{"id":653862,"date":"2025-10-29T01:04:41","date_gmt":"2025-10-29T00:04:41","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=pycharm&#038;p=653862"},"modified":"2025-10-29T01:04:46","modified_gmt":"2025-10-29T00:04:46","slug":"por-que-python-es-tan-popular-en-2025","status":"publish","type":"pycharm","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/pycharm\/2025\/10\/por-que-python-es-tan-popular-en-2025\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 Python es tan popular en 2025?"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-653877 size-full\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/PC-social-BlogFeatured-1280x720-1-16.png\" alt=\"\" width=\"1280\" height=\"720\" \/><\/figure>\n<p>Mientras que otros lenguajes de programaci\u00f3n van y vienen, Python ha resistido al paso del tiempo y se ha consolidado como la opci\u00f3n preferida por desarrolladores de todos los niveles, desde principiantes hasta profesionales con experiencia.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<p>Muchas encuestas, como nuestra Encuesta sobre el ecosistema de los desarrolladores 2025 que se publicar\u00e1 pr\u00f3ximamente, confirman la popularidad de Python. La verdadera cuesti\u00f3n es por qu\u00e9 los desarrolladores siguen eligi\u00e9ndolo, y eso es lo que vamos a tratar de analizar aqu\u00ed.\u00a0<\/p>\n<p>Tanto si est\u00e1 eligiendo su primer lenguaje como desarrollando servicios para pasar a producci\u00f3n, en este art\u00edculo encontrar\u00e1 el motivo por el que Python sigue siendo una de las mejores opciones para los desarrolladores.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo de popular es Python en 2025?<\/h2>\n<p>En nuestra Encuesta sobre el ecosistema de los desarrolladores 2025, Python ocupa el segundo lugar entre los lenguajes de programaci\u00f3n m\u00e1s utilizados en los \u00faltimos 12 meses, con un 57\u00a0% de los desarrolladores que afirma utilizarlo.<\/p>\n<p>M\u00e1s de un tercio (34\u00a0%) afirma que Python es su lenguaje de programaci\u00f3n principal, lo que lo sit\u00faa por delante de JavaScript, Java y TypeScript en t\u00e9rminos de uso principal. Tambi\u00e9n est\u00e1 obteniendo buenos resultados a pesar de la feroz competencia de los sistemas m\u00e1s nuevos y las herramientas especializadas de nicho.<\/p>\n<p>Estas estad\u00edsticas reflejan su relevancia sostenida en diversos segmentos de desarrolladores, desde ingenieros de backend experimentados hasta analistas de datos principiantes.<\/p>\n<p>El secreto del \u00e9xito 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.<\/p>\n<p>Veamos por qu\u00e9 Python sigue siendo una opci\u00f3n popular en 2025.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Dominio en IA y aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n<p>Hace poco hemos publicado un informe, <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>El estado de Python 2025<\/em><\/a>, que muestra que el 41\u00a0% de los desarrolladores de Python utiliza este lenguaje concretamente para el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>Esto se debe a que Python impulsa la innovaci\u00f3n en \u00e1reas como el procesamiento del lenguaje natural, la visi\u00f3n artificial y los sistemas de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El punto fuerte de Python en esta \u00e1rea radica en el hecho de que es compatible en todas las etapas del proceso, desde la creaci\u00f3n de prototipos hasta la producci\u00f3n. Tambi\u00e9n se integra en los procesos de operaciones de aprendizaje autom\u00e1tico (MLOps) con muy poca fricci\u00f3n y mucha flexibilidad.<\/p>\n<p>Uno de los motivos principales de la popularidad de Python es su sintaxis, que es expresiva, legible y din\u00e1mica. Esto permite a los desarrolladores escribir bucles de entrenamiento, manipular tensores y orquestar flujos de trabajo sin una gran cantidad de c\u00f3digo repetitivo.\u00a0<\/p>\n<p>Sin embargo, es el ecosistema de Python lo que lo hace indispensable.<\/p>\n<p>Los marcos de trabajo principales incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li>PyTorch, para el aprendizaje profundo orientado a la investigaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>TensorFlow, para la implementaci\u00f3n en la fase de producci\u00f3n y la escalabilidad<\/li>\n<li>Keras, para la creaci\u00f3n r\u00e1pida de prototipos<\/li>\n<li>scikit-learn, para el aprendizaje autom\u00e1tico cl\u00e1sico<\/li>\n<li>Transformers de <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/11\/hugging-face-integration\/\">Hugging Face<\/a>, para el procesamiento del lenguaje natural y los modelos generativos<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estos marcos de trabajo son maduros, est\u00e1n bien documentados y son interoperables, adem\u00e1s de que se benefician del desarrollo r\u00e1pido del c\u00f3digo abierto y de las amplias contribuciones de la comunidad. Son compatibles con todo, desde la aceleraci\u00f3n de la GPU y el entrenamiento distribuido hasta la exportaci\u00f3n y la cuantificaci\u00f3n de modelos.<\/p>\n<p>Python tambi\u00e9n se integra perfectamente en todo el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico (ML), desde el preprocesamiento de datos con <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/10\/data-exploration-with-pandas\/\">pandas<\/a> y NumPy hasta el servicio de modelos a trav\u00e9s de <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/09\/how-to-use-fastapi-for-machine-learning\/\">FastAPI<\/a> o <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2022\/08\/flask-tutorial\/\">Flask<\/a>, pasando por el servicio de inferencia para LLM con <a href=\"https:\/\/github.com\/vllm-project\/vllm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vLLM<\/a>.<\/p>\n<p>Todo ello se combina para poder contar con una soluci\u00f3n de IA funcional sin tener que trabajar fuera de Python.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Ciencia de datos y an\u00e1lisis muy potentes<\/h2>\n<p>Desde paneles de an\u00e1lisis hasta scripts ETL, la flexibilidad de Python genera informaci\u00f3n r\u00e1pida e interpretable en todos los sectores, y es especialmente adecuado para manejar datos complejos, como los an\u00e1lisis de series temporales.\u00a0<\/p>\n<p>El informe <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>El estado de Python 2025<\/em><\/a> revela que el 51\u00a0% de las personas encuestadas se dedica a la exploraci\u00f3n y el procesamiento de datos, lo que incluye tareas como:<\/p>\n<ul>\n<li>Extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga de datos (ETL, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/li>\n<li>An\u00e1lisis exploratorio de datos (EDA, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/li>\n<li>Modelado estad\u00edstico y predictivo<\/li>\n<li>Visualizaci\u00f3n y generaci\u00f3n de informes<\/li>\n<li>An\u00e1lisis de datos en tiempo real<\/li>\n<li>Comunicaci\u00f3n de informaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las bibliotecas principales, como pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly o Jupyter Notebook, forman un ecosistema maduro respaldado por una documentaci\u00f3n s\u00f3lida y un desarrollo activo de la comunidad.<\/p>\n<p>Python ofrece un equilibrio \u00fanico: es lo suficientemente accesible para aquellos que no son ingenieros, pero lo bastante potente para los procesos de producci\u00f3n. Tambi\u00e9n se integra con plataformas en la nube, es compatible con varios formatos de datos y funciona a la perfecci\u00f3n con almacenes de datos SQL y NoSQL.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Sintaxis sencilla y escalable<\/h2>\n<p>La ventaja m\u00e1s evidente de Python sigue siendo su legibilidad. Los desarrolladores suelen destacar la poca inversi\u00f3n inicial requerida y la sintaxis limpia de Python como motivos para su adopci\u00f3n inicial y lealtad a largo plazo. En Python, incluso la sintaxis del entrenamiento de modelos se entiende con facilidad:<\/p>\n<pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"python\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">def train(model):\n    for item in model.data:\n        model.learn(item)<\/pre>\n<p>Los fragmentos de c\u00f3digo como este no requieren decodificaci\u00f3n especial. Esa claridad no solo ayuda a los principiantes, sino que reduce los costes de mantenimiento, acorta el tiempo de incorporaci\u00f3n y mejora la comunicaci\u00f3n en equipos con distintas habilidades.<\/p>\n<p>Esta legibilidad tiene ventajas pr\u00e1cticas, ya que los equipos dedican menos tiempo a descifrar la l\u00f3gica y m\u00e1s tiempo a mejorar la funcionalidad. Los errores se detectan m\u00e1s r\u00e1pidamente, 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.<\/p>\n<p>El informe <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>El estado de Python 2025<\/em><\/a> revel\u00f3 que el 50\u00a0% de las personas encuestadas ten\u00eda menos de dos a\u00f1os de experiencia en programaci\u00f3n, y m\u00e1s de un tercio (39\u00a0%) llevaba dos a\u00f1os o menos programando con Python, incluso como pasatiempo o en entornos educativos.<\/p>\n<p>Aqu\u00ed es donde Python realmente destaca. Aunque su sintaxis sencilla lo convierte en un punto de entrada ideal para los nuevos programadores, evoluciona en funci\u00f3n de la capacidad de los usuarios, lo que significa que las tasas de retenci\u00f3n siguen siendo altas. A medida que los proyectos se van volviendo m\u00e1s complejos, la simplicidad de Python se convierte en una ventaja, no en una limitaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Si a esto le a\u00f1adimos el hecho de que Python es compatible con varios paradigmas de programaci\u00f3n (procedimental, orientado a objetos y funcional), queda claro por qu\u00e9 la legibilidad es importante, que es lo que permite a los desarrolladores cambiar de enfoque sin fricciones.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Un ecosistema maduro y vers\u00e1til<\/h2>\n<p>El potencial de Python reside en su amplia red de bibliotecas, que abarca casi todos los \u00e1mbitos del desarrollo de software moderno.<\/p>\n<p>Nuestra encuesta muestra que los desarrolladores conf\u00edan en Python para todo, desde aplicaciones web e integraci\u00f3n de API hasta ciencia de datos, automatizaci\u00f3n y pruebas.\u00a0<\/p>\n<p>Su completo conjunto de herramientas, que se mantiene de forma activa, permite utilizar Python en todas las fases del proceso de producci\u00f3n.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, se ofrece una visi\u00f3n general de los \u00e1mbitos principales de Python y las principales bibliotecas que utilizan los desarrolladores:<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Dominio<\/strong><\/td>\n<td><strong>Bibliotecas populares<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Desarrollo web<\/td>\n<td>Django, Flask, FastAPI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>IA y aprendizaje autom\u00e1tico<\/td>\n<td>TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pruebas<\/td>\n<td>pytest, unittest, Hypothesis<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Automatizaci\u00f3n<\/td>\n<td>Click, APScheduler, Rich<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ciencia de datos<\/td>\n<td>pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<p>Esta amplitud se traduce en agilidad en el mundo real. Los desarrolladores pueden moverse entre las API de backend y los procesos de aprendizaje autom\u00e1tico sin cambiar de lenguaje ni de herramientas, as\u00ed como crear prototipos con contenedores de alto nivel y pasar a un control de menor nivel cuando sea necesario.<\/p>\n<p>Es importante destacar que los sistemas de gesti\u00f3n de paquetes y dependencias de Python, como pip, conda y poetry, son compatibles con el desarrollo modular y los entornos reproducibles. En combinaci\u00f3n con marcos de trabajo como FastAPI para las API, pytest para pruebas y pandas para el manejo de datos, Python ofrece una escalabilidad \u00fanica.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Asistencia a la comunidad y conocimiento compartido<\/h2>\n<p>La popularidad continuada de Python se debe, en gran medida, a que cuenta con una comunidad global de desarrolladores comprometidos.<\/p>\n<p>Desde estudiantes hasta equipos empresariales, los usuarios de Python cuentan con foros abiertos, tutoriales de alta calidad y una s\u00f3lida cultura de mentor\u00edas. Adem\u00e1s de \u00fatil, la comunidad tambi\u00e9n es din\u00e1mica e inclusiva, lo que fomenta un entorno acogedor para desarrolladores de todos los niveles.<\/p>\n<p>Entre sus pilares fundamentales, encontramos:<\/p>\n<ul>\n<li>La <a href=\"https:\/\/www.python.org\/psf-landing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Software Foundation<\/a>, que ofrece apoyo a la formaci\u00f3n, los eventos y la divulgaci\u00f3n.<\/li>\n<li>La gran actividad en <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/tagged\/python\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stack Overflow<\/a>, que garantiza respuestas r\u00e1pidas a problemas del mundo real, as\u00ed como la participaci\u00f3n activa en proyectos de c\u00f3digo abierto y grupos de usuarios locales.<\/li>\n<li>Un rico panorama de recursos (<a href=\"https:\/\/realpython.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Real Python<\/em><\/a>, <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Talk Python<\/em><\/a> y <a href=\"https:\/\/pycon.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PyCon<\/a>), al servicio tanto de principiantes como de profesionales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esta red no solo resuelve problemas, sino que tambi\u00e9n da forma a la evoluci\u00f3n del lenguaje. El ecosistema de Python se sustenta en la colaboraci\u00f3n, el perfeccionamiento continuo y el intercambio de buenas pr\u00e1cticas.<\/p>\n<p>Cuando elige Python, accede a una base de conocimientos que crece con el lenguaje y con el usuario a lo largo del tiempo.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Versatilidad entre dominios<\/h2>\n<p>El alcance de Python no se limita a la IA y al aprendizaje autom\u00e1tico o a la ciencia y el an\u00e1lisis de datos, sino que se utiliza igualmente en la automatizaci\u00f3n, la creaci\u00f3n de scripts, las API web, los flujos de trabajo de datos y la ingenier\u00eda de sistemas. Su capacidad para cambiar sin problemas entre plataformas, dominios y objetivos de implementaci\u00f3n lo convierte en el lenguaje predeterminado para el desarrollo multiusos.<\/p>\n<p>El informe <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>El estado de Python 2025<\/em><\/a> muestra hasta qu\u00e9 punto los desarrolladores conf\u00edan en Python:<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Prop\u00f3sito<\/strong><\/td>\n<td><strong>Porcentaje de usuarios de Python<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>An\u00e1lisis de datos<\/td>\n<td>48 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Desarrollo web<\/td>\n<td>46\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Aprendizaje autom\u00e1tico<\/td>\n<td>41 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ingenier\u00eda de datos<\/td>\n<td>31\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Investigaci\u00f3n\u00a0acad\u00e9mica<\/td>\n<td>27 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DevOps y administraci\u00f3n de sistemas<\/td>\n<td>26\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<p>Esa variedad ilustra la polivalencia de Python. El mismo lenguaje que impulsa el entrenamiento de modelos tambi\u00e9n automatiza tareas de gesti\u00f3n de n\u00f3minas, controla instrumentos cient\u00edficos y ofrece puntos de conexi\u00f3n de REST. Los desarrolladores pueden consolidar herramientas, reducir los cambios de contexto y optimizar los flujos de trabajo del equipo.<\/p>\n<p>La independencia de la plataforma de Python (Windows, Linux, macOS, nube y navegador) refuerza esta versatilidad. Si a esto le a\u00f1adimos un ecosistema de paquetes robusto y est\u00e1ndares coherentes entre bibliotecas, el resultado es un lenguaje adecuado tanto para la creaci\u00f3n r\u00e1pida de prototipos como para la producci\u00f3n empresarial.<\/p>\n<p>Pocos lenguajes igualan el alcance de Python y a\u00fan menos ofrecen una continuidad tan fluida. Desde las interfaces de frontend hasta la l\u00f3gica de backend, Python ofrece a los desarrolladores un entorno cohesionado para crear y ofrecer soluciones completas.<\/p>\n<p>Ese conjunto es, en parte, el motivo por el que la gente se queda con \u00e9l. Una vez que se sumerge en \u00e9l, rara vez necesita recurrir a cualquier otro.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Python en la era del desarrollo inteligente<\/h2>\n<p>A medida que el software se vuelve m\u00e1s adaptable, predictivo e inteligente, Python se posiciona firmemente para mantener su popularidad.\u00a0<\/p>\n<p>Sus habilidades en \u00e1reas como la inteligencia artificial, el aprendizaje autom\u00e1tico o el manejo de datos, as\u00ed como sus bibliotecas maduras, lo convierten en una opci\u00f3n s\u00f3lida para los sistemas que evolucionan con el tiempo.<\/p>\n<p>La popularidad de Python radica en la posibilidad de adaptarse f\u00e1cilmente a sus proyectos y plataformas. Sigue siendo una buena opci\u00f3n para desarrolladores de todos los niveles de experiencia y en proyectos de todos los tama\u00f1os, desde scripts de automatizaci\u00f3n ocasionales hasta plataformas de IA empresariales.<\/p>\n<p>Y, si trabaja con PyCharm, Python es una opci\u00f3n inteligente, r\u00e1pida y limpia.<\/p>\n<p>Para profundizar m\u00e1s, eche un vistazo a <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>El estado de Python 2025<\/em><\/a>, de Michael Kennedy, experto en Python y presentador del podcast <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Talk Python to Me<\/em><\/a>.\u00a0<\/p>\n<p>Michael analiz\u00f3 m\u00e1s de 30\u00a0000 respuestas a la <a href=\"https:\/\/lp.jetbrains.com\/python-developers-survey-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Encuesta de desarrolladores Python 2024<\/a>, con la que obtuvo informaci\u00f3n muy interesante e identific\u00f3 las tendencias m\u00e1s recientes.<\/p>\n<p>Tanto si es desarrollador principiante como experimentado, en <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/\"><em>El estado de Python 2025<\/em><\/a> encontrar\u00e1 informaci\u00f3n de primera mano sobre la situaci\u00f3n actual del lenguaje y hacia d\u00f3nde se dirige.\u00a0<\/p>\n<p>Como demuestran herramientas como <a href=\"https:\/\/github.com\/vllm-project\/vllm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uv de Astral<\/a>, la evoluci\u00f3n de Python est\u00e1 lejos de haber terminado, a pesar de su relativa madurez. Con un ecosistema en crecimiento y una capacidad de resistencia probada, est\u00e1 bien posicionado para seguir siendo una opci\u00f3n popular entre los desarrolladores durante los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n<p>A<em>rt\u00edculo original en ingl\u00e9s de:<\/em><br><\/p>\n\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                <div class=\"about-author__box-img\">\n                    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/evgenia-200x200.jpg\" width=\"200\" height=\"200\" alt=\"Evgenia Verbina\" loading=\"lazy\"  class=\"avatar avatar-200 wp-user-avatar wp-user-avatar-200 photo avatar-default\">\n                <\/div>\n                <div class=\"about-author__box-text\">\n                                            <h4>Evgenia Verbina<\/h4>\n                                                        <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"author":1086,"featured_media":653877,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[952,8377],"tags":[6847,3252,5377,73],"cross-post-tag":[8851],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/653862"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/pycharm"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1086"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=653862"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/653862\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":653889,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/653862\/revisions\/653889"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/653877"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=653862"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=653862"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=653862"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=653862"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}