Developer Toolkit
Volver a Herramientas

Compilador Python en línea

Ejecuta Python 3.8-3.12 con carga de archivos, carpetas de proyecto y bibliotecas populares

Última actualización
My tools
No tools yet

Cargando...

Cómo ejecutar código Python en línea

  1. 1

    Pegar código o seleccionar un ejemplo

    Ingresa código Python en el editor o elige rápidamente entre ejemplos preestablecidos de NumPy, Pandas, Matplotlib y otros para comenzar.

  2. 2

    Confirmar la versión del runtime

    La barra de herramientas muestra la versión actual del runtime Python de Pyodide en el navegador para confirmar el entorno de ejecución.

  3. 3

    Cargar librerías necesarias y ejecutar

    Si tu código usa librerías de terceros, abre primero "Gestión de librerías" para cargar los paquetes necesarios; si aparecen errores de paquetes faltantes, puedes instalarlos con un clic y ejecutar nuevamente.

  4. 4

    Ver resultados y compartir

    Después de ejecutar, visualiza los resultados, errores o gráficos de Matplotlib en el área de salida, y puedes copiar la salida, restaurar el historial o generar un enlace compartible.

Descripción general de características

Un compilador Python en línea gratuito y Python Playground. Ejecuta código Python localmente en el navegador con Pyodide y carga bibliotecas comunes como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y Requests cuando las necesites, sin instalar un entorno local.

Descripción de la herramienta

Compilador Python online gratuito para 3.8-3.12. Sube CSV, Excel, fuentes y archivos .py, gestiona carpetas, usa NumPy/Pandas/Matplotlib y exporta ZIP.

Lista de capacidades

  • Muestra la versión actual del runtime de Pyodide, ideal para aprender, verificar ejemplos y hacer experimentos rápidos.
  • Incluye más de 15 bibliotecas Python comunes, puede cargar NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests, Beautiful Soup, etc.
  • Proporciona gestor de bibliotecas y presets de combinación rápida, maneja automáticamente dependencias y muestra el volumen de carga estimado.
  • Identifica automáticamente paquetes faltantes y proporciona entrada de instalación con un clic, reduciendo el costo de investigación después de errores de importación.
  • Admite entrada estándar, salida estándar, salida de errores y advertencias de ejecución, con gráficos de Matplotlib visibles directamente en el panel de resultados.
  • Proporciona más de 12 ejemplos preestablecidos, los últimos 20 registros de historial local y enlaces para compartir, conveniente para enseñanza, depuración y colaboración.
  • Todo el código y los datos se ejecutan localmente en el navegador sin ser cargados en el servidor, adecuado para escenarios sensibles a la privacidad.
  • Sube archivos, carpetas y proyectos ZIP, gestiona el sistema de archivos virtual /project en un árbol plegable y lee o genera archivos con rutas relativas.
  • Carga fuentes chinas para Matplotlib desde el proyecto, descarga main.py, requirements.txt o el ZIP del proyecto y consulta una guía local de PyInstaller.

Herramientas relacionadas

Formateador JSON Online

Formatea, valida y explora JSON en tu navegador: vista de árbol, líneas de error exactas y JSONPath, sin subir nada

Comparar JSON

Compara dos documentos JSON en línea: se ignoran el orden de claves y la indentación, y cada alta, baja y cambio se lista por JSONPath, sin subir nada

Ejecutor PHP en Línea

Ejecuta y prueba código PHP en línea, con soporte para cambio de múltiples versiones PHP 7.4-8.5 y comparación de resultados

Herramienta de Validación XML

Valida XML en línea, soporta validación DTD / XSD Schema y verificación de formato

Guías relacionadas

Python Playground Online 2026: Run Python Code in Your Browser Without Installation

Free Python playground with support for NumPy, Pandas, Matplotlib, and more. Run Python 3 code online in your browser with no installation, ideal for learning, testing, and data analysis.

Preguntas frecuentes

¿Cómo ejecutar código Python en línea?
Pegue el código Python en el editor o seleccione un ejemplo preestablecido primero, luego haga clic en "Ejecutar". La herramienta ejecutará el código localmente en el navegador y mostrará los resultados, mensajes de error o gráficos en tiempo real.
¿Este compilador Python en línea soporta NumPy, Pandas, Matplotlib?
Sí. La herramienta puede cargar más de 15 bibliotecas comunes como NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests, Beautiful Soup, etc., perfecta para computación científica, análisis de datos y validación de visualizaciones.
¿Qué debo hacer si falta una biblioteca al importar?
Cuando el código utiliza bibliotecas que aún no están cargadas, la herramienta identificará automáticamente los paquetes faltantes comunes y proporcionará una entrada de instalación con un clic. También puede abrir "Gestor de bibliotecas" manualmente para buscar y cargar las bibliotecas que necesite.
¿Cómo guardo, exporto o comparto un proyecto Python?
El código, los archivos subidos y los generados se guardan en el navegador actual. Puedes descargar main.py, requirements.txt o un ZIP completo; el enlace para compartir código solo incluye main.py y la versión de Python. Para crear un ejecutable, exporta el proyecto y usa PyInstaller en el sistema operativo de destino; el navegador no puede crear directamente un EXE, una app de macOS o un binario de Linux.
¿Se cargará el código al servidor?
No. El código Python, los resultados y la mayoría del procesamiento se completan localmente en el navegador sin cargarse activamente en el servidor, lo que es adecuado para depurar scripts sensibles o procesar datos privados.
¿Puedo subir módulos Python personalizados y archivos CSV, Excel o fuentes?
Sí. El panel admite archivos individuales o múltiples, carpetas y ZIP, conservando la estructura en /project. Python puede leer CSV, Excel, JSON, imágenes y fuentes mediante rutas relativas e importar módulos .py del proyecto; las fuentes chinas de Matplotlib deben registrarse con font_manager.addfont().
¿Para qué escenarios es adecuada esta herramienta?
Es adecuado para aprender Python, validar sintaxis, probar algoritmos, demostrar enseñanza, procesar datos a pequeña escala y ejecutar rápidamente código NumPy, Pandas, Matplotlib. Para implementación formal o tareas de cálculo largo, se recomienda usar entornos locales o de servidor.