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Pythonasyncio avanzado: gather, TaskGroup, Queue y sincronización en Python async
Aprende a usar asyncio.gather(), TaskGroup, asyncio.Queue y Semaphore en Python para lanzar múltiples coroutines en paralelo, limitar la concurrencia y comunicar tareas entre sí sin bloquear el loop de eventos. Con ejemplos reales y el antipatrón más común.
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Pythonasyncio en Python: async/await, coroutines y el event loop explicados
Aprende a usar asyncio en Python para escribir código asíncrono que no bloquea el hilo. Qué son las coroutines, cómo funcionan async/await, asyncio.gather() y create_task(), y cuándo tiene sentido asyncio (I/O-bound) frente a threads o multiprocessing (CPU-bound).
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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.