`click` y `typer`: CLIs expresivas con decoradores y tipos
Construye CLIs con subcomandos, validación de tipos y prompts interactivos usando `click` y su capa de alto nivel `typer`.
Python
Python
`argparse`: CLIs robustas con la stdlib
Construcción de CLIs completas con ArgumentParser: flags, posicionales, tipos, choices, nargs y subcomandos, sin dependencias externas.
Python
Polars como alternativa moderna a pandas
Polars usa Rust, Apache Arrow y una API lazy para procesar DataFrames más rápido que pandas, sin índice y con expresiones composables.
Python
pandas: DataFrames, indexación correcta y operaciones clave
Domina .loc vs .iloc, groupby, merge y por qué iterrows() destruye el rendimiento en favor de operaciones vectorizadas.
Python
NumPy: arrays, dtypes, broadcasting y operaciones vectorizadas
Fundamentos de ndarray en NumPy: constructores, dtypes, slicing multidimensional, broadcasting y por qué los loops sobre arrays son una señal de alarma.
Python
TOML, YAML y formatos de configuración en Python
Uso de tomllib, tomli_w y PyYAML para leer y escribir configuración; diferencias de seguridad y tipado entre TOML y YAML.
Python
Pydantic v2 y msgspec: validación y serialización robusta
Esquemas con BaseModel y Struct para validar datos externos, serializar a JSON/MessagePack y manejar errores con precisión.
Python
`pickle`: serialización total de objetos Python y sus riesgos
pickle serializa objetos Python arbitrarios a bytes ejecutando instrucciones al deserializar; nunca uses pickle.loads con datos externos o de red.
Python
JSON en Python: stdlib, encoders custom y alternativas rápidas
Cómo usar json.dumps/loads, extender JSONEncoder para tipos custom, y cuándo reemplazar la stdlib con orjson o ujson en APIs de alto volumen.
Python
Pools, transacciones y migraciones con Alembic en Python
Gestión eficiente de conexiones con pool, transacciones explícitas con isolation levels y migraciones de esquema versionadas con Alembic.