Real Python Podcast Ep. 282: Testing de Performance y Novedades de pandas 3.0

🎙️ ¿Tus tests comprueban que tu código no se vuelve más lento a medida que crecen los datos?

El episodio 282 del Real Python Podcast aborda dos temas esenciales para desarrolladores Python:

🧪 Unit Testing para Performance (Big-O):

• Cómo escribir tests automáticos que validen la complejidad algorítmica
• Detectar regresiones de performance antes de que lleguen a producción
• Herramienta tprof: profiler focalizado en funciones específicas

🐼 Novedades en pandas 3.0:

• Nuevo tipo de dato str dedicado (más rápido, más claro)
• Copy-on-Write (CoW): comportamiento de copia predecible por defecto
• Operaciones de columnas más limpias

📰 También cubren:

• PEP 819/820/822 (nuevas propuestas para Python)
• 8 versiones de UUID y cuándo usar cada una
• python-fire: genera CLIs automáticamente desde cualquier objeto Python
• gazetteer: geocodificación inversa offline

💡 Explicación en pocas palabras

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Un test de performance es como un control de calidad para la velocidad de tu código: en vez de verificar que da el resultado correcto, verifica que no se vuelve inaceptablemente lento cuando los datos crecen. Es una práctica muy valiosa que pocos equipos implementan sistemáticamente.

Más información en el link 👇

Episode #282: Testing Python Code for Scalability & What's New in pandas 3.0 – The Real Python Podcast

How do you create automated tests to check your code for degraded performance as data sizes increase? What are the new features in pandas …

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