3 + 1 tips de programadores expertos para codificar en Python

La forma de mejorar sus habilidades es conociendo c贸mo trabajan los expertos. Por tal motivo vamos a presentarle los 4 tips que todo profesional en Python sigue al codificar.

No solo le ayudar谩n a ser m谩s eficaz, mejorar la calidad de sus proyectos o potenciar su estilo, tambi茅n le evitar谩n muchos dolores de cabeza a largo plazo. Contin煤e leyendo para conocer m谩s al respecto.

3 + 1 tips de programadores expertos para codificar en Python

Para mejorar su productividad codificando o evitar que el proceso sea tedioso, deber谩 tener en cuenta lo siguiente:

Dejar de programar en smartphones o tablets

En la actualidad hay muchas personas que emplean las pantallas de los m贸viles y tablets para acceder 鈥揺n especial鈥 a Internet, dejan de lado las m铆ticas pulgadas del ordenador y las laptops modernas, que alcanzan bordes ultra delgados y pantallas de hasta 16鈥.

Si bien Python es un lenguaje multiplataforma, y su comunidad ha desarrollado los programas necesarios para codificar en m贸viles, cabe destacar que en la pr谩ctica va a ser inc贸modo. No son flexibles ni est谩n aptos.

aprender a programar

Es cierto que siempre puede conectar un teclado est谩ndar al m贸vil o tablet, sin embargo, cabe destacar:

  • Las limitaciones de los sistemas operativos 鈥揂ndroid o iOS, siendo los m谩s populares, y
  • La carencia de gesti贸n de ficheros y uso de herramientas complementarias.

Ambos son aspectos significativos al momento de dise帽ar programas de alta calidad. Mientras que, por otro lado, los m贸viles no tienen el tama帽o o potencia para garantizarla.

Esto no significa que sean incapaces de crear c贸digos completos y 贸ptimos, sino que, comparados a los resultados y facilidad de programaci贸n de un ordenador, es mejor optar por 茅l.

Por supuesto, no todas las personas tienen la dicha de elegir. En este caso, uno de los softwares m谩s aptos para dise帽ar aplicaciones en Python desde su m贸vil es QPython.

Debemos aconsejarle que 鈥揺n su primera oportunidad鈥 no dude en cambiar de equipo.

Usar equipos moderadamente potentes

En un principio no es necesario optar por una computadora o port谩til ultra-r谩pida.

Los trabajos que le encomienden no necesitar谩n m谩s que un equipo de gama media-baja o media-alta. Algunas personas incluso emplean equipos de gama baja-alta.

A medida que profundice en las limitaciones del lenguaje Python y se involucre en proyectos cada vez m谩s ambiciosos, ser谩 preciso cambiar su herramienta. Los equipos de gama baja dejan mucho que desear.

Una PC aceptable tendr铆a al menos 2GB de RAM y un procesador de 2,00 Ghz. Sin embargo, para no tener inconvenientes a largo plazo, podr铆a optar por un procesador de la s茅ptima generaci贸n acompa帽ado por 6GB de RAM.

consejos para codificar python

Por otro lado, se encuentra el dilema de la pantalla. Lo mejor es comprar un monitor panor谩mico de 15鈥 o superior. Esto se debe a que, durante la codificaci贸n, desear谩 tener dos ventanas abiertas.

Pueden ser dos editores de textos o el navegador con informaci贸n de referencia. Por ejemplo, las especificaciones de su cliente. Otras veces tendr谩 que abrir dos ficheros al mismo tiempo.

Los escenarios son muy variados, por lo que aconsejamos 15鈥漮 superior.

Tambi茅n puede emplear m煤ltiple pantallas 鈥搖na extra es suficiente.

Sin mencionar que la calidad debe ser superior a 720p. Si la puede escoger en FullHD+ o 4K, ser铆a lo ideal. Hace que las letras se vean n铆tidas, el c贸digo m谩s legible y no afecte tanto su vista.

Consultar paquetes y m贸dulos de desarrollo

Existe una infinidad de m贸dulos y paquetes para desarrolladores Python. Indague en su buscador 鈥搉o le tomar谩 m谩s de 30 minutos鈥 y encontrar谩 hasta dos o tres recursos que hagan lo que necesite.

Solo requerir谩 la herramienta pip 鈥package installer for Python鈥 para instalarlos.

Existe una amalgama de paquetes esenciales que todo desarrollador debe tener en su arsenal. Han ganado, adem谩s, reconocimiento en la comunidad gracias a los problemas que resuelven y procesos que facilitan.

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Los m贸dulos y librer铆as m谩s afamadas de Python son:

  • SciPy: ofrece una variedad de m贸dulos orientados a la optimizaci贸n, interpolaci贸n, 谩lgebra lineal o estad铆stica. Se encuentra entre los 10 m谩s usados a nivel global.
  • NumPy: se enfoca en la investigaci贸n y computaci贸n cient铆fica, siendo uno de los m谩s galardonados. Brinda una vasta variedad de operaciones matem谩ticas, listas, objetos multidimensionales, operaciones de manipulaci贸n de datos complejos o matrices.
  • BeautifulSoup: facilita el an谩lisis y adquisici贸n de datos de documentos 芦.html禄 o 芦.xml禄. Por norma general se combina con Request, una librer铆a que se encarga del env铆o de peticiones HTTP/1.1.

Actualizarse a Python 3

Los novatos siempre preguntan cu谩l es la mejor versi贸n de para aprender a codificar en Python 鈥揹uda m谩s que aceptable. Y en vista de los sucesos, Py3K deber铆a ser su opci贸n por excelencia.

Esto se debe a que Python 2 dej贸 de recibir mantenimiento por parte de sus desarrolladores, y a pesar de que una gran variedad de programas han sido desarrollados en la serie 2.x, no tardar谩n en actualizarse.

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El cambio. trae grandes beneficios a los codificadores, entre sus mayores atractivos podemos encontrar:

  • Librer铆as est谩ndar: integran una amalgama de paquetes y m贸dulos con funciones b谩sicas que se consideran relevantes para dise帽ar proyectos de manera eficaz, profesional y precisa.
  • Pruebas de c贸digo unittest: permite verificar que el c贸digo est茅 libre de errores.
  • Instalador de paquetes pip禄: facilita la instalaci贸n de m贸dulos y librer铆as externas al paquete de librer铆as est谩ndar. Solo se incluye en Python 3.4.
  • M贸dulo est谩ndar pdb: es ideal para la depuraci贸n del c贸digo, puesto que facilita la correcci贸n de errores y optimizaci贸n para que sea m谩s ligero, f谩cil y eficaz.
  • Interprete mejorado: se encarga de ejecutar los programas dise帽ados en Python.
  • Entorno de desarrollo IDLE: es un entorno integrado de desarrollo 鈥Integrated Development Environment. Adem谩s de permitir la escritura del c贸digo, tambi茅n facilita la realizaci贸n de otras herramientas. As铆 como ejecutar, depurar u optimizar el c贸digo.

La mayor铆a de los sistemas operativos compatibles con Unix, por ejemplo, ya incluyen la nueva versi贸n 鈥揷on todas las ventajas enlistadas. Tambi茅n se encuentran en las actualizaciones de Mac OS X y Linux.

Esto se debe a que muchas de las aplicaciones de f谩brica o herramientas de terceros vienen en Python nativo. Por tal motivo, es aconsejable que se actualice a la serie 3.x.

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