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El artículo explica cómo descomponer problemas complejos, reconocer patrones y abordar tareas de manera metódica puede ayudarte a pensar más como un programador. Tanto si eres nuevo en la programación como si quieres mejorar tus habilidades, adoptar esta mentalidad puede mejorar tus capacidades lógicas y de codificación.

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Para mantener afilados mis conocimientos de programación, de vez en cuando resuelvo problemas en LeetCode. Es genial porque está en constante evolución, tiene una interfaz amigable, puedes elegir problemas sobre temas que te interesen y hay una comunidad excelente, de la que puedes aprender mucho.

Marcar sitios y páginas web es una práctica habitual para muchas personas que utilizan Internet con regularidad. Nos permite acceder fácilmente a nuestros sitios y páginas web favoritos sin tener que recordar sus URL exactas o buscarlas cada vez. Sin embargo, a medida que aumenta el número de sitios y páginas que marcamos, puede resultar difícil hacer un seguimiento de todos ellos. Aquí es donde resulta útil un gestor de favoritos.

En el artículo anterior descubrimos qué es una API y cómo funciona - un conjunto de reglas y protocolos que permite que diferentes aplicaciones de software se comuniquen entre sí. Ahora, exploremos cómo elegir el mejor framework para crear APIs en Python.

Cada artículo cubre un tema diferente. Si apenas estás comenzando a entender cómo escribir tu propia API, es útil leer todo en orden. Si ya lo sabes y estás interesado en un tema en particular, ve directamente a él.

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.

1. Explicación sencilla de la API (este artículo 👇)
2. El mejor marco de trabajo para API
3. Construir API con FastAPI (próximamente)
4. Construir API con ChatGPT (próximamente)
5. Herramientas para probar API (próximamente)
6. Gane dinero con la API (próximamente)

Así que, vamos…

Introducción

Configurar un entorno de desarrollo fácil de usar es extremadamente importante para los programadores de Python que trabajan en macOS. Las herramientas adecuadas pueden aumentar considerablemente tu eficiencia, reducir el tiempo de depuración y mejorar tu experiencia de programación en general. Ya sea que estés comenzando tu viaje con Python o seas un desarrollador experimentado, el conjunto adecuado de aplicaciones puede marcar una gran diferencia en tu productividad.

Esta guía te muestra cómo crear tablas en Markdown, una forma simple pero poderosa de organizar datos en tu contenido. Ofrece instrucciones claras y ejemplos, lo que facilita la adición de tablas limpias y bien formateadas a tus publicaciones o documentación. Ya seas nuevo en Markdown o quieras mejorar tus habilidades, este tutorial cubre todos los conceptos básicos que necesitas.

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Empecemos por averiguar por qué son necesarias las tablas en los documentos markdown y veamos las formas más convenientes de insertar una tabla en un documento markdown de forma rápida y sencilla.

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.

Necesitas una herramienta que te permita gestionar tu colección de enlaces: organizar un acceso fácil, ordenar por categorías, eliminar duplicados y enlaces rotos, sincronizar todo entre dispositivos. Lea sobre las mejores soluciones para 2022.

Pyjion es una herramienta que puede mejorar significativamente el rendimiento de Python al integrar un compilador JIT en el entorno de ejecución de Python. Este artículo explica cómo funciona Pyjion y cómo los desarrolladores pueden usarlo para acelerar su código Python sin realizar cambios importantes en sus proyectos. Es una excelente opción para aquellos que buscan optimizar la velocidad de ejecución de Python manteniendo la simplicidad.

Qué es Pyjion

La forma más común de acelerar tu código Python es utilizar CPython, el intérprete oficial de Python. Este compila el código en un lenguaje intermedio llamado bytecode y evalúa este código cada vez que se ejecuta tu código. Esto permite mucha flexibilidad, pero tiene un inconveniente. Los cálculos sencillos en los que las CPUs son muy eficientes, como la aritmética de números enteros y de coma flotante, son significativamente más lentos en CPython que en otros intérpretes.

El análisis de series temporales es un dominio fundamental en la ciencia de datos y el aprendizaje automático, con aplicaciones masivas en diversos sectores como el comercio electrónico, las finanzas, la planificación de capacidades, la gestión de la cadena de suministro, la medicina, la meteorología, la energía, la astronomía y muchos otros.

Análisis de series temporales

El análisis de series temporales, como técnica estadística, se utiliza para examinar y modelizar datos dependientes del tiempo. Algunas características comunes de las herramientas de análisis de series temporales son: