🔝3 + 1 tips de programadores expertos para codificar en Python

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

No solo le ayudarán a ser más eficaz, mejorar la calidad de sus proyectos o potenciar su estilo, también le evitarán muchos dolores de cabeza a largo plazo. Continúe leyendo para conocer más al respecto.

3 + 1 tips de programadores expertos para codificar en Python

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

Dejar de programar en smartphones o tablets

En la actualidad hay muchas personas que emplean las pantallas de los móviles y tablets para acceder –en especial– a Internet, dejan de lado las míticas pulgadas del ordenador y las laptops modernas, que alcanzan bordes ultra delgados y pantallas de hasta 16”.

Si bien Python es un lenguaje multiplataforma, y su comunidad ha desarrollado los programas necesarios para codificar en móviles, cabe destacar que en la práctica va a ser incómodo. No son flexibles ni están aptos.

Es cierto que siempre puede conectar un teclado estándar al móvil o tablet, sin embargo, cabe destacar:

Las limitaciones de los sistemas operativos –Android o iOS, siendo los más populares, y
La carencia de gestión de ficheros y uso de herramientas complementarias.

Ambos son aspectos significativos al momento de diseñar programas de alta calidad. Mientras que, por otro lado, los móviles no tienen el tamaño o potencia para garantizarla.

Esto no significa que sean incapaces de crear códigos completos y óptimos, sino que, comparados a los resultados y facilidad de programación de un ordenador, es mejor optar por él.

Por supuesto, no todas las personas tienen la dicha de elegir. En este caso, uno de los softwares más aptos para diseñar aplicaciones en Python desde su móvil es QPython.

Debemos aconsejarle que –en su primera oportunidad– no dude en cambiar de equipo.

Usar equipos moderadamente potentes

En un principio no es necesario optar por una computadora o portátil ultra-rápida.

Los trabajos que le encomienden no necesitarán más 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 más ambiciosos, será preciso cambiar su herramienta. Los equipos de gama baja dejan mucho que desear.

Una PC aceptable tendría al menos 2GB de RAM y un procesador de 2,00 Ghz. Sin embargo, para no tener inconvenientes a largo plazo, podría optar por un procesador de la séptima generación acompañado por 6GB de RAM.

Por otro lado, se encuentra el dilema de la pantalla. Lo mejor es comprar un monitor panorámico de 15” o superior. Esto se debe a que, durante la codificación, deseará tener dos ventanas abiertas.

Pueden ser dos editores de textos o el navegador con información de referencia. Por ejemplo, las especificaciones de su cliente. Otras veces tendrá que abrir dos ficheros al mismo tiempo.

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

También puede emplear múltiple pantallas –una extra es suficiente.

Sin mencionar que la calidad debe ser superior a 720p. Si la puede escoger en FullHD+ o 4K, sería lo ideal. Hace que las letras se vean nítidas, el código más legible y no afecte tanto su vista.

Consultar paquetes y módulos de desarrollo

Existe una infinidad de módulos y paquetes para desarrolladores Python. Indague en su buscador –no le tomará más de 30 minutos– y encontrará hasta dos o tres recursos que hagan lo que necesite.

Solo requerirá la herramienta pip –package installer for Python– para instalarlos.

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

Cuales-son-los-4-mejores-recursos-para-aprender-PHP

Los módulos y librerías más afamadas de Python son:

SciPy: ofrece una variedad de módulos orientados a la optimización, interpolación, álgebra lineal o estadística. Se encuentra entre los 10 más usados a nivel global.
NumPy: se enfoca en la investigación y computación científica, siendo uno de los más galardonados. Brinda una vasta variedad de operaciones matemáticas, listas, objetos multidimensionales, operaciones de manipulación de datos complejos o matrices.
BeautifulSoup: facilita el análisis y adquisición de datos de documentos «.html» o «.xml». Por norma general se combina con Request, una librería que se encarga del envío de peticiones HTTP/1.1.

Actualizarse a Python 3

Los novatos siempre preguntan cuál es la mejor versión de para aprender a codificar en Python –duda más que aceptable. Y en vista de los sucesos, Py3K debería ser su opción por excelencia.

Esto se debe a que Python 2 dejó 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 tardarán en actualizarse.

3 + 1 tips de programadores expertos para codificar en Python

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

Librerías estándar: integran una amalgama de paquetes y módulos con funciones básicas que se consideran relevantes para diseñar proyectos de manera eficaz, profesional y precisa.
Pruebas de código unittest: permite verificar que el código esté libre de errores.
Instalador de paquetes «pip»: facilita la instalación de módulos y librerías externas al paquete de librerías estándar. Solo se incluye en Python 3.4.
Módulo estándar pdb: es ideal para la depuración del código, puesto que facilita la corrección de errores y optimización para que sea más ligero, fácil y eficaz.
Interprete mejorado: se encarga de ejecutar los programas diseñados en Python.
Entorno de desarrollo IDLE: es un entorno integrado de desarrollo –Integrated Development Environment. Además de permitir la escritura del código, también facilita la realización de otras herramientas. Así como ejecutar, depurar u optimizar el código.

La mayoría de los sistemas operativos compatibles con Unix, por ejemplo, ya incluyen la nueva versión –con todas las ventajas enlistadas. También se encuentran en las actualizaciones de Mac OS X y Linux.

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