Apéndice A — Entornos para trabajar con Python: RStudio, Google Colab y Jupyter Notebook

Fecha: 03 de noviembre, 2026

Hasta ahora hemos ejecutado Python desde RStudio con reticulate y con Quarto. Sin embargo, existen otros entornos muy utilizados para programar en Python. En este apéndice veremos:

A.1 Comparación general de los entornos

Característica RStudio + Quarto Google Colab Jupyter Notebook
¿Dónde se ejecuta? En tu computadora. En una computadora de Google (en la nube). En tu computadora.
¿Necesito instalar Python? Sí. No. Sí.
¿Necesito internet? No (solo para instalar paquetes). Sí, siempre. No (solo para instalar paquetes).
Tipo de archivo .qmd .ipynb .ipynb
¿Dónde se guarda el archivo? En tu computadora. En tu Google Drive. En tu computadora.

Un notebook (cuaderno) es un documento formado por celdas. Cada celda puede contener texto (Markdown) o código que se ejecuta y muestra su resultado justo debajo. Es la misma idea de los bloques de código de Quarto.

A.2 El comando python vs el comando pip

Son dos programas distintos que se usan juntos:

Comando ¿Qué es? ¿Para qué sirve? Ejemplo
python / python3 El intérprete de Python. Ejecutar código y programas de Python. python3 mi_script.py
pip / pip3 El gestor de paquetes de Python (Package Installer for Python). Instalar, actualizar y desinstalar bibliotecas. pip3 install numpy

Una analogía: python es el cocinero y pip es quien surte la despensa. El cocinero solo puede usar los ingredientes (paquetes) que hay en su despensa.

A.2.1 ¿Por qué existen python3 y pip3?

Durante muchos años convivieron dos versiones de Python incompatibles entre sí: Python 2 y Python 3. Para distinguirlas, el comando python (y pip) apuntaba a Python 2, mientras que python3 (y pip3) apuntaba a Python 3.

Python 2 dejó de recibir soporte el 1 de enero de 2020. Hoy siempre trabajaremos con Python 3, pero los nombres con el 3 se conservan:

Sistema operativo Intérprete Gestor de paquetes
macOS y Linux python3 pip3 o python3 -m pip
Windows python o py pip o py -m pip

En macOS y Linux el comando python (sin el 3) puede no existir o apuntar a otra instalación. Por eso en este curso usamos python3.

A.2.2 Verificar las versiones

En la terminal (Bash):

python3 --version     # Python 3.12.13
pip3 --version        # pip 25.0 from /.../python3.12/site-packages/pip (python 3.12)

Observa que pip3 --version también indica a qué Python pertenece (al final, entre paréntesis). Si tienes varias versiones instaladas, puede ocurrir que pip3 instale los paquetes en un Python distinto al que usas.

Para saber exactamente qué programa se está ejecutando:

which python3    # macOS / Linux
which pip3
where python     # Windows

A.2.3 La forma recomendada: python3 -m pip

Para evitar instalar un paquete en el Python equivocado, se recomienda llamar a pip a través del intérprete:

python3 -m pip install numpy

La opción -m significa “ejecuta el módulo pip de este Python”. Así nos aseguramos de que el paquete quede instalado en el mismo Python que después usará nuestro código.

Forma ¿Recomendada? Motivo
pip install numpy No Puede pertenecer a otra versión de Python.
pip3 install numpy A veces Funciona si solo tienes un Python 3.
python3 -m pip install numpy Sí Instala en el Python que estás usando.
Importante

pip se ejecuta en la terminal, no dentro de Python. Si escribes pip install numpy en la consola de Python (>>>) obtendrás un SyntaxError.

A.3 Google Colab

Google Colaboratory (Colab) es un servicio gratuito de Google que permite escribir y ejecutar notebooks de Python desde el navegador, sin instalar nada en tu computadora.

A.3.1 Requisitos

  • Una cuenta de Google (Gmail o la cuenta institucional).
  • Un navegador web (Chrome, Firefox, Safari o Edge).
  • Conexión a internet.

No necesitas instalar Python: Colab ya incluye Python 3 y muchas bibliotecas preinstaladas como numpy, pandas, matplotlib y scikit-learn.

A.3.2 Pasos para crear tu primer notebook

  1. Entra a https://colab.research.google.com/ e inicia sesión con tu cuenta de Google.
  2. Da clic en Nuevo notebook (o en Archivo > Nuevo notebook en Drive).
  3. Cambia el nombre del archivo dando clic en Untitled0.ipynb (parte superior izquierda), por ejemplo practica_python.ipynb.
  4. Escribe código en la celda y ejecútala con el botón ▶ o con Shift + Enter.
  5. Agrega celdas con + Código o + Texto.
print("Hola desde Google Colab")

El notebook se guarda automáticamente en tu Google Drive, en la carpeta Colab Notebooks.

A.3.3 Verificar la versión de Python en Colab

En una celda:

import sys
print(sys.version)

En Colab también podemos ejecutar comandos de la terminal anteponiendo un signo de admiración !:

!python3 --version
!pip --version

A.3.4 ¿Qué es el entorno de ejecución?

Cuando ejecutas tu primera celda, Google te asigna temporalmente una computadora (una máquina virtual). A esto se le llama entorno de ejecución (runtime).

  • En la versión gratuita, el entorno se desconecta si no lo usas durante un tiempo (aproximadamente 90 minutos) y tiene un tiempo máximo de uso por sesión (alrededor de 12 horas).
  • Al desconectarse, la máquina virtual se borra.

Esto es clave para entender qué pasa al instalar paquetes (ver Qué pasa cuando cerramos y volvemos a abrir).

A.3.5 Trabajar con archivos en Colab

Los archivos que subes al panel de la izquierda (icono de carpeta 📁) se guardan en /content y se pierden cuando el entorno se desconecta. Para conservarlos, conecta tu Google Drive:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Tus archivos estarán en /content/drive/MyDrive/.

A.4 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook es la aplicación original de los notebooks .ipynb. A diferencia de Colab, se ejecuta en tu propia computadora y se abre en el navegador.

A.4.1 Requisitos previos

  1. Python 3 instalado (revisa el capítulo de instalación de Python). Verifica:

    python3 --version

  2. pip disponible:

    python3 -m pip --version

  3. Recomendado: un entorno virtual. Puedes usar el mismo entorno que creamos para Quarto:

    source ~/.venvs/quarto-python/bin/activate

    En Windows (Git Bash):

    source ~/.venvs/quarto-python/Scripts/activate
Nota¿Qué es un entorno virtual?

Un entorno virtual (venv) es una carpeta que contiene su propia copia de Python y sus propios paquetes. Así, los paquetes de un proyecto no se mezclan con los de otro ni con el Python del sistema. Cuando el entorno está activo, la terminal muestra su nombre entre paréntesis, por ejemplo (quarto-python).

A.4.2 Instalar Jupyter Notebook

Con el entorno activo:

python3 -m pip install notebook

Si ya instalaste jupyter en el capítulo de Quarto con Python, el paquete notebook ya está incluido.

A.4.3 Instalar las bibliotecas que usaremos en el curso

En la terminal, activa el entorno virtual e instala las bibliotecas:

source ~/.venvs/quarto-python/bin/activate

python -m pip install numpy pandas matplotlib seaborn scipy
Biblioteca ¿Para qué sirve?
numpy Cálculo numérico con arreglos (arrays).
pandas Manejo de tablas de datos (data frames).
matplotlib Creación de gráficas.
seaborn Gráficas estadísticas, construida sobre matplotlib.
scipy Herramientas científicas: estadística, optimización, álgebra lineal.

Con el entorno activo usamos python (sin el 3): dentro del entorno virtual, python apunta al Python del entorno. Como estas bibliotecas quedan instaladas en el entorno virtual, estarán disponibles tanto en Jupyter Notebook como en Quarto.

A.4.4 Abrir Jupyter Notebook

En la terminal:

jupyter notebook

Se abrirá el navegador en una dirección como http://localhost:8888. Desde ahí:

  1. Navega a la carpeta donde quieres trabajar.
  2. Da clic en New > Notebook y elige el kernel Python 3.
  3. Escribe código en una celda y ejecútala con Shift + Enter.
Importante

No cierres la terminal mientras usas Jupyter: la terminal es el “servidor” que ejecuta tu código. Para terminar, guarda tu notebook, cierra la pestaña y en la terminal presiona Ctrl + C.

A.4.5 ¿Qué es un kernel?

El kernel es el programa que ejecuta el código de tu notebook. El kernel python3 corresponde a un intérprete de Python específico. Si quieres que tu entorno virtual aparezca como opción en Jupyter (y en Quarto), regístralo con ipykernel:

python3 -m ipykernel install --user --name quarto-python --display-name "Python (quarto-python)"

A.5 Instalar paquetes en cada entorno

A.5.1 En RStudio

Opción A. Desde la Terminal de RStudio (pestaña Terminal):

source ~/.venvs/quarto-python/bin/activate
python3 -m pip install seaborn

Esta opción instala el paquete en el entorno virtual que utiliza Quarto.

Opción B. Desde la consola de R con reticulate:

Código 
library(reticulate)
py_require("seaborn")

Recuerda que py_require() declara la dependencia y reticulate la resuelve al iniciar Python (lo vimos en Cómo instalar paquetes de Python desde RStudio).

A.5.2 En Google Colab

En una celda de código:

!pip install biopython

o bien, con el comando mágico %pip:

%pip install biopython

Antes de instalar, revisa si el paquete ya viene incluido:

!pip show pandas

A.5.3 En Jupyter Notebook

Opción A. Desde la terminal (con el entorno virtual activo):

python3 -m pip install seaborn

Opción B. Desde una celda del notebook:

%pip install seaborn

En Jupyter se recomienda %pip en lugar de !pip, porque %pip instala el paquete en el mismo Python que usa el kernel, mientras que !pip podría usar otro Python. Es la misma idea que python3 -m pip.

Si instalas un paquete mientras el notebook está abierto y no lo reconoce, reinicia el kernel: Kernel > Restart Kernel.

A.5.4 Resumen: ¿cómo instalo un paquete?

Entorno ¿Dónde escribo? Comando
RStudio (Terminal) Pestaña Terminal python3 -m pip install paquete
RStudio (reticulate) Consola de R py_require("paquete")
Google Colab Celda de código !pip install paquete o %pip install paquete
Jupyter Notebook Celda de código %pip install paquete
Jupyter Notebook Terminal python3 -m pip install paquete

En todos los casos, después de instalar debemos importar el paquete en nuestro código:

import seaborn as sns

A.6 Qué pasa cuando cerramos y volvemos a abrir

Recuerda lo que aprendimos en R: install.packages() se ejecuta una sola vez, pero library() se ejecuta cada vez que abrimos una nueva sesión. En Python ocurre lo mismo: instalar (pip install) e importar (import) son dos pasos diferentes.

Entorno ¿Se conservan los paquetes instalados? ¿Se conservan las variables? ¿Qué debo hacer al volver a abrir?
RStudio (venv / Terminal) Sí, quedan guardados en tu computadora. No Volver a ejecutar los import y tu código.
RStudio (reticulate) Sí, quedan en caché. No Volver a ejecutar library(reticulate), py_require() y tu código.
Jupyter Notebook Sí, quedan en el entorno virtual. No Activar el entorno, abrir jupyter notebook y ejecutar las celdas desde el inicio.
Google Colab No, la máquina virtual se borra. No Volver a ejecutar !pip install y todas las celdas.
TipBuenas prácticas
  • En Colab, coloca todas las instalaciones (!pip install ...) en la primera celda del notebook, para volver a ejecutarlas fácilmente cada vez que lo abras.
  • En cualquier notebook, al volver a abrirlo usa Ejecutar todo (Run all) para recuperar tus variables. Las salidas que ves guardadas son solo el resultado de la última ejecución, las variables ya no existen en memoria.
  • En Jupyter y RStudio no necesitas reinstalar, solo activar el mismo entorno virtual que usaste para instalar los paquetes.

A.6.1 Errores comunes

Error ¿Qué significa? Solución
ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn' El paquete no está instalado en el Python que estás usando. Instálalo con python3 -m pip o %pip en ese mismo entorno.
NameError: name 'np' is not defined No ejecutaste el import (o la celda donde creaste la variable) en esta sesión. Ejecuta las celdas desde el inicio.
SyntaxError al escribir pip install Escribiste pip dentro de Python. Usa la terminal, o en notebooks antepón ! o %.
error: externally-managed-environment Intentas instalar en el Python del sistema. Usa un entorno virtual.

A.7 Referencias