# Glosario

`>>>`

  El prompt en el shell interactivo de Python por omisión. Frecuentemente vistos en ejemplos de código que pueden ser ejecutados interactivamente en el intérprete.

`...`

  Puede referirse a:

  - El prompt en el shell interactivo de Python por omisión cuando se ingresa código para un bloque indentado de código, y cuando se encuentra entre dos delimitadores que emparejan (paréntesis, corchetes, llaves o comillas triples), o después de especificar un decorador.

  - La constante incorporada `Ellipsis`.

2to3

  Una herramienta que intenta convertir código de Python 2.x a Python 3.x arreglando la mayoría de las incompatibilidades que pueden ser detectadas analizando el código y recorriendo el árbol de análisis sintáctico.

  2to3 está disponible en la biblioteca estándar como `lib2to3`; un punto de entrada independiente es provisto como `Tools/scripts/2to3`. Vea 2to3 — Automated Python 2 to 3 code translation.

clase base abstracta

  Las clases base abstractas (ABC, por sus siglas en inglés Abstract Base Class) complementan al duck-typing brindando un forma de definir interfaces con técnicas como `hasattr()` que serían confusas o sutilmente erróneas (por ejemplo con magic methods). Las ABC introduce subclases virtuales, las cuales son clases que no heredan desde una clase pero aún así son reconocidas por `isinstance()` y `issubclass()`; vea la documentación del módulo `abc`. Python viene con muchas ABC incorporadas para las estructuras de datos( en el módulo `collections.abc`), números (en el módulo `numbers` ) , flujos de datos (en el módulo `io` ) , buscadores y cargadores de importaciones (en el módulo `importlib.abc` ) . Puede crear sus propios ABCs con el módulo `abc`.

anotación

  Una etiqueta asociada a una variable, atributo de clase, parámetro de función o valor de retorno, usado por convención como un type hint.

  Las anotaciones de variables no pueden ser accedidas en tiempo de ejecución, pero las anotaciones de variables globales, atributos de clase, y funciones son almacenadas en el atributo especial `__annotations__` de módulos, clases y funciones, respectivamente.

  Consulte variable annotation, function annotation, PEP 484 y PEP 526, que describen esta funcionalidad. Consulte también Prácticas recomendadas para las anotaciones para conocer las mejores prácticas sobre cómo trabajar con anotaciones.

argumento

  Un valor pasado a una function (o method) cuando se llama a la función. Hay dos clases de argumentos:

  - argumento nombrado: es un argumento precedido por un identificador (por ejemplo, `nombre=`) en una llamada a una función o pasado como valor en un diccionario precedido por `**`. Por ejemplo `3` y `5` son argumentos nombrados en las llamadas a `complex()`:

        complex(real=3, imag=5)
        complex(**{'real': 3, 'imag': 5})

  - argumento posicional son aquellos que no son nombrados. Los argumentos posicionales deben aparecer al principio de una lista de argumentos o ser pasados como elementos de un iterable precedido por `*`. Por ejemplo, `3` y `5` son argumentos posicionales en las siguientes llamadas:

        complex(3, 5)
        complex(*(3, 5))

  Los argumentos son asignados a las variables locales en el cuerpo de la función. Vea en la sección Invocaciones las reglas que rigen estas asignaciones. Sintácticamente, cualquier expresión puede ser usada para representar un argumento; el valor evaluado es asignado a la variable local.

  Vea también el parameter en el glosario, la pregunta frecuente la diferencia entre argumentos y parámetros, y PEP 362.

administrador asincrónico de contexto

  Un objeto que controla el entorno visible en un sentencia `async with` al definir los métodos `__aenter__()` `__aexit__()`. Introducido por PEP 492.

generador asincrónico

  Una función que retorna un asynchronous generator iterator. Es similar a una función corrutina definida con `async def` excepto que contiene expresiones `yield` para producir series de variables usadas en un ciclo `async for`.

  Usualmente se refiere a una función generadora asincrónica, pero puede referirse a un iterador generador asincrónico en ciertos contextos. En aquellos casos en los que el significado no está claro, usar los términos completos evita la ambigüedad.

  Una función generadora asincrónica puede contener expresiones `await` así como sentencias `async for`, y `async with`.

iterador generador asincrónico

  Un objeto creado por una función asynchronous generator.

  Este es un asynchronous iterator el cual cuando es llamado usa el método `__anext__()` retornando un objeto a la espera (awaitable) el cual ejecutará el cuerpo de la función generadora asincrónica hasta la siguiente expresión `yield`.

  Cada `yield` suspende temporalmente el procesamiento, recordando el estado local de ejecución (incluyendo a las variables locales y las sentencias try pendientes). Cuando el iterador del generador asincrónico vuelve efectivamente con otro objeto a la espera (awaitable) retornado por el método `__anext__()`, retoma donde lo dejó. Vea PEP 492 y PEP 525.

iterable asincrónico

  Un objeto, que puede ser usado en una sentencia `async for`. Debe retornar un asynchronous iterator de su método `__aiter__()`. Introducido por PEP 492.

iterador asincrónico

  Un objeto que implementa los métodos `__aiter__()` y `__anext__()`. `__anext__` debe retornar un objeto awaitable. `async for` resuelve los esperables retornados por un método de iterador asincrónico `__anext__()` hasta que lanza una excepción `StopAsyncIteration`. Introducido por PEP 492.

atributo

  Un valor asociado a un objeto que es referencias por el nombre usado expresiones de punto. Por ejemplo, si un objeto o tiene un atributo a sería referenciado como o.a.

a la espera

  Es un objeto a la espera (awaitable) que puede ser usado en una expresión `await`. Puede ser una coroutine o un objeto con un método `__await__()`. Vea también PEP 492.

BDFL

  Sigla de Benevolent Dictator For Life, benevolente dictador vitalicio, es decir Guido van Rossum, el creador de Python.

archivo binario

  Un file object capaz de leer y escribir objetos tipo binarios. Ejemplos de archivos binarios son los abiertos en modo binario (`'rb'`, `'wb'` o `'rb+'`), `sys.stdin.buffer`, `sys.stdout.buffer`, e instancias de `io.BytesIO` y de `gzip.GzipFile`.

  Vea también text file para un objeto archivo capaz de leer y escribir objetos `str`.

referencia prestada

  En la API C de Python, una referencia prestada es una referencia a un objeto. No modifica el recuento de referencias de objetos. Se convierte en un puntero colgante si se destruye el objeto. Por ejemplo, una recolección de basura puede eliminar el último strong reference del objeto y así destruirlo.

  Se recomienda llamar a `Py_INCREF()` en la referencia prestada para convertirla en una referencia fuerte in situ, excepto cuando el objeto no se puede destruir antes del último uso de la referencia prestada. La función `Py_NewRef()` se puede utilizar para crear una nueva referencia fuerte.

objetos tipo binarios

  Un objeto que soporta Protocolo Búfer y puede exportar un búfer C-contiguous. Esto incluye todas los objetos `bytes`, `bytearray`, y `array.array`, así como muchos objetos comunes `memoryview`. Los objetos tipo binarios pueden ser usados para varias operaciones que usan datos binarios; éstas incluyen compresión, salvar a archivos binarios, y enviarlos a través de un socket.

  Algunas operaciones necesitan que los datos binarios sean mutables. La documentación frecuentemente se refiere a éstos como «objetos tipo binario de lectura y escritura». Ejemplos de objetos de búfer mutables incluyen a `bytearray` y `memoryview` de la `bytearray`. Otras operaciones que requieren datos binarios almacenados en objetos inmutables («objetos tipo binario de sólo lectura»); ejemplos de éstos incluyen `bytes` y `memoryview` del objeto `bytes`.

bytecode

  El código fuente Python es compilado en bytecode, la representación interna de un programa python en el intérprete CPython. El bytecode también es guardado en caché en los archivos .pyc de tal forma que ejecutar el mismo archivo es más fácil la segunda vez (la recompilación desde el código fuente a bytecode puede ser evitada). Este «lenguaje intermedio» deberá corren en una virtual machine que ejecute el código de máquina correspondiente a cada bytecode. Note que los bytecodes no tienen como requisito trabajar en las diversas máquina virtuales de Python, ni de ser estable entre versiones Python.

  Una lista de las instrucciones en bytecode está disponible en la documentación de el módulo dis.

retrollamada

  Una función de subrutina que se pasa como un argumento para ejecutarse en algún momento en el futuro.

clase

  Una plantilla para crear objetos definidos por el usuario. Las definiciones de clase normalmente contienen definiciones de métodos que operan una instancia de la clase.

variable de clase

  Una variable definida en una clase y prevista para ser modificada sólo a nivel de clase (es decir, no en una instancia de la clase).

coerción

  La conversión implícita de una instancia de un tipo en otra durante una operación que involucra dos argumentos del mismo tipo. Por ejemplo, `int(3.15)` convierte el número de punto flotante al entero `3`, pero en `3 + 4.5`, cada argumento es de un tipo diferente (uno entero, otro flotante), y ambos deben ser convertidos al mismo tipo antes de que puedan ser sumados o emitiría un `TypeError`. Sin coerción, todos los argumentos, incluso de tipos compatibles, deberían ser normalizados al mismo tipo por el programador, por ejemplo `float(3)+4.5` en lugar de `3+4.5`.

número complejo

  Una extensión del sistema familiar de número reales en el cual los números son expresados como la suma de una parte real y una parte imaginaria. Los números imaginarios son múltiplos de la unidad imaginaria (la raíz cuadrada de `-1`), usualmente escrita como `i` en matemáticas o `j` en ingeniería. Python tiene soporte incorporado para números complejos, los cuales son escritos con la notación mencionada al final.; la parte imaginaria es escrita con un sufijo `j`, por ejemplo, `3+1j`. Para tener acceso a los equivalentes complejos del módulo `math` module, use `cmath`. El uso de números complejos es matemática bastante avanzada. Si no le parecen necesarios, puede ignorarlos sin inconvenientes.

administrador de contextos

  Un objeto que controla el entorno en la sentencia `with` definiendo los métodos `__enter__()` y `__exit__()`. Vea PEP 343.

variable de contexto

  Una variable que puede tener diferentes valores dependiendo del contexto. Esto es similar a un almacenamiento de hilo local Thread-Local Storage en el cual cada hilo de ejecución puede tener valores diferentes para una variable. Sin embargo, con las variables de contexto, podría haber varios contextos en un hilo de ejecución y el uso principal de las variables de contexto es mantener registro de las variables en tareas concurrentes asíncronas. Vea `contextvars`.

contiguo

  Un búfer es considerado contiguo con precisión si es C-contiguo o Fortran contiguo. Los búferes cero dimensionales con C y Fortran contiguos. En los arreglos unidimensionales, los ítems deben ser dispuestos en memoria uno siguiente al otro, ordenados por índices que comienzan en cero. En arreglos unidimensionales C-contiguos, el último índice varía más velozmente en el orden de las direcciones de memoria. Sin embargo, en arreglos Fortran contiguos, el primer índice vería más rápidamente.

corrutina

  Las corrutinas son una forma más generalizadas de las subrutinas. A las subrutinas se ingresa por un punto y se sale por otro punto. Las corrutinas pueden se iniciadas, finalizadas y reanudadas en muchos puntos diferentes. Pueden ser implementadas con la sentencia `async def`. Vea además PEP 492.

función corrutina

  Un función que retorna un objeto coroutine . Una función corrutina puede ser definida con la sentencia `async def`, y puede contener las palabras claves `await`, `async for`, y `async with`. Las mismas son introducidas en PEP 492.

CPython

  La implementación canónica del lenguaje de programación Python, como se distribuye en python.org. El término «CPython» es usado cuando es necesario distinguir esta implementación de otras como Jython o IronPython.

decorador

  Una función que retorna otra función, usualmente aplicada como una función de transformación empleando la sintaxis `@envoltorio`. Ejemplos comunes de decoradores son `classmethod()` y `staticmethod()`.

  La sintaxis del decorador es meramente azúcar sintáctico, las definiciones de las siguientes dos funciones son semánticamente equivalentes:

      def f(arg):
          ...
      f = staticmethod(f)

      @staticmethod
      def f(arg):
          ...

  El mismo concepto existe para clases, pero son menos usadas. Vea la documentación de function definitions y class definitions para mayor detalle sobre decoradores.

descriptor

  Cualquier objeto que define los métodos `__get__()`, `__set__()`, o `__delete__()`. Cuando un atributo de clase es un descriptor, su conducta enlazada especial es disparada durante la búsqueda del atributo. Normalmente, usando a.b para consultar, establecer o borrar un atributo busca el objeto llamado b en el diccionario de clase de a, pero si b es un descriptor, el respectivo método descriptor es llamado. Entender descriptores es clave para lograr una comprensión profunda de Python porque son la base de muchas de las capacidades incluyendo funciones, métodos, propiedades, métodos de clase, métodos estáticos, y referencia a súper clases.

  Para obtener más información sobre los métodos de los descriptores, consulte Implementando Descriptores o Guía práctica de uso de los descriptores.

diccionario

  Un arreglo asociativo, con claves arbitrarias que son asociadas a valores. Las claves pueden ser cualquier objeto con los métodos `__hash__()` y `__eq__()` . Son llamadas hash en Perl.

comprensión de diccionarios

  Una forma compacta de procesar todos o parte de los elementos en un iterable y retornar un diccionario con los resultados. `results = {n: n ** 2 for n in range(10)}` genera un diccionario que contiene la clave `n` asignada al valor `n ** 2`. Ver Despliegues para listas, conjuntos y diccionarios.

vista de diccionario

  Los objetos retornados por los métodos `dict.keys()`, `dict.values()`, y `dict.items()` son llamados vistas de diccionarios. Proveen una vista dinámica de las entradas de un diccionario, lo que significa que cuando el diccionario cambia, la vista refleja éstos cambios. Para forzar a la vista de diccionario a convertirse en una lista completa, use `list(dictview)`. Vea Objetos tipos vista de diccionario.

docstring

  Una cadena de caracteres literal que aparece como la primera expresión en una clase, función o módulo. Aunque es ignorada cuando se ejecuta, es reconocida por el compilador y puesta en el atributo `__doc__` de la clase, función o módulo comprendida. Como está disponible mediante introspección, es el lugar canónico para ubicar la documentación del objeto.

tipado de pato

  Un estilo de programación que no revisa el tipo del objeto para determinar si tiene la interfaz correcta; en vez de ello, el método o atributo es simplemente llamado o usado («Si se ve como un pato y grazna como un pato, debe ser un pato»). Enfatizando las interfaces en vez de hacerlo con los tipos específicos, un código bien diseñado pues tener mayor flexibilidad permitiendo la sustitución polimórfica. El tipado de pato duck-typing evita usar pruebas llamando a `type()` o `isinstance()`. (Nota: si embargo, el tipado de pato puede ser complementado con abstract base classes. En su lugar, generalmente pregunta con `hasattr()` o EAFP.

EAFP

  Del inglés Easier to ask for forgiveness than permission, es más fácil pedir perdón que pedir permiso. Este estilo de codificación común en Python asume la existencia de claves o atributos válidos y atrapa las excepciones si esta suposición resulta falsa. Este estilo rápido y limpio está caracterizado por muchas sentencias `try` y `except`. Esta técnica contrasta con estilo LBYL usual en otros lenguajes como C.

expresión

  Una construcción sintáctica que puede ser evaluada, hasta dar un valor. En otras palabras, una expresión es una acumulación de elementos de expresión tales como literales, nombres, accesos a atributos, operadores o llamadas a funciones, todos ellos retornando valor. A diferencia de otros lenguajes, no toda la sintaxis del lenguaje son expresiones. También hay statements que no pueden ser usadas como expresiones, como la `while`. Las asignaciones también son sentencias, no expresiones.

módulo de extensión

  Un módulo escrito en C o C++, usando la API para C de Python para interactuar con el núcleo y el código del usuario.

f-string

  Son llamadas f-strings las cadenas literales que usan el prefijo `'f'` o `'F'`, que es una abreviatura para formatted string literals. Vea también PEP 498.

objeto archivo

  Un objeto que expone una API orientada a archivos (con métodos como `read()` o `write()`) al objeto subyacente. Dependiendo de la forma en la que fue creado, un objeto archivo, puede mediar el acceso a un archivo real en el disco u otro tipo de dispositivo de almacenamiento o de comunicación (por ejemplo, entrada/salida estándar, búfer de memoria, sockets, pipes, etc.). Los objetos archivo son también denominados objetos tipo archivo o flujos.

  Existen tres categorías de objetos archivo: crudos raw archivos binarios, con búfer archivos binarios y archivos de texto. Sus interfaces son definidas en el módulo `io`. La forma canónica de crear objetos archivo es usando la función `open()`.

objetos tipo archivo

  Un sinónimo de file object.

codificación del sistema de archivos y manejador de errores

  Controlador de errores y codificación utilizado por Python para decodificar bytes del sistema operativo y codificar Unicode en el sistema operativo.

  La codificación del sistema de archivos debe garantizar la decodificación exitosa de todos los bytes por debajo de 128. Si la codificación del sistema de archivos no proporciona esta garantía, las funciones de API pueden lanzar `UnicodeError`.

  Las funciones `sys.getfilesystemencoding()` y `sys.getfilesystemencodeerrors()` se pueden utilizar para obtener la codificación del sistema de archivos y el controlador de errores.

  La codificación del sistema de archivos y el manejador de errores se configuran al inicio de Python mediante la función `PyConfig_Read()`: consulte los miembros `filesystem_encoding` y `filesystem_errors` de `PyConfig`.

  See also the locale encoding.

buscador

  Un objeto que trata de encontrar el loader para el módulo que está siendo importado.

  Desde la versión 3.3 de Python, existen dos tipos de buscadores: meta buscadores de ruta para usar con `sys.meta_path`, y buscadores de entradas de rutas para usar con `sys.path_hooks`.

  Vea PEP 302, PEP 420 y PEP 451 para mayores detalles.

división entera

  Una división matemática que se redondea hacia el entero menor más cercano. El operador de la división entera es `//`. Por ejemplo, la expresión `11 // 4` evalúa `2` a diferencia del `2.75` retornado por la verdadera división de números flotantes. Note que `(-11) // 4` es `-3` porque es `-2.75` redondeado para abajo. Ver PEP 238.

función

  Una serie de sentencias que retornan un valor al que las llama. También se le puede pasar cero o más argumentos los cuales pueden ser usados en la ejecución de la misma. Vea también parameter, method, y la sección Definiciones de funciones.

anotación de función

  Una annotation del parámetro de una función o un valor de retorno.

  Las anotaciones de funciones son usadas frecuentemente para indicadores de tipo, por ejemplo, se espera que una función tome dos argumentos de clase `int` y también se espera que retorne dos valores `int`:

      def sum_two_numbers(a: int, b: int) -> int:
         return a + b

  La sintaxis de las anotaciones de funciones son explicadas en la sección Definiciones de funciones.

  Consulte variable annotation y PEP 484, que describen esta funcionalidad. Consulte también Prácticas recomendadas para las anotaciones para conocer las mejores prácticas sobre cómo trabajar con anotaciones.

__future__

  Un future statement, `from __future__ import <feature>`, indica al compilador que compile el módulo actual utilizando una sintaxis o semántica que se convertirá en estándar en una versión futura de Python. El módulo `__future__` documenta los posibles valores de feature. Al importar este módulo y evaluar sus variables, puede ver cuándo se agregó por primera vez una nueva característica al lenguaje y cuándo se convertirá (o se convirtió) en la predeterminada:

      >>> import __future__
      >>> __future__.division
      _Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 8192)

recolección de basura

  El proceso de liberar la memoria de lo que ya no está en uso. Python realiza recolección de basura (garbage collection) llevando la cuenta de las referencias, y el recogedor de basura cíclico es capaz de detectar y romper las referencias cíclicas. El recogedor de basura puede ser controlado mediante el módulo `gc` .

generador

  Una función que retorna un generator iterator. Luce como una función normal excepto que contiene la expresión `yield` para producir series de valores utilizables en un bucle for o que pueden ser obtenidas una por una con la función `next()`.

  Usualmente se refiere a una función generadora, pero puede referirse a un iterador generador en ciertos contextos. En aquellos casos en los que el significado no está claro, usar los términos completos evita la ambigüedad.

iterador generador

  Un objeto creado por una función generator.

  Cada `yield` suspende temporalmente el procesamiento, recordando el estado de ejecución local (incluyendo las variables locales y las sentencias try pendientes). Cuando el «iterador generado» vuelve, retoma donde ha dejado, a diferencia de lo que ocurre con las funciones que comienzan nuevamente con cada invocación.

expresión generadora

  Una expresión que retorna un iterador. Luce como una expresión normal seguida por la cláusula `for` definiendo así una variable de bucle, un rango y una cláusula opcional `if`. La expresión combinada genera valores para la función contenedora:

      >>> sum(i*i for i in range(10))         # sum of squares 0, 1, 4, ... 81
      285

función genérica

  Una función compuesta de muchas funciones que implementan la misma operación para diferentes tipos. Qué implementación deberá ser usada durante la llamada a la misma es determinado por el algoritmo de despacho.

  Vea también la entrada de glosario single dispatch, el decorador `functools.singledispatch()`, y PEP 443.

tipos genéricos

  A type that can be parameterized; typically a container class such as `list` or `dict`. Used for type hints and annotations.

  For more details, see generic alias types, PEP 483, PEP 484, PEP 585, and the `typing` module.

GIL

  Vea global interpreter lock.

bloqueo global del intérprete

  Mecanismo empleado por el intérprete CPython para asegurar que sólo un hilo ejecute el bytecode Python por vez. Esto simplifica la implementación de CPython haciendo que el modelo de objetos (incluyendo algunos críticos como `dict`) están implícitamente a salvo de acceso concurrente. Bloqueando el intérprete completo se simplifica hacerlo multi-hilos, a costa de mucho del paralelismo ofrecido por las máquinas con múltiples procesadores.

  However, some extension modules, either standard or third-party, are designed so as to release the GIL when doing computationally intensive tasks such as compression or hashing. Also, the GIL is always released when doing I/O.

  Esfuerzos previos hechos para crear un intérprete «sin hilos» (uno que bloquee los datos compartidos con una granularidad mucho más fina) no han sido exitosos debido a que el rendimiento sufrió para el caso más común de un solo procesador. Se cree que superar este problema de rendimiento haría la implementación mucho más compleja y por tanto, más costosa de mantener.

hash-based pyc

  Un archivo cache de bytecode que usa el hash en vez de usar el tiempo de la última modificación del archivo fuente correspondiente para determinar su validez. Vea Invalidación del código de bytes en caché.

hashable

  Un objeto es hashable si tiene un valor de hash que nunca cambiará durante su tiempo de vida (necesita un método `__hash__()` ), y puede ser comparado con otro objeto (necesita el método `__eq__()` ). Los objetos hashables que se comparan iguales deben tener el mismo número hash.

  Ser hashable hace a un objeto utilizable como clave de un diccionario y miembro de un set, porque éstas estructuras de datos usan los valores de hash internamente.

  La mayoría de los objetos inmutables incorporados en Python son hashables; los contenedores mutables (como las listas o los diccionarios) no lo son; los contenedores inmutables (como tuplas y conjuntos frozensets) son hashables si sus elementos son hashables . Los objetos que son instancias de clases definidas por el usuario son hashables por defecto. Todos se comparan como desiguales (excepto consigo mismos), y su valor de hash está derivado de su función `id()`.

IDLE

  El entorno integrado de desarrollo de Python, o Integrated Development Environment for Python. IDLE es un editor básico y un entorno de intérprete que se incluye con la distribución estándar de Python.

inmutable

  Un objeto con un valor fijo. Los objetos inmutables son números, cadenas y tuplas. Éstos objetos no pueden ser alterados. Un nuevo objeto debe ser creado si un valor diferente ha de ser guardado. Juegan un rol importante en lugares donde es necesario un valor de hash constante, por ejemplo como claves de un diccionario.

ruta de importación

  Una lista de las ubicaciones (o entradas de ruta) que son revisadas por path based finder al importar módulos. Durante la importación, ésta lista de localizaciones usualmente viene de `sys.path`, pero para los subpaquetes también puede incluir al atributo `__path__` del paquete padre.

importar

  El proceso mediante el cual el código Python dentro de un módulo se hace alcanzable desde otro código Python en otro módulo.

importador

  Un objeto que buscan y lee un módulo; un objeto que es tanto finder como loader.

interactivo

  Python tiene un intérprete interactivo, lo que significa que puede ingresar sentencias y expresiones en el prompt del intérprete, ejecutarlos de inmediato y ver sus resultados. Sólo ejecute `python` sin argumentos (podría seleccionarlo desde el menú principal de su computadora). Es una forma muy potente de probar nuevas ideas o inspeccionar módulos y paquetes (recuerde `help(x)`).

interpretado

  Python es un lenguaje interpretado, a diferencia de uno compilado, a pesar de que la distinción puede ser difusa debido al compilador a bytecode. Esto significa que los archivos fuente pueden ser corridos directamente, sin crear explícitamente un ejecutable que es corrido luego. Los lenguajes interpretados típicamente tienen ciclos de desarrollo y depuración más cortos que los compilados, sin embargo sus programas suelen correr más lentamente. Vea también interactive.

apagado del intérprete

  Cuando se le solicita apagarse, el intérprete Python ingresa a un fase especial en la cual gradualmente libera todos los recursos reservados, como módulos y varias estructuras internas críticas. También hace varias llamadas al recolector de basura. Esto puede disparar la ejecución de código de destructores definidos por el usuario o weakref callbacks. El código ejecutado durante la fase de apagado puede encontrar varias excepciones debido a que los recursos que necesita pueden no funcionar más (ejemplos comunes son los módulos de bibliotecas o los artefactos de advertencias warnings machinery)

  La principal razón para el apagado del intérpreter es que el módulo `__main__` o el script que estaba corriendo termine su ejecución.

iterable

  Un objeto capaz de retornar sus miembros uno por vez. Ejemplos de iterables son todos los tipos de secuencias (como `list`, `str`, y `tuple`) y algunos de tipos no secuenciales, como `dict`, objeto archivo, y objetos de cualquier clase que defina con los métodos `__iter__()` o con un método `__getitem__()` que implementen la semántica de Sequence.

  Los iterables pueden ser usados en el bucle `for` y en muchos otros sitios donde una secuencia es necesaria (`zip()`, `map()`, …). Cuando un objeto iterable es pasado como argumento a la función incorporada `iter()`, retorna un iterador para el objeto. Este iterador pasa así el conjunto de valores. Cuando se usan iterables, normalmente no es necesario llamar a la función `iter()` o tratar con los objetos iteradores usted mismo. La sentencia `for` lo hace automáticamente por usted, creando un variable temporal sin nombre para mantener el iterador mientras dura el bucle. Vea también iterator, sequence, y generator.

iterador

  Un objeto que representa un flujo de datos. Llamadas repetidas al método `__next__()` del iterador (o al pasar la función incorporada `next()`) retorna ítems sucesivos del flujo. Cuando no hay más datos disponibles, una excepción `StopIteration` es disparada. En este momento, el objeto iterador está exhausto y cualquier llamada posterior al método `__next__()` sólo dispara otra vez `StopIteration`. Los iteradores necesitan tener un método `__iter__()` que retorna el objeto iterador mismo así cada iterador es también un iterable y puede ser usado en casi todos los lugares donde los iterables son aceptados. Una excepción importante es el código que intenta múltiples pases de iteración. Un objeto contenedor (como la `list`) produce un nuevo iterador cada vez que pasa a una función `iter()` o se usa en un bucle `for`. Intentar ésto con un iterador simplemente retornaría el mismo objeto iterador exhausto usado en previas iteraciones, haciéndolo aparecer como un contenedor vacío.

  Puede encontrar más información en Tipos de iteradores.

  CPython implementation detail: CPython does not consistently apply the requirement that an iterator define `__iter__()`.

función clave

  Una función clave o una función de colación es un invocable que retorna un valor usado para el ordenamiento o clasificación. Por ejemplo, `locale.strxfrm()` es usada para producir claves de ordenamiento que se adaptan a las convenciones específicas de ordenamiento de un locale.

  Cierta cantidad de herramientas de Python aceptan funciones clave para controlar como los elementos son ordenados o agrupados. Incluyendo a `min()`, `max()`, `sorted()`, `list.sort()`, `heapq.merge()`, `heapq.nsmallest()`, `heapq.nlargest()`, y `itertools.groupby()`.

  Hay varias formas de crear una función clave. Por ejemplo, el método `str.lower()` puede servir como función clave para ordenamientos que no distingan mayúsculas de minúsculas. Como alternativa, una función clave puede ser realizada con una expresión `lambda` como `lambda r: (r[0], r[2])`. También, el módulo `operator` provee tres constructores de funciones clave: `attrgetter()`, `itemgetter()`, y `methodcaller()`. Vea en Sorting HOW TO ejemplos de cómo crear y usar funciones clave.

argumento nombrado

  Vea argument.

lambda

  Una función anónima de una línea consistente en un sola expression que es evaluada cuando la función es llamada. La sintaxis para crear una función lambda es `lambda [parameters]: expression`

LBYL

  Del inglés Look before you leap, «mira antes de saltar». Es un estilo de codificación que prueba explícitamente las condiciones previas antes de hacer llamadas o búsquedas. Este estilo contrasta con la manera EAFP y está caracterizado por la presencia de muchas sentencias `if`.

  En entornos multi-hilos, el método LBYL tiene el riesgo de introducir condiciones de carrera entre los hilos que están «mirando» y los que están «saltando». Por ejemplo, el código, if key in mapping: return mapping[key]` puede fallar si otro hilo remueve key de mapping después del test, pero antes de retornar el valor. Este problema puede ser resuelto usando bloqueos o empleando el método EAFP.

codificación de la configuración regional

  En Unix, es la codificación de la configuración regional LC_CTYPE. Se puede configurar con `locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, new_locale)`.

  En Windows, es la página de códigos ANSI (por ejemplo, `cp1252`).

  `locale.getpreferredencoding(False)` se puede utilizar para obtener la codificación de la configuración regional.

  Python usa el filesystem encoding and error handler para convertir entre nombres de archivo Unicode y nombres de archivo en bytes.

lista

  Es una sequence Python incorporada. A pesar de su nombre es más similar a un arreglo en otros lenguajes que a una lista enlazada porque el acceso a los elementos es O(1).

comprensión de listas

  Una forma compacta de procesar todos o parte de los elementos en una secuencia y retornar una lista como resultado. `result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0]` genera una lista de cadenas conteniendo números hexadecimales (0x..) entre 0 y 255. La cláusula `if` es opcional. Si es omitida, todos los elementos en `range(256)` son procesados.

cargador

  Un objeto que carga un módulo. Debe definir el método llamado `load_module()`. Un cargador es normalmente retornados por un finder. Vea PEP 302 para detalles y `importlib.abc.Loader` para una abstract base class.

método mágico

  Una manera informal de llamar a un special method.

mapeado

  Un objeto contenedor que permite recupero de claves arbitrarias y que implementa los métodos especificados en la `Mapping` o `MutableMapping` abstract base classes. Por ejemplo, `dict`, `collections.defaultdict`, `collections.OrderedDict` y `collections.Counter`.

meta buscadores de ruta

  Un finder retornado por una búsqueda de `sys.meta_path`. Los meta buscadores de ruta están relacionados a buscadores de entradas de rutas, pero son algo diferente.

  Vea en `importlib.abc.MetaPathFinder` los métodos que los meta buscadores de ruta implementan.

metaclase

  La clase de una clase. Las definiciones de clases crean nombres de clase, un diccionario de clase, y una lista de clases base. Las metaclases son responsables de tomar estos tres argumentos y crear la clase. La mayoría de los objetos de un lenguaje de programación orientado a objetos provienen de una implementación por defecto. Lo que hace a Python especial que es posible crear metaclases a medida. La mayoría de los usuario nunca necesitarán esta herramienta, pero cuando la necesidad surge, las metaclases pueden brindar soluciones poderosas y elegantes. Han sido usadas para loggear acceso de atributos, agregar seguridad a hilos, rastrear la creación de objetos, implementar singletons, y muchas otras tareas.

  Más información hallará en Metaclases.

método

  Una función que es definida dentro del cuerpo de una clase. Si es llamada como un atributo de una instancia de otra clase, el método tomará el objeto instanciado como su primer argument (el cual es usualmente denominado self). Vea function y nested scope.

orden de resolución de métodos

  Orden de resolución de métodos es el orden en el cual una clase base es buscada por un miembro durante la búsqueda. Mire en The Python 2.3 Method Resolution Order los detalles del algoritmo usado por el intérprete Python desde la versión 2.3.

módulo

  Un objeto que sirve como unidad de organización del código Python. Los módulos tienen espacios de nombres conteniendo objetos Python arbitrarios. Los módulos son cargados en Python por el proceso de importing.

  Vea también package.

especificador de módulo

  Un espacio de nombres que contiene la información relacionada a la importación usada al leer un módulo. Una instancia de `importlib.machinery.ModuleSpec`.

MRO

  Vea method resolution order.

mutable

  Los objetos mutables pueden cambiar su valor pero mantener su `id()`. Vea también immutable.

tupla nombrada

  La denominación «tupla nombrada» se aplica a cualquier tipo o clase que hereda de una tupla y cuyos elementos indexables son también accesibles usando atributos nombrados. Este tipo o clase puede tener además otras capacidades.

  Varios tipos incorporados son tuplas nombradas, incluyendo los valores retornados por `time.localtime()` y `os.stat()`. Otro ejemplo es `sys.float_info`:

      >>> sys.float_info[1]                   # indexed access
      1024
      >>> sys.float_info.max_exp              # named field access
      1024
      >>> isinstance(sys.float_info, tuple)   # kind of tuple
      True

  Algunas tuplas nombradas con tipos incorporados (como en los ejemplo precedentes). También puede ser creada con una definición regular de clase que hereda de la clase `tuple` y que define campos nombrados. Una clase como esta puede ser hechas personalizadamente o puede ser creada con la función factoría `collections.namedtuple()`. Esta última técnica automáticamente brinda métodos adicionales que pueden no estar presentes en las tuplas nombradas personalizadas o incorporadas.

espacio de nombres

  El lugar donde la variable es almacenada. Los espacios de nombres son implementados como diccionarios. Hay espacio de nombre local, global, e incorporado así como espacios de nombres anidados en objetos (en métodos). Los espacios de nombres soportan modularidad previniendo conflictos de nombramiento. Por ejemplo, las funciones `builtins.open` y `os.open()` se distinguen por su espacio de nombres. Los espacios de nombres también ayuda a la legibilidad y mantenibilidad dejando claro qué módulo implementa una función. Por ejemplo, escribiendo `random.seed()` o `itertools.islice()` queda claro que éstas funciones están implementadas en los módulos `random` y `itertools`, respectivamente.

paquete de espacios de nombres

  Un PEP 420 package que sirve sólo para contener subpaquetes. Los paquetes de espacios de nombres pueden no tener representación física, y específicamente se diferencian de los regular package porque no tienen un archivo `__init__.py`.

  Vea también module.

alcances anidados

  La habilidad de referirse a una variable dentro de una definición encerrada. Por ejemplo, una función definida dentro de otra función puede referir a variables en la función externa. Note que los alcances anidados por defecto sólo funcionan para referencia y no para asignación. Las variables locales leen y escriben sólo en el alcance más interno. De manera semejante, las variables globales pueden leer y escribir en el espacio de nombres global. Con `nonlocal` se puede escribir en alcances exteriores.

clase de nuevo estilo

  Vieja denominación usada para el estilo de clases ahora empleado en todos los objetos de clase. En versiones más tempranas de Python, sólo las nuevas clases podían usar capacidades nuevas y versátiles de Python como `__slots__`, descriptores, propiedades, `__getattribute__()`, métodos de clase y métodos estáticos.

objeto

  Cualquier dato con estado (atributo o valor) y comportamiento definido (métodos). También es la más básica clase base para cualquier new-style class.

paquete

  Un module Python que puede contener submódulos o recursivamente, subpaquetes. Técnicamente, un paquete es un módulo Python con un atributo `__path__`.

  Vea también regular package y namespace package.

parámetro

  Una entidad nombrada en una definición de una function (o método) que especifica un argument (o en algunos casos, varios argumentos) que la función puede aceptar. Existen cinco tipos de argumentos:

  - posicional o nombrado: especifica un argumento que puede ser pasado tanto como posicional o como nombrado. Este es el tipo por defecto de parámetro, como foo y bar en el siguiente ejemplo:

        def func(foo, bar=None): ...

  - sólo posicional: especifica un argumento que puede ser pasado sólo por posición. Los parámetros sólo posicionales pueden ser definidos incluyendo un carácter `/` en la lista de parámetros de la función después de ellos, como posonly1 y posonly2 en el ejemplo que sigue:

        def func(posonly1, posonly2, /, positional_or_keyword): ...

  - sólo nombrado: especifica un argumento que sólo puede ser pasado por nombre. Los parámetros sólo por nombre pueden ser definidos incluyendo un parámetro posicional de una sola variable o un simple `*`` antes de ellos en la lista de parámetros en la definición de la función, como kw_only1 y kw_only2 en el ejemplo siguiente:

        def func(arg, *, kw_only1, kw_only2): ...

  - variable posicional: especifica una secuencia arbitraria de argumentos posicionales que pueden ser brindados (además de cualquier argumento posicional aceptado por otros parámetros). Este parámetro puede ser definido anteponiendo al nombre del parámetro `*`, como a args en el siguiente ejemplo:

        def func(*args, **kwargs): ...

  - variable nombrado: especifica que arbitrariamente muchos argumentos nombrados pueden ser brindados (además de cualquier argumento nombrado ya aceptado por cualquier otro parámetro). Este parámetro puede ser definido anteponiendo al nombre del parámetro con `**`, como kwargs en el ejemplo precedente.

  Los parámetros puede especificar tanto argumentos opcionales como requeridos, así como valores por defecto para algunos argumentos opcionales.

  Vea también el glosario de argument, la pregunta respondida en la diferencia entre argumentos y parámetros, la clase `inspect.Parameter`, la sección Definiciones de funciones , y PEP 362.

entrada de ruta

  Una ubicación única en el import path que el path based finder consulta para encontrar los módulos a importar.

buscador de entradas de ruta

  Un finder retornado por un invocable en `sys.path_hooks` (esto es, un path entry hook) que sabe cómo localizar módulos dada una path entry.

  Vea en `importlib.abc.PathEntryFinder` los métodos que los buscadores de entradas de ruta implementan.

gancho a entrada de ruta

  Un invocable en la lista `sys.path_hook` que retorna un path entry finder si éste sabe cómo encontrar módulos en un path entry específico.

buscador basado en ruta

  Uno de los meta buscadores de ruta por defecto que busca un import path para los módulos.

objeto tipo ruta

  Un objeto que representa una ruta del sistema de archivos. Un objeto tipo ruta puede ser tanto una `str` como un `bytes` representando una ruta, o un objeto que implementa el protocolo `os.PathLike`. Un objeto que soporta el protocolo `os.PathLike` puede ser convertido a ruta del sistema de archivo de clase `str` o `bytes` usando la función `os.fspath()`; `os.fsdecode()` `os.fsencode()` pueden emplearse para garantizar que retorne respectivamente `str` o `bytes`. Introducido por PEP 519.

PEP

  Propuesta de mejora de Python, del inglés Python Enhancement Proposal. Un PEP es un documento de diseño que brinda información a la comunidad Python, o describe una nueva capacidad para Python, sus procesos o entorno. Los PEPs deberían dar una especificación técnica concisa y una fundamentación para las capacidades propuestas.

  Los PEPs tienen como propósito ser los mecanismos primarios para proponer nuevas y mayores capacidad, para recoger la opinión de la comunidad sobre un tema, y para documentar las decisiones de diseño que se han hecho en Python. El autor del PEP es el responsable de lograr consenso con la comunidad y documentar las opiniones disidentes.

  Vea PEP 1.

porción

  Un conjunto de archivos en un único directorio (posiblemente guardo en un archivo comprimido zip) que contribuye a un espacio de nombres de paquete, como está definido en PEP 420.

argumento posicional

  Vea argument.

API provisional

  Una API provisoria es aquella que deliberadamente fue excluida de las garantías de compatibilidad hacia atrás de la biblioteca estándar. Aunque no se esperan cambios fundamentales en dichas interfaces, como están marcadas como provisionales, los cambios incompatibles hacia atrás (incluso remover la misma interfaz) podrían ocurrir si los desarrolladores principales lo estiman. Estos cambios no se hacen gratuitamente – solo ocurrirán si fallas fundamentales y serias son descubiertas que no fueron vistas antes de la inclusión de la API.

  Incluso para APIs provisorias, los cambios incompatibles hacia atrás son vistos como una «solución de último recurso» - se intentará todo para encontrar una solución compatible hacia atrás para los problemas identificados.

  Este proceso permite que la biblioteca estándar continúe evolucionando con el tiempo, sin bloquearse por errores de diseño problemáticos por períodos extensos de tiempo. Vea PEP 411 para más detalles.

paquete provisorio

  Vea provisional API.

Python 3000

  Apodo para la fecha de lanzamiento de Python 3.x (acuñada en un tiempo cuando llegar a la versión 3 era algo distante en el futuro.) También se lo abrevió como Py3k.

Pythónico

  Una idea o pieza de código que sigue ajustadamente la convenciones idiomáticas comunes del lenguaje Python, en vez de implementar código usando conceptos comunes a otros lenguajes. Por ejemplo, una convención común en Python es hacer bucles sobre todos los elementos de un iterable con la sentencia `for`. Muchos otros lenguajes no tienen este tipo de construcción, así que los que no están familiarizados con Python podrían usar contadores numéricos:

      for i in range(len(food)):
          print(food[i])

  En contraste, un método Pythónico más limpio:

      for piece in food:
          print(piece)

nombre calificado

  Un nombre con puntos mostrando la ruta desde el alcance global del módulo a la clase, función o método definido en dicho módulo, como se define en PEP 3155. Para las funciones o clases de más alto nivel, el nombre calificado es el igual al nombre del objeto:

      >>> class C:
      ...     class D:
      ...         def meth(self):
      ...             pass
      ...
      >>> C.__qualname__
      'C'
      >>> C.D.__qualname__
      'C.D'
      >>> C.D.meth.__qualname__
      'C.D.meth'

  Cuando es usado para referirse a los módulos, nombre completamente calificado significa la ruta con puntos completo al módulo, incluyendo cualquier paquete padre, por ejemplo, email.mime.text`:

      >>> import email.mime.text
      >>> email.mime.text.__name__
      'email.mime.text'

contador de referencias

  El número de referencias a un objeto. Cuando el contador de referencias de un objeto cae hasta cero, éste es desalojable. En conteo de referencias no suele ser visible en el código de Python, pero es un elemento clave para la implementación de CPython. El módulo `sys` define la `getrefcount()` que los programadores pueden emplear para retornar el conteo de referencias de un objeto en particular.

paquete regular

  Un package tradicional, como aquellos con un directorio conteniendo el archivo `__init__.py`.

  Vea también namespace package.

__slots__

  Es una declaración dentro de una clase que ahorra memoria predeclarando espacio para las atributos de la instancia y eliminando diccionarios de la instancia. Aunque es popular, esta técnica es algo dificultosa de lograr correctamente y es mejor reservarla para los casos raros en los que existen grandes cantidades de instancias en aplicaciones con uso crítico de memoria.

secuencia

  Un iterable que logra un acceso eficiente a los elementos usando índices enteros a través del método especial `__getitem__()` y que define un método `__len__()` que retorna la longitud de la secuencia. Algunas de las secuencias incorporadas son `list`, `str`, `tuple`, y `bytes`. Observe que `dict` también soporta `__getitem__()` y `__len__()`, pero es considerada un mapeo más que una secuencia porque las búsquedas son por claves arbitraria immutable y no por enteros.

  La clase abstracta base `collections.abc.Sequence` define una interfaz mucho más rica que va más allá de sólo `__getitem__()` y `__len__()`, agregando `count()`, `index()`, `__contains__()`, y `__reversed__()`. Los tipos que implementan esta interfaz expandida pueden ser registrados explícitamente usando `register()`.

comprensión de conjuntos

  Una forma compacta de procesar todos o parte de los elementos en un iterable y retornar un conjunto con los resultados. `results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}` genera el conjunto de cadenas `{'r', 'd'}`. Ver Despliegues para listas, conjuntos y diccionarios.

despacho único

  Una forma de despacho de una generic function donde la implementación es elegida a partir del tipo de un sólo argumento.

rebanada

  Un objeto que contiene una porción de una sequence. Una rebanada es creada usando la notación de suscripto, `[]` con dos puntos entre los números cuando se ponen varios, como en `nombre_variable[1:3:5]`. La notación con corchete (suscrito) usa internamente objetos `slice`.

método especial

  Un método que es llamado implícitamente por Python cuando ejecuta ciertas operaciones en un tipo, como la adición. Estos métodos tienen nombres que comienzan y terminan con doble barra baja. Los métodos especiales están documentados en Nombres especiales de método.

sentencia

  Una sentencia es parte de un conjunto (un «bloque» de código). Una sentencia tanto es una expression como alguna de las varias sintaxis usando una palabra clave, como `if`, `while` o `for`.

referencia fuerte

  En la API C de Python, una referencia fuerte es una referencia a un objeto que incrementa el recuento de referencias del objeto cuando se crea y disminuye el recuento de referencias del objeto cuando se elimina.

  La función `Py_NewRef()` se puede utilizar para crear una referencia fuerte a un objeto. Por lo general, se debe llamar a la función `Py_DECREF()` en la referencia fuerte antes de salir del alcance de la referencia fuerte, para evitar filtrar una referencia.

  Consulte también borrowed reference.

codificación de texto

  A string in Python is a sequence of Unicode code points (in range `U+0000`–`U+10FFFF`). To store or transfer a string, it needs to be serialized as a sequence of bytes.

  Serializing a string into a sequence of bytes is known as «encoding», and recreating the string from the sequence of bytes is known as «decoding».

  There are a variety of different text serialization codecs, which are collectively referred to as «text encodings».

archivo de texto

  Un file object capaz de leer y escribir objetos `str`. Frecuentemente, un archivo de texto también accede a un flujo de datos binario y maneja automáticamente el text encoding. Ejemplos de archivos de texto que son abiertos en modo texto (`'r'` o `'w'`), `sys.stdin`, `sys.stdout`, y las instancias de `io.StringIO`.

  Vea también binary file por objeto de archivos capaces de leer y escribir objeto tipo binario.

cadena con triple comilla

  Una cadena que está enmarcada por tres instancias de comillas (») o apostrofes (“). Aunque no brindan ninguna funcionalidad que no está disponible usando cadenas con comillas simple, son útiles por varias razones. Permiten incluir comillas simples o dobles sin escapar dentro de las cadenas y pueden abarcar múltiples líneas sin el uso de caracteres de continuación, haciéndolas particularmente útiles para escribir docstrings.

tipo

  El tipo de un objeto Python determina qué tipo de objeto es; cada objeto tiene un tipo. El tipo de un objeto puede ser accedido por su atributo `__class__` o puede ser conseguido usando `type(obj)`.

alias de tipos

  Un sinónimo para un tipo, creado al asignar un tipo a un identificador.

  Los alias de tipos son útiles para simplificar los indicadores de tipo. Por ejemplo:

      def remove_gray_shades(
              colors: list[tuple[int, int, int]]) -> list[tuple[int, int, int]]:
          pass

  podría ser más legible así:

      Color = tuple[int, int, int]

      def remove_gray_shades(colors: list[Color]) -> list[Color]:
          pass

  Vea `typing` y PEP 484, que describen esta funcionalidad.

indicador de tipo

  Una annotation que especifica el tipo esperado para una variable, un atributo de clase, un parámetro para una función o un valor de retorno.

  Los indicadores de tipo son opcionales y no son obligados por Python pero son útiles para las herramientas de análisis de tipos estático, y ayuda a las IDE en el completado del código y la refactorización.

  Los indicadores de tipo de las variables globales, atributos de clase, y funciones, no de variables locales, pueden ser accedidos usando `typing.get_type_hints()`.

  Vea `typing` y PEP 484, que describen esta funcionalidad.

saltos de líneas universales

  Una manera de interpretar flujos de texto en la cual son reconocidos como finales de línea todas siguientes formas: la convención de Unix para fin de línea `'\n'`, la convención de Windows `'\r\n'`, y la vieja convención de Macintosh `'\r'`. Vea PEP 278 y PEP 3116, además de `bytes.splitlines()` para usos adicionales.

anotación de variable

  Una annotation de una variable o un atributo de clase.

  Cuando se anota una variable o un atributo de clase, la asignación es opcional:

      class C:
          field: 'annotation'

  Las anotaciones de variables son frecuentemente usadas para type hints: por ejemplo, se espera que esta variable tenga valores de clase `int`:

      count: int = 0

  La sintaxis de la anotación de variables está explicada en la sección Declaraciones de asignación anotadas.

  Consulte function annotation, PEP 484 y PEP 526, que describen esta funcionalidad. Consulte también Prácticas recomendadas para las anotaciones para conocer las mejores prácticas sobre cómo trabajar con anotaciones.

entorno virtual

  Un entorno cooperativamente aislado de ejecución que permite a los usuarios de Python y a las aplicaciones instalar y actualizar paquetes de distribución de Python sin interferir con el comportamiento de otras aplicaciones de Python en el mismo sistema.

  Vea también `venv`.

máquina virtual

  Una computadora definida enteramente por software. La máquina virtual de Python ejecuta el bytecode generado por el compilador de bytecode.

Zen de Python

  Un listado de los principios de diseño y la filosofía de Python que son útiles para entender y usar el lenguaje. El listado puede encontrarse ingresando «`import this`» en la consola interactiva.