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Automatizar Tareas con Python: Simplificando tu trabajo diario

Tiempo de lectura: 5 min
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En la propia naturaleza del ser humano se encuentra la necesidad de automatizar y eficientar procesos. Pensemos en la invención de la rueda, los molinos, la máquina de vapor, la imprenta, la robótica industrial… siempre encontramos nuevas formas de hacer más sencilla la vida de las personas. Los recientes avances en el mundo de la inteligencia artificial han permitido que cualquier persona, independientemente de su formación, pueda automatizar procesos a través de la programación, simplificando tareas tediosas y repetitivas, y liberando así recursos para actividades más creativas y estratégicas. En este artículo conoceremos los conceptos más importantes sobre esta herramienta. ¡Sigue leyendo!

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Python: El aliado perfecto para la automatización

Python es un lenguaje de programación que destaca por su sintaxis legible y su amplia gama de librerías (137.000 en concreto). Se ha posicionado como uno de los lenguajes de programación más populares para la automatización de tareas. Ya sea para el procesamiento de archivos, la extracción de datos de la web o la automatización de tareas administrativas, Python ofrece soluciones eficaces y accesibles para una amplia variedad de necesidades.

Instalación y primeros pasos

Para comenzar a trabajar con Python, es recomendable instalar Anaconda, un software que incluye todas las librerías necesarias para la iniciación en el mundo de la programación. Una vez instalado, se puede utilizar Jupyter Notebook como entorno de desarrollo, que permite ejecutar código de Python de forma interactiva y visualizar los resultados de manera inmediata a través de celdas de código.

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Una vez tengamos nuestro código operativo, podemos crear un archivo de extensión .py y programar su ejecución o lanzarlo de manera puntual.

Ejemplos prácticos

Hasta hace poco tiempo, scripts como los que veremos a continuación solamente podían ser generados por expertos en programación. Hoy en día, gracias a herramientas como ChatGPT, podemos generar código de forma rápida y sin necesidad de tener conocimientos específicos en la materia. Obviamente, siempre es recomendable contar con personas que sepan programar, pero ahora es mucho más sencillo dar el salto en la curva de aprendizaje y obtener resultados en tiempo récord.

Estos son algunos ejemplos prácticos de cómo se puede utilizar Python para automatizar tareas:

Ejemplo 1: Organización de archivos

Supongamos que tenemos una gran cantidad de archivos en un directorio y queremos organizarlos en subdirectorios según su extensión. Podemos utilizar Python para lograr esto de manera rápida y sencilla:

```python
import os
import shutil

def organizar_archivos(directorio):
    for filename in os.listdir(directorio):
        if os.path.isfile(os.path.join(directorio, filename)):
            extension = os.path.splitext(filename)[1]
            nueva_ruta = os.path.join(directorio, extension.strip('.').upper())
            os.makedirs(nueva_ruta, exist_ok=True)
            shutil.move(os.path.join(directorio, filename), os.path.join(nueva_ruta, filename))

organizar_archivos("/ruta/a/archivos")
```

Este simple script puede ahorrar horas de trabajo manual al organizar automáticamente los archivos en un sistema. En primer lugar, importa las librerías necesarias (os y shutil). A continuación, recorre recursivamente los ficheros de un directorio, obtiene su extensión, crea una carpeta con el nombre de dicha extensión y mueve el fichero a esa carpeta.

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Ejemplo 2: Extracción del precio del bitcoin

También podemos utilizar Pyhton para extraer datos de la web, técnica conocida como web scraping. El siguiente script, por ejemplo, extrae el valor actual del Bitcoin, permitiendo su monitorización para propósitos de inversión o análisis financiero.

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```python
import requests

def obtener_precio_bitcoin():
    try:
        url = 'https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin&vs_currencies=usd'
        response = requests.get(url)
        data = response.json()
        precio = data['bitcoin']['usd']
        return precio
    except Exception as e:
        print("Error al obtener el precio del Bitcoin:", e)
        return None

precio_bitcoin = obtener_precio_bitcoin()
if precio_bitcoin is not None:
    print("Precio actual del Bitcoin en USD:", precio_bitcoin)

```

En este ejemplo, se utiliza la librería requests para extraer datos de la web, llamando a una API que devuelve el valor del bitcoin en dólares, e imprimiendo el valor por pantalla.

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En el ámbito empresarial, la automatización de tareas administrativas también puede ahorrar mucho tiempo y recursos. Y esto no solo aplica a empresas tecnológicas: muchas empresas tradicionales que hasta hace poco tiempo monitorizaban precios de la competencia de forma manual, han comenzado a programar y automatizar esos procesos. Otras se apoyan en la programación para revisar miles de documentos de forma ágil. Por ejemplo, comprobar si los DNIs presentes en diferentes contratos son coherentes puede ahorrar miles de horas de trabajo manual. Imaginemos que una persona, cuya función es revisar miles de documentos, decide preguntar a ChatGPT si puede ayudarle.

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¡Bingo! En cuestión de segundos nos sugiere un código que funciona y puede aplicarse de manera inmediata. Aunque no podamos confiar ciegamente en estas herramientas, han supuesto un salto importantísimo en la democratización de la programación.

En definitiva, ya sea para los expertos en programación o para los principiantes, Python proporciona un inmenso conjunto de librerías que permiten automatizar tareas en cualquier ámbito. Este lenguaje está revolucionando la forma en que se realizan las tareas en la actualidad, tanto en entornos empresariales como en situaciones particulares, simplificando procesos y liberando tiempo para actividades más productivas.

Si quieres saber más sobre Python, no te pierdas nuestra píldora formativa:

¿Y tú? ¿Realizas algún proceso repetitivo que pueda eficientarse? Muchas veces no caemos en la cuenta de la cantidad de tiempo que podríamos ahorrar si comenzamos a automatizar tareas. Nunca olvides que Python es un perfecto aliado para ello, ¡anímate e intenta automatizar tus tareas del día a día!

Podrás conocer todo sobre esta herramienta en nuestro Máster en Data Science y Big Data. ¡Te esperamos!

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Rafael Zambrano López

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