Advertencia

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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 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.

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.

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(...):
    ...
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 mayor información sobre los métodos de los 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 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 statements que no pueden ser usadas como expresiones, como la while. Las asignaciones también son sentencias, no expresiones.

módulo de extensión

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

f-string

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__

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

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.

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 Metaclasses.

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 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 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 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.

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.

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:

from typing import List, Tuple

def remove_gray_shades(
        colors: List[Tuple[int, int, int]]) -> List[Tuple[int, int, int]]:
    pass

podría ser más legible así:

from typing import List, Tuple

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 Annotated assignment statements.

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.