Y bueno como sucede cada tanto cuando sale una nueva versión, estoy empezando a probar Python 3.12. Entonces, mientras lo voy probando voy a poner acá un resumen de las novedades que tiene y luego iré ampliando. En resumen: 1. Nueva sintaxis de anotación de tipo para clases genéricas (PEP 695) : Esta característica permite una forma más concisa y legible de anotar el tipado en las clases genéricas. 2. Análisis de f-string más flexible (PEP 701) : Ahora se permiten muchas construcciones que antes estaban prohibidas en las f-strings, lo que proporciona una mayor flexibilidad a los desarrolladores. 3. Mensajes de error mejorados : Se han mejorado aún más los mensajes de error. Ahora, más excepciones que podrían ser causadas por errores tipográficos ofrecen sugerencias al usuario, lo que facilita la depuración. 4. Mejoras de rendimiento (PEP 709) : Se han realizado numerosas mejoras de rendimiento, tanto grandes como pequeñas, para hacer que Python 3.12 sea más rápido y eficiente. 5. ...
Si bien Python no es el único lenguaje para realizar tareas de ciencia de datos (está también por ejemplo R y hay otros lenguajes que podrían usarse), es sin duda un gran candidato debido a la gran cantidad de librerías que posee, y principalmente al gran ecosistema del lenguaje. Y también se utiliza bastante dentro de Excel de Microsoft, por lo que es un lenguaje interesante para realizar estas tareas. Vamos a ver algunas de las librerías que podríamos usar para realizar tareas y aplicaciones relacionadas con un entorno de análisis de datos y en que situación nos conviene utilizarlas. Las voy a enumerar por orden alfabético y les comentaré brevemente también mi experiencia con ellas: - MatPlotLib . Esta es una hermosa librería para realizar gráficos, es muy fácil de usar y es ideal para la persona que se está metiendo en el análisis de datos, ya que permite representar conjuntos de datos de manera muy fácil. En mi GitHub hay ejemplos de su uso o sinó pueden visitar su web e...
Hola amigos! Este año arranca con muchos cambios, especialmente para los programadores. Ya es un hecho que la IA (en cualquiera de sus formas) va a ser parte de nuestra vida diaria, y sobre todo como programadores vamos a ver un verdadero avance en estas herramientas para acelerar nuestros desarrollos y todo lo relacionado con este hermoso mundo de la programación. Más del 60% de todo el código que se produce en el mundo está hecho con IAs, y esto desde mi punto de vista va a generar ventajas y un problema: vamos a tener que revisar muuuucho código, sobre todo teniendo en cuenta que en el futuro las recomendaciones de las IA se van a basar en código que ya fué generado por otra IA.... va a ser interesante ver como evoluciona esto. Si están utilizando alguna herramienta de IA para desarrollar, no duden en comentar que usan? Yo como ya dije hace un tiempito por el momento estoy usando Codeium, pueden ver mi post sobre eso. Saludos!
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