Introducción

Me gusta mucho la programación funcional, y cada vez que se toca el tema, es necesario entonces, hablar de las Lambda functions, map, filter, y reduce, cuatro bestias que nno tienen equivalente en los lenguajes imperativos de ayer.

Hoy en dia, los lenguajes imperativos (Java, C#), son mas flexibles, han evolucionado y mutado para estar a la altura de los requeriientos de la industria actual. En este tutorial, exploraremos algunos conceptos y técnicas avanzadas de Python con Google Colab, por lo que te pido un poco de paciencia, ve por cafe y adelante.

Sección 1: Técnicas avanzadas de Python

  1. Lambda Functions
  2. Map, Filter, and Reduce Functions
  3. List Comprehensions
  4. Generators
  5. Itertools
  6. Decorators
  7. Context Managers
  8. Multithreading and Multiprocessing
  9. Working with Files (Reading and Writing)
  10. Regular Expressions
  11. Error Handling and Exceptions

Itertools

El modulo Itertools es una joya, fuertemente inpirado en haskell, en palabras de la documentación oficial:

Este módulo implementa un número de piezas básicas iterator inspiradas en constructs de APL, Haskell y SML. Cada pieza ha sido reconvertida a una forma apropiada para Python. ***

Iteradores Infinitos

  • count()
  • cycle()
  • repeat()

Iteradorres que terminan en la secuencia

  • acumulate()
  • chain()
  • compress()
  • dropwhile()
  • takewhile()
  • filterfalse()
  • groupby()
  • isslice()
  • pairwise()
  • starmap()
  • tee()

Iteradores Combinatorios

  • product()
  • permutations()
  • combinations()
  • combinations_with_replacement()

Bibliográfia