Pedro González Rodelas

No cabe la menor duda de que en muchas áreas de carácter científico-técnico la adecuada elección del software y/o lenguaje de programación empleado es determinante, de cara a la potencia, versatilidad, facilidad de uso y acceso por parte de todos los usuarios en sus propios dispositivos, de manera generalizada y gratuita.

Hoy en día se dispone de gran cantidad de lenguajes de programación y software de todo tipo para cálculo simbólico y numérico; tanto software libre (Fortran, C, Maxima, Octave, SAGE, Python, …) como de tipo propietario (Mathematica, Maple, Matlab, … ); y podemos afirmar que cada uno de ellos posee sus ventajas e inconvenientes, pudiéndose adaptar mejor uno u otro a distintas tareas concretas.

No obstante, dentro del software libre, uno de los que últimamente ha tenido una mejora sustancial, con la inclusión de potentes y versátiles nuevos módulos de cálculo simbólico (SymPy), numérico/científico (NumPy, Scipy) y gráfico (PyPlot y Matplotlib) ha sido sin duda Python; y de ahí su vertiginosa evolución y expansión a nivel mundial, no sólo en el ámbito académico, sino también en el científico e industrial.

De hecho, basta con echar un vistazo a las numerosas propuestas, tanto de comunidades de desarrolladores como de empresas privadas, surgidas a raíz de la versión de base inicial de Python, como por ejemplo IPython (interface interactivo de fácil uso, que gracias a Jupyter Notebook permite una versión HTML similar a los notebooks de Mathematica o Maple) o Spyder (entorno integrado para cálculo científico parecido al de Matlab u Octave).

Por otro lado existen versiones completas de desarrollo, integrando Python como soporte de cálculo, pero con editores avanzados de texto, para la programación y la depuración de código, ventanas de gráficos y datos, etc. La mayoría de estas plataformas integradas están disponibles para los distintos sistemas operativos Linux, MacOS X y Windows. Entre ellas cabría destacar Enthought Python Distribution (EPD), PyCharm y principalmente Anaconda CE (de Continuum Analytics).

Aparte de todo esto, se dispone libremente en Internet de una gran cantidad de ejemplos, así como material de apoyo: manuales, libros, blogs y páginas web desarrollados por numerosos científicos y profesores de todo el mundo, siendo tan ingente dicho material que a veces resulta complicado realizar una selección del mismo para poder empezar.

Por todo ello, creemos que este potente software de cálculo científico se encuentra en su máximo apogeo y con un nivel de madurez y versatilidad extraordinario, como para poder iniciar su exitosa incursión en el mundo científico-técnico español, tanto universitario como empresarial, y más concretamente en la Universidad de Granada.

Y de ahí surgió tanto la iniciativa de presentar un taller sobre Python para la Docencia e Investigación (https://www.ugr.es/~prodelas/ftp/TallerPython.html) en las recientes Jornadas de Software libre celebradas en la UGR, así como varios cursos de formación (a través del Plan F.I.D.O. o en colaboración con el Centro Mediterráneo de la UGR) que tendrán lugar a lo largo de este curso para todo el que estuviera interesado en aprender a usar esta potente herramienta, tanto con fines docentes como para su uso personal a nivel de investigación y desarrollo.

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