# 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

The new `sets` module contains an implementation of a set datatype. The `Set` class is for mutable sets, sets that can have members added and removed. The `ImmutableSet` class is for sets that can’t be modified, and instances of `ImmutableSet` can therefore be used as dictionary keys. Sets are built on top of dictionaries, so the elements within a set must be hashable.

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])
    >>>

The union and intersection of sets can be computed with the `union()` and `intersection()` methods; an alternative notation uses the bitwise operators `&` and `|`. Mutable sets also have in-place versions of these methods, `union_update()` and `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])
    >>>

It’s also possible to take the symmetric difference of two sets. This is the set of all elements in the union that aren’t in the intersection. Another way of putting it is that the symmetric difference contains all elements that are in exactly one set. Again, there’s an alternative notation (`^`), and an in-place version with the ungainly name `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])
    >>>

There are also `issubset()` and `issuperset()` methods for checking whether one set is a subset or superset of another:

    >>> 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)

Here’s a sample usage of the `generate_ints()` generator:

    >>> 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).

The idea of generators comes from other programming languages, especially Icon (https://www2.cs.arizona.edu/icon/), where the idea of generators is central. In Icon, every expression and function call behaves like a generator. One example from «An Overview of the Icon Programming Language» at https://www2.cs.arizona.edu/icon/docs/ipd266.htm gives an idea of what this looks like:

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

In Icon the `find()` function returns the indexes at which the substring «or» is found: 3, 23, 33. In the `if` statement, `i` is first assigned a value of 3, but 3 is less than 5, so the comparison fails, and Icon retries it with the second value of 23. 23 is greater than 5, so the comparison now succeeds, and the code prints the value 23 to the screen.

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 now allows using arbitrary Unicode strings (within the limitations of the file system) for all functions that expect file names, most notably the `open()` built-in function. If a Unicode string is passed to `os.listdir()`, Python now returns a list of Unicode strings. A new function, `os.getcwdu()`, returns the current directory as a Unicode string.

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.

Python’s file objects can now support end of line conventions other than the one followed by the platform on which Python is running. Opening a file with the mode `'U'` or `'rU'` will open a file for reading in universal newlines mode. All three line ending conventions will be translated to a `'\n'` in the strings returned by the various file methods such as `read()` and `readline()`.

Universal newline support is also used when importing modules and when executing a file with the `execfile()` function. This means that Python modules can be shared between all three operating systems without needing to convert the line-endings.

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.

The `Logger` class is the primary class. Most application code will deal with one or more `Logger` objects, each one used by a particular subsystem of the application. Each `Logger` is identified by a name, and names are organized into a hierarchy using `.` as the component separator. For example, you might have `Logger` instances named `server`, `server.auth` and `server.network`. The latter two instances are below `server` in the hierarchy. This means that if you turn up the verbosity for `server` or direct `server` messages to a different handler, the changes will also apply to records logged to `server.auth` and `server.network`. There’s also a root `Logger` that’s the parent of all other 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

In the default configuration, informational and debugging messages are suppressed and the output is sent to standard error. You can enable the display of informational and debugging messages by calling the `setLevel()` method on the root logger.

Notice the `warning()` call’s use of string formatting operators; all of the functions for logging messages take the arguments `(msg, arg1, arg2, ...)` and log the string resulting from `msg % (arg1, arg2, ...)`.

There’s also an `exception()` function that records the most recent traceback. Any of the other functions will also record the traceback if you specify a true value for the keyword argument 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')
     ...

Log records are usually propagated up the hierarchy, so a message logged to `server.auth` is also seen by `server` and `root`, but a `Logger` can prevent this by setting its `propagate` attribute to `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

A Boolean type was added to Python 2.3. Two new constants were added to the `__builtin__` module, `True` and `False`. (`True` and `False` constants were added to the built-ins in Python 2.2.1, but the 2.2.1 versions are simply set to integer values of 1 and 0 and aren’t a different type.)

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.

To make the catalog a bit more useful, a new optional classifiers keyword argument has been added to the Distutils `setup()` function. A list of Trove-style strings can be supplied to help classify the 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

While it’s been possible to write custom import hooks ever since the `ihooks` module was introduced in Python 1.3, no one has ever been really happy with it because writing new import hooks is difficult and messy. There have been various proposed alternatives such as the `imputil` and `iu` modules, but none of them has ever gained much acceptance, and none of them were easily usable from C code.

PEP 302 borrows ideas from its predecessors, especially from Gordon McMillan’s `iu` module. Three new items are added to the `sys` module:

- `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

The `reader()` function takes a number of different options. The field separator isn’t limited to the comma and can be changed to any character, and so can the quoting and line-ending characters.

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

The `pickle` and `cPickle` modules received some attention during the 2.3 development cycle. In 2.2, new-style classes could be pickled without difficulty, but they weren’t pickled very compactly; PEP 307 quotes a trivial example where a new-style class results in a pickled string three times longer than that for a classic class.

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.

Unpickling is no longer considered a safe operation. 2.2’s `pickle` provided hooks for trying to prevent unsafe classes from being unpickled (specifically, a `__safe_for_unpickling__` attribute), but none of this code was ever audited and therefore it’s all been ripped out in 2.3. You should not unpickle untrusted data in any version of Python.

To reduce the pickling overhead for new-style classes, a new interface for customizing pickling was added using three special methods: `__getstate__()`, `__setstate__()`, and `__getnewargs__()`. Consult PEP 307 for the full semantics of these methods.

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]

One can also now pass slice objects to the `__getitem__()` methods of the built-in sequences:

    >>> 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]

To simplify implementing sequences that support extended slicing, slice objects now have a method `indices(length)` which, given the length of a sequence, returns a `(start, stop, step)` tuple that can be passed directly to `range()`. `indices()` handles omitted and out-of-bounds indices in a manner consistent with regular slices (and this innocuous phrase hides a welter of confusing details!). The method is intended to be used like this:

    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.

- Most type objects are now callable, so you can use them to create new objects such as functions, classes, and modules. (This means that the `new` module can be deprecated in a future Python version, because you can now use the type objects available in the `types` module.) For example, you can create a new module object with the following code:

      >>> 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.

- The `xreadlines()` method of file objects, introduced in Python 2.1, is no longer necessary because files now behave as their own iterator. `xreadlines()` was originally introduced as a faster way to loop over all the lines in a file, but now you can simply write `for line in file_obj`. File objects also have a new read-only `encoding` attribute that gives the encoding used by the file; Unicode strings written to the file will be automatically converted to bytes using the given encoding.

- El orden de resolución de métodos utilizado por las clases de estilo nuevo ha cambiado, aunque solo notará la diferencia si tiene una jerarquía de herencia realmente complicada. Las clases clásicas no se ven afectadas por este cambio. Python 2.2 originalmente usó un tipo topológico de los ancestros de una clase, pero 2.3 ahora usa el algoritmo C3 como se describe en el documento «A Monotonic Superclass Linearization for Dylan». Para comprender la motivación de este cambio, lea el artículo «Python 2.3 Method Resolution Order» de Michele Simionato, o lea el hilo en python-dev que comienza con el mensaje en https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2002-October/029035.html . Samuele Pedroni fue el primero en señalar el problema y también implementó la solución codificando el algoritmo C3.

- Python runs multithreaded programs by switching between threads after executing N bytecodes. The default value for N has been increased from 10 to 100 bytecodes, speeding up single-threaded applications by reducing the switching overhead. Some multithreaded applications may suffer slower response time, but that’s easily fixed by setting the limit back to a lower number using `sys.setcheckinterval(N)`. The limit can be retrieved with the new `sys.getcheckinterval()` function.

- One minor but far-reaching change is that the names of extension types defined by the modules included with Python now contain the module and a `'.'` in front of the type name. For example, in Python 2.2, if you created a socket and printed its `__class__`, you’d get this output:

      >>> 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

  Note that this doesn’t tell you where the substring starts; if you need that information, use the `find()` string method.

- The `strip()`, `lstrip()`, and `rstrip()` string methods now have an optional argument for specifying the characters to strip. The default is still to remove all whitespace characters:

      >>> '   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)

- The `startswith()` and `endswith()` string methods now accept negative numbers for the start and end parameters.

- Another new string method is `zfill()`, originally a function in the `string` module. `zfill()` pads a numeric string with zeros on the left until it’s the specified width. Note that the `%` operator is still more flexible and powerful than `zfill()`.

      >>> '45'.zfill(4)
      '0045'
      >>> '12345'.zfill(4)
      '12345'
      >>> 'goofy'.zfill(6)
      '0goofy'

  (Contribución de Walter Dörwald.)

- A new type object, `basestring`, has been added. Both 8-bit strings and Unicode strings inherit from this type, so `isinstance(obj, basestring)` will return `True` for either kind of string. It’s a completely abstract type, so you can’t create `basestring` instances.

- 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!

- The `sort()` method of list objects has been extensively rewritten by Tim Peters, and the implementation is significantly faster.

- Multiplication of large long integers is now much faster thanks to an implementation of Karatsuba multiplication, an algorithm that scales better than the O(n2) required for the grade-school multiplication algorithm. (Original patch by Christopher A. Craig, and significantly reworked by 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)

- `xrange()` objects now have their own iterator, making `for i in xrange(n)` slightly faster than `for i in range(n)`. (Patch by 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.

  The old version of the module has been renamed to `bsddb185` and is no longer built automatically; you’ll have to edit `Modules/Setup` to enable it. Note that the new `bsddb` package is intended to be compatible with the old module, so be sure to file bugs if you discover any incompatibilities. When upgrading to Python 2.3, if the new interpreter is compiled with a new version of the underlying BerkeleyDB library, you will almost certainly have to convert your database files to the new version. You can do this fairly easily with the new scripts `db2pickle.py` and `pickle2db.py` which you will find in the distribution’s `Tools/scripts` directory. If you’ve already been using the PyBSDDB package and importing it as `bsddb3`, you will have to change your `import` statements to import it as `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.

- The Distutils `Extension` class now supports an extra constructor argument named depends for listing additional source files that an extension depends on. This lets Distutils recompile the module if any of the dependency files are modified. For example, if `sampmodule.c` includes the header file `sample.h`, you would create the `Extension` object like this:

      ext = Extension("samp",
                      sources=["sampmodule.c"],
                      depends=["sample.h"])

  La modificación de `sample.h` haría que el módulo se recompilara. (Contribución de Jeremy Hylton)

- Other minor changes to Distutils: it now checks for the `CC`, `CFLAGS`, `CPP`, `LDFLAGS`, and `CPPFLAGS` environment variables, using them to override the settings in Python’s configuration (contributed by Robert Weber).

- Previously the `doctest` module would only search the docstrings of public methods and functions for test cases, but it now also examines private ones as well. The `DocTestSuite()` function creates a `unittest.TestSuite` object from a set of `doctest` tests.

- La nueva función `gc.get_referents(object)` retorna una lista de todos los objetos referenciados por object.

- The `getopt` module gained a new function, `gnu_getopt()`, that supports the same arguments as the existing `getopt()` function but uses GNU-style scanning mode. The existing `getopt()` stops processing options as soon as a non-option argument is encountered, but in GNU-style mode processing continues, meaning that options and arguments can be mixed. For example:

      >>> 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.

- The new `heapq` module contains an implementation of a heap queue algorithm. A heap is an array-like data structure that keeps items in a partially sorted order such that, for every index k, `heap[k] <= heap[2*k+1]` and `heap[k] <= heap[2*k+2]`. This makes it quick to remove the smallest item, and inserting a new item while maintaining the heap property is O(log n). (See https://xlinux.nist.gov/dads//HTML/priorityque.html for more information about the priority queue data structure.)

  The `heapq` module provides `heappush()` and `heappop()` functions for adding and removing items while maintaining the heap property on top of some other mutable Python sequence type. Here’s an example that uses a Python list:

      >>> 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.)

- The IDLE integrated development environment has been updated using the code from the IDLEfork project (https://idlefork.sourceforge.net). The most notable feature is that the code being developed is now executed in a subprocess, meaning that there’s no longer any need for manual `reload()` operations. IDLE’s core code has been incorporated into the standard library as the `idlelib` package.

- El módulo `imaplib` ahora admite IMAP sobre SSL. (Contribuido por Piers Lauder y Tino Lange.)

- The `itertools` contains a number of useful functions for use with iterators, inspired by various functions provided by the ML and Haskell languages. For example, `itertools.ifilter(predicate, iterator)` returns all elements in the iterator for which the function `predicate()` returns `True`, and `itertools.repeat(obj, N)` returns `obj` N times. There are a number of other functions in the module; see the package’s reference documentation for details. (Contributed by 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.)

- Several new POSIX functions (`getpgid()`, `killpg()`, `lchown()`, `loadavg()`, `major()`, `makedev()`, `minor()`, and `mknod()`) were added to the `posix` module that underlies the `os` module. (Contributed by Gustavo Niemeyer, Geert Jansen, and Denis S. Otkidach.)

- In the `os` module, the `*stat()` family of functions can now report fractions of a second in a timestamp. Such time stamps are represented as floats, similar to the value returned by `time.time()`.

  During testing, it was found that some applications will break if time stamps are floats. For compatibility, when using the tuple interface of the `stat_result` time stamps will be represented as integers. When using named fields (a feature first introduced in Python 2.2), time stamps are still represented as integers, unless `os.stat_float_times()` is invoked to enable float return values:

      >>> 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.

- The old and never-documented `linuxaudiodev` module has been deprecated, and a new version named `ossaudiodev` has been added. The module was renamed because the OSS sound drivers can be used on platforms other than Linux, and the interface has also been tidied and brought up to date in various ways. (Contributed by Greg Ward and 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.)

- The parser objects provided by the `pyexpat` module can now optionally buffer character data, resulting in fewer calls to your character data handler and therefore faster performance. Setting the parser object’s `buffer_text` attribute to `True` will enable buffering.

- The `sample(population, k)` function was added to the `random` module. population is a sequence or `xrange` object containing the elements of a population, and `sample()` chooses k elements from the population without replacing chosen elements. k can be any value up to `len(population)`. For example:

      >>> 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)

- The `readline` module also gained a number of new functions: `get_history_item()`, `get_current_history_length()`, and `redisplay()`.

- The `rexec` and `Bastion` modules have been declared dead, and attempts to import them will fail with a `RuntimeError`. New-style classes provide new ways to break out of the restricted execution environment provided by `rexec`, and no one has interest in fixing them or time to do so. If you have applications using `rexec`, rewrite them to use something else.

  (Sticking with Python 2.2 or 2.1 will not make your applications any safer because there are known bugs in the `rexec` module in those versions. To repeat: if you’re using `rexec`, stop using it immediately.)

- The `rotor` module has been deprecated because the algorithm it uses for encryption is not believed to be secure. If you need encryption, use one of the several AES Python modules that are available separately.

- 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).

- The value of the C `PYTHON_API_VERSION` macro is now exposed at the Python level as `sys.api_version`. The current exception can be cleared by calling the new `sys.exc_clear()` function.

- El nuevo módulo `tarfile` permite leer y escribir en: programa: tar -format archivos de almacenamiento. (Contribución de Lars Gustäbel.)

- The new `textwrap` module contains functions for wrapping strings containing paragraphs of text. The `wrap(text, width)` function takes a string and returns a list containing the text split into lines of no more than the chosen width. The `fill(text, width)` function returns a single string, reformatted to fit into lines no longer than the chosen width. (As you can guess, `fill()` is built on top of `wrap()`. For example:

      >>> 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.
      >>>

  The module also contains a `TextWrapper` class that actually implements the text wrapping strategy. Both the `TextWrapper` class and the `wrap()` and `fill()` functions support a number of additional keyword arguments for fine-tuning the formatting; consult the module’s documentation for details. (Contributed by Greg Ward.)

- The `thread` and `threading` modules now have companion modules, `dummy_thread` and `dummy_threading`, that provide a do-nothing implementation of the `thread` module’s interface for platforms where threads are not supported. The intention is to simplify thread-aware modules (ones that don’t rely on threads to run) by putting the following code at the top:

      try:
          import threading as _threading
      except ImportError:
          import dummy_threading as _threading

  In this example, `_threading` is used as the module name to make it clear that the module being used is not necessarily the actual `threading` module. Code can call functions and use classes in `_threading` whether or not threads are supported, avoiding an `if` statement and making the code slightly clearer. This module will not magically make multithreaded code run without threads; code that waits for another thread to return or to do something will simply hang forever.

- The `time` module’s `strptime()` function has long been an annoyance because it uses the platform C library’s `strptime()` implementation, and different platforms sometimes have odd bugs. Brett Cannon contributed a portable implementation that’s written in pure Python and should behave identically on all platforms.

- The new `timeit` module helps measure how long snippets of Python code take to execute. The `timeit.py` file can be run directly from the command line, or the module’s `Timer` class can be imported and used directly. Here’s a short example that figures out whether it’s faster to convert an 8-bit string to Unicode by appending an empty Unicode string to it or by using the `unicode()` function:

      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.

- The `Tkinter` module now works with a thread-enabled version of Tcl. Tcl’s threading model requires that widgets only be accessed from the thread in which they’re created; accesses from another thread can cause Tcl to panic. For certain Tcl interfaces, `Tkinter` will now automatically avoid this when a widget is accessed from a different thread by marshalling a command, passing it to the correct thread, and waiting for the results. Other interfaces can’t be handled automatically but `Tkinter` will now raise an exception on such an access so that you can at least find out about the problem. See https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2002-December/031107.html for a more detailed explanation of this change. (Implemented by Martin von Löwis.)

- Calling Tcl methods through `_tkinter` no longer returns only strings. Instead, if Tcl returns other objects those objects are converted to their Python equivalent, if one exists, or wrapped with a `_tkinter.Tcl_Obj` object if no Python equivalent exists. This behavior can be controlled through the `wantobjects()` method of `tkapp` objects.

  When using `_tkinter` through the `Tkinter` module (as most Tkinter applications will), this feature is always activated. It should not cause compatibility problems, since Tkinter would always convert string results to Python types where possible.

  If any incompatibilities are found, the old behavior can be restored by setting the `wantobjects` variable in the `Tkinter` module to false before creating the first `tkapp` object.

      import Tkinter
      Tkinter.wantobjects = 0

  Cualquier rotura causada por este cambio debe notificarse como un error.

- The `UserDict` module has a new `DictMixin` class which defines all dictionary methods for classes that already have a minimum mapping interface. This greatly simplifies writing classes that need to be substitutable for dictionaries, such as the classes in the `shelve` module.

  Adding the mix-in as a superclass provides the full dictionary interface whenever the class defines `__getitem__()`, `__setitem__()`, `__delitem__()`, and `keys()`. For example:

      >>> 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)

- The DOM implementation in `xml.dom.minidom` can now generate XML output in a particular encoding by providing an optional encoding argument to the `toxml()` and `toprettyxml()` methods of DOM nodes.

- The `xmlrpclib` module now supports an XML-RPC extension for handling nil data values such as Python’s `None`. Nil values are always supported on unmarshalling an XML-RPC response. To generate requests containing `None`, you must supply a true value for the allow_none parameter when creating a `Marshaller` instance.

- The new `DocXMLRPCServer` module allows writing self-documenting XML-RPC servers. Run it in demo mode (as a program) to see it in action. Pointing the web browser to the RPC server produces pydoc-style documentation; pointing xmlrpclib to the server allows invoking the actual methods. (Contributed by 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'

  The `socket` module has also been extended to transparently convert Unicode hostnames to the ACE version before passing them to the C library. Modules that deal with hostnames such as `httplib` and `ftplib`) also support Unicode host names; `httplib` also sends HTTP `Host` headers using the ACE version of the domain name. `urllib` supports Unicode URLs with non-ASCII host names as long as the `path` part of the URL is ASCII only.

  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.

The three primary types are: `date`, representing a day, month, and year; `time`, consisting of hour, minute, and second; and `datetime`, which contains all the attributes of both `date` and `time`. There’s also a `timedelta` class representing differences between two points in time, and time zone logic is implemented by classes inheriting from the abstract `tzinfo` class.

You can create instances of `date` and `time` by either supplying keyword arguments to the appropriate constructor, e.g. `datetime.date(year=1972, month=10, day=15)`, or by using one of a number of class methods. For example, the `today()` class method returns the current local date.

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'

The `replace()` method allows modifying one or more fields of a `date` or `datetime` instance, returning a new instance:

    >>> 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)
    >>>

Instances can be compared, hashed, and converted to strings (the result is the same as that of `isoformat()`). `date` and `datetime` instances can be subtracted from each other, and added to `timedelta` instances. The largest missing feature is that there’s no standard library support for parsing strings and getting back a `date` or `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.

You start by creating an instance of `OptionParser` and telling it what your program’s options are.

    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')

Parsing a command line is then done by calling the `parse_args()` method.

    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()`.

- To allocate and free Python objects, use the «object» family `PyObject_New`, `PyObject_NewVar`, and `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.)

- The `DL_EXPORT` and `DL_IMPORT` macros are now deprecated. Initialization functions for Python extension modules should now be declared using the new macro `PyMODINIT_FUNC`, while the Python core will generally use the `PyAPI_FUNC` and `PyAPI_DATA` macros.

- 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.)

- The `PyArg_NoArgs()` macro is now deprecated, and code that uses it should be changed. For Python 2.2 and later, the method definition table can specify the `METH_NOARGS` flag, signalling that there are no arguments, and the argument checking can then be removed. If compatibility with pre-2.2 versions of Python is important, the code could use `PyArg_ParseTuple(args, "")` instead, but this will be slower than using `METH_NOARGS`.

- `PyArg_ParseTuple()` acepta caracteres de nuevo formato para varios tamaños de enteros sin signo: `B` para unsigned char, `H` para unsigned short int, `I` para unsigned int, y `K` para 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).

- It’s now possible to define class and static methods for a C extension type by setting either the `METH_CLASS` or `METH_STATIC` flags in a method’s `PyMethodDef` structure.

- 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.

- If you dynamically allocate type objects in your extension, you should be aware of a change in the rules relating to the `__module__` and `__name__` attributes. In summary, you will want to ensure the type’s dictionary contains a `'__module__'` key; making the module name the part of the type name leading up to the final period will no longer have the desired effect. For more detail, read the API reference documentation or the source.

### Cambios específicos del puerto

Support for a port to IBM’s OS/2 using the EMX runtime environment was merged into the main Python source tree. EMX is a POSIX emulation layer over the OS/2 system APIs. The Python port for EMX tries to support all the POSIX-like capability exposed by the EMX runtime, and mostly succeeds; `fork()` and `fcntl()` are restricted by the limitations of the underlying emulation layer. The standard OS/2 port, which uses IBM’s Visual Age compiler, also gained support for case-sensitive import semantics as part of the integration of the EMX port into CVS. (Contributed by 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`.

  C extensions that access the `f_lineno` field of frame objects should instead call `PyCode_Addr2Line(f->f_code, f->f_lasti)`. This will have the added effect of making the code work as desired under «python -O» in earlier versions of Python.

  A nifty new feature is that trace functions can now assign to the `f_lineno` attribute of frame objects, changing the line that will be executed next. A `jump` command has been added to the `pdb` debugger taking advantage of this new feature. (Implemented by 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.

- Calling Tcl methods through `_tkinter` no longer returns only strings. Instead, if Tcl returns other objects those objects are converted to their Python equivalent, if one exists, or wrapped with a `_tkinter.Tcl_Obj` object if no Python equivalent exists.

- 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__`.

- The Distutils `setup()` function has gained various new keyword arguments such as depends. Old versions of the Distutils will abort if passed unknown keywords. A solution is to check for the presence of the new `get_distutil_options()` function in your `setup.py` and only uses the new keywords with a version of the Distutils that supports them:

      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.