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Python
Celery en Python: tareas asíncronas, Redis como broker, Beat scheduler y monitorización
Aprende a usar Celery en Python con Redis como broker: define tareas con @app.task, encólalas con delay() o apply_async(), configura reintentos automáticos, crea cadenas y grupos de tareas, programa ejecuciones periódicas con Celery Beat y monitoriza todo con Flower.
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Python
httpx en Python: cliente HTTP moderno con soporte async, HTTP/2 y middleware
Guía práctica de httpx, el cliente HTTP para Python con API síncrona y asíncrona. Aprende a usar httpx.Client(), AsyncClient, HTTP/2, timeouts por fase, autenticación BearerAuth y MockTransport para tests sin servidor real.
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Python
Sockets en Python: servidor y cliente TCP, UDP y patrones de red con el módulo socket
Aprende a programar en red con el módulo socket de Python: servidor y cliente TCP, UDP sin conexión, I/O multiplexado con select, serialización de mensajes con struct y el error Address already in use que te encontrarás el primer día.
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Python
subprocess en Python: run, Popen, communicate, pipes y ejecución de comandos del sistema
Aprende a usar el módulo subprocess de Python para ejecutar comandos del sistema: subprocess.run() con capture_output, check y timeout; subprocess.Popen con communicate() y poll(); shlex.split() y los peligros de shell=True con datos del usuario.
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Python
concurrent.futures en Python: ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor y as_completed
Aprende a usar concurrent.futures en Python para ejecutar tareas en paralelo. ThreadPoolExecutor para I/O-bound, ProcessPoolExecutor para CPU-bound, con ejemplos reales de submit(), map(), as_completed() y wait(), y cuándo elegir este módulo frente a asyncio.
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Python
multiprocessing en Python: Process, Pool, Queue, Pipe y shared memory para paralelismo real
Aprende a usar el módulo multiprocessing de Python para ejecutar código en paralelo aprovechando todos tus núcleos de CPU. Cubre Process, Queue, Pipe, Pool con map y starmap, Value, Array y shared_memory con ejemplos prácticos y comparativas de tiempos reales.
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Python
__slots__ y weakref en Python: optimizar memoria y evitar referencias circulares
__slots__ en Python elimina el __dict__ de cada instancia y reduce la memoria entre un 40 y un 50 % en clases con miles de objetos. weakref crea referencias que no retienen objetos, evitando fugas en cachés y referencias circulares. Tutorial con ejemplos reales y mediciones.
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Python
ABCs en Python: ABC, abstractmethod, register y clases base abstractas del módulo collections.abc
Aprende a definir clases base abstractas en Python con ABC y @abstractmethod, a combinarlos con @property y @classmethod, a registrar implementaciones con register() y a sacar partido a los ABCs de collections.abc como Sequence, Mapping o Iterable en tu propio código.
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Metaclases en Python: type, __init_subclass__, __class_getitem__ y registro de clases
Guía práctica sobre metaclases en Python: crea clases con type, escribe metaclases propias con __new__, usa __init_subclass__ para casos más simples y __class_getitem__ para habilitar MiClase[tipo]. Incluye un sistema real de registro automático de plugins.
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Descriptores en Python: __get__, __set__, __delete__ y el protocolo que hay detrás de property
Los descriptores en Python son el mecanismo detrás de property, classmethod y staticmethod. Aprende a implementar property desde cero, crear campos con validación automática y entender la diferencia entre data descriptors y non-data descriptors con ejemplos reales.









