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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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`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.
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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.
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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.
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SQLAlchemy Core vs ORM y cuándo usar cada uno
Diferencias entre Core y ORM en SQLAlchemy, cuándo elegir cada capa, Session como unidad de trabajo y cómo evitar el problema N+1 con eager loading.
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DB-API 2.0 y sqlite3: el estándar de la stdlib
PEP 249 define la interfaz común de todos los adaptadores de BD en Python; sqlite3 la implementa con conexiones, cursores, parámetros seguros y gestión de transacciones.