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Identifica si estás trabajando bien con Python

Identifica si estás trabajando bien con Python

Existen algunos factores claves que nos permiten ver si estamos haciendo bien las cosas al estar trabajando bien con Python. Por ejemplo, una pregunta que surge a menudo: si hay varios módulos disponibles que manejan un caso de uso, ¿cuál debo usar? La respuesta fácil es comenzar con cualquier proyecto que parezca tener el mayor uso o impulso (como lo indican las estrellas o bifurcaciones de GitHub, por ejemplo), porque es muy probable que tu caso de uso sea el mismo que el de muchas otras personas.

La programación orientada a objetos (OOP) agrupa las estructuras de datos con los métodos utilizados para manipularlas, lo que facilita la escritura de código de alto nivel. Para un lenguaje de alto nivel como Python, OOP encaja perfectamente. Pero no todo el código Python necesita estar orientado a objetos. Los desarrolladores de Python que están al tanto entienden que 20 líneas (o incluso 200 líneas) de código pueden ser un valioso ahorro de tiempo en comparación con una alternativa orientada a objetos, siempre y cuando el trabajo no haga que se necesite el enfoque OOP.

Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.

Estás probando tu código de Python

Estás probando tu código de Python

Hablando de algo que se hace con proyectos más grandes, los Pythonistas sabios conocen el valor de crear conjuntos de pruebas. Por tedioso que pueda ser la escritura de pruebas, son invaluables cuando un proyecto supera un cierto nivel de complejidad. Una señal de un dominio aún más avanzado es la creación de pruebas en paralelo con cada nueva función. Realmente, cuanto antes superes el problema de la escritura de pruebas, antes comenzarás a mejorar tu código.

Curiosamente, usar una versión desfasada de Python es un error, pero también puede serlo usar la más reciente. De hecho, el desarrollador de software inteligente entiende que usar la versión más reciente de cualquier cosa es una tirada de dados. Python no es diferente. El programador experto de Python se apega a la revisión anterior a la revisión más reciente para garantizar la más amplia compatibilidad con módulos de terceros. Después de todo, la capacidad de aprovechar todos esos módulos útiles es una de las principales razones para usar Python en primer lugar.

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Otros lenguajes contra python

También si estás usando otros lenguajes de programación, vas en la dirección correcta. Python ha sido descrito como el "segundo mejor lenguaje de programación" para casi todo y, a veces, la brecha entre el mejor y el segundo mejor es realmente amplia. Los desarrolladores de Python sabios saben que es solo una herramienta entre muchas, y que siempre debe usar la herramienta adecuada para el trabajo en cuestión.

Para las aplicaciones u operaciones que requieren la máxima velocidad de ejecución al estar trabajando bien con Python, probablemente no desee lanzar algo en Python puro; es C o Rust o incluso Go lo que buscarás. Pero no toda la programación de alto rendimiento significa abandonar Python por completo. Tal vez solo signifique usar una biblioteca impulsada por C como Numpy o Pandas, o empaquetar código compatible con C en un shell de Python, o usar Cython para transformar Python en C.

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