Qué hay de nuevo en Python 2.3¶

Autor: A.M. Kuchling

Este artículo explica las nuevas características de Python 2.3. Python 2.3 se publicó el 29 de julio de 2003.

Los temas principales de Python 2.3 son el pulido de algunas de las características añadidas en la 2.2, la adición de varias mejoras pequeñas pero útiles al núcleo del lenguaje y la ampliación de la biblioteca estándar. El nuevo modelo de objetos introducido en la versión anterior se ha beneficiado de 18 meses de correcciones de errores y de esfuerzos de optimización que han mejorado el rendimiento de las clases de nuevo estilo. Se han añadido algunas funciones incorporadas, como sum() y enumerate(). El operador in puede utilizarse ahora para búsquedas de subcadenas (por ejemplo, "ab" en "abc" retorna True).

Algunas de las nuevas características de la biblioteca son los tipos de datos booleanos, de conjunto, de montón y de fecha/hora, la posibilidad de importar módulos desde archivos con formato ZIP, el soporte de metadatos para el tan esperado catálogo de Python, una versión actualizada de IDLE y módulos para registrar mensajes, envolver texto, analizar archivos CSV, procesar opciones de línea de comandos, utilizar bases de datos BerkeleyDB… la lista de módulos nuevos y mejorados es larga.

Este artículo no pretende proporcionar una especificación completa de las nuevas características, sino que proporciona una visión general conveniente. Para obtener todos los detalles, debes consultar la documentación de Python 2.3, como la Referencia de la Biblioteca de Python y el Manual de Referencia de Python. Si quieres entender la implementación completa y los fundamentos del diseño, consulta el PEP de una nueva característica en particular.

PEP 218: Un tipo de datos de conjunto estándar¶

El nuevo módulo sets contiene una implementación de un tipo de datos de conjuntos. La clase Set es para conjuntos mutables, conjuntos a los que se les pueden añadir y eliminar miembros. La clase ImmutableSet es para los conjuntos que no pueden ser modificados, y las instancias de ImmutableSet pueden por lo tanto ser utilizadas como claves de diccionario. Los conjuntos se construyen sobre diccionarios, por lo que los elementos de un conjunto deben ser hashables.

Aquí hay un ejemplo simple:

>>> import sets
>>> S = sets.Set([1,2,3])
>>> S
Set([1, 2, 3])
>>> 1 in S
True
>>> 0 in S
False
>>> S.add(5)
>>> S.remove(3)
>>> S
Set([1, 2, 5])
>>>

La unión y la intersección de los conjuntos pueden calcularse con los métodos union() y intersection(); una notación alternativa utiliza los operadores bitácora & y |. Los conjuntos mutables también tienen versiones in situ de estos métodos, union_update() y intersection_update().

>>> S1 = sets.Set([1,2,3])
>>> S2 = sets.Set([4,5,6])
>>> S1.union(S2)
Set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> S1 | S2                  # Alternative notation
Set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> S1.intersection(S2)
Set([])
>>> S1 & S2                  # Alternative notation
Set([])
>>> S1.union_update(S2)
>>> S1
Set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>>

También es posible tomar la diferencia simétrica de dos conjuntos. Este es el conjunto de todos los elementos de la unión que no están en la intersección. Otra forma de decirlo es que la diferencia simétrica contiene todos los elementos que están exactamente en un conjunto. De nuevo, existe una notación alternativa (^), y una versión in-place con el poco agraciado nombre symmetric_difference_update().

>>> S1 = sets.Set([1,2,3,4])
>>> S2 = sets.Set([3,4,5,6])
>>> S1.symmetric_difference(S2)
Set([1, 2, 5, 6])
>>> S1 ^ S2
Set([1, 2, 5, 6])
>>>

También hay métodos issubset() y issuperset() para comprobar si un conjunto es subconjunto o superconjunto de otro:

>>> S1 = sets.Set([1,2,3])
>>> S2 = sets.Set([2,3])
>>> S2.issubset(S1)
True
>>> S1.issubset(S2)
False
>>> S1.issuperset(S2)
True
>>>

Ver también

PEP 218 - Añadiendo un tipo de objeto de conjunto incorporado: PEP escrito por Greg V. Wilson. Implementado por Greg V. Wilson, Alex Martelli y GvR.

PEP 255: Generadores simples¶

En Python 2.2, los generadores se añadieron como una característica opcional, que se activaba mediante una directiva from __future__ import generators. En 2.3 los generadores ya no necesitan ser habilitados especialmente, y ahora están siempre presentes; esto significa que yield es ahora siempre una palabra clave. El resto de esta sección es una copia de la descripción de los generadores del documento «What’s New in Python 2.2»; si lo leíste cuando salió Python 2.2, puedes saltarte el resto de esta sección.

Sin duda estás familiarizado con cómo funcionan las llamadas a funciones en Python o C. Cuando llamas a una función, ésta obtiene un espacio de nombres privado donde se crean sus variables locales. Cuando la función llega a una declaración return, las variables locales se destruyen y el valor resultante se retorna a quien la llamó. Una llamada posterior a la misma función obtendrá un nuevo conjunto de variables locales. Pero, ¿qué pasaría si las variables locales no se tiraran al salir de una función? ¿Qué pasaría si pudieras reanudar la función donde la dejaste? Esto es lo que proporcionan los generadores; se puede pensar en ellos como funciones reanudables.

Este es el ejemplo más sencillo de una función generadora:

def generate_ints(N):
    for i in range(N):
        yield i

Se ha introducido una nueva palabra clave, yield, para los generadores. Cualquier función que contenga una declaración yield es una función generadora; esto es detectado por el compilador de código de bits de Python que compila la función especialmente como resultado.

Cuando se llama a una función generadora, ésta no retorna un único valor, sino que retorna un objeto generador que soporta el protocolo de los iteradores. Al ejecutar la sentencia yield, el generador retorna el valor de i, de forma similar a una sentencia return. La gran diferencia entre yield y una sentencia return es que al llegar a una sentencia yield se suspende el estado de ejecución del generador y se conservan las variables locales. En la siguiente llamada al método .next() del generador, la función se reanudará la ejecución inmediatamente después de la sentencia yield. (Por razones complicadas, la sentencia yield no está permitida dentro del bloque try de una sentencia try…`; lea PEP 255 para una explicación completa de la interacción entre yield y las excepciones)

Este es un ejemplo de uso del generador generate_ints():

>>> gen = generate_ints(3)
>>> gen
<generator object at 0x8117f90>
>>> gen.next()
0
>>> gen.next()
1
>>> gen.next()
2
>>> gen.next()
Traceback (most recent call last):
  File "stdin", line 1, in ?
  File "stdin", line 2, in generate_ints
StopIteration

También podrías escribir for i in generate_ints(5), o a,b,c = generate_ints(3).

Dentro de una función generadora, la expresión return sólo puede usarse sin un valor, y señala el final de la procesión de valores; después el generador no puede retornar más valores. return con un valor, como return 5, es un error de sintaxis dentro de una función generadora. El final de los resultados del generador también puede indicarse levantando manualmente StopIteration, o simplemente dejando que el flujo de ejecución caiga en el fondo de la función.

Puedes conseguir el efecto de los generadores manualmente escribiendo tu propia clase y almacenando todas las variables locales del generador como variables de instancia. Por ejemplo, la devolución de una lista de enteros podría hacerse estableciendo self.count a 0, y haciendo que el método next() incremente self.count y lo retorne. Sin embargo, para un generador medianamente complicado, escribir la clase correspondiente sería mucho más complicado. Lib/test/test_generators.py contiene varios ejemplos más interesantes. El más sencillo implementa un recorrido en orden de un árbol utilizando generadores de forma recursiva

# A recursive generator that generates Tree leaves in in-order.
def inorder(t):
    if t:
        for x in inorder(t.left):
            yield x
        yield t.label
        for x in inorder(t.right):
            yield x

Otros dos ejemplos en Lib/test/test_generators.py producen soluciones para el problema de las N reinas (colocar $N$ reinas en un tablero de ajedrez $NxN$ de forma que ninguna reina amenace a otra) y el recorrido del caballero (una ruta que lleva a un caballo a cada casilla de un tablero de ajedrez $NxN$ sin visitar ninguna casilla dos veces).

La idea de los generadores proviene de otros lenguajes de programación, especialmente de Icon (https://www.cs.arizona.edu/icon/), donde la idea de los generadores es fundamental. En Icon, cada expresión y llamada a una función se comporta como un generador. Un ejemplo de «An Overview of the Icon Programming Language» en https://www.cs.arizona.edu/icon/docs/ipd266.htm da una idea de cómo es esto:

sentence := "Store it in the neighboring harbor"
if (i := find("or", sentence)) > 5 then write(i)

En Icon la función find() retorna los índices en los que se encuentra la subcadena «o»: 3, 23, 33. En la expresión if, a i se le asigna primero un valor de 3, pero 3 es menor que 5, por lo que la comparación falla, e Icon la reintenta con el segundo valor de 23. 23 es mayor que 5, por lo que la comparación ahora tiene éxito, y el código imprime el valor 23 en la pantalla.

Python no va tan lejos como Icon en la adopción de generadores como concepto central. Los generadores se consideran parte del núcleo del lenguaje Python, pero aprenderlos o utilizarlos no es obligatorio; si no resuelven ningún problema que tengas, siéntete libre de ignorarlos. Una característica novedosa de la interfaz de Python en comparación con la de Icon es que el estado de un generador se representa como un objeto concreto (el iterador) que puede pasarse a otras funciones o almacenarse en una estructura de datos.

Ver también

PEP 255 - Generadores simples: Escrito por Neil Schemenauer, Tim Peters, Magnus Lie Hetland. Implementado principalmente por Neil Schemenauer y Tim Peters, con otras correcciones del equipo de Python Labs.

PEP 263: Codificación del código fuente¶

Los archivos fuente de Python ahora pueden declararse con diferentes codificaciones de conjuntos de caracteres. Las codificaciones se declaran incluyendo un comentario con formato especial en la primera o segunda línea del archivo fuente. Por ejemplo, un archivo UTF-8 puede declararse con:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

Sin esta declaración de codificación, la codificación por defecto utilizada es ASCII de 7 bits. Ejecutar o importar módulos que contengan literales de cadena con caracteres de 8 bits y que no tengan una declaración de codificación dará lugar a un DeprecationWarning señalado por Python 2.3; en 2.4 será un error de sintaxis.

La declaración de codificación sólo afecta a los literales de cadena Unicode, que se convertirán a Unicode utilizando la codificación especificada. Ten en cuenta que los identificadores de Python siguen restringidos a caracteres ASCII, por lo que no puedes tener nombres de variables que utilicen caracteres fuera de los alfanuméricos habituales.

Ver también

PEP 263 - Definición de las codificaciones del código fuente de Python: Escrito por Marc-André Lemburg y Martin von Löwis; realizado por Suzuki Hisao y Martin von Löwis.

PEP 273: Importar módulos desde archivos ZIP¶

El nuevo módulo zipimport añade soporte para importar módulos desde un archivo en formato ZIP. No es necesario importar el módulo explícitamente; se importará automáticamente si se añade el nombre de un archivo ZIP a sys.path. Por ejemplo:

amk@nyman:~/src/python$ unzip -l /tmp/example.zip
Archive:  /tmp/example.zip
  Length     Date   Time    Name
 --------    ----   ----    ----
     8467  11-26-02 22:30   jwzthreading.py
 --------                   -------
     8467                   1 file
amk@nyman:~/src/python$ ./python
Python 2.3 (#1, Aug 1 2003, 19:54:32)
>>> import sys
>>> sys.path.insert(0, '/tmp/example.zip')  # Add .zip file to front of path
>>> import jwzthreading
>>> jwzthreading.__file__
'/tmp/example.zip/jwzthreading.py'
>>>

Una entrada en sys.path puede ser ahora el nombre de un archivo ZIP. El archivo ZIP puede contener cualquier tipo de ficheros, pero sólo se pueden importar los ficheros llamados *.py, *.pyc, o *.pyo. Si un archivo sólo contiene ficheros *.py, Python no intentará modificar el archivo añadiendo el correspondiente fichero *.pyc, lo que significa que si un archivo ZIP no contiene ficheros *.pyc, la importación puede ser bastante lenta.

También se puede especificar una ruta dentro del archivo para importar sólo de un subdirectorio; por ejemplo, la ruta /tmp/example.zip/lib/ sólo importaría del subdirectorio lib/ dentro del archivo.

Ver también

PEP 273 - Importación de módulos desde archivos Zip: Escrito por James C. Ahlstrom, que también proporcionó una implementación. Python 2.3 sigue la especificación en PEP 273, pero utiliza una implementación escrita por Just van Rossum que utiliza los ganchos de importación descritos en PEP 302. Vea la sección PEP 302: Nuevos ganchos de importación para una descripción de los nuevos ganchos de importación.

PEP 277: Soporte de nombres de archivo Unicode para Windows NT¶

En Windows NT, 2000 y XP, el sistema almacena los nombres de archivo como cadenas Unicode. Tradicionalmente, Python ha representado los nombres de archivo como cadenas de bytes, lo cual es inadecuado porque hace que algunos nombres de archivo sean inaccesibles.

Python permite ahora utilizar cadenas Unicode arbitrarias (dentro de las limitaciones del sistema de archivos) para todas las funciones que esperan nombres de archivos, sobre todo la función incorporada open(). Si se pasa una cadena Unicode a os.listdir(), Python retorna ahora una lista de cadenas Unicode. Una nueva función, os.getcwdu(), retorna el directorio actual como una cadena Unicode.

Las cadenas de bytes siguen funcionando como nombres de archivo, y en Windows Python las convertirá de forma transparente a Unicode utilizando la codificación mbcs.

Otros sistemas también permiten cadenas Unicode como nombres de archivo, pero las convierten en cadenas de bytes antes de pasarlas al sistema, lo que puede provocar un UnicodeError. Las aplicaciones pueden comprobar si se admiten cadenas Unicode arbitrarias como nombres de archivo comprobando os.path.supports_unicode_filenames, un valor booleano.

En MacOS, os.listdir() ahora puede retornar nombres de archivo Unicode.

Ver también

PEP 277 - Soporte de nombres de archivo Unicode para Windows NT: Escrito por Neil Hodgson; realizado por Neil Hodgson, Martin von Löwis y Mark Hammond.

PEP 278: Soporte universal de nuevas líneas¶

Los tres principales sistemas operativos que se utilizan hoy en día son Microsoft Windows, el sistema operativo Macintosh de Apple y los diversos derivados de Unix. Una pequeña molestia del trabajo entre plataformas es que estas tres plataformas utilizan diferentes caracteres para marcar el final de las líneas en los archivos de texto. Unix utiliza el salto de línea (carácter ASCII 10), MacOS utiliza el retorno de carro (carácter ASCII 13), y Windows utiliza una secuencia de dos caracteres de un retorno de carro más una nueva línea.

Los objetos de archivo de Python pueden ahora soportar convenciones de fin de línea distintas de la que sigue la plataforma en la que se ejecuta Python. Al abrir un archivo con el modo 'U o 'rU se abrirá un archivo para su lectura en modo universal newlines. Las tres convenciones de final de línea se traducirán a un '\n' en las cadenas retornadas por los distintos métodos de archivo como read() y readline().

El soporte universal de nuevas líneas también se utiliza al importar módulos y al ejecutar un archivo con la función execfile(). Esto significa que los módulos de Python pueden ser compartidos entre los tres sistemas operativos sin necesidad de convertir los finales de línea.

Esta función puede desactivarse al compilar Python especificando la opción --without-universal-newlines al ejecutar el script configure de Python.

Ver también

PEP 278 - Soporte universal de nuevas líneas: Escrito y ejecutado por Jack Jansen.

PEP 279: enumerate()¶

Una nueva función incorporada, enumerate(), hará que ciertos bucles sean un poco más claros. enumerate(cosa), donde cosa es un iterador o una secuencia, retorna un iterador que retornará (0, cosa[0]), (1, cosa[1]), (2, cosa[2]), y así sucesivamente.

Un modismo común para cambiar cada elemento de una lista tiene el siguiente aspecto:

for i in range(len(L)):
    item = L[i]
    # ... compute some result based on item ...
    L[i] = result

Esto se puede reescribir usando enumerate() como:

for i, item in enumerate(L):
    # ... compute some result based on item ...
    L[i] = result

Ver también

PEP 279 - La función incorporada enumerate(): Escrito y ejecutado por Raymond D. Hettinger.

PEP 282: El paquete de registro¶

Se ha añadido a Python 2.3 un paquete estándar para escribir registros, logging. Proporciona un mecanismo potente y flexible para generar salidas de registro que pueden ser filtradas y procesadas de varias maneras. Se puede utilizar un archivo de configuración escrito en un formato estándar para controlar el comportamiento de registro de un programa. Python incluye manejadores que escribirán los registros en el error estándar o en un archivo o socket, los enviarán al registro del sistema, o incluso los enviarán por correo electrónico a una dirección particular; por supuesto, también es posible escribir tus propias clases de manejadores.

La clase Logger es la clase principal. La mayoría del código de la aplicación tratará con uno o más objetos Logger, cada uno utilizado por un subsistema particular de la aplicación. Cada Logger se identifica con un nombre, y los nombres se organizan en una jerarquía utilizando . como separador de componentes. Por ejemplo, puedes tener instancias de Logger llamadas servidor, servidor.auth y servidor.network. Estas dos últimas instancias están por debajo de servidor en la jerarquía. Esto significa que si aumentas la verbosidad de servidor o diriges los mensajes de servidor a un gestor diferente, los cambios también se aplicarán a los registros de servidor.auth y servidor.network. También hay un Logger raíz que es el padre de todos los demás loggers.

Para usos sencillos, el paquete logging contiene algunas funciones de conveniencia que siempre utilizan la raíz log:

import logging

logging.debug('Debugging information')
logging.info('Informational message')
logging.warning('Warning:config file %s not found', 'server.conf')
logging.error('Error occurred')
logging.critical('Critical error -- shutting down')

Esto produce la siguiente salida:

WARNING:root:Warning:config file server.conf not found
ERROR:root:Error occurred
CRITICAL:root:Critical error -- shutting down

En la configuración por defecto, los mensajes informativos y de depuración se suprimen y la salida se envía al error estándar. Puede habilitar la visualización de mensajes informativos y de depuración llamando al método setLevel() del registrador raíz.

Observe que la llamada warning() utiliza operadores de formato de cadena; todas las funciones para el registro de mensajes toman los argumentos (msg, arg1, arg2, ...) y registran la cadena resultante de msg % (arg1, arg2, ...).

También hay una función exception() que registra el rastro más reciente. Cualquiera de las otras funciones también registrará el rastro si se especifica un valor verdadero para el argumento de la palabra clave exc_info.

def f():
    try:    1/0
    except: logging.exception('Problem recorded')

f()

Esto produce la siguiente salida:

ERROR:root:Problem recorded
Traceback (most recent call last):
  File "t.py", line 6, in f
    1/0
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

Los programas un poco más avanzados utilizarán un logger distinto del logger raíz. La función getLogger(nombre) se utiliza para obtener un registro en particular, creándolo si aún no existe. getLogger(None) retorna el logger raíz.

log = logging.getLogger('server')
 ...
log.info('Listening on port %i', port)
 ...
log.critical('Disk full')
 ...

Los registros se suelen propagar hacia arriba en la jerarquía, por lo que un mensaje registrado en servidor.auth también es visto por servidor y root, pero un Logger puede evitar esto estableciendo su atributo propagate a False.

There are more classes provided by the logging package that can be customized. When a Logger instance is told to log a message, it creates a LogRecord instance that is sent to any number of different Handler instances. Loggers and handlers can also have an attached list of filters, and each filter can cause the LogRecord to be ignored or can modify the record before passing it along. When they’re finally output, LogRecord instances are converted to text by a Formatter class. All of these classes can be replaced by your own specially written classes.

Con todas estas características, el paquete logging debería proporcionar suficiente flexibilidad incluso para las aplicaciones más complicadas. Esto es sólo un resumen incompleto de sus características, así que por favor consulte la documentación de referencia del paquete para todos los detalles. La lectura de PEP 282 también será útil.

Ver también

PEP 282 - Un sistema de registro: Escrito por Vinay Sajip y Trent Mick; implementado por Vinay Sajip.

PEP 285: Un tipo booleano¶

Se ha añadido un tipo booleano a Python 2.3. Se añadieron dos nuevas constantes al módulo __builtin__, True y False. (Las constantes True y False se añadieron a los módulos incorporados en Python 2.2.1, pero las versiones de 2.2.1 se ajustan simplemente a valores enteros de 1 y 0 y no son un tipo diferente)

El objeto de tipo para este nuevo tipo se denomina bool; su constructor toma cualquier valor de Python y lo convierte en True o False.

>>> bool(1)
True
>>> bool(0)
False
>>> bool([])
False
>>> bool( (1,) )
True

La mayoría de los módulos de la biblioteca estándar y las funciones incorporadas se han modificado para retornar booleanos.

>>> obj = []
>>> hasattr(obj, 'append')
True
>>> isinstance(obj, list)
True
>>> isinstance(obj, tuple)
False

Los booleanos de Python se añadieron con el objetivo principal de hacer el código más claro. Por ejemplo, si estás leyendo una función y te encuentras con la sentencia return 1, podrías preguntarte si el 1 representa un valor de verdad booleano, un índice o un coeficiente que multiplica alguna otra cantidad. Sin embargo, si la sentencia es return True, el significado del valor de retorno es bastante claro.

Los booleanos de Python no se añadieron en aras de una comprobación de tipos estricta. Un lenguaje muy estricto como Pascal también le impediría realizar aritmética con booleanos, y requeriría que la expresión en una declaración if siempre se evaluara a un resultado booleano. Python no es tan estricto y nunca lo será, como dice explícitamente PEP 285. Esto significa que puede utilizar cualquier expresión en una sentencia if, incluso las que se evalúan a una lista o tupla o algún objeto aleatorio. El tipo Booleano es una subclase de la clase int por lo que la aritmética que utiliza un Booleano sigue funcionando.

>>> True + 1
2
>>> False + 1
1
>>> False * 75
0
>>> True * 75
75

Para resumir True and False en una frase: son formas alternativas de deletrear los valores enteros 1 y 0, con la única diferencia de que str() y repr() retornan las cadenas Verdadero y Falso en lugar de 1 y 0.

Ver también

PEP 285 - Añadir un tipo booleano: Escrito y ejecutado por GvR.

PEP 293: Llamadas de retorno para el manejo de errores del códec¶

Al codificar una cadena Unicode en una cadena de bytes, pueden encontrarse caracteres no codificables. Hasta ahora, Python ha permitido especificar el procesamiento del error como «estricto» (lanzando UnicodeError), «ignorar» (saltando el carácter), o «reemplazar» (usando un signo de interrogación en la cadena de salida), siendo «estricto» el comportamiento por defecto. Puede ser deseable especificar un procesamiento alternativo de tales errores, como insertar una referencia de carácter XML o una referencia de entidad HTML en la cadena convertida.

Python tiene ahora un marco flexible para añadir diferentes estrategias de procesamiento. Se pueden añadir nuevos manejadores de errores con codecs.register_error(), y los códecs pueden acceder al manejador de errores con codecs.lookup_error(). Se ha añadido una API en C equivalente para los códecs escritos en C. El gestor de errores obtiene la información de estado necesaria, como la cadena que se está convirtiendo, la posición en la cadena donde se ha detectado el error y la codificación de destino. El controlador puede entonces lanzar una excepción o retornar una cadena de reemplazo.

Se han implementado dos manejadores de error adicionales utilizando este marco: «backslashreplace» utiliza las comillas de barra invertida de Python para representar los caracteres no codificables y «xmlcharrefreplace» emite referencias de caracteres XML.

Ver también

PEP 293 - Retrollamadas de manejo de errores del códec: Escrito y ejecutado por Walter Dörwald.

PEP 301: Índice de paquetes y metadatos para Distutils¶

La compatibilidad con el catálogo de Python, largamente solicitada, hace su primera aparición en 2.3.

El corazón del catálogo es el nuevo comando register de Distutils. Ejecutando python setup.py register se recogen los metadatos que describen un paquete, como su nombre, versión, mantenedor, descripción, etc., y se envían a un servidor de catálogo central. El catálogo resultante está disponible en https://pypi.org.

Para hacer el catálogo un poco más útil, se ha añadido un nuevo argumento opcional de palabra clave clasificadores a la función Distutils setup(). Se puede suministrar una lista de cadenas de estilo Trove para ayudar a clasificar el software.

Aquí hay un ejemplo setup.py con clasificadores, escrito para que sea compatible con las versiones más antiguas de Distutils:

from distutils import core
kw = {'name': "Quixote",
      'version': "0.5.1",
      'description': "A highly Pythonic Web application framework",
      # ...
      }

if (hasattr(core, 'setup_keywords') and
    'classifiers' in core.setup_keywords):
    kw['classifiers'] = \
        ['Topic :: Internet :: WWW/HTTP :: Dynamic Content',
         'Environment :: No Input/Output (Daemon)',
         'Intended Audience :: Developers'],

core.setup(**kw)

La lista completa de clasificadores se puede obtener ejecutando python setup.py register --list-classifiers.

Ver también

PEP 301 - Índice de paquetes y metadatos para Distutils: Escrito y ejecutado por Richard Jones.

PEP 302: Nuevos ganchos de importación¶

Aunque ha sido posible escribir ganchos de importación personalizados desde que se introdujo el módulo ihooks en Python 1.3, nadie ha estado nunca realmente contento con él porque escribir nuevos ganchos de importación es difícil y complicado. Se han propuesto varias alternativas, como los módulos imputil y iu, pero ninguno de ellos ha tenido mucha aceptación, y ninguno era fácilmente utilizable desde el código C.

PEP 302 toma prestadas ideas de sus predecesores, especialmente del módulo iu de Gordon McMillan. Se añaden tres nuevos elementos al módulo sys:

sys.path_hooks es una lista de objetos invocables; la mayoría de las veces serán clases. Cada llamada toma una cadena que contiene una ruta y retorna un objeto importador que manejará las importaciones desde esta ruta o lanza una excepción ImportError si no puede manejar esta ruta.
sys.path_importer_cache almacena en caché los objetos del importador para cada ruta, por lo que sys.path_hooks sólo tendrá que ser recorrido una vez para cada ruta.
sys.meta_path es una lista de objetos importadores que se recorrerán antes de comprobar sys.path. Esta lista está inicialmente vacía, pero el código de usuario puede añadir objetos a ella. Los módulos adicionales incorporados y congelados pueden ser importados por un objeto añadido a esta lista.

Los objetos importadores deben tener un único método, find_module(fullname, path=None). fullname será un nombre de módulo o paquete, por ejemplo string o distutils.core. find_module() debe retornar un objeto cargador que tenga un único método, load_module(fullname), que cree y retorne el objeto módulo correspondiente.

Por lo tanto, el pseudocódigo de la nueva lógica de importación de Python es algo así (simplificado un poco; véase PEP 302 para los detalles completos):

for mp in sys.meta_path:
    loader = mp(fullname)
    if loader is not None:
        <module> = loader.load_module(fullname)

for path in sys.path:
    for hook in sys.path_hooks:
        try:
            importer = hook(path)
        except ImportError:
            # ImportError, so try the other path hooks
            pass
        else:
            loader = importer.find_module(fullname)
            <module> = loader.load_module(fullname)

# Not found!
raise ImportError

Ver también

PEP 302 - Nuevos ganchos de importación: Escrito por Just van Rossum y Paul Moore. Implementado por Just van Rossum.

PEP 305: Archivos separados por comas¶

Los archivos separados por comas son un formato frecuentemente utilizado para exportar datos de bases de datos y hojas de cálculo. Python 2.3 añade un analizador de archivos separados por comas.

El formato separado por comas es engañosamente sencillo a primera vista:

Costs,150,200,3.95

Leer una línea y llamar a line.split(','): ¿qué puede ser más sencillo? Pero si se añaden datos de cadena que pueden contener comas, las cosas se complican:

"Costs",150,200,3.95,"Includes taxes, shipping, and sundry items"

Una expresión regular grande y fea puede analizar esto, pero usar el nuevo paquete csv es mucho más sencillo:

import csv

input = open('datafile', 'rb')
reader = csv.reader(input)
for line in reader:
    print line

La función reader() admite varias opciones. El separador de campos no se limita a la coma y puede cambiarse por cualquier carácter, al igual que las comillas y el final de línea.

Se pueden definir y registrar diferentes dialectos de archivos separados por comas; actualmente hay dos dialectos, ambos utilizados por Microsoft Excel. Una clase csv.writer independiente generará archivos separados por comas a partir de una sucesión de tuplas o listas, citando cadenas que contengan el delimitador.

Ver también

PEP 305 - API de archivos CSV: Escrito y realizado por Kevin Altis, Dave Cole, Andrew McNamara, Skip Montanaro, Cliff Wells.

PEP 307: Mejoras en Pickle¶

Los módulos pickle y cPickle recibieron cierta atención durante el ciclo de desarrollo de la 2.3. En 2.2, las clases de estilo nuevo podían ser desempaquetadas sin dificultad, pero no se desempaquetaba de forma muy compacta; PEP 307 cita un ejemplo trivial en el que una clase de estilo nuevo da lugar a una cadena desempaquetada tres veces más larga que la de una clase clásica.

La solución fue inventar un nuevo protocolo pickle. La función pickle.dumps() soporta desde hace tiempo una bandera de texto o binario. En la versión 2.3, esta bandera se ha redefinido, pasando de ser un booleano a un entero: 0 es el antiguo formato pickle en modo texto, 1 es el antiguo formato binario, y ahora 2 es un nuevo formato específico de 2.3. Una nueva constante, pickle.HIGHEST_PROTOCOL, puede utilizarse para seleccionar el protocolo más elegante disponible.

El unpickling ya no se considera una operación segura. El pickle de la versión 2.2 proporcionaba ganchos para tratar de evitar que las clases no seguras fueran deserializadas (específicamente, un atributo __safe_for_unpickling__), pero nada de este código fue nunca auditado y por lo tanto todo ha sido eliminado en la versión 2.3. No se debe deserializar datos no confiables en ninguna versión de Python.

Para reducir la sobrecarga de pickling de las clases de estilo nuevo, se ha añadido una nueva interfaz para personalizar el pickling mediante tres métodos especiales: __getstate__(), __setstate__(), y __getnewargs__(). Consulte PEP 307 para conocer la semántica completa de estos métodos.

Como forma de comprimir aún más los pickles, ahora es posible utilizar códigos enteros en lugar de cadenas largas para identificar las clases serializadas. La Python Software Foundation mantendrá una lista de códigos estandarizados; también hay una gama de códigos para uso privado. Actualmente no se ha especificado ningún código.

Ver también

PEP 307 - Extensiones del protocolo pickle: Escrito y ejecutado por Guido van Rossum y Tim Peters.

Rebanadas ampliadas¶

Desde la versión 1.4 de Python, la sintaxis de corte admite un tercer argumento opcional «paso» o «zancada». Por ejemplo, estas son todas las sintaxis legales de Python: L[1:10:2], L[:-1:1], L[::-1]. Esto se añadió a Python a petición de los desarrolladores de Numerical Python, que utiliza ampliamente el tercer argumento. Sin embargo, los tipos de secuencias de listas, tuplas y cadenas incorporados en Python nunca han soportado esta característica, y lanzan un TypeError si lo intentas. Michael Hudson ha contribuido con un parche para solucionar este problema.

Por ejemplo, ahora puede extraer fácilmente los elementos de una lista que tengan índices pares:

>>> L = range(10)
>>> L[::2]
[0, 2, 4, 6, 8]

Los valores negativos también sirven para hacer una copia de la misma lista en orden inverso:

>>> L[::-1]
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

Esto también funciona para tuplas, arrays y cadenas:

>>> s='abcd'
>>> s[::2]
'ac'
>>> s[::-1]
'dcba'

Si tienes una secuencia mutable, como una lista o un array, puedes asignar o eliminar una rebanada extendida, pero hay algunas diferencias entre la asignación a rebanadas extendidas y regulares. La asignación a una rebanada regular se puede utilizar para cambiar la longitud de la secuencia:

>>> a = range(3)
>>> a
[0, 1, 2]
>>> a[1:3] = [4, 5, 6]
>>> a
[0, 4, 5, 6]

Las rebanadas extendidas no son tan flexibles. Cuando se asigna a una rebanada extendida, la lista a la derecha de la declaración debe contener el mismo número de elementos que la rebanada que está reemplazando:

>>> a = range(4)
>>> a
[0, 1, 2, 3]
>>> a[::2]
[0, 2]
>>> a[::2] = [0, -1]
>>> a
[0, 1, -1, 3]
>>> a[::2] = [0,1,2]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
ValueError: attempt to assign sequence of size 3 to extended slice of size 2

La eliminación es más sencilla:

>>> a = range(4)
>>> a
[0, 1, 2, 3]
>>> a[::2]
[0, 2]
>>> del a[::2]
>>> a
[1, 3]

Ahora también se pueden pasar objetos slice a los métodos __getitem__() de las secuencias incorporadas:

>>> range(10).__getitem__(slice(0, 5, 2))
[0, 2, 4]

O utilizar los objetos de corte directamente en los subíndices:

>>> range(10)[slice(0, 5, 2)]
[0, 2, 4]

Para simplificar la implementación de secuencias que soportan el corte extendido, los objetos slice tienen ahora un método indices(length) que, dada la longitud de una secuencia, retorna una tupla (start, stop, step) que puede pasarse directamente a range(). indices() maneja los índices omitidos y los que están fuera de los límites de una manera consistente con los slices regulares (¡y esta frase inocua esconde un montón de detalles confusos!). El método está pensado para ser utilizado así:

class FakeSeq:
    ...
    def calc_item(self, i):
        ...
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item, slice):
            indices = item.indices(len(self))
            return FakeSeq([self.calc_item(i) for i in range(*indices)])
        else:
            return self.calc_item(i)

En este ejemplo también se puede ver que el objeto incorporado slice es ahora el objeto tipo para el tipo slice, y ya no es una función. Esto es consistente con Python 2.2, donde int, str, etc., sufrieron el mismo cambio.

Otros cambios en el lenguaje¶

Estos son todos los cambios que Python 2.3 introduce en el núcleo del lenguaje Python.

La expresión yield es ahora siempre una palabra clave, como se describe en la sección PEP 255: Generadores simples de este documento.
Se ha añadido una nueva función incorporada enumerate(), como se describe en la sección PEP 279: enumerate() de este documento.
Se han añadido dos nuevas constantes, True y False junto con el tipo incorporado bool, como se describe en la sección PEP 285: Un tipo booleano de este documento.
El constructor de tipo int() ahora retornará un entero largo en lugar de lanzar un OverflowError cuando una cadena o un número de punto flotante es demasiado grande para caber en un entero. Esto puede llevar al resultado paradójico de que isinstance(int(expresión), int) sea falso, pero parece poco probable que cause problemas en la práctica.
Los tipos incorporados ahora soportan la sintaxis de rebanado extendida, como se describe en la sección Rebanadas ampliadas de este documento.
Una nueva función incorporada, suma(iterable, start=0), suma los elementos numéricos en el objeto iterable y retorna su suma. suma() sólo acepta números, lo que significa que no se puede utilizar para concatenar un montón de cadenas. (Contribución de Alex Martelli)
list.insert(pos, valor) solía insertar valor al principio de la lista cuando pos era negativo. El comportamiento ha sido cambiado para ser consistente con la indexación de las rebanadas, así que cuando pos es -1 el valor será insertado antes del último elemento, y así sucesivamente.
list.index(value), que busca valor dentro de la lista y retorna su índice, ahora toma los argumentos opcionales start y stop para limitar la búsqueda sólo a una parte de la lista.
Los diccionarios tienen un nuevo método, pop(key[, *default*]), que retorna el valor correspondiente a key y elimina ese par clave/valor del diccionario. Si la clave solicitada no está presente en el diccionario, se retorna default si está especificada y se lanza KeyError si no lo está:
```
>>> d = {1:2}
>>> d
{1: 2}
>>> d.pop(4)
Traceback (most recent call last):
  File "stdin", line 1, in ?
KeyError: 4
>>> d.pop(1)
2
>>> d.pop(1)
Traceback (most recent call last):
  File "stdin", line 1, in ?
KeyError: 'pop(): dictionary is empty'
>>> d
{}
>>>
```
También hay un nuevo método de clase, dict.fromkeys(iterable, value), que crea un diccionario con claves tomadas del iterador iterable suministrado y todos los valores establecidos a value, por defecto a None.

(Parches aportados por Raymond Hettinger)

Además, el constructor dict() ahora acepta argumentos de palabras clave para simplificar la creación de pequeños diccionarios:
```
>>> dict(red=1, blue=2, green=3, black=4)
{'blue': 2, 'black': 4, 'green': 3, 'red': 1}
```
(Contribución de Just van Rossum.)
La expresión assert ya no comprueba la bandera debug__, por lo que ya no se pueden desactivar las aserciones asignando a __debug__. Ejecutar Python con la opción -O seguirá generando código que no ejecute ninguna aserción.
La mayoría de los objetos de tipo son ahora invocables, por lo que puedes usarlos para crear nuevos objetos como funciones, clases y módulos. (Esto significa que el módulo new puede quedar obsoleto en una futura versión de Python, porque ahora puedes utilizar los objetos de tipo disponibles en el módulo types) Por ejemplo, puede crear un nuevo objeto de módulo con el siguiente código:
```
>>> import types
>>> m = types.ModuleType('abc','docstring')
>>> m
<module 'abc' (built-in)>
>>> m.__doc__
'docstring'
```
Se ha añadido una nueva advertencia, PendingDeprecationWarning para indicar las características que están en proceso de ser obsoletas. La advertencia no se imprimirá por defecto. Para comprobar el uso de funciones que quedarán obsoletas en el futuro, proporcione -Walways::PendingDeprecationWarning:: en la línea de comandos o utilice warnings.filterwarnings().
Ha comenzado el proceso de desaprobación de las excepciones basadas en cadenas, como en lanzamiento de "Error ocurred”. Al lanzar una cadena, ahora se activará PendingDeprecationWarning.
El uso de None como nombre de una variable ahora resultará en una advertencia SyntaxWarning. En una futura versión de Python, None podría convertirse en una palabra clave.
El método xreadlines() de los objetos archivo, introducido en Python 2.1, ya no es necesario porque los archivos se comportan ahora como su propio iterador. xreadlines() se introdujo originalmente como una forma más rápida de recorrer todas las líneas de un archivo, pero ahora se puede escribir simplemente for line in file_obj. Los objetos archivo también tienen un nuevo atributo encoding de sólo lectura que proporciona la codificación utilizada por el archivo; las cadenas Unicode escritas en el archivo se convertirán automáticamente a bytes utilizando la codificación dada.
The method resolution order used by new-style classes has changed, though you’ll only notice the difference if you have a really complicated inheritance hierarchy. Classic classes are unaffected by this change. Python 2.2 originally used a topological sort of a class’s ancestors, but 2.3 now uses the C3 algorithm as described in the paper «A Monotonic Superclass Linearization for Dylan». To understand the motivation for this change, read Michele Simionato’s article «Python 2.3 Method Resolution Order», or read the thread on python-dev starting with the message at https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2002-October/029035.html. Samuele Pedroni first pointed out the problem and also implemented the fix by coding the C3 algorithm.
Python ejecuta programas multihilo cambiando entre hilos después de ejecutar N bytecodes. El valor por defecto de N se ha incrementado de 10 a 100 bytecodes, acelerando las aplicaciones de un solo hilo al reducir la sobrecarga de cambio. Algunas aplicaciones multihilo pueden sufrir un tiempo de respuesta más lento, pero eso se arregla fácilmente estableciendo el límite a un número menor usando sys.setcheckinterval(N). El límite puede recuperarse con la nueva función sys.getcheckinterval().
Un cambio menor pero de gran alcance es que los nombres de los tipos de extensión definidos por los módulos incluidos con Python ahora contienen el módulo y un .' delante del nombre del tipo. Por ejemplo, en Python 2.2, si creabas un socket e imprimías su __class__, obtendrías esta salida:
```
>>> s = socket.socket()
>>> s.__class__
<type 'socket'>
```
En 2.3, se obtiene esto:
```
>>> s.__class__
<type '_socket.socket'>
```
Se ha eliminado una de las incompatibilidades señaladas entre las clases de estilo antiguo y las de estilo nuevo: ahora se pueden asignar a los atributos __name__ y __bases__ de las clases de estilo nuevo. Hay algunas restricciones sobre lo que se puede asignar a __bases__ en la línea de las relacionadas con la asignación al atributo __class__ de una instancia.

Cambios en las cadenas de texto¶

El operador in ahora funciona de forma diferente para las cadenas. Antes, cuando se evaluaba X en Y donde X y Y eran cadenas, X sólo podía ser un único carácter. Esto ha cambiado; X puede ser una cadena de cualquier longitud, y X en Y retornará True si X es una subcadena de Y. Si X es una cadena vacía, el resultado es siempre True.
```
>>> 'ab' in 'abcd'
True
>>> 'ad' in 'abcd'
False
>>> '' in 'abcd'
True
```
Tenga en cuenta que esto no le dice dónde empieza la subcadena; si necesita esa información, utilice el método find() string.
Los métodos de cadena strip(), lstrip() y rstrip() tienen ahora un argumento opcional para especificar los caracteres a eliminar. El valor por defecto sigue siendo eliminar todos los caracteres de espacio en blanco:
```
>>> '   abc '.strip()
'abc'
>>> '><><abc<><><>'.strip('<>')
'abc'
>>> '><><abc<><><>\n'.strip('<>')
'abc<><><>\n'
>>> u'\u4000\u4001abc\u4000'.strip(u'\u4000')
u'\u4001abc'
>>>
```
(Sugerido por Simon Brunning y aplicado por Walter Dörwald)
Los métodos de cadena startswith() y endswith() ahora aceptan números negativos para los parámetros start y end.
Otro nuevo método de cadena es zfill(), originalmente una función del módulo string. zfill() rellena una cadena numérica con ceros a la izquierda hasta que tenga el ancho especificado. Tenga en cuenta que el operador % sigue siendo más flexible y potente que zfill().
```
>>> '45'.zfill(4)
'0045'
>>> '12345'.zfill(4)
'12345'
>>> 'goofy'.zfill(6)
'0goofy'
```
(Contribución de Walter Dörwald.)
Se ha añadido un nuevo tipo de objeto, basestring. Tanto las cadenas de 8 bits como las cadenas Unicode heredan de este tipo, por lo que isinstance(obj, basestring) retornará True para cualquier tipo de cadena. Es un tipo completamente abstracto, por lo que no se pueden crear instancias de basestring.
Las cadenas internas ya no son inmortales y ahora serán recolectadas de la forma habitual cuando la única referencia a ellas sea desde el diccionario interno de cadenas internas. (Implementado por Oren Tirosh)

Optimizaciones¶

La creación de instancias de clases de estilo nuevo se ha hecho mucho más rápida; ¡ahora son más rápidas que las clases clásicas!
El método sort() de los objetos de la lista ha sido ampliamente reescrito por Tim Peters, y la implementación es significativamente más rápida.
La multiplicación de enteros largos es ahora mucho más rápida gracias a una implementación de la multiplicación Karatsuba, un algoritmo que escala mejor que el O(n*n) requerido para el algoritmo de multiplicación de la escuela primaria. (Parche original de Christopher A. Craig, y reelaborado significativamente por Tim Peters)
El opcode SET_LINENO ha desaparecido. Esto puede proporcionar un pequeño aumento de velocidad, dependiendo de la idiosincrasia de su compilador. Vea la sección Otros cambios y correcciones para una explicación más larga. (Eliminado por Michael Hudson)
Los objetos xrange() tienen ahora su propio iterador, haciendo que for i in xrange(n) sea ligeramente más rápido que for i in range(n). (Parche de Raymond Hettinger)
Se han realizado una serie de pequeños reajustes en varios puntos conflictivos para mejorar el rendimiento, como por ejemplo alinear una función o eliminar algo de código. (Implementado principalmente por GvR, pero mucha gente ha contribuido con cambios individuales)

El resultado neto de las optimizaciones de la versión 2.3 es que Python 2.3 ejecuta el benchmark pystone alrededor de un 25% f más rápido que Python 2.2.

Módulos nuevos, mejorados y obsoletos¶

Como es habitual, la biblioteca estándar de Python ha recibido una serie de mejoras y correcciones de errores. Aquí hay una lista parcial de los cambios más notables, ordenados alfabéticamente por nombre de módulo. Consulte el archivo Misc/NEWS en el árbol de fuentes para obtener una lista más completa de los cambios, o busque en los registros de CVS para obtener todos los detalles.

El módulo array soporta ahora matrices de caracteres Unicode que utilizan el carácter de formato 'u. Las matrices también soportan ahora el uso del operador de asignación += para añadir el contenido de otra matriz, y el operador de asignación *= para repetir una matriz. (Contribución de Jason Orendorff)
The bsddb module has been replaced by version 4.1.6 of the PyBSDDB package, providing a more complete interface to the transactional features of the BerkeleyDB library.

La antigua versión del módulo ha sido renombrada como bsddb185 y ya no se construye automáticamente; tendrás que editar Modules/Setup para activarlo. Ten en cuenta que el nuevo paquete bsddb está pensado para ser compatible con el módulo antiguo, así que asegúrate de enviar errores si descubres alguna incompatibilidad. Al actualizar a Python 2.3, si el nuevo intérprete se compila con una nueva versión de la biblioteca BerkeleyDB subyacente, es casi seguro que tendrá que convertir sus archivos de base de datos a la nueva versión. Puede hacerlo fácilmente con los nuevos scripts db2pickle.py y pickle2db.py que encontrará en el directorio Tools/scripts de la distribución. Si ya ha estado utilizando el paquete PyBSDDB e importándolo como bsddb3, tendrá que cambiar sus sentencias import para importarlo como bsddb.
El nuevo módulo bz2 es una interfaz para la biblioteca de compresión de datos bz2. Los datos comprimidos con bz2 suelen ser más pequeños que los correspondientes datos comprimidos con zlib. (Contribución de Gustavo Niemeyer)
Se ha añadido un conjunto de tipos de fecha/hora estándar en el nuevo módulo datetime. Consulte la siguiente sección para obtener más detalles.
La clase Distutils Extension soporta ahora un argumento constructor extra llamado depends para listar archivos fuente adicionales de los que depende una extensión. Esto permite a Distutils recompilar el módulo si se modifica alguno de los archivos de dependencia. Por ejemplo, si sampmodule.c incluye el fichero de cabecera sample.h, se crearía el objeto Extension así:
```
ext = Extension("samp",
                sources=["sampmodule.c"],
                depends=["sample.h"])
```
La modificación de sample.h haría que el módulo se recompilara. (Contribución de Jeremy Hylton)
Otros cambios menores en Distutils: ahora comprueba las variables de entorno CC, CFLAGS, CPP, LDFLAGS y CPPFLAGS, utilizándolas para anular los ajustes de la configuración de Python (contribución de Robert Weber).
Anteriormente el módulo doctest sólo buscaba casos de prueba en los docstrings de los métodos y funciones públicos, pero ahora también examina los privados. La función DocTestSuite() crea un objeto unittest.TestSuite a partir de un conjunto de pruebas doctest.
La nueva función gc.get_referents(object) retorna una lista de todos los objetos referenciados por object.
El módulo getopt ha ganado una nueva función, gnu_getopt(), que admite los mismos argumentos que la función getopt() existente, pero utiliza el modo de exploración al estilo GNU. La función getopt() existente deja de procesar las opciones tan pronto como se encuentra un argumento que no es una opción, pero en el modo GNU el procesamiento continúa, lo que significa que las opciones y los argumentos pueden mezclarse. Por ejemplo:
```
>>> getopt.getopt(['-f', 'filename', 'output', '-v'], 'f:v')
([('-f', 'filename')], ['output', '-v'])
>>> getopt.gnu_getopt(['-f', 'filename', 'output', '-v'], 'f:v')
([('-f', 'filename'), ('-v', '')], ['output'])
```
(Contribución de Peter Åstrand.)

Los módulos grp, pwd y resource retornan ahora tuplas mejoradas:

>>> import grp
>>> g = grp.getgrnam('amk')
>>> g.gr_name, g.gr_gid
('amk', 500)

El módulo gzip ahora puede manejar archivos de más de 2 GiB.
El nuevo módulo heapq contiene una implementación de un algoritmo de colas de montón. Un montón es una estructura de datos similar a un array que mantiene los elementos en un orden parcialmente ordenado de forma que, para cada índice k, heap[k] <= heap[2*k+1] y heap[k] <= heap[2*k+2]. Esto hace que sea rápido eliminar el elemento más pequeño, y la inserción de un nuevo elemento manteniendo la propiedad del montón es O(lg n). (Véase https://xlinux.nist.gov/dads//HTML/priorityque.html para más información sobre la estructura de datos de la cola de prioridad)

El módulo heapq proporciona las funciones heappush() y heappop() para añadir y eliminar elementos manteniendo la propiedad del montón sobre algún otro tipo de secuencia mutable de Python. Aquí hay un ejemplo que utiliza una lista de Python:
```
>>> import heapq
>>> heap = []
>>> for item in [3, 7, 5, 11, 1]:
...    heapq.heappush(heap, item)
...
>>> heap
[1, 3, 5, 11, 7]
>>> heapq.heappop(heap)
1
>>> heapq.heappop(heap)
3
>>> heap
[5, 7, 11]
```
(Contribución de Kevin O’Connor.)
El entorno de desarrollo integrado IDLE ha sido actualizado utilizando el código del proyecto IDLEfork (http://idlefork.sourceforge.net). La característica más notable es que el código que se está desarrollando se ejecuta ahora en un subproceso, lo que significa que ya no es necesario realizar operaciones manuales de reload(). El código central de IDLE ha sido incorporado a la biblioteca estándar como el paquete idlelib.
El módulo imaplib ahora admite IMAP sobre SSL. (Contribuido por Piers Lauder y Tino Lange.)
El itertools contiene una serie de funciones útiles para usar con iteradores, inspiradas en varias funciones proporcionadas por los lenguajes ML y Haskell. Por ejemplo, itertools.ifilter(predicate, iterator) devuelve todos los elementos del iterador para los que la función predicate() devuelve True y itertools.repeat(obj, N) devuelve obj N veces. Hay una serie de otras funciones en el módulo; consulte la documentación de referencia del paquete para obtener más detalles. (Contribuido por Raymond Hettinger.)
Dos nuevas funciones en el módulo math, degrees(rads) y radians(degs), convierten entre radianes y grados. Otras funciones del módulo math, como math.sin() y math.cos(), siempre han requerido valores de entrada medidos en radianes. Además, se agregó un argumento opcional base a math.log() para facilitar el cálculo de logaritmos para bases distintas de e y 10. (Contribuido por Raymond Hettinger.)
Se agregaron varias funciones POSIX nuevas (getpgid(), killpg(), lchown(), loadavg(), major(), makedev(), minor() y mknod()) al módulo posix que subyace al módulo os. (Contribuido por Gustavo Niemeyer, Geert Jansen y Denis S. Otkidach.)
En el módulo os, la familia de funciones *stat() ahora puede informar fracciones de segundo en una marca de tiempo. Estas marcas de tiempo se representan como flotantes, similar al valor devuelto por time.time().

Durante las pruebas, se descubrió que algunas aplicaciones se romperán si las marcas de tiempo son flotantes. Por compatibilidad, cuando se utiliza la interfaz de tupla de las marcas de tiempo stat_result se representarán como números enteros. Cuando se utilizan campos con nombre (una característica introducida por primera vez en Python 2.2), las marcas de tiempo todavía se representan como números enteros, a menos que se invoque os.stat_float_times() para habilitar los valores de retorno flotantes:
```
>>> os.stat("/tmp").st_mtime
1034791200
>>> os.stat_float_times(True)
>>> os.stat("/tmp").st_mtime
1034791200.6335014
```
En Python 2.4, el valor predeterminado cambiará para devolver siempre flotantes.

Los desarrolladores de aplicaciones deben habilitar esta función solo si todas sus bibliotecas funcionan correctamente cuando se enfrentan a marcas de tiempo de punto flotante o si utilizan la API de tuplas. Si se usa, la función debe activarse a nivel de aplicación en lugar de intentar habilitarla por uso.
El módulo optparse contiene un nuevo analizador para argumentos de línea de comandos que puede convertir valores de opción a un tipo de Python en particular y generará automáticamente un mensaje de uso. Consulte la siguiente sección para obtener más detalles.
El módulo linuxaudiodev antiguo y nunca documentado ha quedado obsoleto y se ha agregado una nueva versión denominada ossaudiodev. Se cambió el nombre del módulo porque los controladores de sonido OSS se pueden usar en plataformas distintas de Linux, y la interfaz también se ha arreglado y actualizado de varias maneras. (Contribuido por Greg Ward y Nicholas FitzRoy-Dale.)
El nuevo módulo platform contiene una serie de funciones que intentan determinar varias propiedades de la plataforma en la que se está ejecutando. Hay funciones para obtener la arquitectura, el tipo de CPU, la versión del sistema operativo Windows e incluso la versión de distribución de Linux. (Contribución de Marc-André Lemburg.)
Los objetos del analizador proporcionados por el módulo pyexpat ahora pueden almacenar opcionalmente datos de caracteres, lo que resulta en menos llamadas al controlador de datos de caracteres y, por lo tanto, un rendimiento más rápido. La configuración del atributo buffer_text del objeto del analizador en True habilitará el almacenamiento en búfer.

La función sample(population, k) se agregó al módulo random. population es una secuencia o un objeto xrange que contiene los elementos de la población, and sample() elije k elementos de la población sin reemplazar los elementos escogidos. k puede tener cualquier valor hasta len(population). Por ejemplo:

>>> days = ['Mo', 'Tu', 'We', 'Th', 'Fr', 'St', 'Sn']
>>> random.sample(days, 3)      # Choose 3 elements
['St', 'Sn', 'Th']
>>> random.sample(days, 7)      # Choose 7 elements
['Tu', 'Th', 'Mo', 'We', 'St', 'Fr', 'Sn']
>>> random.sample(days, 7)      # Choose 7 again
['We', 'Mo', 'Sn', 'Fr', 'Tu', 'St', 'Th']
>>> random.sample(days, 8)      # Can't choose eight
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
  File "random.py", line 414, in sample
      raise ValueError, "sample larger than population"
ValueError: sample larger than population
>>> random.sample(xrange(1,10000,2), 10)   # Choose ten odd nos. under 10000
[3407, 3805, 1505, 7023, 2401, 2267, 9733, 3151, 8083, 9195]

El módulo random ahora usa un nuevo algoritmo, el Mersenne Twister, implementado en C. Es más rápido y más estudiado que el algoritmo anterior.

(Parches aportados por Raymond Hettinger)

El módulo readline también obtuvo varias funciones nuevas: get_history_item(), get_current_history_length() y redisplay().
Los módulos rexec y Bastion se han declarado muertos y los intentos de importarlos fallarán con un RuntimeError. Las clases de nuevo estilo brindan nuevas formas de salir del entorno de ejecución restringido proporcionado por rexec, y nadie tiene interés en arreglarlas o el tiempo para hacerlo. Si tiene aplicaciones que usan rexec, vuelva a escribirlas para usar otra cosa.

(Seguir con Python 2.2 o 2.1 no hará que sus aplicaciones sean más seguras porque hay errores conocidos en el módulo rexec en esas versiones. Para repetir: si está usando rexec, deje de usarlo inmediatamente).
El módulo rotor ha quedado obsoleto porque no se cree que el algoritmo que utiliza para el cifrado sea seguro. Si necesita cifrado, use uno de los varios módulos AES Python que están disponibles por separado.
El módulo shutil obtuvo una función move(src, dest) que mueve recursivamente un archivo o directorio a una nueva ubicación.
Se agregó soporte para un manejo de señal POSIX más avanzado al signal, pero luego se eliminó nuevamente, ya que resultó imposible hacerlo funcionar de manera confiable en todas las plataformas.
El módulo socket ahora admite tiempos de espera. Puede llamar al método settimeout(t) en un objeto de socket para establecer un tiempo de espera de t seconds. Subsequent socket operations that take longer than t segundos para completar, abortará y lanzará una excepción socket.timeout.

La implementación del tiempo de espera original fue realizada por Tim O’Malley. Michael Gilfix lo integró en el módulo Python socket y lo guió a través de una extensa revisión. Después de que se registró el código, Guido van Rossum reescribió partes del mismo. (Este es un buen ejemplo de un proceso de desarrollo colaborativo en acción).
En Windows, el módulo socket ahora se envía con compatibilidad con Secure Sockets Layer (SSL).
El valor de la macro C PYTHON_API_VERSION ahora se expone en el nivel de Python como sys.api_version. La excepción actual se puede borrar llamando a la nueva función sys.exc_clear().
El nuevo módulo tarfile permite leer y escribir en: programa: tar -format archivos de almacenamiento. (Contribución de Lars Gustäbel.)
El nuevo módulo textwrap contiene funciones para envolver cadenas que contienen párrafos de texto. La función wrap(text, width) toma una cadena y devuelve una lista que contiene el texto dividido en líneas de no más del ancho elegido. La función fill(text, width) devuelve una sola cadena, reformateada para que quepa en líneas que no superen el ancho elegido. (Como puede adivinar, fill() está construido sobre wrap(). Por ejemplo:
```
>>> import textwrap
>>> paragraph = "Not a whit, we defy augury: ... more text ..."
>>> textwrap.wrap(paragraph, 60)
["Not a whit, we defy augury: there's a special providence in",
 "the fall of a sparrow. If it be now, 'tis not to come; if it",
 ...]
>>> print textwrap.fill(paragraph, 35)
Not a whit, we defy augury: there's
a special providence in the fall of
a sparrow. If it be now, 'tis not
to come; if it be not to come, it
will be now; if it be not now, yet
it will come: the readiness is all.
>>>
```
El módulo también contiene una clase TextWrapper que realmente implementa la estrategia de envoltura de texto. Tanto la clase TextWrapper como las funciones wrap() y fill() admiten varios argumentos de palabras clave adicionales para ajustar el formato; consulte la documentación del módulo para obtener más detalles. (Contribuido por Greg Ward.)
Los módulos thread y threading ahora tienen módulos complementarios, dummy_thread y dummy_threading, que proporcionan una implementación sin acción de la interfaz del módulo thread para plataformas donde no se admiten subprocesos. La intención es simplificar los módulos compatibles con subprocesos (aquellos en los que don’t depende de los subprocesos para ejecutarse) colocando el siguiente código en la parte superior:
```
try:
    import threading as _threading
except ImportError:
    import dummy_threading as _threading
```
En este ejemplo, _threading se usa como el nombre del módulo para dejar en claro que el módulo que se está usando no es necesariamente el módulo threading. El código puede llamar funciones y usar clases en _threading, ya sea que se admitan subprocesos o no, evitando una declaración if y haciendo que el código sea un poco más claro. Este módulo no hará mágicamente que el código multiproceso se ejecute sin subprocesos; el código que espera a que vuelva otro hilo o que haga algo simplemente se colgará para siempre.
La función strptime() del módulo time ha sido durante mucho tiempo una molestia porque utiliza la implementación strptime() de la biblioteca de la plataforma C, y las diferentes plataformas a veces tienen errores extraños. Brett Cannon contribuyó con una implementación portátil que está escrita en Python puro y debería comportarse de manera idéntica en todas las plataformas.
El nuevo módulo timeit ayuda a medir cuánto tardan en ejecutarse los fragmentos de código Python. El archivo timeit.py se puede ejecutar directamente desde la línea de comando, o la clase Timer del módulo se puede importar y usar directamente. Aquí hay un breve ejemplo que determina si es más rápido convertir una cadena de 8 bits a Unicode agregando una cadena Unicode vacía o usando la función unicode():
```
import timeit

timer1 = timeit.Timer('unicode("abc")')
timer2 = timeit.Timer('"abc" + u""')

# Run three trials
print timer1.repeat(repeat=3, number=100000)
print timer2.repeat(repeat=3, number=100000)

# On my laptop this outputs:
# [0.36831796169281006, 0.37441694736480713, 0.35304892063140869]
# [0.17574405670166016, 0.18193507194519043, 0.17565798759460449]
```
El módulo Tix ha recibido varias correcciones de errores y actualizaciones para la versión actual del paquete Tix.
El módulo Tkinter ahora funciona con una versión de Tcl habilitada para subprocesos. El modelo de subprocesos de Tcl requiere que solo se acceda a los widgets desde el subproceso en el que se crearon; los accesos desde otro hilo pueden hacer que Tcl entre en pánico. Para ciertas interfaces Tcl, Tkinter ahora evitará esto automáticamente cuando se acceda a un widget desde un subproceso diferente al ordenar un comando, pasarlo al subproceso correcto y esperar los resultados. Otras interfaces no se pueden manejar automáticamente, pero Tkinter ahora lanzará una excepción en dicho acceso para que al menos pueda averiguar sobre el problema. Consulte https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2002-December/031107.html para obtener una explicación más detallada de este cambio. (Implementado por Martin von Löwis.)
Llamar a métodos Tcl a través del objeto _tkinter ya no retorna solo cadena de caracteres.En vez, si Tcl retorna otros objetos esos objetos son convertidos a su equivalente en Python,si uno existe, o envueltos en una clase _tkinter. Tcl_Obj si no existe un equivalente de Python. Este comportamiento se puede controlar mediante el método wantobjects() de objetos tkapp.

Cuando se usa _tkinter a través del módulo Tkinter (como lo harán la mayoría de las aplicaciones de Tkinter), esta función siempre está activada. No debería causar problemas de compatibilidad, ya que Tkinter siempre convertiría los resultados de cadenas a tipos de Python cuando fuera posible.

Si se encuentran incompatibilidades, se puede restaurar el comportamiento anterior estableciendo la variable wantobjects en el módulo Tkinter en falso antes de crear el primer objeto tkapp.
```
import Tkinter
Tkinter.wantobjects = 0
```
Cualquier rotura causada por este cambio debe notificarse como un error.

El módulo UserDict tiene una nueva clase DictMixin que define todos los métodos de diccionario para las clases que ya tienen una interfaz de mapeo mínima. Esto simplifica enormemente las clases de escritura que deben ser sustituibles por diccionarios, como las clases del módulo shelve.

Agregar la combinación como una superclase proporciona la interfaz de diccionario completa siempre que la clase define __getitem__(), __setitem__(), __delitem__() y keys(). Por ejemplo:

>>> import UserDict
>>> class SeqDict(UserDict.DictMixin):
...     """Dictionary lookalike implemented with lists."""
...     def __init__(self):
...         self.keylist = []
...         self.valuelist = []
...     def __getitem__(self, key):
...         try:
...             i = self.keylist.index(key)
...         except ValueError:
...             raise KeyError
...         return self.valuelist[i]
...     def __setitem__(self, key, value):
...         try:
...             i = self.keylist.index(key)
...             self.valuelist[i] = value
...         except ValueError:
...             self.keylist.append(key)
...             self.valuelist.append(value)
...     def __delitem__(self, key):
...         try:
...             i = self.keylist.index(key)
...         except ValueError:
...             raise KeyError
...         self.keylist.pop(i)
...         self.valuelist.pop(i)
...     def keys(self):
...         return list(self.keylist)
...
>>> s = SeqDict()
>>> dir(s)      # See that other dictionary methods are implemented
['__cmp__', '__contains__', '__delitem__', '__doc__', '__getitem__',
 '__init__', '__iter__', '__len__', '__module__', '__repr__',
 '__setitem__', 'clear', 'get', 'has_key', 'items', 'iteritems',
 'iterkeys', 'itervalues', 'keylist', 'keys', 'pop', 'popitem',
 'setdefault', 'update', 'valuelist', 'values']

(Parches aportados por Raymond Hettinger)

La implementación DOM en xml.dom.minidom ahora puede generar salida XML en una codificación particular proporcionando un argumento de codificación opcional a los métodos toxml() y toprettyxml() de los nodos DOM.
El módulo xmlrpclib ahora admite una extensión XML-RPC para manejar valores de datos nulos como None de Python. Los valores nulos siempre se admiten al desagrupar una respuesta XML-RPC. Para generar solicitudes que contengan None, debe proporcionar un valor verdadero para el parámetro allow_none al crear una instancia Marshaller.
El nuevo módulo DocXMLRPCServer permite escribir servidores XML-RPC autodocumentados. Ejecútelo en modo de demostración (como un programa) para verlo en acción. Al apuntar el navegador web al servidor RPC se produce una documentación de estilo pydoc; apuntar xmlrpclib al servidor permite invocar los métodos reales. (Contribuido por Brian Quinlan.)
Se ha agregado soporte para nombres de dominio internacionalizados (RFCs 3454, 3490, 3491 y 3492). La codificación «idna» se puede utilizar para convertir entre un nombre de dominio Unicode y la codificación compatible con ASCII (ACE) de ese nombre.
```
>{}>{}> u"www.Alliancefrançaise.nu".encode("idna")
'www.xn--alliancefranaise-npb.nu'
```
El módulo socket también se ha ampliado para convertir de forma transparente los nombres de host Unicode a la versión ACE antes de pasarlos a la biblioteca C. Los módulos que tratan con nombres de host como httplib y ftplib) también admiten nombres de host Unicode; httplib también envía encabezados HTTP Host utilizando la versión ACE del nombre de dominio. urllib admite URL Unicode con nombres de host que no sean ASCII siempre que la parte path de la URL sea solo ASCII.

Para implementar este cambio, se han agregado el módulo stringprep, la herramienta mkstringprep y la codificación punycode.

Tipo de fecha / hora¶

Se agregaron tipos de fecha y hora adecuados para expresar marcas de tiempo como módulo datetime. Los tipos no admiten diferentes calendarios ni muchas funciones sofisticadas, y solo se ciñen a los conceptos básicos de la representación del tiempo.

Los tres tipos principales son: date, que representa un día, mes y año; time, que consta de hora, minuto y segundo; y datetime, que contiene todos los atributos de date y time. También hay una clase timedelta que representa las diferencias entre dos puntos en el tiempo, y la lógica de la zona horaria se implementa mediante clases que heredan de la clase tzinfo abstracta.

Puede crear instancias de date y time proporcionando argumentos de palabras clave al constructor apropiado, p. Ej. datetime.date(year=1972, month=10, day=15), o utilizando uno de varios métodos de clase. Por ejemplo, el método de clase date.today() devuelve la fecha local actual.

Una vez creadas, las instancias de las clases de fecha / hora son inmutables. Hay varios métodos para producir cadenas formateadas a partir de objetos:

>>> import datetime
>>> now = datetime.datetime.now()
>>> now.isoformat()
'2002-12-30T21:27:03.994956'
>>> now.ctime()  # Only available on date, datetime
'Mon Dec 30 21:27:03 2002'
>>> now.strftime('%Y %d %b')
'2002 30 Dec'

El método replace() permite modificar uno o más campos de una instancia date o datetime, devolviendo una nueva instancia:

>>> d = datetime.datetime.now()
>>> d
datetime.datetime(2002, 12, 30, 22, 15, 38, 827738)
>>> d.replace(year=2001, hour = 12)
datetime.datetime(2001, 12, 30, 12, 15, 38, 827738)
>>>

Las instancias se pueden comparar, aplicar hash y convertir en cadenas (el resultado es el mismo que el de isoformat()). Las instancias de date y datetime se pueden restar entre sí y agregarse a las instancias de timedelta. La mayor característica que falta es que no hay soporte de biblioteca estándar para analizar cadenas y recuperar un date o datetime.

Para obtener más información, consulte la documentación de referencia del módulo. (Contribuido por Tim Peters.)

El módulo optparse¶

El módulo getopt proporciona un análisis sencillo de los argumentos de la línea de comandos. El nuevo módulo optparse (originalmente llamado Optik) proporciona un análisis de línea de comandos más elaborado que sigue las convenciones de Unix, crea automáticamente la salida para --help y puede realizar diferentes acciones para diferentes opciones.

Empiece creando una instancia de OptionParser y diciéndole cuáles son las opciones de su programa.

import sys
from optparse import OptionParser

op = OptionParser()
op.add_option('-i', '--input',
              action='store', type='string', dest='input',
              help='set input filename')
op.add_option('-l', '--length',
              action='store', type='int', dest='length',
              help='set maximum length of output')

Luego, el análisis de una línea de comando se realiza llamando al método parse_args().

options, args = op.parse_args(sys.argv[1:])
print options
print args

Esto devuelve un objeto que contiene todos los valores de las opciones y una lista de cadenas que contienen los argumentos restantes.

Invocar el script con los distintos argumentos ahora funciona como era de esperar. Tenga en cuenta que el argumento de longitud se convierte automáticamente en un número entero.

$ ./python opt.py -i data arg1
<Values at 0x400cad4c: {'input': 'data', 'length': None}>
['arg1']
$ ./python opt.py --input=data --length=4
<Values at 0x400cad2c: {'input': 'data', 'length': 4}>
[]
$

El mensaje de ayuda se genera automáticamente para usted:

$ ./python opt.py --help
usage: opt.py [options]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -iINPUT, --input=INPUT
                        set input filename
  -lLENGTH, --length=LENGTH
                        set maximum length of output
$

Consulte la documentación del módulo para obtener más detalles.

Optik fue escrito por Greg Ward, con sugerencias de los lectores de Getopt SIG.

Pymalloc: un asignador de objetos especializado¶

Pymalloc, un asignador de objetos especializado escrito por Vladimir Marangozov, fue una característica agregada a Python 2.1. Pymalloc está diseñado para ser más rápido que el sistema malloc() y tener menos sobrecarga de memoria para los patrones de asignación típicos de los programas Python. El asignador utiliza la función malloc() de C para obtener grandes grupos de memoria y luego satisface las solicitudes de memoria más pequeñas de estos grupos.

En 2.1 y 2.2, pymalloc era una función experimental y no estaba habilitada de forma predeterminada; tenía que habilitarlo explícitamente al compilar Python proporcionando la opción --with-pymalloc al script: program: configure. En 2.3, pymalloc ha tenido más mejoras y ahora está habilitado de forma predeterminada; tendrá que suministrar --without-pymalloc para deshabilitarlo.

Este cambio es transparente para el código escrito en Python; sin embargo, pymalloc puede exponer errores en las extensiones C. Los autores de los módulos de extensión C deben probar su código con pymalloc habilitado, ya que algunos códigos incorrectos pueden causar volcados de núcleo en tiempo de ejecución.

Hay un error particularmente común que causa problemas. Hay una serie de funciones de asignación de memoria en la API C de Python que anteriormente solo eran alias para malloc() y free() de la biblioteca C, lo que significa que si llama accidentalmente a funciones que no coinciden, el error no se notará. Cuando el asignador de objetos está habilitado, estas funciones ya no son alias de malloc() y free(), y llamar a la función incorrecta para liberar memoria puede generar un volcado de memoria. Por ejemplo, si la memoria se asignó utilizando PyObject_Malloc(), debe liberarse utilizando PyObject_Free(), no free(). Algunos módulos incluidos con Python entraron en conflicto con esto y tuvieron que ser reparados; sin duda hay más módulos de terceros que tendrán el mismo problema.

Como parte de este cambio, las confusas interfaces múltiples para asignar memoria se han consolidado en dos familias de API. La memoria asignada a una familia no debe manipularse con funciones de la otra familia. Hay una familia para asignar fragmentos de memoria y otra familia de funciones específicamente para asignar objetos Python.

Para asignar y liberar una porción de memoria no distinguida, use la familia de «memoria sin procesar»: PyMem_Malloc(), PyMem_Realloc() y PyMem_Free().
La familia de «memoria de objetos» es la interfaz para la instalación de pymalloc descrita anteriormente y está sesgada hacia un gran número de asignaciones «pequeñas»: PyObject_Malloc(), PyObject_Realloc() y PyObject_Free().
Para asignar y liberar objetos de Python, utilice la familia de «objetos» PyObject_New(), PyObject_NewVar() y PyObject_Del().

Gracias al gran trabajo de Tim Peters, pymalloc en 2.3 también proporciona funciones de depuración para detectar sobrescrituras de memoria y liberaciones duplicadas en ambos módulos de extensión y en el propio intérprete. Para habilitar este soporte, compile una versión de depuración del intérprete de Python ejecutando: programa: configure con --with-pydebug.

Para ayudar a los escritores de extensiones, se distribuye un archivo de encabezado Misc/pymemcompat.h con la fuente a Python 2.3 que permite que las extensiones de Python usen las interfaces 2.3 para la asignación de memoria mientras se compila con cualquier versión de Python desde la 1.5.2. Debería copiar el archivo de la distribución fuente de Python y empaquetarlo con la fuente de su extensión.

Ver también

https://hg.python.org/cpython/file/default/Objects/obmalloc.c: Para obtener todos los detalles de la implementación de pymalloc, consulte los comentarios en la parte superior del archivo Objects/obmalloc.c en el código fuente de Python. El enlace anterior apunta al archivo dentro del navegador SVN de python.org.

Cambios en la API de Build y C¶

Los cambios en el proceso de compilación de Python y en la API de C incluyen:

La implementación de detección de ciclos utilizada por la recolección de basura ha demostrado ser estable, por lo que ahora se ha hecho obligatoria. Ya no puede compilar Python sin él, y el cambio --with-cycle-gc a: program: configure ha sido eliminado.
Python ahora se puede construir opcionalmente como una biblioteca compartida (libpython2.3.so) proporcionando --enable-shared cuando se ejecuta el script Python: program: configure. (Contribuido por Ondrej Palkovsky.)
Las macros DL_EXPORT y DL_IMPORT ahora están en desuso. Las funciones de inicialización para los módulos de extensión de Python ahora deben declararse usando la nueva macro PyMODINIT_FUNC, mientras que el núcleo de Python generalmente usará las macros PyAPI_FUNC y PyAPI_DATA.
El intérprete se puede compilar sin ninguna cadena de documentación para las funciones y módulos incorporados proporcionando --without-doc-strings al script: program: configure. Esto hace que el ejecutable de Python sea un 10% más pequeño, pero también significa que no puede obtener ayuda para las funciones integradas de Python. (Contribución de Gustavo Niemeyer.)
La macro PyArg_NoArgs() ahora está en desuso y el código que la usa debe cambiarse. Para Python 2.2 y versiones posteriores, la tabla de definición de métodos puede especificar la marca METH_NOARGS, lo que indica que no hay argumentos, y luego se puede eliminar la verificación de argumentos. Si la compatibilidad con las versiones anteriores a la 2.2 de Python es importante, el código podría usar PyArg_ParseTuple(args, "") en su lugar, pero esto será más lento que usar METH_NOARGS.
PyArg_ParseTuple() accepts new format characters for various sizes of unsigned integers: B for unsigned char, H for unsigned short int, I for unsigned int, and K for unsigned long long.
Se agregó una nueva función, PyObject_DelItemString(mapping, char *key), como abreviatura de PyObject_DelItem(mapping, PyString_New(key)).
Los objetos de archivo ahora administran su búfer de cadena interno de manera diferente, incrementándolo exponencialmente cuando es necesario. Esto da como resultado que las pruebas de referencia en Lib/test/test_bufio.py se aceleren considerablemente (de 57 segundos a 1,7 segundos, según una medición).
Ahora es posible definir métodos estáticos y de clase para un tipo de extensión C configurando los indicadores METH_CLASS o METH_STATIC en la estructura PyMethodDef de un método.
Python ahora incluye una copia del código fuente del analizador XML de Expat, eliminando cualquier dependencia de una versión del sistema o instalación local de Expat.
Si asigna dinámicamente objetos de tipo en su extensión, debe tener en cuenta un cambio en las reglas relacionadas con los atributos __module__ y __name__. En resumen, querrá asegurarse de que el diccionario del tipo contenga una clave '__module__'; hacer que el nombre del módulo sea la parte del nombre del tipo que conduce al período final ya no tendrá el efecto deseado. Para obtener más detalles, lea la documentación de referencia de la API o la fuente.

Cambios específicos del puerto¶

El soporte para un puerto para OS / 2 de IBM utilizando el entorno de ejecución EMX se fusionó en el árbol de fuentes principal de Python. EMX es una capa de emulación POSIX sobre las API del sistema OS / 2. El puerto de Python para EMX intenta admitir toda la capacidad similar a POSIX expuesta por el tiempo de ejecución de EMX y, en su mayoría, tiene éxito; fork() y fcntl() están restringidos por las limitaciones de la capa de emulación subyacente. El puerto estándar OS / 2, que utiliza el compilador Visual Age de IBM, también obtuvo soporte para la semántica de importación que distingue entre mayúsculas y minúsculas como parte de la integración del puerto EMX en CVS. (Contribuido por Andrew MacIntyre.)

En MacOS, la mayoría de los módulos de la caja de herramientas tienen vínculos débiles para mejorar la compatibilidad con versiones anteriores. Esto significa que los módulos ya no dejarán de cargarse si falta una rutina en la versión actual del sistema operativo. En su lugar, llamar a la rutina que falta lanzará una excepción. (Contribuido por Jack Jansen.)

Los archivos de especificaciones de RPM, que se encuentran en el directorio Misc/RPM/ en la distribución fuente de Python, se actualizaron para la versión 2.3. (Contribución de Sean Reifschneider.)

Otras plataformas nuevas ahora compatibles con Python incluyen AtheOS (http://www.atheos.cx/), GNU / Hurd y OpenVMS.

Otros cambios y correcciones¶

Como de costumbre, hubo un montón de otras mejoras y correcciones de errores esparcidas por todo el árbol de fuentes. Una búsqueda en los registros de cambios de CVS encuentra que se aplicaron 523 parches y se corrigieron 514 errores entre Python 2.2 y 2.3. Es probable que ambas cifras estén subestimadas.

Algunos de los cambios más notables son:

Si se establece la variable de entorno PYTHONINSPECT, el intérprete de Python ingresará al indicador interactivo después de ejecutar un programa de Python, como si Python hubiera sido invocado con la opción -i. La variable de entorno se puede configurar antes de ejecutar el intérprete de Python, o el programa Python puede configurarla como parte de su ejecución.
El script regrtest.py ahora proporciona una forma de permitir «todos los recursos excepto foo». Un nombre de recurso pasado a la opción -u ahora se puede prefijar con un guión ('-') para significar «eliminar este recurso». Por ejemplo, la opción “-uall,-bsddb” podría usarse para habilitar el uso de todos los recursos excepto bsddb.
Las herramientas utilizadas para crear la documentación ahora funcionan tanto en Cygwin como en Unix.
Se ha eliminado el código de operación SET_LINENO. En la noche de los tiempos, este código de operación era necesario para producir números de línea en rastreos y admitir funciones de rastreo (para, por ejemplo, pdb). Desde Python 1.5, los números de línea en los rastreos se han calculado utilizando un mecanismo diferente que funciona con «python -O». Para Python 2.3, Michael Hudson implementó un esquema similar para determinar cuándo llamar a la función de seguimiento, eliminando por completo la necesidad de SET_LINENO.

Sería difícil detectar cualquier diferencia resultante del código Python, aparte de una ligera aceleración cuando Python se ejecuta sin -O.

Las extensiones C que acceden al campo f_lineno de objetos de marco deben llamar a PyCode_Addr2Line(f->f_code, f->f_lasti). Esto tendrá el efecto adicional de hacer que el código funcione como se desea en «python -O» en versiones anteriores de Python.

Una característica nueva e ingeniosa es que las funciones de seguimiento ahora se pueden asignar al atributo f_lineno de los objetos de marco, cambiando la línea que se ejecutará a continuación. Se ha agregado un comando jump al depurador pdb aprovechando esta nueva característica. (Implementado por Richie Hindle.)

Portar a Python 2.3¶

Esta sección enumera los cambios descritos anteriormente que pueden requerir cambios en su código:

yield ahora es siempre una palabra clave; si se usa como nombre de variable en su código, se debe elegir un nombre diferente.
Para cadenas, X and Y, ASDF00 now works if X tiene más de un carácter.
El constructor de tipo int() ahora retornará un entero largo en lugar de lanzar un OverflowError cuando una cadena o un número de punto flotante es demasiado grande para caber en un entero. Esto puede llevar al resultado paradójico de que isinstance(int(expresión), int) sea falso, pero parece poco probable que cause problemas en la práctica.
Si tiene cadenas Unicode que contienen caracteres de 8 bits, debe declarar la codificación del archivo (UTF-8, Latin-1 o lo que sea) agregando un comentario en la parte superior del archivo. Consulte la sección PEP 263: Codificación del código fuente para obtener más información.
Llamar a métodos Tcl a través del objeto _tkinter ya no retornan solo cadenas de caracteres.En vez, si Tcl retorna otros objetos esos objetos son convertidos a su equivalente en Python, si uno existe, o está envuelto con un _tkinter.Tcl_Obj si no existe un equivalente de Python.
Grandes literales octales y hexadecimales como 0xffffffff ahora activan un FutureWarning. Actualmente se almacenan como números de 32 bits y dan como resultado un valor negativo, pero en Python 2.4 se convertirán en enteros largos positivos.

Hay varias formas de corregir esta advertencia. Si realmente necesita un número positivo, simplemente agregue un L al final del literal. Si está tratando de obtener un entero de 32 bits con bits bajos establecidos y ha usado previamente una expresión como ~(1 << 31), probablemente sea más claro comenzar con todos los bits establecidos y borrar los bits superiores deseados. Por ejemplo, para borrar solo el bit superior (bit 31), puede escribir 0xffffffffL &~(1L<<31).
Ya no puede deshabilitar las aserciones asignando a __debug__.
La función Distutils setup() ha ganado varios argumentos de palabras clave nuevas, como depends. Las versiones antiguas de Distutils se abortarán si se pasan palabras clave desconocidas. Una solución es verificar la presencia de la nueva función get_distutil_options() en su setup.py y solo usa las nuevas palabras clave con una versión de Distutils que las admita:
```
from distutils import core

kw = {'sources': 'foo.c', ...}
if hasattr(core, 'get_distutil_options'):
    kw['depends'] = ['foo.h']
ext = Extension(**kw)
```
El uso de None como nombre de una variable ahora resultará en una advertencia SyntaxWarning. En una futura versión de Python, None podría convertirse en una palabra clave.
Los nombres de los tipos de extensión definidos por los módulos incluidos con Python ahora contienen el módulo y un '.' delante del nombre del tipo.

Agradecimientos¶

El autor desea agradecer a las siguientes personas por ofrecer sugerencias, correcciones y ayuda con varios borradores de este artículo: Jeff Bauer, Simon Brunning, Brett Cannon, Michael Chermside, Andrew Dalke, Scott David Daniels, Fred L. Drake, Jr., David Fraser, Kelly Gerber, Raymond Hettinger, Michael Hudson, Chris Lambert, Detlef Lannert, Martin von Löwis, Andrew MacIntyre, Lalo Martins, Chad Netzer, Gustavo Niemeyer, Neal Norwitz, Hans Nowak, Chris Reedy, Francesco Ricciardi, Vinay Sajip, Neil Schemenauer, Roman Suzi, Jason Tishler, Just van Rossum.

Qué hay de nuevo en Python 2.3¶

PEP 218: Un tipo de datos de conjunto estándar¶

PEP 255: Generadores simples¶

PEP 263: Codificación del código fuente¶

PEP 273: Importar módulos desde archivos ZIP¶

PEP 277: Soporte de nombres de archivo Unicode para Windows NT¶

PEP 278: Soporte universal de nuevas líneas¶

PEP 279: enumerate()¶

PEP 282: El paquete de registro¶

PEP 285: Un tipo booleano¶

PEP 293: Llamadas de retorno para el manejo de errores del códec¶

PEP 301: Índice de paquetes y metadatos para Distutils¶

PEP 302: Nuevos ganchos de importación¶

PEP 305: Archivos separados por comas¶

PEP 307: Mejoras en Pickle¶

Rebanadas ampliadas¶

Otros cambios en el lenguaje¶

Cambios en las cadenas de texto¶

Optimizaciones¶

Módulos nuevos, mejorados y obsoletos¶

Tipo de fecha / hora¶

El módulo optparse¶

Pymalloc: un asignador de objetos especializado¶

Cambios en la API de Build y C¶

Cambios específicos del puerto¶

Otros cambios y correcciones¶

Portar a Python 2.3¶

Agradecimientos¶

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