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Categoría: Basics

Big-O en Python para entrevistas — el coste de listas, dicts y sets

En una entrevista técnica, después de resolver el ejercicio, casi siempre llega la misma pregunta: “¿y qué complejidad tiene?”. Mucha gente que programa bien se queda en blanco aquí, no porque sea difícil, sino porque nunca se lo explicaron sin fórmulas. Vamos a arreglarlo. Big-O sin matemáticas, y la tabla de costes de listas, diccionarios y sets en Python que...

Web scraping con Python — `requests` + `BeautifulSoup` paso a paso

Web scraping = extraer datos de páginas web automáticamente. Sirve para mil cosas: monitorizar precios de productos, recolectar ofertas de empleo, agregar noticias, alimentar datasets para ML, recuperar datos de webs que no tienen API. En Python lo haces con dos librerías que llevan años siendo el estándar: requests para descargar HTML y BeautifulSoup para parsearlo. Ambas son sencillas, bien...

Type hints en Python — La guía práctica para escribir código que se lee solo

Python es un lenguaje de tipado dinámico. Eso significa que al escribir una variable, no le dices de qué tipo es: lo descubre solo en tiempo de ejecución. Para juguetes y scripts pequeños, fantástico — escribes rápido y poco. Para proyectos serios, ese mismo dinamismo es el origen de la mitad de tus bugs: una función que esperaba un int...

Regex en Python explicado — `re` con ejemplos que se entienden

Las expresiones regulares (regex) son una de esas herramientas que parecen jeroglíficos hasta que las usas. La primera vez que ves algo como r”d{4}-d{2}-d{2}” piensas que alguien estornudó sobre el teclado. Pero una vez entiendes la lógica, son la herramienta más potente que tiene cualquier programador para tratar texto: validar emails, extraer datos de logs, parsear HTML “rápido y sucio”,...