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PythonMódulos en Python: import, from/import, __name__ y entornos virtuales con venv
Aprende a usar import, from X import Y y alias en Python. Entiende para qué sirve __name__ == '__main__', cómo crear módulos y paquetes propios, y cómo gestionar dependencias de proyectos con venv, pip y requirements.txt.
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Pythonany() y all() en Python: evaluar condiciones sobre iterables de forma eficiente
any() devuelve True si al menos un elemento de un iterable es truthy; all() lo hace solo si todos lo son. Ambas usan short-circuit evaluation y ganan en eficiencia con generadores. Aprende a usarlas en validaciones de formularios, comprobación de permisos y procesado de datos.
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Pythonmap() y filter() en Python: cuándo usarlos y cuándo preferir comprehensions
map() y filter() en Python 3 devuelven iteradores, no listas. Aprende cuándo usarlos frente a list comprehensions, cómo encadenarlos y qué dice la comunidad Python sobre cuál elegir según cada caso.
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Pythonsorted() y sort() en Python: key=, reverse= y ordenar objetos propios
Aprende a ordenar listas en Python con sorted() y sort(): diferencias clave, el parámetro key= para criterios personalizados, reverse=True, ordenación de objetos propios y diccionarios, multicriterio con tuplas y operator.itemgetter.
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Pythonzip() en Python: combinar iterables, desempaquetar con * y zip_longest
Aprende a usar zip() en Python para combinar listas en paralelo, crear diccionarios con dict(zip()), transponer matrices con el operador * y rellenar huecos con zip_longest de itertools. Con ejemplos reales y casos prácticos.
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Pythonfunctools en Python: lru_cache, partial, reduce y cache
Guía práctica del módulo functools en Python: @lru_cache y @cache para memoización con Fibonacci y medición de tiempos, partial para fijar argumentos de función, reduce para acumular valores y wraps para decoradores que preservan metadatos. Con ejemplos reales.
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Pythonitertools en Python: chain, islice, groupby, product y combinations
Aprende a usar itertools en Python: chain para concatenar iterables sin copiarlos, islice para cortar generadores infinitos, groupby para agrupar registros (hay que ordenar primero), product para producto cartesiano y combinations para generar subconjuntos. Con ejemplos reales y los errores más ...
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Pythonnamedtuple y dataclasses en Python: datos estructurados sin clases completas
namedtuple y dataclass resuelven el mismo problema de formas distintas: estructurar datos en Python sin escribir clases completas a mano. Aprende con ejemplos reales de transacciones bancarias, configuración de app y colores RGB cuándo usar cada uno y por qué.
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Pythondeque en Python: cola doble eficiente y buffer de tamaño fijo con maxlen
Aprende a usar collections.deque en Python para gestionar colas con operaciones O(1) por ambos extremos. El parámetro maxlen crea buffers de tamaño fijo que descartan el elemento más antiguo de forma automática. Incluye 4 ejemplos reales: historial de deshacer, buffer de log, cola FIFO y turn...
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Pythondefaultdict en Python: evitar KeyError con valores por defecto automáticos
Aprende a usar defaultdict del módulo collections de Python para evitar el KeyError al acceder a claves inexistentes. Ejemplos prácticos con defaultdict(list), defaultdict(int) y defaultdict(set), diferencias con setdefault() y cuándo usar dict normal.