Desarrollo reproducible en Python
Iniciar
Python y entornos virtuales: la base del aislamiento
El primer paso consiste en instalar Python y gestionar dependencias con pip, su gestor de paquetes. Para evitar conflictos entre proyectos, se recomienda crear entornos virtuales utilizando venv o virtualenv.
Cada entorno virtual actúa como un espacio independiente, con sus propias versiones de bibliotecas, lo que garantiza estabilidad y facilita la reproducción del entorno en otros equipos.
Ejemplo
Visual Studio Code: un editor flexible profesional
VS Code es un editor gratuito, potente y altamente configurable. Cuenta con extensiones para Python, depuración, control de versiones con Git y entornos virtuales.
Su versatilidad lo convierte en una herramienta ideal tanto para desarrollo local como profesional, integrando en un solo espacio edición, ejecución y control del flujo de trabajo.
Jupyter Notebook y Anaconda: análisis interactivo y ciencia de datos
Cuando el objetivo es experimentar o analizar datos, Jupyter Notebook ofrece un entorno interactivo donde se puede combinar código, texto y visualizaciones. Por su parte, Anaconda es una distribución que incluye Python, Jupyter y numerosos paquetes científicos preinstalados, lo que simplifica la configuración inicial.
Ventaja
Google Colab: colaboración y ejecución en la nube
Google Colab permite ejecutar notebooks directamente en la nube, sin necesidad de instalación local. Además, facilita la colaboración en tiempo real (varios usuarios pueden editar el mismo notebook ) y ofrece acceso gratuito a GPUs para acelerar tareas de cómputo intensivo.
Consejo
Derechos Reservados | Tecnológico de Monterrey
Prohibida la reproducción total o parcial de esta obra sin expresa autorización del Tecnológico de Monterrey.
Ventaja: con Anaconda, es posible comenzar a trabajar en análisis o prototipado sin preocuparse por instalar manualmente dependencias como NumPy, pandas o matplotlib.
Consejo: Colab es ideal para compartir proyectos educativos, experimentales o de aprendizaje automático sin requerir una infraestructura propia.
Ejemplo: si un proyecto requiere pandas==2.1.1, el entorno virtual asegura que todos los colaboradores trabajen con esa versión exacta, evitando errores de compatibilidad.
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TEC MX
Created on November 6, 2025
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Desarrollo reproducible en Python
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Python y entornos virtuales: la base del aislamiento
El primer paso consiste en instalar Python y gestionar dependencias con pip, su gestor de paquetes. Para evitar conflictos entre proyectos, se recomienda crear entornos virtuales utilizando venv o virtualenv. Cada entorno virtual actúa como un espacio independiente, con sus propias versiones de bibliotecas, lo que garantiza estabilidad y facilita la reproducción del entorno en otros equipos.
Ejemplo
Visual Studio Code: un editor flexible profesional
VS Code es un editor gratuito, potente y altamente configurable. Cuenta con extensiones para Python, depuración, control de versiones con Git y entornos virtuales. Su versatilidad lo convierte en una herramienta ideal tanto para desarrollo local como profesional, integrando en un solo espacio edición, ejecución y control del flujo de trabajo.
Jupyter Notebook y Anaconda: análisis interactivo y ciencia de datos
Cuando el objetivo es experimentar o analizar datos, Jupyter Notebook ofrece un entorno interactivo donde se puede combinar código, texto y visualizaciones. Por su parte, Anaconda es una distribución que incluye Python, Jupyter y numerosos paquetes científicos preinstalados, lo que simplifica la configuración inicial.
Ventaja
Google Colab: colaboración y ejecución en la nube
Google Colab permite ejecutar notebooks directamente en la nube, sin necesidad de instalación local. Además, facilita la colaboración en tiempo real (varios usuarios pueden editar el mismo notebook ) y ofrece acceso gratuito a GPUs para acelerar tareas de cómputo intensivo.
Consejo
Derechos Reservados | Tecnológico de Monterrey Prohibida la reproducción total o parcial de esta obra sin expresa autorización del Tecnológico de Monterrey.
Ventaja: con Anaconda, es posible comenzar a trabajar en análisis o prototipado sin preocuparse por instalar manualmente dependencias como NumPy, pandas o matplotlib.
Consejo: Colab es ideal para compartir proyectos educativos, experimentales o de aprendizaje automático sin requerir una infraestructura propia.
Ejemplo: si un proyecto requiere pandas==2.1.1, el entorno virtual asegura que todos los colaboradores trabajen con esa versión exacta, evitando errores de compatibilidad.