NumPy como escape hatch para cálculos numéricos
Cómo y cuándo delegar operaciones numéricas a NumPy para ejecutar código C en lugar de bytecode Python, con vectorización y broadcasting.
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Optimizaciones reales en código Python puro
LOAD_FAST vs LOAD_GLOBAL, attribute lookup, join vs +=, comprehensions y estructuras O(1): técnicas concretas para hot paths identificados con profiling.
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La regla de oro: medir antes de optimizar en Python
Flujo completo de medición con timeit, perf_counter y cProfile para identificar hot paths reales antes de tocar el código.
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Memory profiling en Python: tracemalloc y cómo cazar leaks
Cómo usar tracemalloc para comparar snapshots del heap, localizar leaks por línea de código y rastrear referencias vivas con gc.get_referrers.
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Profiling en Python: cProfile, pstats y py-spy
Cómo medir dónde gasta tiempo tu código con cProfile en desarrollo y py-spy en producción, leyendo correctamente tottime vs cumulative.
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`pdb` y `breakpoint()`: debugging interactivo en la terminal
Cómo pausar la ejecución de Python con `breakpoint()` y navegar el estado del programa usando los comandos fundamentales de `pdb`.
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Logging estructurado con structlog
Cómo usar structlog para emitir logs como JSON con contexto ligado por request, integrando el pipeline de procesadores con la stdlib de Python.
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Handlers, formatters y dictConfig en Python logging
Cómo conectar múltiples handlers con formatters independientes y centralizar toda la configuración del sistema de logging con dictConfig.
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La jerarquía de loggers y por qué print no escala
Cómo funciona el árbol de loggers en Python, por qué `logging.getLogger(__name__)` es el patrón correcto y qué rompe si se configura mal.
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Coverage y property-based testing con Hypothesis
Qué mide realmente coverage y cómo Hypothesis complementa sus límites generando y reduciendo casos que falsifican propiedades invariantes.