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Python fluido, 2ª edición

by Luciano Ramalho

August 2024

Intermediate to advanced

1014 pages

26h

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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A quién va dirigido este libroPara quién no es este libroCinco libros en unoCómo está organizado el libroEnfoque prácticoLa caja de jabón: Mi perspectiva personalSitio web asociado: fluentpython.comConvenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientosAgradecimientos por la primera edición
Novedades de este capítuloUna baraja pitónicaCómo se utilizan los métodos especialesEmular tipos numéricosRepresentación de cadenasValor booleano de un tipo personalizadoAPI de recogidaVisión general de los métodos especialesPor qué el len no es un métodoResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloVisión general de las secuencias incorporadasComprensiones de lista y expresiones generadorasComprensión de listas y legibilidadListcomps Versus mapa y filtroProductos cartesianosExpresiones del generadorLas tuplas no son sólo listas inmutablesTuplas como registrosTuplas como listas inmutablesComparación de los métodos tupla y listaDesempaquetar secuencias e iterablesUsar * para coger los elementos sobrantesDesempaquetar con * en llamadas a funciones y literales de secuenciaDesembalaje anidadoCoincidencia de patrones con secuenciasSecuencias de coincidencia de patrones en un intérpreteRebanarPor qué las rebanadas y los rangos excluyen el último elementoRebanar objetosCorte multidimensional y elipsisAsignar a rodajasUtilizar + y * con secuenciasConstruir listas de listasAsignación aumentada con secuenciasA += Enigma de la asignaciónlist.sort frente a la ordenación incorporadaCuando una lista no es la respuestaMatricesVistas de la memoriaNumPyDeques y otras colasResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloSintaxis moderna del dictadodict ComprensionesDesempaquetar asignacionesFusionar asignaciones con |Comparación de patrones con asignacionesAPI estándar de tipos de mapeoQué es HashableVisión general de los métodos cartográficos habitualesInsertar o actualizar valores mutablesTratamiento automático de las llaves perdidasdefaultdict: Otro punto de vista sobre las claves perdidasEl método __missingUso incoherente de __missing__ en la biblioteca estándarVariaciones del dictcolecciones.OrderedDictcolecciones.ChainMapcolecciones.Contadorestantería.ShelfSubclasificación de UserDict en lugar de dictAsignaciones inmutablesOpiniones del diccionarioConsecuencias prácticas de cómo funciona el dictadoTeoría de ConjuntosEstablecer literalesComprensiones de conjuntosConsecuencias prácticas del funcionamiento de los ConjuntosOperaciones de ConjuntoEstablecer operaciones en vistas de dictResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloCuestiones de carácterByte EsencialCodificadores/Decodificadores básicosComprender los problemas de codificación/decodificaciónHacer frente a UnicodeEncodeErrorHacer frente a UnicodeDecodeErrorSyntaxError al cargar módulos con una codificación inesperadaCómo descubrir la codificación de una secuencia de bytesLista de materiales: Un Gremlin útilManejo de archivos de textoCuidado con la codificación por defectoNormalizar Unicode para comparaciones fiablesMaletín plegableFunciones de utilidad para la comparación de textos normalizados"Normalización" extrema: Eliminar los diacríticosOrdenar texto UnicodeOrdenar con el Algoritmo de Colación UnicodeLa base de datos UnicodeEncontrar personajes por su nombreSignificado numérico de los caracteresAPI de modo dual str y bytesstr frente a bytes en expresiones regularesstr Versus bytes in os FuncionesResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloVisión general de los creadores de clases de datosCaracterísticas principalesTuplas clásicas con nombreTuplas tipificadas con nombreConsejos tipográficos 101Sin efecto en tiempo de ejecuciónSintaxis de anotación de variablesEl significado de las anotaciones de variablesMás sobre @dataclassOpciones de campoProcesamiento post-inicioAtributos de clase tipificadosVariables de inicialización que no son campos@dataclass Ejemplo: Registro de recursos Dublin CoreClase de datos como olor a códigoClase de datos como andamiajeClase de datos como representación intermediaCoincidencia de patrones Instancias de clasePatrones de clases simplesPatrones de clases de palabras clavePatrones de clase posicionalesResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloLas variables no son casillasIdentidad, igualdad y aliasElegir entre == e isLa inmutabilidad relativa de las tuplasLas copias son superficiales por defectoCopias profundas y superficiales de objetos arbitrariosParámetros de función como referenciasTipos mutables como parámetros por defecto: Mala ideaProgramación defensiva con parámetros mutablesdel y Recogida de BasuraTrucos que Python hace con los InmutablesResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloTratar una función como un objetoFunciones de orden superiorSustituciones modernas de map, filter y reduceFunciones anónimasLos nueve sabores de los objetos invocablesTipos llamables definidos por el usuarioDe parámetros posicionales a parámetros de sólo palabra claveParámetros sólo posicionalesPaquetes para la programación funcionalEl operador MóduloCongelar argumentos con functools.partialResumen del capítuloOtras lecturas

Novedades de este capítuloAcerca de la mecanografía gradualTipificación gradual en la prácticaEmpezar con MypyHacer Mypy más estrictoUn valor de parámetro por defectoUsar Ninguno por defectoLos tipos se definen por las operaciones admitidasTipos utilizables en las anotacionesEl tipo CualquieraTipos y clases simplesTipos opcionales y de uniónColecciones genéricasTipos de tuplaAsignaciones genéricasClases base abstractasIterableGenéricos parametrizados y TypeVarProtocolos estáticosLlamableSinDevoluciónAnotación de Parámetros Sólo Posicionales y VariádicosTipificación imperfecta y pruebas contundentesResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloDecoradores 101Cuando Python ejecuta decoradoresRegistro DecoradoresReglas de ámbito variableCierresLa Declaración no localLógica de búsqueda de variablesImplementar un decorador simpleCómo funcionaDecoradores en la biblioteca estándarMemoización con functools.cacheUtilizar lru_cacheFunciones genéricas de despacho únicoDecoradores parametrizadosUn decorador de registro parametrizadoEl decorador de reloj parametrizadoUn decorador de relojes basado en clasesResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloCaso práctico: Estrategia de refactorizaciónEstrategia clásicaEstrategia orientada a las funcionesElegir la mejor estrategia: Enfoque sencilloEncontrar estrategias en un móduloPatrón de estrategia mejorada con decoradorEl patrón de mandoResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloRepresentaciones de objetosClase vectorial ReduxUn constructor alternativométodoclase frente a métodoestáticoPantallas formateadasUn Vector2d HashableApoyo a la Comparación Posicional de PatronesListado completo de Vector2d, Versión 3Atributos privados y "protegidos" en PythonAhorrar memoria con __slotsMedida sencilla de __slot__ AhorroResumiendo los problemas con __slots__Anulación de atributos de claseResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloVector: Un tipo de secuencia definido por el usuarioToma vectorial nº 1: Compatible con Vector2dProtocolos y tipificación de patosToma vectorial nº 2: Una secuencia rebanableCómo funciona el corteUn __getitem__ consciente de las rebanadasToma vectorial nº 3: Acceso dinámico a atributosToma vectorial nº 4: Hashing y un == más rápidoToma vectorial nº 5: FormatoResumen del capítuloOtras lecturas
El mapa tipográficoNovedades de este capítuloDos tipos de protocolosProgramación de patosPython cava secuenciasMonkey Patching: Implementar un protocolo en tiempo de ejecuciónProgramación defensiva y "Fallar rápido"Mecanografía de ocaSubclasificar un ABCABC de la biblioteca estándarDefinir y utilizar un ABCDetalles de la sintaxis ABCSubclasificar un ABCUna subclase virtual de un ABCUso del registro en la prácticaTipificación estructural con ABCProtocolos estáticosLa función doble tipificadaProtocolos estáticos verificables en tiempo de ejecuciónLimitaciones de las comprobaciones de protocolo en tiempo de ejecuciónApoyar un protocolo estáticoDiseñar un protocolo estáticoBuenas prácticas para el diseño de protocolosAmpliar un protocoloLos números ABC y los Protocolos NuméricosResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloLa función super()Subclasificar tipos incorporados es complicadoHerencia múltiple y orden de resolución de métodosClases MixinAsignaciones sensibles a mayúsculas y minúsculasHerencia múltiple en el mundo realLos ABC también son MixinsThreadingMixIn y ForkingMixInDjango Vistas Genéricas MixinsHerencia múltiple en TkinterCómo afrontar la herenciaFavorecer la Composición de Objetos frente a la Herencia de ClasesComprender por qué se utiliza la herencia en cada casoExplicita las interfaces con el ABCUtiliza Mixins Explícitos para Reutilizar el CódigoProporcionar clases agregadas a los usuariosSólo para subclases Clases diseñadas para subclasesEvitar la subclase de clases concretasTkinter: Lo bueno, lo malo y lo feoResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloFirmas sobrecargadasSobrecarga máximaConclusiones de Sobrecargar al máximoTypedDictTipo de fundiciónLectura de sugerencias de tipo en tiempo de ejecuciónProblemas con las anotaciones en tiempo de ejecuciónAfrontar el problemaImplementar una clase genéricaJerga básica de los tipos genéricosDesviaciónUn dispensador invarianteUn Dispensador de CovariantesUn cubo de basura contravarianteRevisión de la varianzaImplementar un protocolo estático genéricoResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloSobrecarga de operadores 101Operadores unariosSobrecarga + para sumar vectoresSobrecarga * para la multiplicación escalarUtilizar @ como operador infijoOperadores aritméticos envolventesOperadores de comparación enriquecidosOperadores de asignación aumentadosResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloUna secuencia de palabrasPor qué las secuencias son iterables: La función iterUtilizar iter con un CallableIterables frente a IteradoresClases de oraciones con __iter__Toma de frase nº 2: Un iterador clásicoNo hagas del iterable un iterador para sí mismoToma de frase nº 3: Una función generadoraCómo funciona un generadorFrases vagasToma de frase nº 4: Generador perezosoToma de frase nº 5: Expresión del generador perezosoCuándo utilizar expresiones generadorasUn generador de progresión aritméticaProgresión aritmética con itertoolsFunciones generadoras en la biblioteca estándarFunciones reductoras iterablesSubgeneradores con rendimiento deReinventar la cadenaAtravesar un árbolTipos genéricos iterablesCoroutines clásicasEjemplo: Corrutina para calcular una media corridaDevolver un valor desde una CoroutineSugerencias de tipo genérico para las coroutines clásicasResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloGestores de Contexto y con BloquesLas Utilidades contextlibUtilizar @contextmanagerComparación de patrones en lis.py: Un caso prácticoSintaxis del esquemaImportaciones y tiposEl analizador sintácticoMedio ambienteEl REPLEl EvaluadorProcedimiento: Una clase que implementa un cierreUtilizar patrones ORHaz esto, luego aquello: los bloques else más allá del ifResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloPanorama generalUn poco de jergaProcesos, hilos y el infame GIL de PythonUn Hola Mundo ConcurrenteHilandera con HilosHilandera con procesosSpinner con CoroutinesSupervisores lado a ladoEl impacto real del GILCuestionario rápidoUna reserva de procesos propiaSolución basada en procesosComprender los tiempos transcurridosCódigo para el comprobador de primos multinúcleoExperimentar con más o menos procesosNo solución basada en hilosPython en el mundo multinúcleoAdministración del sistemaCiencia de datosDesarrollo web/móvil del lado del servidorServidores de aplicaciones WSGIColas de tareas distribuidasResumen del capítuloOtras lecturasConcurrencia con hilos y procesosEl GILLa concurrencia más allá de la biblioteca estándarConcurrencia y escalabilidad más allá de Python
Novedades de este capítuloDescargas Web SimultáneasUn guión de descarga secuencialDescarga con concurrent.futures¿Dónde están los futuros?Iniciar procesos con concurrent.futuresMulticore Prime Checker ReduxExperimentando con Ejecutor.mapDescargas con visualización del progreso y gestión de erroresTratamiento de errores en los ejemplos de flags2Uso de futuros.as_completedResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloAlgunas definicionesUn ejemplo de asyncio: Exploración de dominiosEl truco de Guido para leer código asíncronoNuevo Concepto: En esperaDescarga con asyncio y HTTPXEl secreto de las Coroutines nativas: Generadores HumildesEl problema de todo o nadaGestores de Contexto AsíncronosMejorar el Descargador asyncioUso de asyncio.as_completed y un hiloLimitar las peticiones con un SemáforoHacer varias solicitudes para cada descargaDelegar tareas en los albaceasEscribir servidores asyncioUn servicio web FastAPIUn servidor TCP asyncioIteración asíncrona e iterables asíncronosFunciones del generador asíncronoComprensiones asíncronas y expresiones generadoras asíncronasasync Más allá de asyncio: CurioIndicación de tipo Objetos asíncronosCómo funciona Async y cómo no funcionaCorrer en círculos en torno al bloqueo de llamadasEl mito de los sistemas vinculados a E/SEvitar trampas en la CPUResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloGestión de datos con atributos dinámicosExplorar datos similares a JSON con atributos dinámicosEl problema del nombre de atributo no válidoCreación flexible de objetos con __new__Propiedades calculadasPaso 1: Creación de atributos basada en datosPaso 2: Propiedad para recuperar un registro enlazadoPaso 3: Propiedad que anula un atributo existentePaso 4: Caché de propiedades a medidaPaso 5: Almacenamiento en caché de propiedades con functoolsUtilizar una propiedad para la validación de atributosLineItem Toma nº 1: Clase para un artículo de un pedidoElemento de línea Toma nº 2: Una propiedad de validaciónUna mirada adecuada a las propiedadesLas propiedades anulan los atributos de la instanciaDocumentación de la propiedadCodificar una fábrica de propiedadesManejar la eliminación de atributosAtributos y funciones esenciales para el manejo de atributosAtributos especiales que afectan al manejo de los atributosFunciones integradas para la gestión de atributosMétodos especiales para el manejo de atributosResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloEjemplo de Descriptor: Validación de AtributosElemento de línea Toma nº 3: Un descriptor sencilloLineItem Toma nº 4: Asignación automática de nombres a los atributos de almacenamientoLineItem Toma nº 5: Un nuevo tipo de descriptorDescriptores anulados y no anuladosAnulación de descriptoresSobreescribir Descriptor sin __get__Descriptor no anulableSobrescribir un descriptor en la claseLos métodos son descriptoresConsejos para el uso de descriptoresDescriptor Docstring y anulación de la eliminaciónResumen del capítuloOtras lecturas
Novedades de este capítuloClases como objetostipo: La fábrica de clases incorporadaUna función de fábrica de clasesPresentación de __init_subclass__Por qué __init_subclass__ no puede configurar __slots__Mejorar las clases con un decorador de clasesQué ocurre cuándo: Tiempo de importación frente a tiempo de ejecuciónExperimentos de tiempo de evaluaciónMetaclases 101Cómo una metaclase personaliza una claseUn bonito ejemplo de metaclaseMetaclase Evaluación Tiempo ExperimentoUna solución metaclase para ComprobadoMetaclases en el mundo realLas funciones modernas simplifican o sustituyen a las metaclasesLas metaclases son rasgos lingüísticos establesUna clase sólo puede tener una metaclaseLas metaclases deben ser detalles de implementaciónUn pirateo de metaclases con __prepare__.ConclusiónResumen del capítuloOtras lecturas
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Capítulo 3. Diccionarios y conjuntos

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Python es básicamente dicts envueltos en montones de azúcar sintáctico.

Lalo Martins, nómada digital precoz y pitonista

Utilizamos diccionarios en todos nuestros programas Python. Si no directamente en nuestro código, entonces indirectamente, porque el tipo dict es una parte fundamental de la implementación de Python. Los atributos de clase e instancia, los espacios de nombres de los módulos y los argumentos de las palabras clave de las funciones son algunas de las construcciones fundamentales de Python representadas por diccionarios en memoria. El __builtins__.__dict__ almacena todos los tipos, objetos y funciones incorporados.

Debido a su papel crucial, los dicts de Python están muy optimizados -y siguen recibiendo mejoras. Tablas hash son los motores de los dicts de alto rendimiento de Python.

Otros tipos incorporados basados en tablas hash son set y frozenset. Éstos ofrecen API y operadores más ricos que los conjuntos que puedes haber encontrado en otros lenguajes populares. En concreto, los conjuntos de Python implementan todas las operaciones fundamentales de la teoría de conjuntos, como la unión, la intersección, las pruebas de subconjuntos, etc. Con ellos, podemos expresar algoritmos de forma más declarativa, evitando montones de bucles anidados y condicionales.

He aquí un breve resumen de este capítulo: