El tema de la API es muy interesante y extenso, por lo que he dividido el material en tres partes, cada una de ellas destinada a un público diferente. Si estás empezando a entender el tema, lee todo en orden. Y si ya sabes algo, elige la parte que te interesa. Parte 1 - Una explicación sencilla de la API (este artículo) Qué es la API Cómo funciona la API Protocolos de la API Parte 2 - Cómo escribir su API (trabajando en un artículo)

“Las herramientas son las habilidades, los instrumentos y cualquier otro medio necesario para hacer bien el trabajo de uno.” - de la definición del Diccionario Collins. Hay varias herramientas básicas (aplicaciones) que un programador utiliza todo el tiempo: un navegador, un terminal y un editor de código o entorno de desarrollo integrado (IDE). La elección de la aplicación adecuada es siempre importante, ya que el tiempo que se dedica a utilizar estas herramientas justifica el tiempo que se dedica a elegirlas.

Una prueba es código que ejecuta código. Cuando empiezas a desarrollar una nueva característica para tu proyecto Python, podrías formalizar sus requisitos como código. Cuando lo haces, no sólo documentas la forma en que se utilizará el código de tu implementación, sino que también puedes ejecutar todas las pruebas automáticamente para asegurarte siempre de que tu código se ajusta a tus requisitos. Una de estas herramientas, que te ayuda a hacer esto es pytest y es probablemente la herramienta de pruebas más popular en el universo Python.

Un sistema de compilación justo a tiempo (JIT) para Python que compila con el tiempo de ejecución de .NET 6 ya está disponible en la versión estable 1.0

El objetivo de Kats es proporcionar una ventanilla única para el análisis de series temporales, desde la comprensión de las estadísticas clave y la detección de anomalías, hasta la previsión de tendencias, la extracción/incrustación de características, el análisis multivariante, etc. Un kit de marco ligero, fácil de usar y ampliable para analizar datos de series temporales

Una VPN - o Red Privada Virtual - es un software que puedes descargar en tu ordenador, teléfono y otros dispositivos para ayudarte a mantener la privacidad en Internet. Al cifrar todos los datos que envías y recibes en Internet, los servicios VPN son la herramienta ideal para garantizar que ningún ojo indiscreto pueda rastrear lo que haces en la red.

El proyecto VSCodium existe para que no tengas que descargar+construir desde el código fuente. Este proyecto incluye scripts de compilación especiales que clonan el repo de Microsoft VSCode, ejecutan los comandos de compilación y suben los binarios resultantes por ti a [GitHub releases](https://github.com/VSCodium/vscodium/releases). Estos binarios están bajo la licencia MIT. *La telemetría está deshabilitada*.

Google Colab es una potente plataforma para escribir y ejecutar Python en el navegador sin necesidad de configuración, con acceso gratuito a la GPU, y que permite compartir, aprender y desarrollar rápidamente modelos de aprendizaje automático en Python. Se basa en el cuaderno Jupyter y admite el desarrollo en colaboración. Google Collab permite a los desarrolladores escribir y ejecutar código Python arbitrario a través del navegador, documentar el código que soporta ecuaciones matemáticas, crear, subir y compartir cuadernos desde y hacia Google Drive, importar y publicar cuadernos desde GitHub, importar conjuntos de datos externos desde Kaggle.

En este post he recopilado varios libros útiles y gratuitos sobre el lenguaje de programación Python, que ayudarán tanto a los principiantes como a los programadores experimentados. Te ayudarán a familiarizarte con las herramientas básicas, a dominar las bases de datos y a mejorar tus habilidades profesionales. Así que, allá vamos… 📚 The Hitchhiker’s Guide to Python! Autores: Kenneth Reitz y Tanya Schlusser Esta guía artesanal existe para proporcionar a los desarrolladores de Python, tanto novatos como expertos, un manual de buenas prácticas para la instalación, configuración y uso de Python en el día a día.