# Glosario

`>>>`

  The default Python prompt of the interactive shell. Often seen for code examples which can be executed interactively in the interpreter.

`...`

  Puede referirse a:

  - The default Python prompt of the interactive shell when entering the code for an indented code block, when within a pair of matching left and right delimiters (parentheses, square brackets, curly braces or triple quotes), or after specifying a decorator.

  - The three dots form of the Ellipsis object.

clase base abstracta

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

annotate function

  A function that can be called to retrieve the annotations of an object. This function is accessible as the `__annotate__` attribute of functions, classes, and modules. Annotate functions are a subset of evaluate functions.

anotación

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

  Annotations of local variables cannot be accessed at runtime, but annotations of global variables, class attributes, and functions can be retrieved by calling `annotationlib.get_annotations()` on modules, classes, and functions, respectively.

  See variable annotation, function annotation, PEP 484, PEP 526, and PEP 649, which describe this functionality. Also see Prácticas recomendadas para las anotaciones for best practices on working with annotations.

argumento

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

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

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

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

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

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

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

administrador asincrónico de contexto

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

generador asincrónico

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

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

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

iterador generador asincrónico

  An object created by an asynchronous generator function.

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

  Each `yield` temporarily suspends processing, remembering the execution state (including local variables and pending try-statements). When the asynchronous generator iterator effectively resumes with another awaitable returned by `__anext__()`, it picks up where it left off. See PEP 492 and PEP 525.

iterable asincrónico

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

iterador asincrónico

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

atomic operation

  An operation that appears to execute as a single, indivisible step: no other thread can observe it half-done, and its effects become visible all at once. Python does not guarantee that high-level statements are atomic (for example, `x += 1` performs multiple bytecode operations and is not atomic). Atomicity is only guaranteed where explicitly documented. See also race condition and data race.

attached thread state

  A thread state that is active for the current OS thread.

  When a thread state is attached, the OS thread has access to the full Python C API and can safely invoke the bytecode interpreter.

  Unless a function explicitly notes otherwise, attempting to call the C API without an attached thread state will result in a fatal error or undefined behavior. A thread state can be attached and detached explicitly by the user through the C API, or implicitly by the runtime, including during blocking C calls and by the bytecode interpreter in between calls.

  On most builds of Python, having an attached thread state implies that the caller holds the GIL for the current interpreter, so only one OS thread can have an attached thread state at a given moment. In free-threaded builds of Python, threads can concurrently hold an attached thread state, allowing for true parallelism of the bytecode interpreter.

atributo

  Un valor asociado a un objeto al que se suele hacer referencia por su nombre utilizando expresiones punteadas. Por ejemplo, si un objeto o tiene un atributo a se referenciaría como o.a.

  Es posible dar a un objeto un atributo cuyo nombre no sea un identificador definido por Names (identifiers and keywords), por ejemplo usando `setattr()`, si el objeto lo permite. Dicho atributo no será accesible utilizando una expresión con puntos, y en su lugar deberá ser recuperado con `getattr()`.

a la espera

  Un objeto que puede utilizarse en una expresión `await`. Puede ser una corutina o un objeto con un método `__await__()`. Véase también PEP 492.

BDFL

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

archivo binario

  A file object able to read and write bytes-like objects. Examples of binary files are files opened in binary mode (`'rb'`, `'wb'` or `'rb+'`), `sys.stdin.buffer`, `sys.stdout.buffer`, and instances of `io.BytesIO` and `gzip.GzipFile`.

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

referencia prestada

  En la API C de Python, una referencia prestada es una referencia a un objeto, donde el código usando el objeto no posee la referencia. Se convierte en un puntero colgante si se destruye el objeto. Por ejemplo, una recolección de basura puede eliminar el último strong reference del objeto y así destruirlo.

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

objetos tipo binarios

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

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

bytecode

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

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

callable

  Un callable es un objeto que puede ser llamado, posiblemente con un conjunto de argumentos (véase argument), con la siguiente sintaxis:

      callable(argument1, argument2, argumentN)

  Una function, y por extensión un method, es un callable. Una instancia de una clase que implementa el método `__call__()` también es un callable.

retrollamada

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

clase

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

variable de clase

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

closure variable

  A free variable referenced from a nested scope that is defined in an outer scope rather than being resolved at runtime from the globals or builtin namespaces. May be explicitly defined with the `nonlocal` keyword to allow write access, or implicitly defined if the variable is only being read.

  For example, in the `inner` function in the following code, both `x` and `print` are free variables, but only `x` is a closure variable:

      def outer():
          x = 0
          def inner():
              nonlocal x
              x += 1
              print(x)
          return inner

  Due to the `codeobject.co_freevars` attribute (which, despite its name, only includes the names of closure variables rather than listing all referenced free variables), the more general free variable term is sometimes used even when the intended meaning is to refer specifically to closure variables.

número complejo

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

concurrency

  The ability of a computer program to perform multiple tasks at the same time. Python provides libraries for writing programs that make use of different forms of concurrency. `asyncio` is a library for dealing with asynchronous tasks and coroutines. `threading` provides access to operating system threads and `multiprocessing` to operating system processes. Multi-core processors can execute threads and processes on different CPU cores at the same time (see parallelism).

concurrent modification

  When multiple threads modify shared data at the same time. Concurrent modification without proper synchronization can cause race conditions, and might also trigger a data race, data corruption, or both.

context

  This term has different meanings depending on where and how it is used. Some common meanings:

  - The temporary state or environment established by a context manager via a `with` statement.

  - The collection of keyvalue bindings associated with a particular `contextvars.Context` object and accessed via `ContextVar` objects. Also see context variable.

  - A `contextvars.Context` object. Also see current context.

context management protocol

  The `__enter__()` and `__exit__()` methods called by the `with` statement. See PEP 343.

administrador de contextos

  An object which implements the context management protocol and controls the environment seen in a `with` statement. See PEP 343.

variable de contexto

  A variable whose value depends on which context is the current context. Values are accessed via `contextvars.ContextVar` objects. Context variables are primarily used to isolate state between concurrent asynchronous tasks.

contiguo

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

corrutina

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

función corrutina

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

CPython

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

current context

  The context (`contextvars.Context` object) that is currently used by `ContextVar` objects to access (get or set) the values of context variables. Each thread has its own current context. Frameworks for executing asynchronous tasks (see `asyncio`) associate each task with a context which becomes the current context whenever the task starts or resumes execution.

cyclic isolate

  A subgroup of one or more objects that reference each other in a reference cycle, but are not referenced by objects outside the group. The goal of the cyclic garbage collector is to identify these groups and break the reference cycles so that the memory can be reclaimed.

data race

  A situation where multiple threads access the same memory location concurrently, at least one of the accesses is a write, and the threads do not use any synchronization to control their access. Data races lead to non-deterministic behavior and can cause data corruption. Proper use of locks and other synchronization primitives prevents data races. Note that data races can only happen in native code, but that native code might be exposed in a Python API. See also race condition and thread-safe.

deadlock

  A situation in which two or more tasks (threads, processes, or coroutines) wait indefinitely for each other to release resources or complete actions, preventing any from making progress. For example, if thread A holds lock 1 and waits for lock 2, while thread B holds lock 2 and waits for lock 1, both threads will wait indefinitely. In Python this often arises from acquiring multiple locks in conflicting orders or from circular join/await dependencies. Deadlocks can be avoided by always acquiring multiple locks in a consistent order. See also lock and reentrant.

decorador

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

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

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

      @staticmethod
      def f(arg):
          ...

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

descriptor

  Any object which defines the methods `__get__()`, `__set__()`, or `__delete__()`. When a class attribute is a descriptor, its special binding behavior is triggered upon attribute lookup. Normally, using a.b to get, set or delete an attribute looks up the object named b in the class dictionary for a, but if b is a descriptor, the respective descriptor method gets called. Understanding descriptors is a key to a deep understanding of Python because they are the basis for many features including functions, methods, properties, class methods, static methods, and reference to super classes.

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

diccionario

  An associative array, where arbitrary keys are mapped to values. The keys can be any object with `__hash__()` and `__eq__()` methods. Called a hash in Perl.

comprensión de diccionarios

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

vista de diccionario

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

docstring

  A string literal which appears as the first expression in a class, function or module. While ignored when the suite is executed, it is recognized by the compiler and put into the `__doc__` attribute of the enclosing class, function or module. Since it is available via introspection, it is the canonical place for documentation of the object.

tipado de pato

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

dunder

  An informal short-hand for «double underscore», used when talking about a special method. For example, `__init__` is often pronounced «dunder init».

EAFP

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

evaluate function

  A function that can be called to evaluate a lazily evaluated attribute of an object, such as the value of type aliases created with the `type` statement.

expresión

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

módulo de extensión

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

f-string
f-strings

  String literals prefixed with `f` or `F` are commonly called «f-strings» which is short for formatted string literals. See also PEP 498.

objeto archivo

  An object exposing a file-oriented API (with methods such as `read()` or `write()`) to an underlying resource. Depending on the way it was created, a file object can mediate access to a real on-disk file or to another type of storage or communication device (for example standard input/output, in-memory buffers, sockets, pipes, etc.). File objects are also called file-like objects or streams.

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

objetos tipo archivo

  Un sinónimo de file object.

codificación del sistema de archivos y manejador de errores

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

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

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

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

  Vea también locale encoding.

buscador

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

  There are two types of finder: meta path finders for use with `sys.meta_path`, and path entry finders for use with `sys.path_hooks`.

  See Buscadores y cargadores and `importlib` for much more detail.

división entera a la baja

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

free threading

  A threading model where multiple threads can run Python bytecode simultaneously within the same interpreter. This is in contrast to the global interpreter lock which allows only one thread to execute Python bytecode at a time. See PEP 703.

free-threaded build

  A build of CPython that supports free threading, configured using the `--disable-gil` option before compilation.

  See Python support for free threading.

free variable

  Formally, as defined in the language execution model, a free variable is any variable used in a namespace which is not a local variable in that namespace. See closure variable for an example. Pragmatically, due to the name of the `codeobject.co_freevars` attribute, the term is also sometimes used as a synonym for closure variable.

función

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

anotación de función

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

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

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

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

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

__future__

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

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

recolección de basura

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

generador

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

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

iterador generador

  Un objeto creado por una función generator.

  Each `yield` temporarily suspends processing, remembering the execution state (including local variables and pending try-statements). When the generator iterator resumes, it picks up where it left off (in contrast to functions which start fresh on every invocation).

expresión generadora

  An expression that returns an iterator. It looks like a normal expression followed by a `for` clause defining a loop variable, range, and an optional `if` clause. The combined expression generates values for an enclosing function:

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

función genérica

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

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

tipos genéricos

  Un type que se puede parametrizar; normalmente un container class como `list` o `dict`. Usado para type hints y annotations.

  Para más detalles, véase generic alias types, PEP 483, PEP 484, PEP 585, y el módulo `typing`.

GIL

  Vea global interpreter lock.

bloqueo global del intérprete

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

  Sin embargo, algunos módulos de extensión, tanto estándar como de terceros, están diseñados para liberar el GIL cuando se realizan tareas computacionalmente intensivas como la compresión o el hashing. Además, el GIL siempre es liberado cuando se hace entrada/salida.

  As of Python 3.13, the GIL can be disabled using the `--disable-gil` build configuration. After building Python with this option, code must be run with `-X gil=0` or after setting the `PYTHON_GIL=0` environment variable. This feature enables improved performance for multi-threaded applications and makes it easier to use multi-core CPUs efficiently. For more details, see PEP 703.

  In prior versions of Python’s C API, a function might declare that it requires the GIL to be held in order to use it. This refers to having an attached thread state.

global state

  Data that is accessible throughout a program, such as module-level variables, class variables, or C static variables in extension modules. In multi-threaded programs, global state shared between threads typically requires synchronization to avoid race conditions and data races.

hash-based pyc

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

hashable

  An object is hashable if it has a hash value which never changes during its lifetime (it needs a `__hash__()` method), and can be compared to other objects (it needs an `__eq__()` method). Hashable objects which compare equal must have the same hash value.

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

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

IDLE

  Un Entorno Integrado de Desarrollo y Aprendizaje para Python. IDLE — Python editor and shell es un editor básico y un entorno de intérprete que se incluye con la distribución estándar de Python.

immortal

  Immortal objects are a CPython implementation detail introduced in PEP 683.

  If an object is immortal, its reference count is never modified, and therefore it is never deallocated while the interpreter is running. For example, `True` and `None` are immortal in CPython.

  Immortal objects can be identified via `sys._is_immortal()`, or via `PyUnstable_IsImmortal()` in the C API.

inmutable

  An object with a fixed value. Immutable objects include numbers, strings and tuples. Such an object cannot be altered. A new object has to be created if a different value has to be stored. They play an important role in places where a constant hash value is needed, for example as a key in a dictionary. Immutable objects are inherently thread-safe because their state cannot be modified after creation, eliminating concerns about improperly synchronized concurrent modification.

ruta de importación

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

importar

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

importador

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

index

  A numeric value that represents the position of an element in a sequence.

  In Python, indexing starts at zero. For example, `things[0]` names the first element of `things`; `things[1]` names the second one.

  In some contexts, Python allows negative indexes for counting from the end of a sequence, and indexing using slices.

  See also subscript.

interactivo

  Python has an interactive interpreter which means you can enter statements and expressions at the interpreter prompt, immediately execute them and see their results. Just launch `python` with no arguments (possibly by selecting it from your computer’s main menu). It is a very powerful way to test out new ideas or inspect modules and packages (remember `help(x)`). For more on interactive mode, see Modo interactivo.

interpretado

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

apagado del intérprete

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

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

iterable

  An object capable of returning its members one at a time. Examples of iterables include all sequence types (such as `list`, `str`, and `tuple`) and some non-sequence types like `dict`, file objects, and objects of any classes you define with an `__iter__()` method or with a `__getitem__()` method that implements sequence semantics.

  Iterables can be used in a `for` loop and in many other places where a sequence is needed (`zip()`, `map()`, …). When an iterable object is passed as an argument to the built-in function `iter()`, it returns an iterator for the object. This iterator is good for one pass over the set of values. When using iterables, it is usually not necessary to call `iter()` or deal with iterator objects yourself. The `for` statement does that automatically for you, creating a temporary unnamed variable to hold the iterator for the duration of the loop. See also iterator, sequence, and generator.

iterador

  An object representing a stream of data. Repeated calls to the iterator’s `__next__()` method (or passing it to the built-in function `next()`) return successive items in the stream. When no more data are available a `StopIteration` exception is raised instead. At this point, the iterator object is exhausted and any further calls to its `__next__()` method just raise `StopIteration` again. Iterators are required to have an `__iter__()` method that returns the iterator object itself so every iterator is also iterable and may be used in most places where other iterables are accepted. One notable exception is code which attempts multiple iteration passes. A container object (such as a `list`) produces a fresh new iterator each time you pass it to the `iter()` function or use it in a `for` loop. Attempting this with an iterator will just return the same exhausted iterator object used in the previous iteration pass, making it appear like an empty container.

  Puede encontrar más información en Tipos de iteradores.

  Detalles de implementación de CPython: CPython does not consistently apply the requirement that an iterator define `__iter__()`. And also please note that free-threaded CPython does not guarantee thread-safe behavior of iterator operations.

key

  A value that identifies an entry in a mapping. See also subscript.

función clave

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

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

  There are several ways to create a key function. For example. the `str.casefold()` method can serve as a key function for case insensitive sorts. Alternatively, a key function can be built from a `lambda` expression such as `lambda r: (r[0], r[2])`. Also, `operator.attrgetter()`, `operator.itemgetter()`, and `operator.methodcaller()` are three key function constructors. See the Sorting HOW TO for examples of how to create and use key functions.

argumento nombrado

  Vea argument.

lambda

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

LBYL

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

  In a multi-threaded environment, the LBYL approach can risk introducing a race condition between «the looking» and «the leaping». For example, the code, `if key in mapping: return mapping[key]` can fail if another thread removes key from mapping after the test, but before the lookup. This issue can be solved with locks or by using the EAFP approach. See also thread-safe.

lexical analyzer

  Formal name for the tokenizer; see token.

lista

  A built-in Python sequence. Despite its name it is more akin to an array in other languages than to a linked list since access to elements is O(1).

comprensión de listas

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

lock

  A synchronization primitive that allows only one thread at a time to access a shared resource. A thread must acquire a lock before accessing the protected resource and release it afterward. If a thread attempts to acquire a lock that is already held by another thread, it will block until the lock becomes available. Python’s `threading` module provides `Lock` (a basic lock) and `RLock` (a reentrant lock). Locks are used to prevent race conditions and ensure thread-safe access to shared data. Alternative design patterns to locks exist such as queues, producer/consumer patterns, and thread-local state. See also deadlock, and reentrant.

cargador

  An object that loads a module. It must define the `exec_module()` and `create_module()` methods to implement the `Loader` interface. A loader is typically returned by a finder. See also:

  - Buscadores y cargadores

  - `importlib.abc.Loader`

  - PEP 302

codificación de la configuración regional

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

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

  En Android y VxWorks, Python utiliza `"utf-8"` como codificación regional.

  `locale.getencoding()` can be used to get the locale encoding.

  Vea también filesystem encoding and error handler.

método mágico

  Una manera informal de llamar a un special method.

mapeado

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

meta buscadores de ruta

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

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

metaclase

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

  Más información hallará en Metaclases.

método

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

orden de resolución de métodos

  Method Resolution Order is the order in which base classes are searched for a member during lookup. See The Python 2.3 Method Resolution Order for details of the algorithm used by the Python interpreter since the 2.3 release.

módulo

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

  Vea también package.

especificador de módulo

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

  See also Module specs.

MRO

  Vea method resolution order.

mutable

  An object with state that is allowed to change during the course of the program. In multi-threaded programs, mutable objects that are shared between threads require careful synchronization to avoid race conditions. See also immutable, thread-safe, and concurrent modification.

tupla nombrada

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

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

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

  Some named tuples are built-in types (such as the above examples). Alternatively, a named tuple can be created from a regular class definition that inherits from `tuple` and that defines named fields. Such a class can be written by hand, or it can be created by inheriting `typing.NamedTuple`, or with the factory function `collections.namedtuple()`. The latter techniques also add some extra methods that may not be found in hand-written or built-in named tuples.

espacio de nombres

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

paquete de espacios de nombres

  A package which serves only as a container for subpackages. Namespace packages may have no physical representation, and specifically are not like a regular package because they have no `__init__.py` file.

  Namespace packages allow several individually installable packages to have a common parent package. Otherwise, it is recommended to use a regular package.

  For more information, see PEP 420 and Paquetes de espacio de nombres.

  Vea también module.

native code

  Code that is compiled to machine instructions and runs directly on the processor, as opposed to code that is interpreted or runs in a virtual machine. In the context of Python, native code typically refers to C, C++, Rust or Fortran code in extension modules that can be called from Python. See also extension module.

alcances anidados

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

clase de nuevo estilo

  Old name for the flavor of classes now used for all class objects. In earlier Python versions, only new-style classes could use Python’s newer, versatile features like `__slots__`, descriptors, properties, `__getattribute__()`, class methods, and static methods.

non-deterministic

  Behavior where the outcome of a program can vary between executions with the same inputs. In multi-threaded programs, non-deterministic behavior often results from race conditions where the relative timing or interleaving of threads affects the result. Proper synchronization using locks and other synchronization primitives helps ensure deterministic behavior.

objeto

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

optimized scope

  A scope where target local variable names are reliably known to the compiler when the code is compiled, allowing optimization of read and write access to these names. The local namespaces for functions, generators, coroutines, comprehensions, and generator expressions are optimized in this fashion. Note: most interpreter optimizations are applied to all scopes, only those relying on a known set of local and nonlocal variable names are restricted to optimized scopes.

optional module

  An extension module that is part of the standard library, but may be absent in some builds of CPython, usually due to missing third-party libraries or because the module is not available for a given platform.

  See Requirements for optional modules for a list of optional modules that require third-party libraries.

paquete

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

  Vea también regular package y namespace package.

parallelism

  Executing multiple operations at the same time (e.g. on multiple CPU cores). In Python builds with the global interpreter lock (GIL), only one thread runs Python bytecode at a time, so taking advantage of multiple CPU cores typically involves multiple processes (e.g. `multiprocessing`) or native extensions that release the GIL. In free-threaded Python, multiple Python threads can run Python code simultaneously on different cores.

parámetro

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

entrada de ruta

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

buscador de entradas de ruta

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

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

gancho a entrada de ruta

  A callable on the `sys.path_hooks` list which returns a path entry finder if it knows how to find modules on a specific path entry.

buscador basado en ruta

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

objeto tipo ruta

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

PEP

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

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

  Vea PEP 1.

porción

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

argumento posicional

  Vea argument.

API provisional

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

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

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

paquete provisorio

  Vea provisional API.

Python 3000

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

Pythónico

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

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

  En contraste, un método Pythónico más limpio:

      for piece in food:
          print(piece)

nombre calificado

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

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

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

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

race condition

  A condition of a program where the its behavior depends on the relative timing or ordering of events, particularly in multi-threaded programs. Race conditions can lead to non-deterministic behavior and bugs that are difficult to reproduce. A data race is a specific type of race condition involving unsynchronized access to shared memory. The LBYL coding style is particularly susceptible to race conditions in multi-threaded code. Using locks and other synchronization primitives helps prevent race conditions.

contador de referencias

  The number of references to an object. When the reference count of an object drops to zero, it is deallocated. Some objects are immortal and have reference counts that are never modified, and therefore the objects are never deallocated. Reference counting is generally not visible to Python code, but it is a key element of the CPython implementation. Programmers can call the `sys.getrefcount()` function to return the reference count for a particular object.

  In CPython, reference counts are not considered to be stable or well-defined values; the number of references to an object, and how that number is affected by Python code, may be different between versions.

paquete regular

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

  Vea también namespace package.

reentrant

  A property of a function or lock that allows it to be called or acquired multiple times by the same thread without causing errors or a deadlock.

  For functions, reentrancy means the function can be safely called again before a previous invocation has completed, which is important when functions may be called recursively or from signal handlers. Thread-unsafe functions may be non-deterministic if they’re called reentrantly in a multithreaded program.

  For locks, Python’s `threading.RLock` (reentrant lock) is reentrant, meaning a thread that already holds the lock can acquire it again without blocking. In contrast, `threading.Lock` is not reentrant - attempting to acquire it twice from the same thread will cause a deadlock.

  See also lock and deadlock.

REPL

  An acronym for the «read–eval–print loop», another name for the interactive interpreter shell.

__slots__

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

secuencia

  An iterable which supports efficient element access using integer indices via the `__getitem__()` special method and defines a `__len__()` method that returns the length of the sequence. Some built-in sequence types are `list`, `str`, `tuple`, and `bytes`. Note that `dict` also supports `__getitem__()` and `__len__()`, but is considered a mapping rather than a sequence because the lookups use arbitrary hashable keys rather than integers.

  The `collections.abc.Sequence` abstract base class defines a much richer interface that goes beyond just `__getitem__()` and `__len__()`, adding `count()`, `index()`, `__contains__()`, and `__reversed__()`. Types that implement this expanded interface can be registered explicitly using `register()`. For more documentation on sequence methods generally, see Common Sequence Operations.

comprensión de conjuntos

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

despacho único

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

rebanada

  An object of type `slice`, used to describe a portion of a sequence. A slice object is created when using the slicing form of subscript notation, with colons inside square brackets, such as in `variable_name[1:3:5]`.

soft deprecated

  A soft deprecated API should not be used in new code, but it is safe for already existing code to use it. The API remains documented and tested, but will not be enhanced further.

  Soft deprecation, unlike normal deprecation, does not plan on removing the API and will not emit warnings.

  See PEP 387: Soft Deprecation.

método especial

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

standard library

  The collection of packages, modules and extension modules distributed as a part of the official Python interpreter package. The exact membership of the collection may vary based on platform, available system libraries, or other criteria. Documentation can be found at La biblioteca estándar de Python.

  See also `sys.stdlib_module_names` for a list of all possible standard library module names.

sentencia

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

static type checker

  An external tool that reads Python code and analyzes it, looking for issues such as incorrect types. See also type hints and the `typing` module.

stdlib

  An abbreviation of standard library.

referencia fuerte

  En la API de C de Python, una referencia fuerte es una referencia a un objeto que es propiedad del código que mantiene la referencia. La referencia fuerte se toma llamando a `Py_INCREF()` cuando se crea la referencia y se libera con `Py_DECREF()` cuando se elimina la referencia.

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

  Consulte también borrowed reference.

subscript

  The expression in square brackets of a subscription expression, for example, the `3` in `items[3]`. Usually used to select an element of a container. Also called a key when subscripting a mapping, or an index when subscripting a sequence.

synchronization primitive

  A basic building block for coordinating (synchronizing) the execution of multiple threads to ensure thread-safe access to shared resources. Python’s `threading` module provides several synchronization primitives including `Lock`, `RLock`, `Semaphore`, `Condition`, `Event`, and `Barrier`. Additionally, the `queue` module provides multi-producer, multi-consumer queues that are especially useful in multithreaded programs. These primitives help prevent race conditions and coordinate thread execution. See also lock.

t-string
t-strings

  String literals prefixed with `t` or `T` are commonly called «t-strings» which is short for template string literals.

codificación de texto

  Una cadena de caracteres en Python es una secuencia de puntos de código Unicode (en el rango `U+0000`–`U+10FFFF`). Para almacenar o transferir una cadena de caracteres, es necesario serializarla como una secuencia de bytes.

  La serialización de una cadena de caracteres en una secuencia de bytes se conoce como «codificación», y la recreación de la cadena de caracteres a partir de la secuencia de bytes se conoce como «decodificación».

  Existe una gran variedad de serializaciones de texto codecs, que se denominan colectivamente «codificaciones de texto».

archivo de texto

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

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

thread state

  The information used by the CPython runtime to run in an OS thread. For example, this includes the current exception, if any, and the state of the bytecode interpreter.

  Each thread state is bound to a single OS thread, but threads may have many thread states available. At most, one of them may be attached at once.

  An attached thread state is required to call most of Python’s C API, unless a function explicitly documents otherwise. The bytecode interpreter only runs under an attached thread state.

  Each thread state belongs to a single interpreter, but each interpreter may have many thread states, including multiple for the same OS thread. Thread states from multiple interpreters may be bound to the same thread, but only one can be attached in that thread at any given moment.

  See Thread State and the Global Interpreter Lock for more information.

thread-safe

  A module, function, or class that behaves correctly when used by multiple threads concurrently. Thread-safe code uses appropriate synchronization primitives like locks to protect shared mutable state, or is designed to avoid shared mutable state entirely. In the free-threaded build, built-in types like `dict`, `list`, and `set` use internal locking to make many operations thread-safe, although thread safety is not necessarily guaranteed. Code that is not thread-safe may experience race conditions and data races when used in multi-threaded programs.

token

  A small unit of source code, generated by the lexical analyzer (also called the tokenizer). Names, numbers, strings, operators, newlines and similar are represented by tokens.

  The `tokenize` module exposes Python’s lexical analyzer. The `token` module contains information on the various types of tokens.

cadena con triple comilla

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

tipo

  The type of a Python object determines what kind of object it is; every object has a type. An object’s type is accessible as its `__class__` attribute or can be retrieved with `type(obj)`.

alias de tipos

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

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

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

  podría ser más legible así:

      Color = tuple[int, int, int]

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

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

indicador de tipo

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

  Type hints are optional and are not enforced by Python but they are useful to static type checkers. They can also aid IDEs with code completion and refactoring.

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

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

saltos de líneas universales

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

anotación de variable

  Una annotation de una variable o un atributo de clase.

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

      class C:
          field: 'annotation'

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

      count: int = 0

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

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

entorno virtual

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

  Vea también `venv`.

máquina virtual

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

walrus operator

  A light-hearted way to refer to the assignment expression operator `:=` because it looks a bit like a walrus if you turn your head.

Zen de Python

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