Los 10 principales conceptos avanzados de Python que debe conocer

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel que recientemente ha sido elegido por muchos estudiantes y profesionales debido a su versatilidad, naturaleza dinámica, robustez y también porque es fácil de aprender. No solo esto, ahora es el segundo lenguaje más amado y preferido después de JavaScript y se puede usar en casi todos los campos técnicos, ya sea aprendizaje automático, ciencia de datos, desarrollo web, análisis, automatización, pruebas, inteligencia artificial y mucho más. . 

Aprender Python es fácil en comparación con otros lenguajes de programación orientados a objetos de alto nivel, como Java o C++, pero tiene algunos conceptos avanzados que son útiles cuando se desarrolla código que es robusto, nítido, altamente optimizado, eficiente y normalizado Al usar estos conceptos en su código, podrá reducir los errores en su código y aumentar su eficiencia, lo que lo convertirá en un programador de Python experimentado. ¡Así que veamos estos conceptos uno por uno y entendámoslos en detalle!

1. Función de mapa

Python tiene una función incorporada llamada map() que nos permite procesar todos los elementos presentes en un iterable sin usar explícitamente una construcción de bucle. Cuando se usa, devuelve un objeto de mapa que a su vez es un iterador. Este objeto de mapa es el resultado obtenido al aplicar la función especificada a cada elemento presente en el iterable.

Definición de función – required_answer = map(función, iterable)

La función map() toma dos argumentos:

• El primer argumento es una función que se aplicará a todos y cada uno de los elementos presentes en el iterable.
• El segundo argumento es el propio iterable en el que se va a mapear la función.

2. itertools

Python tiene una biblioteca estándar increíble llamada itertools que proporciona una serie de funciones que ayudan a escribir código limpio, rápido y eficiente en memoria debido a la evaluación diferida. Es un módulo de Python que implementa varios bloques de construcción de iteradores y juntos forman un ‘álgebra de iteradores’ que hace posible construir herramientas de manera eficiente en el lenguaje Python. Las funciones en itertools funcionan en iteradores mismos que a su vez devuelven iteradores más complejos. Algunos ejemplos de funciones presentes en itertools son: contar(), ciclo(), repetir(), acumular(), producto(), permutaciones(), combinaciones(), etc. cada una tomando su propio conjunto de argumentos y operando sobre ellos. El resultado se genera mucho más rápido en comparación con los resultados obtenidos al usar código convencional.

3. Función lambda

Las funciones lambda de Python son pequeñas funciones anónimas ya que no tienen nombre y están contenidas en una sola línea de código. La palabra clave ‘def’ se usa para definir funciones en Python, pero las funciones lambda se definen más bien por la palabra clave ‘lambda’. Pueden tomar cualquier número de argumentos, pero el número de expresiones solo puede ser uno. Hace que el código sea conciso y fácil de leer para operaciones lógicas simples y es mejor usarlo cuando necesita usar la función solo una vez.

Definición de función – required_answer = lambda ..argumentos: expresión

4. Manejo de excepciones

Las excepciones son tipos de errores que ocurren cuando se ejecuta el programa y cambian el flujo normal del programa. Un ejemplo podría ser dividir un número por cero o hacer referencia a un índice que está fuera de los límites de un iterable. Por lo tanto, usamos try , except y finalmente para manejar las excepciones en Python. La palabra clave try se usa para envolver un bloque de código que potencialmente puede generar errores, excepto que se usa para envolver un bloque de código que se ejecutará cuando se genere una excepción y maneje el error y finalmente nos permita ejecutar el código sin importar qué. 

5. Decoradores

Los decoradores son parte de la metaprogramación de Python que se utilizan para agregar funcionalidad adicional al código existente sin alterar la estructura original en el momento de la compilación. Es más como una función normal en Python a la que se puede llamar y devuelve un invocable. Toma una función, la modifica agregando funcionalidad y luego la devuelve.

6. Colecciones

Las colecciones en Python son contenedores incorporados de propósito general como conjuntos, tuplas, diccionarios y listas. Las colecciones de Python son un módulo que implementa tipos de datos de contenedores especializados. Las colecciones incluyen namedtuple(), que es una función para crear subclases de tupla con campos con nombre, OrderedDict, que es una subclase de dictado que recuerda las entradas de pedido que se agregaron porque los dictados de Python no están ordenados, Counter, que se usa para contar objetos hashable, ChainMap que se utiliza para crear una vista única de múltiples asignaciones, etc. 

7. Generadores

Los generadores en Python son un tipo especial de función que, en lugar de devolver un solo valor, devuelve un objeto iterador que es una secuencia de valores. Es una utilidad para crear su propia función de iterador. La palabra clave yield se usa en la función generadora en lugar de la palabra clave return que detiene su ejecución. La diferencia entre yield y return es que return finaliza la función, pero yield solo detiene la ejecución de la función y devuelve el valor correspondiente cada vez. 

8. Métodos mágicos

También llamados métodos Dunder (o doble guión bajo), los métodos mágicos son tipos especiales de funciones que se invocan internamente. Comienzan y terminan con guiones bajos dobles. Algunos ejemplos incluyen __add__(), __abs__(), __round__(), __floor__(), __str__(), __trunc__(), __lshift__(), etc. La expresión número + 5 es lo mismo que número.__add__(5) y esto es llamadas internamente por otros métodos o acciones. Puede usar estas funciones directamente, ya que disminuirá el tiempo de ejecución de su código debido al hecho de que ahora, debido al uso directo, reduciremos una llamada de función cada vez.

9. Enhebrado

Un subproceso es la unidad o proceso más pequeño que puede programar un sistema operativo. Python contiene la clase Thread que ayuda en la programación multiproceso. Los subprocesos múltiples se utilizan principalmente para acelerar el cálculo en gran medida, ya que ahora más de un subproceso realizará tareas. Para implementar subprocesos en Python, deberá usar el módulo de subprocesos (ya que el módulo de subprocesos está obsoleto). 

10. Expresiones regulares

Las expresiones regulares de Python o RegEx son expresiones que contienen caracteres específicos como patrones para hacer coincidir. Se utiliza para comprobar si una string o un conjunto de strings contiene un patrón específico. Es extremadamente potente, elegante y conciso además de ser rápido. Para usar las expresiones regulares de Python, debe importar el módulo re que contiene funciones que ayudan en la coincidencia de patrones como findall(), search(), split(), etc.

Estos fueron los principales conceptos avanzados de Python que debe conocer para ser un desarrollador de Python experimentado. Esto no solo lo convertirá en un buen programador y desarrollador, sino que también mejorará la legibilidad del código y lo hará más rápido.