Domina el siguiente nivel: Python avanzado con propósito
Decoradores y metaprogramación con intención
Un decorador bien diseñado encapsula una preocupación transversal: métricas, cache o control de accesos. En un equipo migramos validaciones dispersas a un decorador parametrizado, reduciendo bugs y aclarando la lógica. ¿Cómo documentas tus decoradores? Comparte tu enfoque y suscríbete para ver nuestros patrones favoritos.
Decoradores y metaprogramación con intención
Los descriptores permiten validar, transformar o registrar acceso a propiedades sin ensuciar las clases. Implementamos un descriptor para campos sensibles, con hash transparente y auditoría automática. ¿Te interesa el código de ejemplo? Pídelo en comentarios y cuéntanos qué caso te gustaría cubrir.
Asincronía moderna con asyncio
Escribe corutinas pequeñas, con timeouts claros y cancelación cuidadosa. En un scraper distribuido, separar parsing de transporte redujo el acoplamiento y facilitó el testing. ¿Tienes dudas sobre cancelación? Déjalas aquí y suscríbete para nuestra guía práctica de cancelación segura.
Asincronía moderna con asyncio
Combina gather con semáforos para limitar concurrencia y evitar saturar servicios externos. Implementamos backpressure y reintentos idempotentes, estabilizando latencias en picos. ¿Qué patrón usas tú para picos de carga? Comparte tu snippet y conversemos mejoras.
Generadores e iteradores para flujos perezosos
Unificamos transformaciones en etapas pequeñas y reutilizables, encadenadas con yield from. El resultado: menos memoria y mejor trazabilidad. ¿Te gustaría ver un diagrama de flujo del pipeline? Pídelo y comparte tu patrón favorito para filtrar y mapear.
Generadores e iteradores para flujos perezosos
Combinaciones, acumulaciones y agrupaciones sin dependencias extra. En un ETL, itertools redujo el tiempo de desarrollo y evitó errores de indexado. ¿Qué truco de itertools te salvó una entrega? Cuéntanos y aprendamos juntos.
Rendimiento: medir antes de optimizar
Un perfil claro revela cuellos de botella reales. Con py-spy y flame graphs detectamos una función de normalización costosa y la reemplazamos por una vectorizada. ¿Quieres nuestra receta de profiling reproducible? Escríbenos y te la enviamos en el próximo boletín.
Mover bucles a operaciones vectorizadas o JIT con Numba suele multiplicar rendimiento. Medimos, comprobamos y documentamos la ganancia. ¿Tienes un caso para probar? Compártelo y lo analizamos en una entrega dedicada.
CPU-bound: multiprocessing o Cython; I/O-bound: asyncio o threads con cuidado. Un híbrido bien coordinado nos dio throughput estable. ¿Cuál es tu patrón para GIL y tareas mixtas? Cuéntalo en comentarios y compara resultados.
Diseño de APIs y tipado que guía
Protocolos y genéricos en typing
Con Protocol y TypeVar definimos interfaces flexibles sin herencia rígida. El autocompletado mejoró y los errores se detectaron antes. ¿Te interesa un ejemplo completo? Pídelo y lo incluimos en la próxima publicación.
Dataclasses y validación con Pydantic
Modelos declarativos, validación automática y errores legibles. Migramos configuraciones frágiles a Pydantic y ganamos seguridad. ¿Qué campo complejo te causa problemas? Déjalo en comentarios y proponemos un esquema.
CI con mypy y contratos ejecutables
Incorporar mypy en CI y checks de contratos redujo regresiones sutiles. Documentación y tipos alineados crean confianza. ¿Quieres nuestra configuración de referencia? Suscríbete y solicita el archivo de ejemplo.
Pruebas avanzadas y resiliencia
Descubrimos un bug en límites Unicode que nunca hubiéramos escrito como caso manual. Hypothesis generó el contraejemplo mínimo. ¿Te gustaría una guía rápida de estrategias? Dilo y la preparamos para ti.
Pruebas avanzadas y resiliencia
Diseñamos fixtures que montan entornos mínimos, con fakes que simulan latencias y errores. Las pruebas se volvieron más confiables. ¿Cómo compones tus fixtures? Comparte tu patrón de oro.