Glosario

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

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

2to3

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

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

clase base abstracta

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

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 Calls las reglas que rigen estas asignaciones. Sintácticamente, cualquier expresión puede ser usada para representar un argumento; el valor evaluado es asignado a la variable local.

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

administrador asincrónico de contexto

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

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

An object that implements __aiter__() and __anext__() methods. __anext__ must return an awaitable object. async for resolves awaitable returned from asynchronous iterator’s __anext__() method until it raises StopAsyncIteration exception. Introduced by PEP 492.

atributo

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

aguardable

Es un objeto que puede ser usado en una expresión await. Puede ser una coroutine o un objeto con un método __await__(). Vea también pep:492.

BDFL

Benevolent Dictator For Life, a.k.a. Guido van Rossum, Python’s creator.

archivo binario

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

Ver también

A text file reads and writes str objects.

objetos tipo binarios

Un objeto que soporta Buffer Protocol y puede exportar un buffer 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 buffer 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.

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.

coerción

The implicit conversion of an instance of one type to another during an operation which involves two arguments of the same type. For example, int(3.15) converts the floating point number to the integer 3, but in 3+4.5, each argument is of a different type (one int, one float), and both must be converted to the same type before they can be added or it will raise a TypeError. Without coercion, all arguments of even compatible types would have to be normalized to the same value by the programmer, e.g., float(3)+4.5 rather than just 3+4.5.

número complejo

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

administrador de contextos

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

contiguo

Un buffer es considerado contiguo con precisión si es C-contíguo o Fortran contiguo. Los buffers 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-contíguos, el último índice varía más velozmente en el orden de las direcciones de memoria. Sin embargo, en arreglos Fortran contiguos, el primer índice vería más rápidamente.

corrutina

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

función corrutina

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

CPython

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

decorador

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

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

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

@staticmethod
def f(...):
    ...

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

descriptor

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

Para más información sobre métodos descriptores, vea Implementing Descriptors.

diccionario

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

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 Dictionary view objects.

docstring

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

tipado de pato

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

EAFP

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

expresión

A piece of syntax which can be evaluated to some value. In other words, an expression is an accumulation of expression elements like literals, names, attribute access, operators or function calls which all return a value. In contrast to many other languages, not all language constructs are expressions. There are also statements which cannot be used as expressions, such as if. Assignments are also statements, not expressions.

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.

objeto archivo

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

Existen tres categorías de objetos archivo: crudos raw archivos binarios, con buffer 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.

buscador

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

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

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

división entera

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

función

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

anotación de función

An arbitrary metadata value associated with a function parameter or return value. Its syntax is explained in section Function definitions. Annotations may be accessed via the __annotations__ special attribute of a function object.

Python itself does not assign any particular meaning to function annotations. They are intended to be interpreted by third-party libraries or tools. See PEP 3107, which describes some of their potential uses.

__future__

Un pseudo-módulo que los programadores pueden usar para habilitar nuevas capacidades del lenguaje que no son compatibles con el intérprete actual.

Al importar el módulo __future__ y evaluar sus variables, puede verse cuándo las nuevas capacidades fueron agregadas por primera vez al lenguaje y cuando se quedaron establecidas por defecto:

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

recolección de basura

The process of freeing memory when it is not used anymore. Python performs garbage collection via reference counting and a cyclic garbage collector that is able to detect and break reference cycles.

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 location 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 expression defining a loop variable, range, and an optional if expression. The combined expression generates values for an enclosing function:

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

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.

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

hashable

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

La hashabilidad hace a un objeto empleable como clave de un diccionario y miembro de un set, porque éstas estructuras de datos usan los valores de hash internamente.

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

IDLE

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

inmutable

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

ruta de importación

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

importar

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

importador

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

interactivo

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

interpretado

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

apagado del intérprete

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

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

iterable

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__() or __getitem__() method. 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

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

Puede encontrar más información en Iterator Types.

función clave

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

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

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

argumento nombrado

Vea argument.

lambda

An anonymous inline function consisting of a single expression which is evaluated when the function is called. The syntax to create a lambda function is lambda [arguments]: expression

LBYL

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

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

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 are O(1).

comprensión de listas

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

cargador

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

mapeado

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

meta buscadores de ruta

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

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

metaclase

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

Más información hallará en Customizing class creation.

método

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

orden de resolución de métodos

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

módulo

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

Vea también package.

especificador de módulo

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

MRO

Vea method resolution order.

mutable

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

tupla nombrada

Cualquier clase similar a una tupla cuyos elementos indexables son también accesibles usando atributos nombrados (por ejemplo, time.localtime() retorna un objeto similar a tupla donde year es accesible tanto como t[0] o con un atributo nombrado como``t.tm_year``).

Una tupla nombrada puede ser un tipo incorporado como time.struct_time, o puede ser creada con una definición regular de clase. Una tupla nombrada con todas las características puede también ser creada con la función factoría collections.namedtuple(). Esta última forma automáticamente brinda capacidades extra como una representación autodocumentada como Employee(name='jones', title='programmer').

espacio de nombres

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

paquete de espacios de nombres

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

Vea también module.

alcances anidados

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

clase de nuevo estilo

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

objeto

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

paquete

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

Vea también regular package y namespace package.

parámetro

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

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

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

• sólo posicional: especifica un argumento que puede ser pasado sólo por posición. Python no tiene una sintaxis específica para los parámetros que son sólo por posición. Sin embargo, algunas funciones tienen parámetros sólo por posición (por ejemplo abs()).

• 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 mero *` 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 más arriba.

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 Function definitions , 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 paths implementan.

gancho a entrada de ruta

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

buscador basado en ruta

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

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 provisoria

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`241` para más detalles.

paquete provisorio

Vea provisional API.

Python 3000

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

Pythónico

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

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

En contraste, un método Pythónico más limpio:

for piece in food:
    print(piece)

nombre calificado

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

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

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

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

contador de referencias

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

paquete regular

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

Vea también namespace package.

__slots__

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

secuencia

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

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

despacho único

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

rebanada

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

método especial

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

secuencias estructuradas

A tuple with named elements. Struct sequences expose an interface similar to named tuple in that elements can either be accessed either by index or as an attribute. However, they do not have any of the named tuple methods like _make() or _asdict(). Examples of struct sequences include sys.float_info and the return value of os.stat().

codificación de texto

Un códec que codifica las cadenas Unicode a bytes.

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.

Ver también

A binary file reads and write bytes objects.

cadena con triple comilla

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

tipo

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

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:func:bytes.splitlines para usos adicionales.

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.

See also pyvenv - Creating virtual environments.

máquina virtual

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

Zen de Python

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