Code on Den's Hub: Tecnologías, Guías y Prácticas

Introducción a las pruebas de código con PyTest

Sat, 12 Feb 2022 12:00:00 +0100

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.

Acelera tu código Python con Microsoft Pyjion

Fri, 12 Nov 2021 10:10:00 +0100

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.

Cómo guardar información en un registro en Python

Sun, 03 Nov 2019 14:28:40 +0100

Este artículo proporciona una guía completa sobre cómo guardar registros en Python utilizando el módulo de registro integrado. Te lleva a través del proceso de configuración de un archivo de registro, configurando los niveles de registro y personalizando los formatos de registro para adaptarlos a tus necesidades. Ya sea que estés depurando o rastreando el comportamiento de la aplicación, estas técnicas te ayudarán a gestionar eficazmente tus registros y obtener mejores perspectivas sobre tus aplicaciones en Python.