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.

"..."
   Puede referirse a:

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

   * La constante incorporada "Ellipsis".

2to3
   Una herramienta que intenta convertir código de Python 2.x a Python
   3.x arreglando la mayoría de las incompatibilidades que pueden ser
   detectadas analizando el código y recorriendo el árbol de análisis
   sintáctico.

   2to3 está disponible en la biblioteca estándar como "lib2to3"; un
   punto de entrada independiente es provisto como
   "Tools/scripts/2to3".  Vea 2to3 - Traducción de código Python 2 a
   3.

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

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

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

   Vea *variable annotation*, *function annotation*, **PEP 484** y
   **PEP 526**, los cuales describen esta funcionalidad.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iterador generador asincrónico
   Un objeto creado por una función *asynchronous generator*.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

administrador de contextos
   Un objeto que controla el entorno en la sentencia "with" definiendo
   los métodos "__enter__()" y "__exit__()". Vea **PEP 343**.

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

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

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

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

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

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

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

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

      @staticmethod
      def f(arg):
          ...

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

objetos tipo archivo
   Un sinónimo de *file object*.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

   Vea *variable annotation* y **PEP 484**, que describen esta
   funcionalidad.

__future__
   A future statement, "from __future__ import <feature>", directs the
   compiler to compile the current module using syntax or semantics
   that will become standard in a future release of Python. The
   "__future__" module documents the possible values of *feature*.  By
   importing this module and evaluating its variables, you can see
   when a new feature was first added to the language and when it will
   (or did) become the default:

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

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

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

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

iterador generador
   Un objeto creado por una función *generator*.

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

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

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

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

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

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

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

GIL
   Vea *global interpreter lock*.

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

   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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

   Puede encontrar más información en Tipos de iteradores.

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

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

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

argumento nombrado
   Vea *argument*.

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

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

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

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

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

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

método mágico
   Una manera informal de llamar a un *special method*.

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

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

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

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

   Más información hallará en Metaclases.

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

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

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

   Vea también *package*.

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

MRO
   Vea *method resolution order*.

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

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

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

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

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

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

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

   Vea también *module*.

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

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

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

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

   Vea también *regular package* y *namespace package*.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

buscador de entradas de ruta
   Un *finder* retornado por un invocable en "sys.path_hooks" (esto
   es, un *path entry hook*) que sabe cómo localizar módulos dada una
   *path entry*.

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

gancho a entrada de ruta
   Un invocable en la lista "sys.path_hook" que retorna un *path entry
   finder* si éste sabe cómo encontrar módulos en un *path entry*
   específico.

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

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

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

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

   Vea **PEP 1**.

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

argumento posicional
   Vea *argument*.

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

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

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

paquete provisorio
   Vea *provisional API*.

Python 3000
   Apodo para la fecha de lanzamiento de Python 3.x (acuñada en un
   tiempo cuando llegar a la versión 3 era algo distante en el
   futuro.)  También se lo abrevió como *Py3k*.

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

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

   En contraste, un método Pythónico más limpio:

      for piece in food:
          print(piece)

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

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

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

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

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

paquete regular
   Un  *package* tradicional, como aquellos con un directorio
   conteniendo el archivo "__init__.py".

   Vea también *namespace package*.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

   podría ser más legible así:

      Color = tuple[int, int, int]

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

   Vea "typing" y **PEP 484**, que describen esta funcionalidad.

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

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

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

   Vea "typing" y **PEP 484**, que describen esta funcionalidad.

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

anotación de variable
   Una *annotation* de una variable o un atributo de clase.

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

      class C:
          field: 'annotation'

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

      count: int = 0

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

   Vea *function annotation*, **PEP 484** y **PEP 526**, los cuales
   describen esta funcionalidad.

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

   Vea también "venv".

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

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