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Grupo de discusión sobre el lenguaje Python en español
Si, además que corre por debajo con Rust.
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Para operaciónes con grandes conjuntos sino me equivoco y de una vez pregunto. Para los que sabe. ¿Es bueno migrar a manejar con numpy para aprovechar el rendimiento o depende ?
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ep no ambas son dinamicas
pero las tuplas son inmutables je ?
El problema con los arreglos que en Python en si son lista, es que no son fijas a diferencia de las tuplas
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Aconsejar usar una librería externa solo por unos casos forzados no tiene sentido. Sin pruebas empiricas que en tu aplicación y con tus datos reales pase ese problema mejor no complicarse la vida
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mejor usar arreglos paralelos
sirve en cualquier lenguaje
es mas eficiente :)
clave = ['cero' , 'uno']
valor = [0, 1]
posicion_0 = 0
p = posicion_0
clave_0 = clave[p]
valor_0 = valor[p]
gopher sigue ahí...
Y puede ser tan útil o inútil como queramos.
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Se verá como quieres que se vea. Al final no es como que usar uno y otro te exima de tener al menos buen gusto.
Y óptimo dependerá de óptimo en qué. Algunos transpilan y otro usan un runtime.
Jajaja me recuerda a mi. Yo ya estoy aprobado y aún estoy atacando en semestre 6 porque no paso desarrollo de sistema
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Literal yo pero solo usaré Python, quiero especializarme en todo el ecosistema de Python
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Los tres recursos que te doy arriba dan para meses y meses de diversión!
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numpy me parece esta en fortran ... que seria mas rapido me parece
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numpy es mas rapido que lo nativo y si vas a hacer uso intensivo
si vale la pena usar numpy .. me parece je
en fin usen la estructura que les sirva je
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dependerá para que lo vayas a usar, no? las máximas son vacías sin datos. habrá algoritmos donde una tupla sea la mejor opción y otros casos donde otras estructuras de datos sean mejores
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Siempre se ha dicho que las tuplas son las más rápida.
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Python: sets y dicts pueden tener rendimiento cuadrático
El experto en rendimiento Daniel Lemire advierte que la creencia de que los diccionarios y conjuntos en Python operan en tiempo constante (O(1)) es un modelo simplificado que no siempre refleja la realidad. A través de pruebas con Python 3.14, demuestra que es posible provocar colisiones de hash que degradan el rendimiento a tiempo cuadrático, haciendo que la construcción de un conjunto sea drásticamente más lenta a medida que crece. Además, señala que incluso sin colisiones, el acceso se ralentiza debido a que los datos dejan de caber en la caché de la CPU y pasan a la RAM. Para solucionar esto en casos de mapas inmutables, propone la librería fastconstmap, que reduce la huella de memoria y mantiene la velocidad constante durante mucho más tiempo.
🔗 https://lemire.me/blog/2026/09/03/python-sets-and-dictionaries-can-have-quadratic-time-performance/
si pero ahora tiene mas basura que antes :) mucha mas :)
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Bueno no soy experto en la parte visual así, que si dice que se ve igual. Pues supongo que es así.
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Voy a empezar el curso de CS50P a ver qué tal
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Ya tengo pasado: IA redes bases de datos y todas las materias de abajo y arriba del semestre.
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La pregunta sería, que tan óptimo y bonito se vería.
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Los de Stanford son muy buenos videos, y los de mit cuando pillas uno bueno tb son fantásticos.
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No es que lo pida todo es que hay un exceso de información y dispersión y pido orientación como tú dices no creo que se tan difícil
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