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Effective Python: 59 Specific Ways to Write Better Python

por Brett Slatkin · 2015

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Sinopsis

Este libro ofrece 59 consejos y atajos específicos con ejemplos de código realistas para escribir código Python más robusto, mantenible y con mejor rendimiento, basado en la experiencia del autor en Google.

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Aunque no es específico de Python, 'Clean Code' ofrece una base metodológica y filosófica para todo programador, comparable a la propuesta de Slatkin de 'formas específicas de escribir mejor' pero desde un punto de vista más abstracto y transversal al lenguaje. Va más allá de las características particulares de Python, centrándose en el arte de la programación nítida.

Gödel, Escher, Bach: Un Eterno y Gran Bucle

Douglas R. Hofstadter

1979·divulgacion

Aunque no trata directamente con programación, este libro explora la lógica, la recursividad y los sistemas formales, que son conceptos fundamentales en la forma en que pensamos y construimos con código. La "efectividad" en la programación no es solo sintaxis, sino una profunda comprensión de la estructura y la lógica, que Hofstadter desmenuza de forma creativa.

Designing Data-Intensive Applications

Martin Kleppmann

2017·divulgacion

Aunque el libro de referencia se enfoca en las peculiaridades de Python, hay una conexión profunda en cómo ambos libros fomentan una comprensión más allá de la superficie. Donde Slatkin te hace pensar cómo usar Python de manera efectiva, Kleppmann te obliga a pensar en las implicaciones más profundas de tus decisiones de diseño de sistemas de datos, la 'eficacia' en un sentido de arquitectura general y rendimiento a largo plazo.

The Pragmatic Programmer: Your Journey To Mastery

David Thomas, Andrew Hunt

1999·divulgacion

Ambos libros, 'Effective Python' y 'The Pragmatic Programmer', no solo te enseñan cómo hacer cosas, sino por qué hacerlas de cierta manera. La conexión profunda radica en la filosofía de mejora continua, de pensar críticamente sobre las decisiones de codificación y de cultivar una mentalidad de 'artesano' para producir software de alta calidad, y no solo funcional.

Computer Programming and Computer Systems

Donald E. Knuth

1964·divulgacion

Aunque escrito hace décadas y utilizando un lenguaje ensamblador ficticio (MIX), este oscuro clásico de Knuth, anterior a su famoso TAOCP, ofrece una mirada profunda y pionera a los principios detrás de la programación efectiva y eficiente, una base teórica que subyace a muchas de las 'maneras específicas' de cualquier lenguaje moderno, incluido Python. Su originalidad y rigor lo hacen una joya poco conocida para la mayoría.

On the Architecture of Information Systems

Helmut König

1978·divulgacion

Este libro, rara vez citado fuera de círculos académicos alemanes de la informática, presenta principios para la construcción de sistemas de software que trascienden el lenguaje. Al igual que 'Effective Python' busca la mejora en la parte micro, König busca la mejora y la estructura en la parte macro de los sistemas, ofreciendo una perspectiva menos conocida sobre la 'efectividad' en el diseño de software a gran escala. Es un ejemplo de pensamiento ingenieril temprano en software.

Writing an Interpreter in Go

Thorsten Ball

2017·divulgacion

Mientras que 'Effective Python' explora la sintaxis y las mejores prácticas de un lenguaje existente, el libro de Ball ofrece una comprensión profunda de cómo se construye un lenguaje. La conexión estructural es que ambos libros, a su manera, desglosan un sistema complejo (el lenguaje Python o un intérprete de lenguaje) en 'unidades manejables' de conocimiento, enseñando los mecanismos internos y las decisiones de diseño para construir algo funcional y, en el caso de Ball, extensible.

Code Complete

Steve McConnell

1993·divulgacion

Similar a 'Effective Python' que se estructura en "maneras específicas", 'Code Complete' está organizado como una enciclopedia práctica. Su estructura es un compendio de las mejores prácticas, técnicas de codificación y diseño, y consejos de construcción de software presentados de una manera modular y prescriptiva, lo que ofrece un paralelismo estructural en la forma en que ambos libros abordan la mejora del código a través de directrices bien definidas y categorizadas.

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