Python para desarrollo web: guía completa 2025

Existen varios lenguajes de programación, pero, sin duda, uno de los más importantes es Python para desarrollo web. Es de los más utilizados, gracias a su versatilidad: desde desarrollo web hasta análisis de datos, Machine Learning e inteligencia artificial.

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En este artículo te explicaremos todo lo que necesitas saber antes de iniciar tu carrera en Python, con especial hincapié en las herramientas y ventajas que ofrece.

Python es un lenguaje de programación interpretado, creado en 1991 por Guido van Rossum, un ingeniero de software holandés que participó en el desarrollo de ABC, un lenguaje de programación educativo que buscaba ser simple, a pesar de sus limitaciones.

En 1989, inspirado por su necesidad de crear un lenguaje más práctico, legible y flexible, Van Rossum decidió diseñar un nuevo lenguaje de programación —como un proyecto personal—, inspirado en su afición al grupo de comedia británico Monty Python’s Flying Circus. Desde el inicio, la filosofía de Python ha sido transmitir un espíritu de diversión y accesibilidad.

Python se caracteriza por:

🔷 Su sintaxis clara, legible y similar al lenguaje cotidiano, que cualquier persona puede entender rápidamente.
🔷 Ser un lenguaje interpretado, es decir, que el código fuente se ejecuta línea por línea por un programa llamado intérprete, sin crear un archivo ejecutable intermedio. (En el tipo compilado de lenguajes de programación, el código se traduce directamente a lenguaje máquina.)
🔷 Ofrecer la potencia de lenguajes compilados como C, C++ o Java, pero con la sencillez de uno interpretado.
🔷 Promover una comunidad abierta y colaborativa con un ecosistema inmenso de textos y bibliotecas.
🔷 Ser un código abierto, compatible con múltiples sistemas operativos.

Gracias a todas estas cualidades, hoy en día Python es uno de las alternativas más usadas en desarrollo de aplicaciones y sitios web. Según el Stack Overflow Developer Survey 2024, Python es el segundo lenguaje más utilizado en el mundo y el más popular en la ciencia de datos.

Python se considera uno de los lenguajes más amigables para aprender programación dado que es intuitivo, reduce la curva de aprendizaje y acelera el inicio de proyectos. Es ideal para que desarrolladores beginners generen su primer sitio web en pocos minutos. Por ejemplo, con tan solo siete líneas de código, es posible crear un servidor que responda de forma adecuada.

Al ser open source, cuenta con una enorme cantidad de frameworks, módulos y recursos, lo que significa que cualquier problema probablemente ya tenga solución documentada.

¡Las posibilidades de uso de Python son infinitas! Con él puedes crear un sitio web, entrenar modelos de Machine Learning, desarrollar aplicaciones y realizar análisis de datos.

Si nunca antes escuchaste el término “framework web”, se trata de diversos conjuntos de herramientas que facilitan la construcción de aplicaciones. Aquí te dejamos los más usados en el ecosistema Python.

🔶 Características: incluye ORM, autenticación, panel de administración, sistema de migraciones y seguridad integrada. Esto permite crear aplicaciones robustas de manera rápida.
🔶 Casos de uso: ideal para sitios complejos y escalables (como Instagram, Pinterest o e-commerce), donde se requiere manejar grandes volúmenes de datos.
🔶 Veamos un ejemplo básico:

🔷 Ventajas para principiantes: Flask es muy rápido y fácil de aprender, por eso se dice que es perfecto para quienes apenas comienzan en desarrollo web. No requiere usar una estructura rígida y permite al programador decidir qué librerías integrar, lo cual facilita la curva de aprendizaje.
🔷 Uso de Python en apps pequeñas: es ideal para desarrollos pequeños o medianos como prototipos, APIs sencillas, blogs o aplicaciones internas de empresas. Gracias a su flexibilidad, permite lanzar productos funcionales al mercado rápidamente y escalar después, si es necesario.
🔷 Tutorial básico:

🔶 Gran rendimiento gracias a async/await: es uno de los frameworks más rápidos de Python, ya que aprovecha async/await para ejecutar múltiples tareas de forma reiterada.
🔶 Documentación automática con OpenAPI: genera de forma automática documentación interactiva con Swagger UI y Redoc, facilitando el testing y la integración de APIs sin trabajo extra para el desarrollador.
🔶 Desarrollo de servicios web: también es ideal para construir sitios escalables y APIs que necesitan comunicación con otras apps. Permite a los desarrolladores crear endpoints eficientes con muy pocas líneas de código.
🔶 Ejemplo básico en FastAPI:

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Puedes descargarlo desde python.org y durante el set up, activar la opción “Add to PATH” para usarlo en la línea de comandos.

Cuando empiezas a incursionar en desarrollo web con Python, es importante elegir el entorno de trabajo adecuado para ti y tu proyecto. Aquí es donde entran los editores de texto y los IDEs (Integrated Development Environments).

Por ejemplo, VS Code o Visual Studio Code es uno de los editores de código mas populares en desarrollos medianos y pequeños por su rapidez, su capacidad de personalización y su enorme cantidad de extensiones. Además, permite trabajar con Git fácilmente.

Por otro lado, cuando se trata de desarrollos más grandes, normalmente entra en juego PyCharm, un IDE completo diseñado específicamente para Python. Incluye herramientas avanzadas como autocompletado inteligente, debugging integrado, administración de entornos virtuales y soporte directo para estructuras como Flask.

Por último, cuando se trata de ciencia de datos con Python, uno de los más populares es JupyterNotebook que permite escribir código en celdas, ejecutar fragmentos de forma independiente y visualizar resultados al instante.

Para gestionar las dependencias externas que mencionamos antes, Python incluye pip, un gestor de paquetes que permite instalar y actualizar herramientas con un simple comando.

Ejemplo:

Con esta línea puedes instalar tres de los frameworks web más usados en Python:

🔶 Flask para desarrollos pequeños y flexibles;
🔶 Django para aplicaciones grandes y completas;
🔶 FastAPI para crear APIs modernas y rápidas.

En Python, las aplicaciones web suelen dividirse en módulos (archivos .py) y carpetas que separan la lógica del negocio, la configuración y los recursos estáticos (CSS, imágenes, JavaScript). Este es el ejemplo de una estructura mínima en Flask:

Este es el ejemplo de una estructura mínima en Flask:

Python funciona en Windows y macOS sin necesidad de grandes cambios en el código. (Con excepción de algunos detalles, como rutas de archivos o instalación de dependencias, que pueden variar entre sistemas operativos.)

Por ejemplo:

🔷 En Windows, los entornos virtuales se activan con:

🔷 En Linux/macOS, se usa:

Toda aplicación web en Python siempre debe estar conectada a una base de datos para almacenar información de usuarios, productos o transacciones. Algunos ejemplos son:

🔶 ORM (Object-Relational Mapping): frameworks como Django incluyen un ORM que permite trabajar con bibliotecas de datos a través de objetos Python en lugar de SQL.
🔶 Bibliotecas de datos comunes:

🔷 SQLite: ligera, ideal para desarrollos pequeños
🔷 PostgreSQL: robusta, ideal para producción
🔷 MySQL: muy popular en entornos web

Toda aplicación web está compuesta por varias capas de desarrollo, lo positivo de Python es que se adapta a ellas, pues permite construir proyectos completos que van desde la interfaz visual, hasta la comunicación con servicios externos.

El frontend es la parte de la aplicación que los usuarios ven y con la que interactúan. Aquí dominan HTML, CSS o JavaScript, y, aunque Python no los reemplaza, muchos frameworks incluyen templates que facilitan la generación dinámica de contenido.

Django y Flask usan Jinja2, un motor que permite insertar variables y lógica en plantillas HTML. Esto hace posible mostrar información directamente desde la biblioteca de datos sin escribir en ese lenguaje de programación manualmente para cada página.

El backend es el “cerebro” o todo lo que existe detrás de la aplicación: procesa datos, gestiona usuarios y conecta la app con el almacén de datos.

Con Python para backend puedes:

🔶 Definir rutas que responden a diferentes URLs (/login, /productos, etc.);
🔶 Implementar sistemas de autenticación y permisos;
🔶 Ejecutar la lógica de negocio (ejemplo: calcular precios, validar formularios);
🔶 Conectarte a almacenes de datos como SQLite, PostgreSQL o MySQL.

Algunas APIs están construidas con Python, pero por sí solas no son un producto, sino un conjunto de reglas para comunicar tareas. Lo que hace Python es dar las herramientas y bases para programar esas reglas: definir rutas, devolver datos, autenticar usuarios, etc.

Veamos un ejemplo práctico: una app móvil de delivery necesita consultar tu pedido en tiempo real. Esa app no se conecta directamente a la base de datos, sino que una API escrita en Python procesa la petición, busca la información y devuelve la respuesta en JSON.

Python permite usar un Object-Relational Mapping como SQLAlchemy —que convierte tablas en objetos Python—, lo que evita escribir SQL manualmente.

Los frameworks Python soportan varias bibliotecas de datos sin perder información.

Algunas plataformas muy conocidas como Instagram, Pinterest y Spotify están edificadas en Python, lo que demuestra su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y usuarios.

Se utiliza tanto en e-commerce, como en redes sociales, plataformas educativas y servicios de streaming, gracias a su versatilidad y facilidad para integrar APIs y análisis de datos.

Python permite construir aplicaciones escalables, desde desarrollos pequeños hasta sistemas complejos con miles de usuarios simultáneos.

Python no solo se usa para construir sitios web; también permite integrar análisis de datos y Machine Learning, o aprendizaje automático. Esto es una gran ventaja frente a otros lenguajes. Vamos rápidamente algunas herramientas:

🔷 Integración con Machine Learning: con librerías como Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
🔷 Visualización de datos en web: facilita mostrar información de manera visual con herramientas como Plotly, Dash o Matplotlib. Esto permite crear dashboards interactivos y gráficos dinámicos dentro de la aplicación web.
🔷 Python para inteligencia artificial: combina frameworks web y librerías de inteligencia artificial, lo que te permitirá integrar chatbots, análisis de comportamiento de usuarios o sistemas de recomendación más fácilmente.

1. Requests para HTTP:

Permite enviar peticiones HTTP de forma sencilla, acceder a APIs externas y consumir datos de otros sitios web.

2. Beautiful Soup para web scraping:

Facilita extraer información de páginas web, lo que convierte el HTML en datos estructurados para su análisis o automatización.

3. Pandas para análisis de datos:

Permite manipular, filtrar y analizar grandes volúmenes de datos directamente en Python.

Es una herramienta de testing automatizado para validar que el código funciona correctamente antes de ponerlo en producción.

Python incluye herramientas como pdb, que ayudan a depurar errores línea por línea directamente en la terminal.

Registrar eventos y errores con logging es fundamental para monitorear aplicaciones en producción y mantener su estabilidad.

Ejecutan aplicaciones Python en producción, el manejo de múltiples solicitudes simultáneas y mejoran el performance del sitio web.

Python puede desplegarse en la nube fácilmente. Plataformas como Heroku permiten lanzar rápidamente, mientras que AWS ofrece escalabilidad para grandes aplicaciones.

Docker permite empaquetar la aplicación junto con todas sus dependencias, lo que garantiza que funcione igual en cualquier entorno y facilita despliegues y mantenimiento.

Es el mejor punto de partida: clara, actualizada y completa. También hay tutoriales gratuitos en línea que permiten practicar conceptos clave, instalar frameworks y construir tus primeras aplicaciones web.

Existen textos enfocados en Python, como Flask Web Development o Django for Beginners.

Ideales para quienes buscan una formación rápida y práctica, con mentoría constante. Algunos programas intensivos ofrecen enfoque completo en Python, bibliotecas de datos, framework web y APIs.

🔶 Analista de Datos: para integrar análisis de datos en aplicaciones.
🔶 Científico de Datos: para profundizar en machine learning y Python avanzado.
🔶 Desarrollo Web: para aprender Python aplicado al desarrollo web desde cero.

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Python se distingue por su sintaxis clara, facilidad de aprendizaje y versatilidad, pero es útil comparar sus ventajas con otros lenguajes comunes en desarrollo web.

Python es más claro para lógica compleja, mientras que JavaScript domina la experiencia del usuario en el navegador.

Python es más versátil y moderno, mientras que PHP sigue siendo fuerte en desarrollos web clásicos.

Python permite lanzar aplicaciones más rápido, mientras que Java destaca en sistemas críticos de alto rendimiento.

Puedes leer más sobre lenguajes de programación web y sus características aquí.

Python está en constante evolución, y seguirá así para adaptarse a nuevas arquitecturas y paradigmas. Actualmente desde TripleTen detectamos algunas tendencias en alza, como:

🔷 Async/await: en el manejo de operaciones concurrentes para mejorar rendimiento de aplicaciones web.
🔷 Microservicios: aplicaciones divididas en servicios independientes y escalables.
🔷 Serverless: ejecución de código en la nube sin necesidad de administrar servidores, optimizando costos y eficiencia.

Estas tendencias muestran que Python no solo es relevante hoy, sino que seguirá siendo un lenguaje de programación clave.

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