¿Por qué Python?¶
Si eres alguien que se dedica a trabajar principalmente en el laboratorio, lo más probable es que la idea de programar sea algo que puede ser apetecible, pero no algo necesario para el día a día. Sin embargo Python realmente nos puede hacer la vida más fácil y, sobre todo, es libre y gratis.
Cuando hablo de usar Python no me refiero a programar: en inglés hay una distinción muy clara entre programming o coding y scripting. Mientras que la programación típicamente involucra crear aplicaciones más o menos complejas, el concepto de scripting se puede resumir en escribir una lista de instrucciones que se le pasa a un programa y que puede reutilizarse. En su acepción literal, scripting es escribir un guión, una receta que te permite hacer cosas de manera más eficiente y reproducible.
En ese segundo sentido, Python es una herramienta superútil, con innumerables librerías para tareas tan variadas como correr simulaciones, procesar datos, crear gráficas, o aplicar modelos de inteligencia artificial. Como dice xkcd:
xkcd: Python
Usar estas herramientas no require explorar los rincones más recónditos de un lenguaje de programación o crear aplicaciones con múltiples ficheros. La idea es poder reutilizar software en muchos casos puntero en scripts de una complejidad mínima. Por ejemplo:
from ase import Atoms
from gpaw import GPAW
d = 0.74
a = 6.0
atoms = Atoms('H2',
positions=[(0, 0, 0),
(0, 0, d)],
cell=(a, a, a))
atoms.center()
calc = GPAW(mode='fd', nbands=2, txt='h2.txt')
atoms.calc = calc
print(atoms.get_potential_energy())calcula la energía potencial de una molécula de hidrógeno usando DFT usando la librería gpaw.
Otra ventaja es que todas estas herramientas son software libre con cero coste. La percepción de que hay que tener mucha financiación para poder hacer investigación de primera línea es en buena parte cierta, sobre todo desde el punto de vista experimental. Sin embargo, hoy en día en muchas disciplinas es posible realizar contribuciones significativas en teoría, computación/modelos, e inteligencia artificial usando sólamente software libre y tu portátil. En muchas áreas estamos limitados más por la habilidad de identificar los problemas relevantes o nuestra capacidad para diseminar los resultados que por los medios.
Qué lenguaje usar depende de tu disciplina: R domina en las ciencia sociales y ecología, Julia se está abriendo camino en el análisis de datos, pero Python es el lenguaje de programación más extendido en la física, la química, y la ciencia de materiales. Es cierto que las simulaciones más complejas siguen usando lenguajes como Fortran o C, pero la mayoría de ellas tienen una interfaz que permite utilizarlas desde Python. Eso convierte a Python en el lenguaje ideal para el usuario casual, el científico que no quiere ser un coder, pero que quiere usar herramientas de software libre que están a su alcance.
¿Cómo aprender Python si tu objectivo no es programar? Mi aproximación sería centrarse en las herramientas que quieres usar en lugar de empezar con tutoriales genéricos y aprender las sutilezas conforme las vayas necesitando. Los large language models suelen ser buenos para solucionar problemas de programación, y muchos directamente generan el código necesario. Si los AI summaries de Google están disponibles donde vives, muchas veces puedes generar un ejemplo completamente gratis desde el navegador. Los AI chatbots tienen fama de ser poco fiables, pero la generación de pequeños programas en Python es una de las cosas que saben hacer bien.
No todo es perfecto: el lenguaje por defecto en el mundo del software libre y Python es el inglés, lo cual puede ser una barrera de entrada. Parte de mi motivación para colgar tutoriales de las herramientas que uso a menudo en este sitio web es contribuir a generar más contenido directamente en español (aparte de ayudarme a recordar cómo usar herramientas que necesito de higo a breva y recuperar un poco de soltura escribiendo).
El segundo problema, más específico de Python, es la variedad de formas en la que puedes instalar o usarlo. A diferencia de lenguajes como R, donde RStudio es la plataforma mayoritaria, no hay un workflow único para trabajar con Python (de nuevo xkcd obligatorio). Una vez que lo tienes instalado encuentras que la comunidad se ha centrado en unas pocas herramientas que prácticamente todo el mundo usa y puedes recoger los frutos, pero primero tienes que llegar ahí.
¿Cómo está organizado este libro?¶
Este libro es una recopilación de ideas acerca de cómo usar Python para tareas relacionadas con la ciencia y la investigación. Cada capítulo es una excursión en un tema distinto, y la selección está completamente influenciada por mi experiencia usando Python en mi propia investigación.
El contenido, el tono, y la organización van a ir cambiando con el tiempo. Veremos cómo de lejos llegamos.