¿Por qué Python es tan popular en 2025?
Mientras que otros lenguajes de programación van y vienen, Python ha resistido al paso del tiempo y se ha consolidado como la opción preferida por desarrolladores de todos los niveles, desde principiantes hasta profesionales con experiencia.
Tanto si trabaja con sistemas inteligentes como con flujos de trabajo basados en datos, Python es clave en la forma en que se crea, escala y optimiza el software.
Muchas encuestas, como nuestra Encuesta sobre el ecosistema de los desarrolladores 2025 que se publicará próximamente, confirman la popularidad de Python. La verdadera cuestión es por qué los desarrolladores siguen eligiéndolo, y eso es lo que vamos a tratar de analizar aquí.
Tanto si está eligiendo su primer lenguaje como desarrollando servicios para pasar a producción, en este artículo encontrará el motivo por el que Python sigue siendo una de las mejores opciones para los desarrolladores.
¿Cómo de popular es Python en 2025?
En nuestra Encuesta sobre el ecosistema de los desarrolladores 2025, Python ocupa el segundo lugar entre los lenguajes de programación más utilizados en los últimos 12 meses, con un 57 % de los desarrolladores que afirma utilizarlo.
Más de un tercio (34 %) afirma que Python es su lenguaje de programación principal, lo que lo sitúa por delante de JavaScript, Java y TypeScript en términos de uso principal. También está obteniendo buenos resultados a pesar de la feroz competencia de los sistemas más nuevos y las herramientas especializadas de nicho.
Estas estadísticas reflejan su relevancia sostenida en diversos segmentos de desarrolladores, desde ingenieros de backend experimentados hasta analistas de datos principiantes.
El secreto del éxito radica en la capacidad de Python de crecer con usted, ya que no solo sirve para dar los primeros pasos, sino que sigue aportando valor en entornos avanzados a medida que adquiere habilidades y experiencia a lo largo de su carrera profesional.
Veamos por qué Python sigue siendo una opción popular en 2025.
1. Dominio en IA y aprendizaje automático
Hace poco hemos publicado un informe, El estado de Python 2025, que muestra que el 41 % de los desarrolladores de Python utiliza este lenguaje concretamente para el aprendizaje automático.
Esto se debe a que Python impulsa la innovación en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y los sistemas de recomendación.
El punto fuerte de Python en esta área radica en el hecho de que es compatible en todas las etapas del proceso, desde la creación de prototipos hasta la producción. También se integra en los procesos de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con muy poca fricción y mucha flexibilidad.
Uno de los motivos principales de la popularidad de Python es su sintaxis, que es expresiva, legible y dinámica. Esto permite a los desarrolladores escribir bucles de entrenamiento, manipular tensores y orquestar flujos de trabajo sin una gran cantidad de código repetitivo.
Sin embargo, es el ecosistema de Python lo que lo hace indispensable.
Los marcos de trabajo principales incluyen:
- PyTorch, para el aprendizaje profundo orientado a la investigación
- TensorFlow, para la implementación en la fase de producción y la escalabilidad
- Keras, para la creación rápida de prototipos
- scikit-learn, para el aprendizaje automático clásico
- Transformers de Hugging Face, para el procesamiento del lenguaje natural y los modelos generativos
Estos marcos de trabajo son maduros, están bien documentados y son interoperables, además de que se benefician del desarrollo rápido del código abierto y de las amplias contribuciones de la comunidad. Son compatibles con todo, desde la aceleración de la GPU y el entrenamiento distribuido hasta la exportación y la cuantificación de modelos.
Python también se integra perfectamente en todo el proceso de aprendizaje automático (ML), desde el preprocesamiento de datos con pandas y NumPy hasta el servicio de modelos a través de FastAPI o Flask, pasando por el servicio de inferencia para LLM con vLLM.
Todo ello se combina para poder contar con una solución de IA funcional sin tener que trabajar fuera de Python.
2. Ciencia de datos y análisis muy potentes
Desde paneles de análisis hasta scripts ETL, la flexibilidad de Python genera información rápida e interpretable en todos los sectores, y es especialmente adecuado para manejar datos complejos, como los análisis de series temporales.
El informe El estado de Python 2025 revela que el 51 % de las personas encuestadas se dedica a la exploración y el procesamiento de datos, lo que incluye tareas como:
- Extracción, transformación y carga de datos (ETL, por sus siglas en inglés)
- Análisis exploratorio de datos (EDA, por sus siglas en inglés)
- Modelado estadístico y predictivo
- Visualización y generación de informes
- Análisis de datos en tiempo real
- Comunicación de información
Las bibliotecas principales, como pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly o Jupyter Notebook, forman un ecosistema maduro respaldado por una documentación sólida y un desarrollo activo de la comunidad.
Python ofrece un equilibrio único: es lo suficientemente accesible para aquellos que no son ingenieros, pero lo bastante potente para los procesos de producción. También se integra con plataformas en la nube, es compatible con varios formatos de datos y funciona a la perfección con almacenes de datos SQL y NoSQL.
3. Sintaxis sencilla y escalable
La ventaja más evidente de Python sigue siendo su legibilidad. Los desarrolladores suelen destacar la poca inversión inicial requerida y la sintaxis limpia de Python como motivos para su adopción inicial y lealtad a largo plazo. En Python, incluso la sintaxis del entrenamiento de modelos se entiende con facilidad:
def train(model):
for item in model.data:
model.learn(item)
Los fragmentos de código como este no requieren decodificación especial. Esa claridad no solo ayuda a los principiantes, sino que reduce los costes de mantenimiento, acorta el tiempo de incorporación y mejora la comunicación en equipos con distintas habilidades.
Esta legibilidad tiene ventajas prácticas, ya que los equipos dedican menos tiempo a descifrar la lógica y más tiempo a mejorar la funcionalidad. Los errores se detectan más rápidamente, las revisiones se llevan a cabo con mayor fluidez y las personas que no son desarrolladoras a menudo pueden leer los scripts de Python sin ayuda.
El informe El estado de Python 2025 reveló que el 50 % de las personas encuestadas tenía menos de dos años de experiencia en programación, y más de un tercio (39 %) llevaba dos años o menos programando con Python, incluso como pasatiempo o en entornos educativos.
Aquí es donde Python realmente destaca. Aunque su sintaxis sencilla lo convierte en un punto de entrada ideal para los nuevos programadores, evoluciona en función de la capacidad de los usuarios, lo que significa que las tasas de retención siguen siendo altas. A medida que los proyectos se van volviendo más complejos, la simplicidad de Python se convierte en una ventaja, no en una limitación.
Si a esto le añadimos el hecho de que Python es compatible con varios paradigmas de programación (procedimental, orientado a objetos y funcional), queda claro por qué la legibilidad es importante, que es lo que permite a los desarrolladores cambiar de enfoque sin fricciones.
4. Un ecosistema maduro y versátil
El potencial de Python reside en su amplia red de bibliotecas, que abarca casi todos los ámbitos del desarrollo de software moderno.
Nuestra encuesta muestra que los desarrolladores confían en Python para todo, desde aplicaciones web e integración de API hasta ciencia de datos, automatización y pruebas.
Su completo conjunto de herramientas, que se mantiene de forma activa, permite utilizar Python en todas las fases del proceso de producción.
A continuación, se ofrece una visión general de los ámbitos principales de Python y las principales bibliotecas que utilizan los desarrolladores:
| Dominio | Bibliotecas populares |
| Desarrollo web | Django, Flask, FastAPI |
| IA y aprendizaje automático | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras |
| Pruebas | pytest, unittest, Hypothesis |
| Automatización | Click, APScheduler, Rich |
| Ciencia de datos | pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib |
Esta amplitud se traduce en agilidad en el mundo real. Los desarrolladores pueden moverse entre las API de backend y los procesos de aprendizaje automático sin cambiar de lenguaje ni de herramientas, así como crear prototipos con contenedores de alto nivel y pasar a un control de menor nivel cuando sea necesario.
Es importante destacar que los sistemas de gestión de paquetes y dependencias de Python, como pip, conda y poetry, son compatibles con el desarrollo modular y los entornos reproducibles. En combinación con marcos de trabajo como FastAPI para las API, pytest para pruebas y pandas para el manejo de datos, Python ofrece una escalabilidad única.
5. Asistencia a la comunidad y conocimiento compartido
La popularidad continuada de Python se debe, en gran medida, a que cuenta con una comunidad global de desarrolladores comprometidos.
Desde estudiantes hasta equipos empresariales, los usuarios de Python cuentan con foros abiertos, tutoriales de alta calidad y una sólida cultura de mentorías. Además de útil, la comunidad también es dinámica e inclusiva, lo que fomenta un entorno acogedor para desarrolladores de todos los niveles.
Entre sus pilares fundamentales, encontramos:
- La Python Software Foundation, que ofrece apoyo a la formación, los eventos y la divulgación.
- La gran actividad en Stack Overflow, que garantiza respuestas rápidas a problemas del mundo real, así como la participación activa en proyectos de código abierto y grupos de usuarios locales.
- Un rico panorama de recursos (Real Python, Talk Python y PyCon), al servicio tanto de principiantes como de profesionales.
Esta red no solo resuelve problemas, sino que también da forma a la evolución del lenguaje. El ecosistema de Python se sustenta en la colaboración, el perfeccionamiento continuo y el intercambio de buenas prácticas.
Cuando elige Python, accede a una base de conocimientos que crece con el lenguaje y con el usuario a lo largo del tiempo.
6. Versatilidad entre dominios
El alcance de Python no se limita a la IA y al aprendizaje automático o a la ciencia y el análisis de datos, sino que se utiliza igualmente en la automatización, la creación de scripts, las API web, los flujos de trabajo de datos y la ingeniería de sistemas. Su capacidad para cambiar sin problemas entre plataformas, dominios y objetivos de implementación lo convierte en el lenguaje predeterminado para el desarrollo multiusos.
El informe El estado de Python 2025 muestra hasta qué punto los desarrolladores confían en Python:
| Propósito | Porcentaje de usuarios de Python |
| Análisis de datos | 48 % |
| Desarrollo web | 46 % |
| Aprendizaje automático | 41 % |
| Ingeniería de datos | 31 % |
| Investigación académica | 27 % |
| DevOps y administración de sistemas | 26 % |
Esa variedad ilustra la polivalencia de Python. El mismo lenguaje que impulsa el entrenamiento de modelos también automatiza tareas de gestión de nóminas, controla instrumentos científicos y ofrece puntos de conexión de REST. Los desarrolladores pueden consolidar herramientas, reducir los cambios de contexto y optimizar los flujos de trabajo del equipo.
La independencia de la plataforma de Python (Windows, Linux, macOS, nube y navegador) refuerza esta versatilidad. Si a esto le añadimos un ecosistema de paquetes robusto y estándares coherentes entre bibliotecas, el resultado es un lenguaje adecuado tanto para la creación rápida de prototipos como para la producción empresarial.
Pocos lenguajes igualan el alcance de Python y aún menos ofrecen una continuidad tan fluida. Desde las interfaces de frontend hasta la lógica de backend, Python ofrece a los desarrolladores un entorno cohesionado para crear y ofrecer soluciones completas.
Ese conjunto es, en parte, el motivo por el que la gente se queda con él. Una vez que se sumerge en él, rara vez necesita recurrir a cualquier otro.
Python en la era del desarrollo inteligente
A medida que el software se vuelve más adaptable, predictivo e inteligente, Python se posiciona firmemente para mantener su popularidad.
Sus habilidades en áreas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o el manejo de datos, así como sus bibliotecas maduras, lo convierten en una opción sólida para los sistemas que evolucionan con el tiempo.
La popularidad de Python radica en la posibilidad de adaptarse fácilmente a sus proyectos y plataformas. Sigue siendo una buena opción para desarrolladores de todos los niveles de experiencia y en proyectos de todos los tamaños, desde scripts de automatización ocasionales hasta plataformas de IA empresariales.
Y, si trabaja con PyCharm, Python es una opción inteligente, rápida y limpia.
Para profundizar más, eche un vistazo a El estado de Python 2025, de Michael Kennedy, experto en Python y presentador del podcast Talk Python to Me.
Michael analizó más de 30 000 respuestas a la Encuesta de desarrolladores Python 2024, con la que obtuvo información muy interesante e identificó las tendencias más recientes.
Tanto si es desarrollador principiante como experimentado, en El estado de Python 2025 encontrará información de primera mano sobre la situación actual del lenguaje y hacia dónde se dirige.
Como demuestran herramientas como uv de Astral, la evolución de Python está lejos de haber terminado, a pesar de su relativa madurez. Con un ecosistema en crecimiento y una capacidad de resistencia probada, está bien posicionado para seguir siendo una opción popular entre los desarrolladores durante los próximos años.
Artículo original en inglés de:
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