Magazine - desarrollo

1

PSeInt, un intérprete de pseudocódigo para empezar a estudiar programación

lunes, 17 febrero 2020 15:36:31

PSeInt, un intérprete de pseudocódigo para empezar a estudiar programación

Uno de los problemas a los que se enfrenta un estudiante que da sus primeros pasos en el aprendizaje de la programación reside en que las 'palabras reservadas' de la mayoría de los lenguajes se basan en el inglés, por lo que al esfuerzo de añadir un nuevo lenguaje informático se añade la tarea de estar traduciendo mentalmente términos como 'printf', 'readln' o 'assertEqual'.

Para evitar este problema, y para asegurarse de que esas primeras nociones sobre programación no sean aplicables a un único lenguaje, se suele recurrir a lo que llamamos 'pseudocódigo': un falso lenguaje que represente en la solución a un algoritmo de la forma más comprensible posible, manteniendo una estructura similar al código real, y todo ello en la lengua en la que 'piensa' el estudiante.

Veamos un ejemplo:

Proceso Suma

Escribir "Ingrese el primer numero:"

Leer A

Escribir "Ingrese el segundo numero:"

Leer B

C <- A+B

Escribir "El resultado es: ",C

FinProceso

Muchas veces, el objetivo de este pseudocódigo es el de ser usado en una pizarra o en un ejercicio con lápiz y papel, antes de empezar a usar entornos de programación reales con lenguajes también reales. Pero algunas universidades apuestan por recurrir también a 'pseudoentornos'; es decir, a software capaz de detectar errores de sintaxis en el pseudocódigo, e incluso de ejecutarlo.

Y el ejemplo más relevante de esta clase de software para el usuario hispanohablante es PSeInt.

Una herramienta para 'dummies' de la programación

PSeInt es un software de código abierto, que cualquier usuario puede descargar desde su web oficial en SourceForge e instalarlo en equipos Windows, GNU/Linux y Mac OS. Fue creado en 2003 por el hoy docente universitario argentino Pablo Novara, aunque la idea se le ocurrió siendo aún estudiante:

"Observé que mis compañeros de clase tenían dificultades para escribir sus primeros algoritmos [...] como estábamos usando un lenguaje imaginario, sin implementación real, dependíamos de la revisión del docente. Entonces, se me ocurrió que necesitábamos una herramienta para comprobar si los resultados de los algoritmos eran correctos".

Pseint 2

Desde entonces, el programa ha alcanzado una gran popularidad en el ámbito hispanohablante, y ha sido proclamado uno de los 'Proyectos del Mes' de SourceForge en tres ocasiones desde 2015, la última el pasado 16 de noviembre.

Entre las funcionalidades más destacables de PSeInt se pueden mencionar aspectos como las funciones de autocompletado, el coloreado de sintaxis, los listados de funciones, operadores y variables, o la posibilidad de convertir determinados algoritmos de pseucódigo al código equivalente en varios lenguajes de programación populares (C, C++, C#, Java, JavaScript, PHP, Python o Visual Basic entre ellos). Y un útil editor de diagramas de flujo.

Además, a la hora de 'ejecutar' (o, más bien, interpretar) los algoritmos, PSeInt ofrece una serie de opciones útiles para detectar errores de planteamiento y para comprender mejor el funcionamiento de dichos algoritmos. Así,

  • Puede modificar el algoritmo y ver los cambios en la ejecución inmediatamente (sin reingresar los datos).
  • Permite modificar uno o más datos concretos de una ejecución ya finalizada para observar cómo varían los resultados.
  • Permite deshacer una ejecución para reiniciarla o repetirla desde un punto arbitrario.
  • Permite ejecutar el algoritmo paso a paso controlando la velocidad e inspeccionando variables y expresiones.

Ver Noticia Completa

2

Aprende a programar en Python como un espía (y gratis): la NSA publica su curso para programadores de este lenguaje

martes, 11 febrero 2020 12:51:47

Aprende a programar en Python como un espía (y gratis): la NSA publica su curso para programadores de este lenguaje

En la Red ya existen numerosos recursos formativos para aprender a desarrollar software usando Python, uno de los lenguajes de programación de moda. Varias compañías, Microsoft y Google entre ellas, ofrecen sus propios cursos para que podamos aprender Python gratuitamente.

Pero, ¿y si quisiéramos aprender lo que mismo aprenden los programadores de la NSA (Agencia Nacional de Seguridad) estadounidense? Ahora también es posible.

Gracias a la transparencia

No es que una de las principales agencias de inteligencia de EE.UU. haya decidido contribuir a elevar el nivel formativo de los programadores de todo el mundo, sino que se ha visto obligada a desclasificar su material docente interno como resultado de una petición amparada en la Ley de Libertad de Información.

Ésta, más conocida por sus siglas en inglés (FOIA), garantiza la transparencia de gran parte de la información en manos de las agencias públicas estadounidenses, siempre que no estén en juego la seguridad nacional o datos privados de los ciudadanos.

Fue un programador llamado Chris Swenson quien, tras presentar la solicitud para acceder a los materiales de capacitación en Python de la NSA, recibió 400 páginas del curso que la agencia había bautizado como "COMP 3321". A continuación, Swenson escaneó los documentos, los convirtió en texto haciendo uso del OCR y subió el material resultante a Digital Oceans Spaces y al Internet Archive.

Lo que podrá ver quien acceda al material son sesiones de un curso de dos semanas, con 10 módulos por semana, cada uno de una extensión de 45-90 minutos. El material incluye sugerencias docentes que permiten estructurar el curso en un taller intensivo de 3 días o en una sesión a la semana durante varios meses.

A nivel de contenidos, el curso es básicamente una introducción al lenguaje, en el que los estudiantes usan la versión 4.4.0 de la distribución Ananconda3 de Python, y en la que se abordan las razones de su popularidad: la facilidad de su aprendizaje por parte de novatos en la programación, y su papel preponderante en áreas en auge como la automatización o la ciencia de datos.

Vía | ZDNet

Ver Noticia Completa

3

Este informe de Hired nos muestra cuáles son los puestos de trabajo para desarrolladores con más demanda y que mejor pagan

martes, 11 febrero 2020 11:00:06

Este informe de Hired nos muestra cuáles son los puestos de trabajo para desarrolladores con más demanda y que mejor pagan

Los salarios de los desarrolladores siguen subiendo, la demanda en el área de la realidad virtual y realidad aumentada ha subido 1400%, casi el 50% de los desarrolladores creen que el machine learning es el campo más interesante de la actualidad, y los títulos universitarios cada vez importan menos.

Estos son algunos de los datos más interesantes publicados por Hired, una plataforma intermediaria entre empresas de tecnología en busca de talento y desarrolladores que buscan puestos de trabajos, que acaba de publicar su informe 2020 sobre el estado actual del mundo de los ingenieros de software.

La tendencia emergente es la realidad virtual, pero los desarrolladores frontend y backend no se van a quedar sin trabajo

Hired State Of Software Engineer 2019 Demand Growth For Engineering Roles Crecimiento de la demanda en puestos de trabajo para ingenieros de software - Gráfico de Hired

Los datos de Hired son obtenidos de los cientos de miles de entrevistas que se realizan a través de su marketplace, y este año han detectado un nuevo rol que explota en el mercado de contrataciones de ingenieros de software: la realidad virtual y aumentada.

En el informe 2019 la que explotaba más de 500% era la búsqueda de ingenieros en blockchain, coincidente con el gran boom de las criptomonedas. Sin embargo, para 2020, el puesto con más demanda es el de especialistas en AR/VR, con una explosión de más del 1400%.

El machine learning, las ciencias de datos y la ciberseguridad siguen teniendo alta demanda, pero la realidad virtual es la tendencia emergente del año

Ningún otro campo se le compara, pero le siguen en demanda los puestos para ingenieros en los campos del gaming, computer vision y búsquedas. El cuarto puesto es para los especialistas en machine learning, seguido de los ingenieros de seguridad, y los ingenieros de datos.

En Hired destacan que los puestos en frontend y backend siguen aumentando a pesar de la explosión de otras tendencias emergentes, lo que demuestra que muchas empresas están evolucionando para convertirse en empresas tecnológicas, no solo pasa con gigantes de Sillicon Valley.

Los salarios siguen subiendo

Hired State Of Software Engineer Sf Bay Area Salary Trends For Top Software Engineering Roles 1 Salarios promedios en San Francisco - Gráfico de Hired

En cuanto a los salarios, Hired solo tiene datos de Estados Unidos, Canadá, y Reino Unido, específicamente de San Francisco, Nueva York, Toronto y Londres. Estos pueden darte una idea de las remuneraciones para ingenieros en algunas de las regiones más competitivas del mundo.

El salario más alto lo cobran en promedio los ingenieros de búsquedas en la Bahía de San Francisco, con sueldos anuales que alcanzan los 165.000 dólares. El más bajo en la misma región es el de especialista en videojuegos, con un sueldo mínimo anual de 145.000 dólares.

Salarios Salarios promedio en Londres - Gráfico de Hired

En contraste, en Londres el salario más alto es para los ingenieros en AR/VR que alcanza las 82.000 libras al año. Los salarios más bajos son para los ingenieros en gaming que oscilan entre las 64.000 y las 80.000 libras anuales. La constante entre las cuatro ciudades es que en todas los sueldos han aumentado desde un 3 a un 25% en comparación con el año anterior.

El lenguaje más demandado

Anotacion 2020 02 11 160626 Los lenguajes más demandados por los empleadores

Nuevamente, al igual que pasó en 2019, el lenguaje de programación más demandado por quienes contratan desarrolladores es el Go de Google. Hired reporta que los ingenieros que dominan Go llegan a ser los más solicitados, ganando más de nueve entrevistas de trabajo cada dos a seis semanas.

A Go le siguen en orden descendiente: Scala, Ruby, TypeScript, Kotlin, Objective-C, Javascript, Switf, PHP, Java, HTML, , Python, C++, C#, C, y R. Pero aunque esos son los más demandados no quiere decir que sean los más usados por los programadores, ni tampoco los más queridos.

Anotacion 2020 02 11 155701 Los lenguajes de programación más usados - Hired
Los intereses de las empresas y los desarrolladores no siempre se alinean, la mayoría no maneja ni quiere aprender los lenguajes más demandados de la actualidad

Los resultados de Hired coinciden en este aspecto con otros informes, que dejan más que claro que Python, JavaScript y Java son los lenguajes de programación preferidos por la mayoría de los ingenieros. Las razones: su ecosistema de librerías y paquetes, los recursos disponibles para aprender, qué tan divertidos son, y el soporte de la comunidad principalmente.

Lo curioso es que la lista de lenguajes más demandados difiere bastante de los lenguajes favoritos de los desarrolladores, y es que aprender un lenguaje porque es el que más se busca en el mercado laboral no es una de las razones principales que motivan a los programadores.

Y hablando de aprender, otro dato interesante del informe tiene que ver con los estudios. Hired encontró que el 22% de los desarrolladores que entrevistaron aprendieron a programar por su cuenta, mientras que solo el 50% tiene un título en ciencias de la computación.

Ver Noticia Completa

4

Swift gana tanto terreno como el que pierde Objective-C y se cuela en el TOP 10 de lenguajes más populares, según el índice TIOBE

miércoles, 05 febrero 2020 16:57:05

Swift gana tanto terreno como el que pierde Objective-C y se cuela en el TOP 10 de lenguajes más populares, según el índice TIOBE

El Índice TIOBE pretende ser una estimación de la popularidad de los lenguajes de programación a nivel mundial, una estimación que se actualiza mensualmente, y que se presenta siempre en relación con el ranking del mismo mes del año anterior. Se utilizan como referencia los resultados arrojados por los grandes buscadores, así como por otras webs de referencia como Amazon y Wikipedia.

El mes pasado, la gran sorpresa del TIOBE fue el 'sorpasso' del vetusto lenguaje C a la estrella del momento, Python. El primero, revitalizado gracias al auge del Internet de las Cosas; el segundo escalando posiciones gracias al del machine learning.

¿Qué novedades trae febrero?

La sorpresa del TIOBE de febrero tiene que ver con el ascenso de 10 posiciones en la clasificación por parte del lenguaje Swift (que entra por primera vez en el TOP 10), el mismo número de posiciones que pierde Objective-C (que queda así justo en el puesto 20).

Lo cierto es que este nuevo 'sorpasso' se ha hecho de rogar: hace ya 6 años desde que Apple presentó en público a Swift como el sucesor de Objective-C (que entonces vivía un momento dulce, en el TOP 3 del TIOBE, gracias al auge de iPhone y iPads... aunque en 2011-2012 había llegado a liderar el ranking).

Ahora, Objective-C es un lenguaje que cumple 36 años y cuyo declive es evidente. Pero no nos apresuremos a mandarle al basurero de los lenguajes olvidados: un vistazo rápido a GitHub muestra claramente que muchos proyectos en activo aún dependen de este lenguaje. Y sí, en Stack Overflow se siguen haciendo numerosas consultas cada día sobre él.

El resto de movimientos en el ranking no han sido tan impresionantes, si exceptuamos los 7 puestos que ha ascendido el lenguaje Go (del 18 al 11) o los 9 del lenguaje D (del 23 al 14); MATLAB cayó del 12 al 16, Delphi del 14 al 18 y Perl del 13 al 19. Y a la cabeza, un consolidado Java, seguido de C, Pyhton, C++ y C#.

Vía | TIOBE

Ver Noticia Completa

5

Si dominas Python y C/C++, Elon Musk puede tener un trabajo para ti en Tesla

miércoles, 05 febrero 2020 06:47:13

Si dominas Python y C/C++, Elon Musk puede tener un trabajo para ti en Tesla

Elon Musk, el famoso empresario, fundador y CEO de Tesla y SpaceX, acudió a Twitter hace un par de días para básicamente buscar personas que se unan al equipo que trabaja en el Autopilot de Tesla. Musk además dijo que no es relevante ni dónde ni qué hayan estudiado los que apliquen mientras tengan ciertas habilidades específicas.

Esas habilidades están directamente relacionadas con el manejo de tres lenguajes de programación importantes: C++/C y Python. Con Tesla acercándose al millón de coches conectados necesitan optimizar al máximo sus redes neuronales para el entrenamiento de la inteligencia artificial necesaria para la conducción autónoma.

Si dominas las redes neuronales puedes unirte al equipo de IA de Tesla aunque no hayas terminado la escuela

Musk dijo que necesitan toneladas de ingenieros que manejen C++/C para trabajar en control vehicular y el resto del coche. Además explicó que su red neuronal está hecha en Python inicialmente para una iteración rápida, y luego el código es convertido a C++/C/raw metal driver por velocidad.

"También buscamos (obviamente) diseñadores de chips de clase mundial para unirse a nuestro equipo con sede en Palo Alto y Austin"

A Elon Musk no le importa si no tienes un título universitario, o al menos eso dice. Lo importante aquí es que quienes quieran trabajar en Tesla deberán pasar una prueba de programación "hardcore".

Los candidatos con más potencial serían invitados a una "fiesta/hackaton" es una de las casas de Musk para que conozcan al resto del equipo de inteligencia artificial y autopilot de Tesla.

En la carrera del coche autónomo Tesla va por delante, y con la promesa de ese millón de de vechículos conectados con los sensores y la capacidad de computo necesarios para ofrece datos de enorme magnitud, Musk espera atraer a los mejores desarrolladores para trabajar en su equipo de IA y finalmente lograr su tan anhelada "conducción autónoma total".

Definitivamente no es necesario un doctorado. Lo único que importa es tener un conocimiento profundo sobre inteligencia artificial y la habilidad para implementar redes neuronales de una manera que sea verdaderamente útil (es último es lo más difícil). No me importa si ni siquiera te graduaste de la secundaria.

Ver Noticia Completa

6

iHateRegex, la web que nos permite consultar, verificar y visualizar expresiones regulares

martes, 04 febrero 2020 02:47:31

iHateRegex, la web que nos permite consultar, verificar y visualizar expresiones regulares

iHateRegex.io es un nuevo servicio web que fue lanzado hace unos días. De él podríamos decir que es un buscador (de hecho, su portada es una caja de búsqueda al más puro estilo Google), pero que, en lugar de webs, lo que nos permite encontrar son fórmulas de expresiones regulares.

Las expresiones regulares son patrones utilizados, de acuerdo a una sintaxis muy concreta, para encontrar una determinada combinación de caracteres dentro de una cadena de texto. Eso nos permite usarlas para comprobar la validez de un DNI, una fecha o un e-mail, o para cambiar una parte concreta de un texto por otro.

"Odio las expresiones regulares"

Pero el problema que tienen estas expresiones regulares es que resultan poco intuitivas y, por ello, difíciles de memorizar. Geon George, el programador y blogger responsable de esta web, afirma que él antes se pasaba

"horas intentando crear la expresión regular perfecta para mis proyectos de extracción de datos, sin darme cuenta de que no conozco de verdad las expresiones regulares".

Por eso, ahora George es de la opinión de que siempre es mejor comprender algo que memorizarlo, y de ahí que se lanzase a crear IHateRegex ('Yo odio las expresiones regulares').

Esta web no sólo nos evita tener que memorizar fórmulas (al actuar como repositorio de las mismas), sino que genera automáticamente un gráfico de cada una de ellas con la que trata de explicarnos su funcionamiento.

Además, la web recopila una completa 'chuleta' de expresiones regulares, y en el apartado de cada fórmula selecciona y nos muestra aquellas expresiones más pertinentes a la hora de entender la fórmula en cuestión.

¿Más funciones? Podemos editar sobre la marcha el código que nos proporciona la web, y observar cómo se altera su efecto sobre el ejemplo, y como varía el gráfico generado a partir de la fórmula.

Ejemplo Fórmula, ejemplos y gráfico explicativo, además del buscador en la barra lateral de IHateRegex.

Y si no queremos limitarnos a realizar pequeños cambios en las fórmulas ya almacenadas en la web, ésta nos ofrece también un 'patio de juegos' en el que podremos escribir nuestras propias fórmulas desde cero. Y sí, también probar su efecto sobre las cadenas de texto que escribamos.

Vía | gHacks

Ver Noticia Completa

7

Google cerrará App Maker, su herramienta para escribir aplicaciones sin código, aunque ya cuenta con una alternativa

martes, 28 enero 2020 06:56:05

Google cerrará App Maker, su herramienta para escribir aplicaciones sin código, aunque ya cuenta con una alternativa

Aunque no fuera uno de sus servicios más utilizados, porque estaba enfocado a usuarios corporativos de G Suite, Google lanzó en 2016 [App Maker](App Maker), una plataforma 'low code', tan de moda ahora, con la que poder crear aplicaciones sin utilizar mucho código. ¿Cómo? Como otras herramientas similares, con plantillas y elementos prefabricados de interfaz que coger y arrastrar a un panel para dar forma al producto deseado.

Pese a que en 2018 Google lanzó una versión estable de App Maker, ahora ha anunciado que "debido al bajo uso, Google App Maker se irá cerrando gradualmente durante 2020, y dirá adiós oficialmente el 19 de enero de 2021". Es decir, aquellos usuarios, desarrolladores y administradores que dependan de ello, tendrán unos meses para decir y adoptar otras alternativas.

Según la compañía de Mountain View, a día de hoy, las aplicaciones seguirán funcionando, pero la plataforma ya no recibe desarrollo activo. La primera fecha clave anunciada para el servicio es el 15 de abril de 2020, día desde el que ya no será posible crear nuevas aplicaciones, aunque sí editar y distribuir las existentes. Será a partir del 19 de enero de 2021 cuando las aplicaciones creadas dejarán de funcionar, y ya no ser posible acceder a ellas. Los datos generados y almacenados en Cloud SQL sí funcionarán.

Google ya tiene AppSheet, la alternativa en casa

Google App Sheet

Hace unos días, Google adquirió AppSheet, otra aplicación 'low code' o 'no code' para desarrollar aplicaciones móviles. No se anunció el precio del trato, y Google ya la recomienda como alternativa a App Maker para crear aplicaciones sin tener que escribir ni una línea de código, particularmente en el caso de que se necesite automatizar procesos en el mundo de la empresa.

AppSheet permite tomar las bases de datos Cloud SQL generadas para aplicaciones de App Maker, por lo que la transición entre una y otra herramienta no debería ser traumática. Según Google, con AppSheet se pueden crear aplicaciones que no solamente aprovechan las hojas de cálculo y los formularios de Google, sino también servicios de Android, Maps y Analytics, a la vez que pueden usar fuentes de datos alojados en Dropbox o AWS DynamoDB.

La oferta de estos servicios la justifican con las necesidades que muchas empresas tienen, sin a la vez contar con recursos para desarrollar aplicaciones y servicios adaptables y escalares a sus necesidades. En ese sentido, Praveen Seshadri, CEO de AppSheet, mencionaba que su misión bajo Google seguirá siendo "democratizar el desarrollo de aplicaciones permitiendo que tanta gente como sea posible cree y distribuya aplicaciones sin escribir una sola línea de código".

Más información | Google

Ver Noticia Completa

8

Microsoft libera una herramienta open source que permite analizar todo el código fuente de una aplicación en busca de amenazas

lunes, 20 enero 2020 07:40:22

Microsoft libera una herramienta open source que permite analizar todo el código fuente de una aplicación en busca de amenazas

Microsoft ha publicado en GitHub una herramienta de análisis de código creada para ayudarnos a entender lo que hace un software y también lo que es. Su nombre es Microsoft Application Inspector y es capaz de examinar millones de líneas de código en muchos lenguajes de programación diferentes.

Aunque puede ser claramente utilizada para detectar potenciales amenazas de seguridad en el código de una aplicación, Microsoft quiere hacer énfasis en que también es útil en en varios contextos que no están relacionados con la seguridad.

La empresa explica que su herramienta ayuda a los clientes a lidiar con los riesgos inherentes de confiar en software de código abierto, ya que no solo es capaz de detectar código "malo", sino que puede identificar características "interesantes" y metadatos que serían demasiado difíciles de identificar de forma manual en poco tiempo.

Porque la mayoría del software usa múltiples componentes de terceros

Así como Microsoft utiliza mucho software open source en sus productos y servicios, muchas otras empresas también aprovechan diferentes proyectos abiertos que resultan beneficiosos.

Sin embargo, esto no viene libre de riesgos, ya que las aplicaciones modernas suelen tener múltiples componentes y acumular miles o decenas de miles de líneas de código de las cuales probablemente solo una fracción fueron escritas por los ingenieros de la misma empresa, y que se hacen básicamente imposibles de analizar de forma manual.

Microsoft Application Inspector

Con Microsoft Application Inspector se puede analizar todo ese código de distintos componentes de forma automática. La empresa explica que ellos la utilizan para identificar cambios importantes en las características de diferentes componentes a través del tiempo, es decir, con cada versión.

Ese tipo de análisis puede indicar desde puertas traseras maliciosas hasta características inesperadas que requieran más escrutinio:

Application Inspector difiere de las herramientas de análisis estático más típicas en que no se limita a detectar prácticas de programación deficientes, sino que saca a la luz características interesantes en el código que de otro modo requerirían mucho tiempo o serían difíciles de identificar mediante la introspección manual. Luego simplemente informa de lo que hay, sin juzgar.

Application Inspector es open source, está construido sobre .NET Core, y puede ser descargado desde GitHub, donde también puedes encontrar una Wiki con toda la información al respecto.

Ver Noticia Completa

9

Google lanza un certificado de Python con seis cursos centrados en automatización

viernes, 17 enero 2020 07:11:15

Google lanza un certificado de Python con seis cursos centrados en automatización

Python lleva ya varios años copando la parte alta de los lenguajes de programación más populares, tanto por uso como por búsquedas para seguir aprendiendo a programar con él. En el índice TIOBE, por ejemplo, C ha superado a Python con una de las grandes subidas del año, y Java sigue líder, pero si atendemos a los últimos años, el ascenso de Python es espectacular, y su crecimiento es mayor al del resto.

Dentro de su iniciativa Grow with Google, dedicada al entrenamiento de estudiantes de distintas ramas de tecnología, la compañía ha tenido en cuenta la popularidad de Python ("el lenguaje de programación más solicitado", dicen) y ha lanzado un certificado de automatización profesional con Python llamado 'Certificado profesional de Google IT Automation with Python'.

Esta certificación compuesta por seis cursos, que Google ofrece a través de la plataforma Coursera, no es gratuita, y se hace en inglés. Lo bueno es que dan facilidades de pago y está planteada para principiantes, así que muchas personas sin mucho conocimiento previo podrán realizarlo en los aproximadamente tres meses (con 13 horas por semana) que mencionan en la web que dura el curso. Por supuesto, se realiza al completo en línea.

Fórmate para aprender a automatizar tareas de administración de sistemas, y más

Python

El primero de los seis cursos se llama 'Crash Course on Python', y según Google, está pensado para que aprendamos los pilares para escribir programas simples. Google recalca que no no se necesita experiencia previa de ningún tipo en programación, por lo que, partiendo de cero, se conocerán las estructuras más comunes al acabar esta etapa.

La segunda etapa se llama 'Using Python to Interact with the Operating System', y como su nombre indica, en ella aprenderemos a hacer que Python interactúe con el sistema operativo. En ese contexto, aprenderemos expresiones regulares y algo tan relevantes como utilizar la línea de comandos en una máquina virtual de Linux. De forma práctica, el alumnado del curso escribirá un programa que sea capaz de procesar errores en un registro y luego generar un archivo de registro.

El tercer curso, 'Introduction to Git and GitHub', está centrado en que el alumno aprenda a hacer un seguimiento de las distintas versiones del código que ha escrito, utilizando Git. También se enseñará el funcionamiento de GitHub, y al final del curso, se habrá aprendido a colaborar en la plataforma de Microsoft con otros.

El cuarto curso, 'Troubleshooting and Debugging Techniques', está centrado en dar al alumno herramientas para identificar y resolver problemas como los que puedes encontrar en un día a día laboral. Dentro del proceso de identificación, se hablará de problemas relacionados con cada sistema opertativo, los retos de los lenguajes de script, etc.

En la penúltima etapa, llamada 'Configuration Management and the Cloud', el alumno aprenderá a llevar a cabo automatización que permita la gestión de una flota de ordenadores. En dicho proceso, lo más importante es aprender a hacer despliegues de nuevos equipos, mantener las máquinas actualizadas, gestionar grandes cambios y más. El protagonista será Puppet, la la herramienta de gestión considerada una navaja suiza para administradores de sistemas.

Por último, para acabar se llega al curso 'Automating Real-World Tasks with Python', donde se ponen en práctica todo lo aprendido para automatizar tareas del mundo real, y donde se te pondrá a prueba teniendo que utilizar muchos conceptos y habilidades simultáneamente.

Si te interesan cursos gratuitos de Python, el de la Universidad de Michigan, uno de los más alabados, está disponible en español.

Más información | Google

Ver Noticia Completa

10

El viejo C supera a Python como lenguaje de programación del 2019, según el índice TIOBE

jueves, 09 enero 2020 04:59:31

El viejo C supera a Python como lenguaje de programación del 2019, según el índice TIOBE

Quizá muchos esperábamos que Python volviera a ser el lenguaje de programación del año para el índice TIOBE, que se basa en la cantidad de sitios web indexados en Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube y Baidu y el lenguaje correspondiente que marcan. Ya lo consiguió en 2018, pero parece que en 2019 se llevó la palma el viejo C, con un crecimiento anual de algo más del 2.4%, por encima del 1.41% que experimentó Python.

Según comentan en TIOBE, este sorpasso se debe sobre todo al Internet de las Cosas o IoT y a toda la cantidad de pequeños dispositivos conectados que se lanzan al mercado y que se basan en C, un lenguaje de programación con más de 50 años de antigüedad. "C brilla cuando se aplica a pequeños dispositivos cuyo rendimiento es clave. Es un lenguaje fácil de aprender y hay un compilador C disponible para cualquier procesador", afirman.

Por su lado, Python es fundamental para entornos tan actuales como el machine learning o la ciencia de datos, que son justo los atributos que destacó GitHub para otorgarle la mención de lenguaje de programación más popular de 2019.

Swift y Ruby siguen escalando posiciones

Indice Tiobe 2019

El Top 2019 para el índice TIOBE (The Importance of Being Earnest, como el nombre de la comedia de Oscar Wilde) queda, por tanto, así:

  1. Java
  2. C
  3. Python
  4. C++
  5. C#
  6. Visual Basic .NET
  7. JavaScript
  8. PHP
  9. Swift
  10. SQL

Después de la mayor subida del año, que ha sido la de C, están las de C# (2.1%), Python (1.4%) y Swift (0,6%), que se cuela por primera vez en el Top 10 (en 2018 estuvo en la posición 15). Otro gran ganador es Ruby, que sube del puesto 18 al 11, aunque quizá una de las decepciones es la de Rust, un lenguaje muy querido, pero que solo escaló tres posiciones en 2019 (de la 33 al 30). Otro dato llamativo y muy parecido al que vimos en el informe de GitHub 2019, es el rápido crecimiento de Dart, que según TIOBE subió un 0,6% el año pasado.

Gráficamente esta es la evolución que ha tenido el actual Top 5 en los últimos 18 años:

Lenguajes Programacion 2019 Tiobe Grafica

Como aclaran desde TIOBE, su índice no mide cuál es el mejor lenguaje de programación o en qué lenguaje se han escrito más líneas de código, pero, al igual que otros listados como el citado de GitHub o el también conocido de IEEE Spectrum, son interesantes para tener una referencia de en qué estado se encuentra la programación en la actualidad y de si estás al día o no con tus habilidades.

Ver Noticia Completa