Uno de los factores clave para desarrollarse profesionalmente como programador Python es dominar un entorno de desarrollo eficiente. Un buen editor de código o un entorno integrado (IDE) facilita la productividad, reduce errores y permite aprovechar al máximo las herramientas del lenguaje.

Visual Studio Code (VSCode)

VSCode es uno de los editores más utilizados para Python a nivel mundial. Es gratuito, de código abierto, ligero, multiplataforma y altamente extensible.

Ventajas:

• Integración con terminal, Git y depuración.
• Recomendado para desarrollo web, automatización y proyectos pequeños o medianos.
• Compatible con entornos virtuales, Docker y Jupyter Notebooks.

Extensiones recomendadas:

• Python (de Microsoft): permite autocompletado, debugging y linting.
• Pylance: motor de análisis rápido y con tipado estático.
• Jupyter: para abrir y ejecutar notebooks directamente en el editor.
• Black Formatter / isort: para mantener el código limpio y ordenado.

Ejemplo de configuración básica en settings.json:

json

{

  "python.formatting.provider": "black",

  "editor.formatOnSave": true,

  "python.linting.enabled": true,

  "python.linting.flake8Enabled": true

}

PyCharm

PyCharm, desarrollado por JetBrains, es un IDE completo y robusto específicamente diseñado para desarrollo en Python. Existen dos versiones: Community (gratuita) y Professional (de pago).

Ventajas:

• Autocompletado avanzado, navegación por clases, refactorizaciones seguras.
• Excelente para proyectos grandes, testing, desarrollo Django y análisis de código.
• Integración con Docker, bases de datos, frameworks web y herramientas DevOps.

Recomendado para: usuarios intermedios y avanzados, desarrollo backend, testing complejo, grandes bases de código.

JupyterLab y Notebooks

Jupyter Notebooks son una herramienta popular para tareas exploratorias, prototipos y ciencia de datos. Permiten mezclar código ejecutable, visualizaciones y anotaciones de texto en un mismo documento.

Ventajas:

• Ideal para visualización de datos, análisis estadístico y aprendizaje automático.
• Integración con bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
• Ampliamente usado en investigación, universidades y proyectos de IA.

Instalación con pip:

bash

pip install notebook

Ejecutar un notebook:

bash

jupyter notebook

Esto abrirá una interfaz web donde puedes crear, guardar y ejecutar tus notebooks.

Nota: Aunque son potentes, los notebooks no son recomendables para desarrollo de aplicaciones completas o proyectos en producción. Se usan como herramienta auxiliar.

Recomendación final

Para un entorno de trabajo profesional con Python:

• Si estás comenzando o trabajas en proyectos generales: VSCode es ideal.
• Si desarrollas aplicaciones complejas o proyectos web grandes: PyCharm Professional te ofrecerá todo lo que necesitas.
• Si haces ciencia de datos o análisis exploratorio: JupyterLab es tu aliado.

Asegúrate también de versionar tu código desde el inicio con Git y de mantener un entorno virtual por cada proyecto, lo que veremos en detalle más adelante.

¿Ya estás usando alguno de estos entornos para programar en Python?
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