad. Según las estadísticas de los principales sitios de encuestas, Python ha estado entre los mejores lenguajes de codificación de los últimos años. Hay innumerables razones para elegir Python como lenguaje principal sobre otros como Java, C++ o PHP. Dado que estamos aquí para hablar sobre el desarrollo web, sorprendentemente incluso en el desarrollo web, Python ha alcanzado su punto máximo con toneladas de funciones y mejoras, y con el tiempo se está volviendo más popular cada día.

Phyton para desarrollo web

El punto más crucial desde el punto de vista de un desarrollador es elegir el lenguaje correcto que pueda producir fácilmente los resultados deseados, especialmente cuando hablamos de desarrollo web, hay ciertos factores que debe considerar, incluidos gestión de bases de datos, seguridad y recuperación de datos y así. La forma en que estos factores encajan en Python sigue siendo una obviedad para la mayoría de los programadores, ya que han usado Java, PHP, etc. para el desarrollo web, pero hoy en día, incluso los grandes gigantes tecnológicos como Netflix, Google y la NASA utilizan activamente Python para el desarrollo web. Así que en este artículo veremos por qué Python califica para el desarrollo web y se hizo famoso entre los mejores lenguajes de programación de estos años.

5 razones para elegir Python para el desarrollo web:

1. Lenguaje de programación multifuncional

Multifuncional, por otro lado, puede denominarse simplemente como una multifuncionalidad con capacidades para trabajar de múltiples maneras. Sorprendentemente, un desarrollador puede hacer maravillas y desarrollar software fácilmente implementando métodos simples. Al ser un lenguaje interpretado (suavidad en el proceso de desarrollo), esta plataforma es absolutamente gratuita y abierta a todos, también ofrece independencia de plataforma, lo que significa que su código (de Python) puede ejecutarse en cualquier plataforma sin realizar ningún cambio (como Linux, macOS, etc. .)

Además, Python también se puede utilizar de varias formas:

  • Para aplicaciones web: Python es lo mejor en desarrollo web y ofrece muchos marcos para trabajar. Algunas de las herramientas más populares son Django, Flask, etc.
  • Aplicaciones de escritorio: Muchas empresas lo utilizan hoy en día para crear fascinantes aplicaciones de escritorio y algunas de las herramientas más utilizadas son Tkinter, PyGUI, Kivy, etc.
  • La seguridad cibernética: Para el análisis de malware, los desarrolladores utilizan activamente herramientas altamente seguras para prevenir ataques cibernéticos, herramientas como NumPy, Pandas, etc. se consideran las opciones perfectas para eso.
  • Cálculo científico e informática: La simplicidad de Python permite a los desarrolladores escribir sistemas más confiables y hace que trabajar en algoritmos complejos sea mucho más fácil.

Esto convierte a Python en uno de los lenguajes más exigentes para todo tipo de empresas (desde pequeñas a grandes) y lo convierte en una de las opciones perfectas para el desarrollo web.

2. Conectividad de la base de datos

Configurar la conectividad de la base de datos es bastante fácil con Python y el acceso (incluida la implementación) se puede realizar fácilmente en grandes bases de datos como Oracle, MySQL, PostgreSQL, etc. API cuando sea necesario. Incluya una imagen demográfica a continuación para obtener la mejor referencia sobre cómo se logra la conectividad.

caja ligera

Algunas de las conexiones DB más utilizadas son:

  • .cursor()
  • .para conectar()
  • .Retroceder()
  • .cerrar(), etc

Pasos involucrados en este proceso: La conectividad DB en python consta de 5 procesos principales que incluyen:

  • módulo de importación (MySQL.conector.módulo)
  • hacer una conexión
  • Crear objeto
  • ejecutar consulta
  • terminar el objeto

¿Cómo establecer una conexión – servidor MySQL?

  • Conectarse al servidor
  • Crear una base de datos
  • Conectarse a una base de datos (recién creada) o a una existente
  • Ejecute una consulta SQL para obtener resultados
  • Informar a la DB (en caso de cambios)
  • Cerrar la conexión

Pitón

from getpass import getpass

from mysql.connector import connect, Error

 

try:

    with connect(

        host="localhost",

        user=input("Enter username: "),

        password=getpass("Enter password: "),

    ) as connection:

        print(connection)

except Error as e:

    print(e)

3. Simplifica -> Depuración – Despliegue – Prototipos

Como discutimos las capacidades multitarea del lenguaje de programación Python, la prueba de aplicaciones es uno de los principales beneficios que obtienen los desarrolladores y, en última instancia, ahorra tiempo y dinero. Facilita la depuración, implementación y creación de prototipos.

La razón es que ofrece facilidad en términos de sintaxis y legibilidad y es perfecto para la automatización del aprendizaje. También proporciona un marco de UT fácil de usar que incluso le permite realizar pruebas de geolocalización (para dispositivos móviles).

Para probar

Hay 2 pruebas principales que se pueden realizar dentro de la programación de Python:

  • Prueba de documento: Proporciona una ejecución que comienza con >>> en comparación con la salida deseada. Para iniciar el módulo doctest a continuación, se muestra el proceso que se puede seguir fácilmente (junto con un ejemplo). Consulte también este artículo para obtener más información: Pruebas en Python usando el módulo doctest.

Paso I

  • Importar
  • Ingrese una función con una cadena de documentos y especifique el código de 2 líneas para la ejecución

Paso II

  • >>>nombre_funciones(*argumentos).
  • SALIDA (deseado)

Ejemplo:

Pitón

from doctest import testmod

 

def factorial(n):

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    if n <= 1:

        return 1

    return n * factorial(n - 1)

 

if __name__ == '__main__':

    testmod(name ='factorial', verbose = True)

Salida:

Trying:
    factorial(3)
Expecting:
    6
ok
Trying:
    factorial(5)
Expecting:
    120
ok
1 items had no tests:
    factorial
1 items passed all tests:
   2 tests in factorial.factorial
2 tests in 2 items.
2 passed and 0 failed.
Test passed.

Probando una unidad: Es una técnica utilizada por los desarrolladores para probar un segmento en particular (para verificar si hay errores, por supuesto) y ofrece pruebas de cada unidad individual para encontrar y corregir errores. Especialmente utilizado cuando un desarrollador está escribiendo un código largo, probar una sección también puede ahorrar tiempo y recursos. Esta prueba se ejecuta en etapas para determinar si funciona correctamente y si se pueden realizar cambios sin mucho tiempo. A continuación se muestra el ejemplo de ejecución de la función de prueba unitaria:

También puedes recopilar más información en el siguiente artículo: Prueba unitaria en Python

Pitón

import unittest

 

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

     

    def setUp(self):

        pass

 

    

    def test_strings_a(self):

        self.assertEqual( 'a'*4, 'aaaa')

 

    

    def test_upper(self):        

        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

 

    

    

    def test_isupper(self):        

        self.assertTrue('FOO'.isupper())

        self.assertFalse('Foo'.isupper())

 

    

    

    def test_strip(self):        

        s = 'geeksforgeeks'

        self.assertEqual(s.strip('geek'), 'sforgeeks')

 

    

    

    def test_split(self):        

        s = 'hello world'

        self.asserEqual(s.split(), ['hello', 'world'])

        with self.assertRaises(TypeError):

            s.split(2)

 

if __name__ == '__main__':

    unittest.main()

Esfuerzo

Este proceso completa el ciclo de desarrollo de software al colocar la aplicación en un entorno en el que se puede impulsar EN VIVO. Para Python, hay 5 modelos principales que los desarrolladores suelen elegir:

  1. PEX: ayuda a analizar el riesgo y al usar la extensión (.pex) se puede ejecutar fácilmente un archivo python.
  2. AWS: proporciona configuración de cuenta gratuita para la implementación y una herramienta de ejecución fácil de usar.
  3. Docker: una herramienta de creación de contenedores utilizada activamente por los desarrolladores para la implementación (mediante el uso de contenedores).
  4. Heroku: una plataforma en la nube basada en PaaS para administrar y escalar aplicaciones modernas.
  5. Pip: una herramienta popular utilizada para instalar y administrar paquetes de software (paquetes) que contienen un depósito en línea de paquetes (Python Package Index).

Prototipos

Al ser un lenguaje de programación simple y versátil, Python es demasiado fácil de acceder y guía a los desarrolladores para realizar acciones sin mucho esfuerzo. Un programador puede construir fácilmente un prototipo para probar los códigos y reduce los costos y la carga de trabajo.

4. Montón de marcos

Hay una lista de algunos marcos influyentes que ayudan a crear sitios y pueden encajar fácilmente en su proyecto. Y también al proporcionar seguridad mejorada para sitios web simples y complejos, los marcos de trabajo de Python ciertamente no lo decepcionarán.

¿Marcos? Una herramienta construida sobre cualquier lenguaje de programación para proporcionar características mejoradas al construir algo útil. En Python, existen ciertos marcos útiles que ayudan a acelerar el proceso de desarrollo y permiten a los desarrolladores crear funciones avanzadas. Ellos (marcos) vienen con códigos y módulos agrupados para que puedan implementarse varias veces.

Echemos un vistazo a algunos de los mejores y más populares marcos utilizados en la programación de Python:

  • jango: Incluye todas las características modernas que pueden impulsar las aplicaciones web. Todo lo que necesita es instalar esto en su sistema y acceder a todas las selecciones que desee (incluido el motor de plantillas, el sistema de autenticación de usuarios, etc.). Además, se adapta bien a cualquier proyecto y se considera excepcional (principalmente debido a sus características). y estas capacidades lo hacen más versátil y escalable. Para obtener más información al respecto, consulte este artículo: Primeros pasos con Django
  • Matraz: La razón detrás del matraz es desarrollar un marco que pueda funcionar rápidamente para escalar cualquier proyecto. Flask es una opción para aplicaciones independientes y para la creación de prototipos. Se enfoca más en simplificar la funcionalidad y es un microframework basado en Jinja2 (que es un motor de plantillas. Para obtener más información al respecto, consulte este artículo: Python | Introducción al desarrollo web con Flask
  • FelizPy: Cheerypy, presentado en 2002, es uno de los frameworks más antiguos que sigue un patrón minimalista y se convirtió en uno de los más populares entre los desarrolladores. Es un marco orientado a objetos, de código abierto (de uso gratuito) y las aplicaciones se pueden instalar en cualquier lugar donde puedan funcionar las aplicaciones de Python. Además, también puede consultar este enlace para obtener más información: Introducción a CherryPy

5. Creciente base comunitaria

Según una encuesta reciente, más de 10 millones de desarrolladores ayude a que sea una base sólida y ofrezca activamente su opinión cuando alguien se atasque. El número es alto y está destinado principalmente a corregir los errores que existen al diseñar el lenguaje. En promedio, los desarrolladores activos de todo el mundo publican, visualizan y responden cientos de búsquedas. Su comunidad también ayuda a resolver problemas complejos que quizás no encuentres en Internet y cuando estás trabajando en un proyecto en una organización, puede haber circunstancias que te puedan meter en problemas, así que la próxima vez no olvides visitar el foro oficial. para encontrar la respuesta. Si estás en el nivel principiante, te recomendamos que Fundación de programación de Python – Trabajador por cuenta propia curso y obtén la certificación estructurada en muy poco tiempo.

Prima:

API fáciles de crear que sirven como base para las aplicaciones de microservicios

Al usar Python, el desarrollo y la implementación son demasiado simples, mientras que en las arquitecturas de microservicios las aplicaciones están muy separadas e interconectadas (a través de un mecanismo ligeramente agnóstico).

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