3️⃣ Fundamentos Avanzados

📌 Decoradores. Permiten modificar o extender funciones sin cambiar su código.

def decorador(func):
    def wrapper():
        print("Antes")
        func()
        print("Después")
    return wrapper

@decorador
def saludar():
    print("Hola")

✔ Muy usados en Flask, FastAPI y autenticación
✔ Permiten logging, validaciones, permisos

📌 Generadores (yield). Funciones que devuelven valores uno a uno sin guardar todo en memoria.

def contador():
    for i in range(5):
        yield i

✔ Consumen menos memoria
✔ Ideales para archivos grandes o datos masivos

📌 Context Managers. Controlan recursos automáticamente (archivos, conexiones).

with open("archivo.txt") as f:
     contenido = f.read()

También puedes crear los tuyos:



class MiContexto:
     def __enter__(self):
          print("Inicio")

def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
         print("Fin")

✔ Evitan fugas de recursos
✔ Código más seguro

📌 Tipado Estático (typing). Permite definir tipos explícitos.

def sumar(a: int, b: int) -> int:
     return a + b

✔ Mejora claridad
✔ Ayuda a detectar errores
✔ Muy usado en proyectos grandes

📌 Programación Funcional. Uso de funciones como objetos.

numeros = [1, 2, 3]
resultado = list(map(lambda x: x*2, numeros))

Conceptos clave:


lambda
map
filter
reduce

✔ Código más expresivo
✔ Muy común en procesamiento de datos

📌 Metaclasses. Controlan cómo se crean las clases.

class MiMeta(type):
     pass

✔ Nivel muy avanzado
✔ Usado en frameworks complejos

📌 Manejo Interno y Rendimiento.

*Cómo funciona la memoria
*Referencias y objetos
*GIL
*Optimización
*Profiling

✔ Importante para herramientas grandes
✔ Necesario si buscas máximo rendimiento

🧠 En resumen.

Los fundamentos avanzados permiten:



* Crear frameworks
* Escribir código escalable
* Optimizar rendimiento
* Entender cómo funciona Python internamente
* Programar a nivel profesional
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