Polars en Python: DataFrames, Lazy API y Pandas
Usa expresiones y ejecución lazy de Polars para pipelines de DataFrames claros, sabiendo cuándo comparar, combinar o continuar con Pandas.
Explora nuestros artículos técnicos, tutoriales prácticos y guías de carrera.
El combustible para tu viaje en el Universo Python.
Usa expresiones y ejecución lazy de Polars para pipelines de DataFrames claros, sabiendo cuándo comparar, combinar o continuar con Pandas.
Un plan defensivo para APIs Python: identidad, permisos por objeto, entradas fiables, CORS, límites, secretos y observabilidad sin filtraciones.
Entiende WSGI y ASGI, compara sus modelos de concurrencia y elige la interfaz y el servidor adecuados para APIs, Django, streaming y WebSockets.
Configura Celery con Redis y crea tareas en segundo plano resilientes mediante reintentos, idempotencia, límites de tiempo y observabilidad.
Construye una API de tareas con Django REST Framework, validación, autenticación, permisos, paginación y pruebas automatizadas.
Una guía práctica para separar texto y bytes, usar UTF-8 correctamente y diagnosticar errores de codificación en archivos, APIs y bases de datos.
Implementa colas de prioridad eficientes con heapq, resuelve empates de forma segura y elige entre PriorityQueue y bisect.
Usa Decimal para representar importes, aplicar redondeos previsibles y evitar errores silenciosos de punto flotante en Python.
Domina sorted(), list.sort() y key para ordenar números, textos, diccionarios y objetos por uno o varios criterios sin efectos inesperados.
Comprende cómo Python busca nombres con LEGB, cuándo conviene usar global o nonlocal y cómo evitar dependencias ocultas en tus funciones.
Crea un pipeline CI/CD para Python con pruebas multiversión, lint, tipos, cobertura, build, caché, artefactos y seguridad.
Una guía práctica para estructurar, probar, construir y publicar tu primer paquete Python con artefactos fiables y releases automatizados.