Python vs C, interpretado vs compilado, etc.

[Manuel Enrique González Ramírez]

El 15 de enero de 2009 11:04, Francesc Alted <faltet en pytables.org> escribió:

> A Thursday 15 January 2009, Vicent escrigué:
> > Hola a todos.
> >
> > Soy todavía nuevo en Python. Pretendo utilizarlo para programar
> > algoritmos científicos, con gran intensidad de cálculos, etc. Tengo
> > claro que utilizaría numPy, SciPy y, en general, otros módulos
> > recomendados dentro del ámbito científico (en concreto, me parece muy
> > interesante la distribución Python(x,y)).
> >
> > Pero...
> [clip]
>

Y si quieres un compilado tipo .EXE obviamente para ambiente win2, tienes el
py2exe que va de maravilla.


>
> Bueno, veo que vas bien encaminado (NumPy, SciPy, Python(x,y)...) y
> también que la gente te ha informado bastante.  En esta lista se ha
> repetido mucho pero nunca lo suficiente: es muy importante contar con
> un lenguaje en que uno se sienta a gusto y lo bastante potente como
> para afrontar todos tus problemas con ciertas garantias.  Si resulta
> que puedes jugar con él de manera interactiva, pues muchísimo mejor.
> Python es, en la opinión de mucha gente, justamente eso.
>
> Además, mucha comunidad científica se está volcando con Python y esto,
> en un entorno donde la velocidad de cálculo es crítica, quiere decir
> algo.  Supongo que ya conoces la regla del 90/10 que dice que el 90%
> del tiempo de cálculo en los programas se efectúa en el 10% del código.
> Así pues el secreto es preocuparse básicamente de tener el 10% de tu
> código ejecutándose de manera óptima.  Como ya te han dicho, muchas de
> las librerias que vienen con Python están optimizadas en C.  A parte,
> existen muchas otras especializadas en diferentes áreas, como el
> cálculo matricial (NumPy, SciPy, Scientific Python por nombrar sólo
> algunas), el acceso a bases de datos relacionales o de otras clases,
> como las orientadas a objetos (ZODB) u otras orientadas a tratamiento
> de cantidades de datos enormes (i.e. que exceden la memoria de la
> máquina) de manera eficiente (NetCDF4, PyTables, h5py), para hacer
> gráficos de calidad (matplotlib, PyQwt o Mayavi2) y una plétora de
> otros que seria muy atrevido enumerar.
>
> Resumiendo, me atrevería a decir que usando Python, un programador
> avezado puede no sólo acabar sus programas mucho antes y con más
> calidad, sino conseguir iguales (a veces, mejores) prestaciones que en
> C.  La idea es preguntar a las listas o a tus amigos (incluye a Google
> entre ellos), aunque sobretodo, seguir tu instinto, para saber cuáles
> són la mejores herramientas para atacar tus problemas.
>
> Salutacions,
>
> --
> Francesc Alted
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> Lista de correo Python-es
> http://listas.aditel.org/listinfo/python-es
> FAQ: http://listas.aditel.org/faqpyes
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