Configurar el entorno: Python, uv y el editor
Un entorno bien configurado evita horas de frustración. Vamos con la combinación moderna: Python 3.13, uv para gestionar paquetes, y VS Code o PyCharm.
Instalar Python
La forma recomendada de instalar Python varía según el sistema operativo. Siempre instala Python 3 — Python 2 está obsoleto.
macOS
La opción más simple es usar brew (Homebrew):
# Instalar Homebrew si no lo tienes:
# /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
# Instalar Python 3.13
# brew install python@3.13
# Verificar la instalación
# python3 --version → Python 3.13.x
Windows
Descarga el instalador oficial desde python.org/downloads. Durante la instalación, activa la opción «Add Python to PATH» — sin esto, no podrás usar python desde la terminal.
Linux (Ubuntu/Debian)
# sudo apt update
# sudo apt install python3.13 python3.13-venv python3-pip
# En distribuciones modernas, Python 3 ya viene preinstalado
# python3 --version
En muchos sistemas, python apunta a Python 2 (si está instalado) y python3 a Python 3. Siempre usa python3 explícitamente o configura tu shell para que python apunte a Python 3.
uv — el gestor moderno de paquetes
uv es la herramienta moderna para gestionar paquetes y entornos virtuales en Python. Es 10-100x más rápido que pip y reemplaza pip, virtualenv, pyenv y poetry en un solo comando.
Instalar uv:
# macOS / Linux:
# curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows (PowerShell):
# powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# Verificar
# uv --version → uv 0.5.x
Flujo básico con uv:
# Crear un nuevo proyecto
# uv init mi-proyecto
# cd mi-proyecto
# Agregar una dependencia
# uv add requests
# Ejecutar código en el entorno virtual del proyecto
# uv run python mi_script.py
# Instalar todas las dependencias de un proyecto existente
# uv sync
# Ver el entorno actual
# uv tree
pip sigue siendo la herramienta estándar y funciona perfectamente para aprender. uv es la opción moderna para proyectos reales: resuelve conflictos de versiones, gestiona entornos virtuales automáticamente y es dramáticamente más rápido.
Entornos virtuales: el concepto clave
Un entorno virtual es una copia aislada de Python donde instalas paquetes sin afectar el sistema. Cada proyecto debería tener el suyo:
# Crear un entorno virtual
# python3 -m venv .venv
# Activarlo (macOS/Linux)
# source .venv/bin/activate
# Activarlo (Windows)
# .venvScriptsactivate
# El prompt cambia a (.venv) para indicar que está activo
# Instalar paquetes (solo afectan al entorno virtual)
# pip install requests
# Desactivar
# deactivate
Configurar el editor
VS Code (recomendado para principiantes)
- Descarga VS Code desde code.visualstudio.com
- Instala la extensión oficial Python (de Microsoft)
- Instala Pylance para autocompletado avanzado
- Instala Ruff para formateo y linting automático
Configuración recomendada en .vscode/settings.json:
# Este archivo es JSON (no Python), pero lo mostramos aquí por contexto:
# {
# "python.defaultInterpreterPath": ".venv/bin/python",
# "editor.formatOnSave": true,
# "[python]": {
# "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff",
# "editor.codeActionsOnSave": {
# "source.organizeImports": "explicit"
# }
# }
# }
PyCharm (recomendado para proyectos grandes)
PyCharm Community Edition es gratuito y tiene soporte nativo para Python sin extensiones. Es la opción preferida para proyectos grandes o equipos que trabajan con Django.
Jupyter Notebooks
Para ciencia de datos y exploración interactiva, los Notebooks de Jupyter son la herramienta estándar. VS Code tiene soporte nativo con la extensión Jupyter.
# Instalar Jupyter
# uv add jupyter
# Iniciar Jupyter Lab (interfaz moderna)
# uv run jupyter lab
# Iniciar Jupyter Notebook (clásico)
# uv run jupyter notebook
Verificar la instalación
Antes de continuar, verifica que todo funciona correctamente:
# Crea un archivo llamado verificar.py con este contenido:
import sys
import platform
print(f"Python: {sys.version}")
print(f"Sistema: {platform.system()} {platform.release()}")
print(f"Arquitectura: {platform.machine()}")
# Verifica que los módulos básicos funcionan
import json
import os
import pathlib
print("✓ Módulos estándar disponibles")
print("✓ Entorno listo para programar")
Python: 3.13.0 (main, ...)
Sistema: Darwin 24.x.x
Arquitectura: arm64
✓ Módulos estándar disponibles
✓ Entorno listo para programarEjecuta el archivo desde la terminal:
# python3 verificar.py
# o con uv:
# uv run verificar.py
Si python3 no se reconoce en Windows, el PATH no está configurado. Vuelve a ejecutar el instalador de Python y activa «Add Python to PATH». En macOS, asegúrate de que Homebrew esté en el PATH con echo $PATH.