Reseña del uso del lenguaje de programación Python en el Desarrollo de Software
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Introducción: En este artículo se define de manera concisa y clara el lenguaje de programación Python, resaltando sus características principales y su importancia en el panorama actual del desarrollo de software. Python, conocido por su sintaxis sencilla y legible, ha ganado popularidad debido a su versatilidad y facilidad de uso.
Objetivo: El objetivo principal de este estudio es responder a la pregunta: ¿Qué papel juega Python en el desarrollo de software actual y cuáles son sus perspectivas futuras? Este análisis pretende comprender el impacto de Python en la industria del software y evaluar cómo su evolución puede influir en futuras tendencias tecnológicas.
Métodos: Para abordar este objetivo, se emplearon métodos de revisión bibliográfica para recopilar información relevante sobre Python. Se establecieron criterios de selección rigurosos para asegurar la calidad y actualidad de las fuentes consultadas, y se realizó un análisis de datos que combinó enfoques cualitativos y cuantitativos.
Resultados: El artículo resume las principales ventajas y desventajas de Python, además de explorar sus diversas áreas de aplicación. Python ofrece ventajas como facilidad de aprendizaje y un ecosistema robusto de bibliotecas, pero también presenta desventajas como menor velocidad de ejecución en comparación con otros lenguajes.
Conclusiones: En conclusión, el estudio sintetiza los resultados obtenidos, evalúa el uso actual de Python en el desarrollo de software y ofrece recomendaciones prácticas para los desarrolladores, destacando la importancia de mantenerse actualizado con las últimas versiones y herramientas disponibles.
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
AVISO DE DERECHOS DE AUTOR/A
Los miembros que conforman el Comité Editorial de la Revista Científica ÉLITE realizan una labor transparente a la hora de establecer diferentes procesos de gestión de la misma garantizando la calidad de cada uno de los artículos que quedan publicados a disposición de la comunidad académica y científica. Dicho Comité verifica que cada artículo enviado por su autor/es, carezca de plagio y para ello se emplea el software antiplagio Plagiarims
El reporte que Plagiarims envía como respuesta a los editores y esto permite que este pueda visualizar si ha habido similitudes o plagio (en su defecto) lo cual comúnmente sucede por errores en la forma de citar o referenciar por parte del autor del artículo. Una vez que sea constatada la ausencia de plagio en cada artículo, se da inicio al proceso de revisión por parte de los pares ciegos. Si se detecta plagio en el artículo, automáticamente este es rechazado y se notifica el veredicto al autor/es.
Cuando un artículo es aprobado, el/los autor/es conservan los derechos de autor y cede(n) a la Revista Científica ÉLITE, el derecho de ser la primera que pueda editarlo, reproducirlo, exhibirlo y comunicarlo mediante medios impresos y electrónicos.
La Revista Científica ÉLITE opera bajo una bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional (CC-BY-NC 4.0).
BY: la dirección de la revista, así como el Comité Editorial, tienen atribución para compartir, copiar y redistribuir el material de la revista en cualquier medio o formato, así como adaptar, remezclar y transformar las secciones de la revista no causando alteración en el contenido de los artículos publicados o previo a publicar por parte de los autores.
NC: el material de la revista no puede ser manejado con fines comerciales por lo cual ninguna de sus secciones ni artículos publicados por los autores, está disponible para la venta o actividad comercial.
Se autoriza la reproducción, parcial o total, de los artículos publicados en la Revista Científica ÉLITE, siempre que se cite apropiadamente la fuente y se use sin propósitos comerciales.
Cómo citar
Referencias
1. Romero Munizaga, J. L. (2022). Librería de visualización de estructuras de datos.
2. Rawat, A. (2020). A Review on Python Programming. International Journal of Research in Engineering, Science and Management, 3(12), 8-11.
3. Persson, I., & Khojasteh, J. (2021). Python packages for exploratory factor analysis. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 28(6), 983-988.
4. Hill, C., Du, L., Johnson, M., & McCullough, B. D. (2024). Comparing programming languages for data analytics: Accuracy of estimation in Python and R. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, e1531.
5. Pietrini, R., Paolanti, M., & Frontoni, E. (2024, April). Bridging Eras: Transforming Fortran Legacies into Python with the Power of Large Language Models. In 2024 IEEE 3rd International Conference on Computing and Machine Intelligence (ICMI) (pp. 1-5). IEEE.
6. Morales-Carrillo, J., Cedeño-Valarezo, L., Bravo, J. S. C., & Calderón, J. G. O. (2022). Metodologías de desarrollo de software y su ámbito de aplicación: Una revisión sistemática. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (E47), 29-45.
7. Higuera, J. A. B., Quintero, J. M. R., & Araiza, C. A. R. (2024). Revisión sistemática de literatura de las actuales tecnologías de los microprocesadores. Revista de Investigación en Tecnologías de la Información, 12(25), 38-47.
8. Yasin, A., Fatima, R., Wen, L., Afzal, W., Azhar, M., & Torkar, R. (2020). On using grey literature and google scholar in systematic literature reviews in software engineering. IEEE access, 8, 36226-36243.
9. Ruiz Lopez, J. F. (2021). Revisión sistemática de publicaciones de ciencia de datos.
10. Contreras-Bravo, L. E., Tarazona-Bermúdez, G. M., & Rodríguez-Molano, J. I. (2021). Tecnología y analítica del aprendizaje: una revisión a la literatura. Revista científica, (41), 150-168.