11 cosas que todo desarrollador de Python debe saber

11 cosas que todo desarrollador de Python debe saber

Python es uno de los mejores lenguajes de codificación que un desarrollador debería aprender para iniciar su carrera. Hay muchos sitios importantes como Instagram, Netflix, Uber, Pinterest y Dropbox, que se han creado utilizando el lenguaje de programación Python. En este caso, los programadores expertos en Python tienen una gran demanda, no solo por la popularidad del lenguaje, sino principalmente porque ha crecido hasta convertirse en una solución a muchos problemas diferentes en el mundo del desarrollo de software. Python se ha utilizado en varios desarrollos, como aplicaciones web, aprendizaje automático y ciencia de datos. Como fanático de Python, creo que hay ciertos conceptos o hechos esenciales que todo desarrollador de Python debería conocer. Todos estos fueron conceptos importantes y necesarios dentro del período que aprendí usando Python como mi principal lenguaje de programación. Es necesario estar familiarizado con sitios como el sitio web oficial de Python, la documentación de Python 2 y 3 y el flujo de pila. En este artículo, discutiré las 12 cosas que todo desarrollador de Python debe saber.

Las diferentes versiones de las plataformas de programación Python

Aunque esta no es una característica de la programación, sigue siendo crucial comprender las últimas versiones de Python para que todos estén familiarizados con el lenguaje de programación. Las versiones del lenguaje de programación Python generalmente se numeran como ABC, por lo que las tres letras personifican los cambios significativos que ha encontrado el lenguaje de programación. Por ejemplo, cambiar de 2.7.4 a 2.7.5 muestra que Python hizo algunas correcciones de errores menores en la plataforma, pero pasar de Python 2 a Python 3 muestra que se produjo un cambio importante entre las dos versiones. Para que confirme su versión del programa Python, puede usar la declaración:

import sys

print ("My version Number: {}".format(sys.version))

El caparazón de Python

El shell de Python viene autoinstalado en la plataforma y se puede ejecutar escribiendo el comando python en la línea de comandos (en el sistema operativo Windows). Esto proporcionará la versión predeterminada, el aviso de copyright y los ángulos r >>> que solicitan información. Si su computadora contiene varias versiones de Python, tendrá que agregar el número de versión de python3.3 para obtener la versión correcta. El shell de Python permite al usuario probar algunos comandos simples para detectar si hay un error lógico o de sintaxis, y así evitar consumir mucho tiempo o memoria.

Comprender los marcos de Python y las bibliotecas Object Relational Mapper (ORM)

Tener una comprensión clara de los frameworks de Python es muy importante, pero eso no significa que uno tenga que conocerlos todos. Según el proyecto que está intentando ejecutar, se le pedirá que conozca los más importantes para ese proyecto, pero los más populares que se utilizan con frecuencia son CherryPy, Flask y Django. Además, es necesario comprender cómo conectar y utilizar aplicaciones a través del ORM, como Django ORM y SQLAlchemy. Esto lo hace más fácil, eficiente y rápido en comparación con escribir un SQL.

Comprender la diferencia entre las tecnologías front-end y back-end

El front-end es lo que ve un usuario cuando visita una página, mientras que el back-end es lo que sucede detrás de escena. El back-end es donde se ejecutan los programas y consulta los datos de la base de datos para mostrarlos en el sitio web. Python es uno de los lenguajes de programación utilizados para desarrollar el back-end. Sin embargo, se requiere que un desarrollador de Python se vincule con los desarrolladores de front-end para vincular el lado del cliente con el lado del servidor. En este caso, es fundamental entender cómo funciona el front-end y cómo aparecerá la aplicación.

Es fundamental saber cómo utilizar 'sys' y 'os'.

Estos módulos son útiles para un desarrollador de Python ya que brindan generalidad y consistencia. El sys permite al desarrollador usar las entradas de la línea de comandos al programa, para evitar volver al editor de texto o modificar el programa antes de volver a ejecutarlo. Modificar las entradas en la línea de comando es más rápido y más eficiente en comparación con volver a escribir las variables en el editor de texto. Esto se puede hacer usando sys.argv, que tomará las entradas de la línea de comando. Además, también se puede asegurar que el usuario ingrese los parámetros precisos. Aparte de la velocidad, los argumentos de la línea de comandos se pueden emplear como parte de un proceso que automatiza el script repetidamente.

La comprensión de listas ejemplifica la simplicidad y la belleza de Python

La documentación de Python 2.7.5 ofrece una descripción vívida de cómo enumerar la comprensión es importante para un desarrollador. Una visualización de lista produce un nuevo objeto de lista, ya que los contenidos se especifican normalmente como una lista de comprensión o una lista de expresiones. Siempre que un programador usa una lista de expresiones separadas por comas, los elementos generalmente se evalúan de izquierda a derecha y luego se organizan en ese orden dentro del objeto de lista. Siempre que se utiliza una lista por comprensión, contiene una sola expresión acompañada de al menos una cláusula for y cero o más cláusulas for o if . En tal caso, los nuevos elementos de la lista serán los que se producirán teniendo en cuenta que cada uno de los if o if cláusulas de un bloque, anidado de izquierda a derecha, y evaluar la expresión para generar un elemento de lista cada vez que se alcanza el bloque más interno.

list2 = [(x, x**2, y) for x in range(5) for y in range(3) if x != 2]

print(list2)

'''
list2 = [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 0, 2), (1, 1, 0), (1, 1, 1), (1, 1, 2), (3, 9, 0), (3, 9, 1), (3, 9, 2), (4, 16, 0), (4, 16, 1), (4, 16, 2)]

This expression can be easily understood as:

list2 = [(x, x**2, y) for x in range(5):
            for y in range(3)
                if x != 2]

'''

Tal como indica la documentación de Python 2.7.5, se puede crear una lista anidada mediante la comprensión de listas, y es principalmente importante cuando un desarrollador necesita iniciar una matriz o una tabla.

Definición de clases y funciones

La definición hace que la definición de funciones en Python sea más fácil. Por ejemplo:

def count_zeros(string):
    total = 0
    for c in string:
        if c == "0":
            total += 1
    
    return total

# 3
print (count_zeros ('00102'))

Además, las funciones recursivas tampoco son complicadas y tienen un carácter similar a algunos lenguajes de programación orientada a objetos (OOP). A diferencia de otros lenguajes de programación como Java, Python usa pocas clases, lo que hace que la experiencia de un desarrollador en la experiencia sea bastante limitada. La documentación de Python 2.7 describe las clases como:

Las clases de Python proporcionan todas las características estándar de la programación orientada a objetos: el mecanismo de herencia de clases permite múltiples clases base, una clase derivada puede anular cualquier método de su clase o clases base, y un método puede llamar al método de una clase base con el mismo nombre . Los objetos pueden contener cantidades y tipos de datos arbitrarios. Como ocurre con los módulos, las clases participan de la naturaleza dinámica de Python: se crean en tiempo de ejecución y se pueden modificar después de la creación.

Gestión de archivos

La mayoría de los scripts de Python utilizan archivos como entradas, por lo que es importante comprender la mejor manera de incorporar los archivos en su código. En este caso, la palabra clave open tiene un gran propósito, ya que es sencilla y el programador puede recorrer el archivo para analizarlo en cada línea. La alternativa es que se puede emplear el método readlines () que ayuda a crear una lista que comprende cada línea en el archivo, pero solo es eficiente para archivos más pequeños.

f = open ('test.txt', 'r')  
for line in f:
    f.close()

La f.close() ayuda en la liberación de memoria que haya sido ocupado por el archivo abierto.

Estructuras de copia y administración de memoria básica

Si bien hacer una lista en Python es más fácil, copiar no es tan sencillo como hacer una lista. Al principio, solía hacer copias separadas de listas usando operadores de asignación simples. Por ejemplo:

>>> list1 = [1,2,3,4,5]  
>>> list2 = list1  
>>> list2.append(6)  
>>> list2  
[1, 2, 3, 4, 5, 6]  
>>> list1  
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

Este es un caso en el que hacer listas que son iguales a otras listas crea dos nombres de variable que apuntan a una lista similar en la memoria. Esto se aplica a cualquier elemento "contenedor", como el diccionario. Dado que los operadores de asignación simple no generan copias distintas, Python contiene operaciones de copia genéricas y una declaración de lista incorporada que ayuda a generar copias más distintas. Además, el corte en rodajas también se puede utilizar para generar copias distintas.

>>> list3 = list(list1)  
>>> list1  
[a, b, c, d, e, f]  
>>> list3  
[a, b, c, d, e, f]  
>>> list3.remove (3)  
>>> list3  
[a, b, c, d, e, f]  
>>> list1  
[a, b, c, d, e, f]  
>>> import copy  
>>> list4 = copy.copy (list1)

Sin embargo, un desarrollador puede encontrar contenedores que se encuentran dentro de otros contenedores, como diccionarios que contienen diccionarios. En este caso, el uso de la operación directa hará que los cambios en un diccionario se reflejen en los diccionarios más grandes. Pero, uno puede resolver esto usando la operación de copia profunda, que ayudará a copiar cada detalle. Esta operación consume mucha memoria en comparación con otras soluciones de copia.

Comprender los conceptos básicos de diccionarios y conjuntos

Aunque las listas son los tipos más comunes de estructuras de datos que se usan en Python, aún se pueden usar conjuntos y diccionarios. Un conjunto es un contenedor que contiene elementos de manera similar a una lista, pero solo contiene elementos distintos. Si se agrega un elemento x a un conjunto que ya contiene otro elemento x, el conjunto no cambiará. Esto lo hace ventajoso sobre las listas, ya que no habrá necesidad de duplicarlas como se requiere en las listas. Además, la creación de un conjunto que se base en la lista preexistente es más manejable ya que solo se ingresa el conjunto (list_name). Sin embargo, una desventaja de los conjuntos es que no admiten la indexación de elementos, por lo que carecen de orden. Por otro lado, los diccionarios también son estructuras de datos importantes que emparejan elementos. Uno puede buscar valores de manera eficiente usando una clave de manera consistente.

Rebanar

Este es un proceso que implica tomar un subconjunto de algunos datos y se aplica principalmente a listas y cadenas. El corte no se limita solo a eliminar un elemento de los datos. En este caso, para que los programadores tengan una mejor intuición sobre la división, deben comprender cómo funciona el proceso de indexación para números negativos. En la documentación de Python, hay un diagrama de estilo ASCII en la sección Cadenas que aboga por que el desarrollador debería pensar en los índices de Python como apuntando entre elementos de datos. Uno puede emplear el shell de Python para jugar con el corte semi-complicado antes de usar su código.

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