Descripción General
El libro contiene 258 páginas, distribuidas en 13 capítulos. Además del texto, el material incluye fragmentos de código. Hay pocas imágenes y otros elementos gráficos. Al final de cada capítulo se presenta un resumen del tema tratado. El libro se lee con facilidad y su nivel apenas se puede describir como intermedio.
Resumen Breve
Capítulo 1. Inicio del Proyecto
El autor muestra cómo lanzar correctamente un nuevo proyecto de Python: elegir la estructura, usar entornos virtuales, gestionar dependencias y preparar la base para la escalabilidad.
Capítulo 2. Módulos, Bibliotecas y Frameworks
Se explica la diferencia entre módulos, bibliotecas y frameworks, y cómo usar y crear paquetes propios de manera eficaz, evitando el caos de dependencias.
Capítulo 3. Documentación y Buenas Prácticas de API
Se abordan los principios para escribir documentación clara y útil, docstrings y README, además de crear APIs intuitivas que sean fáciles de usar y mantener.
Capítulo 4. Trabajando con marcas de tiempo y zonas horarias
Este capítulo se dedica al manejo correcto del tiempo: la distinción entre datetime, time, dateutil, el procesamiento de zonas horarias y la prevención de errores habituales con UTC.
Capítulo 5. Distribución de Software
El autor describe cómo empaquetar y distribuir aplicaciones Python: crear paquetes, publicar en PyPI, versionar y gestionar dependencias mediante setuptools.
Capítulo 6. Pruebas Modulares
Se revisan herramientas y enfoques de testing—de unittest y pytest hasta mokes y fixtures—y la importancia de la cobertura del código para la fiabilidad.
Capítulo 7. Métodos y Decoradores
Se explica cómo funcionan las funciones, métodos y decoradores, por qué son útiles @classmethod, @staticmethod, y decoradores personalizados para reutilizar lógica.
Capítulo 8. Programación Funcional
El autor muestra cómo usar las capacidades funcionales de Python—map, filter, reduce, generadores, cierres y lambdas—para código conciso y expresivo.
Capítulo 9. Árboles de Sintaxis Abstracta (AST), Dialecto Null y Atributos estilo Lisp
Un estudio profundo de los internos de Python: AST, metaprogramación y las posibilidades de modificar dinámicamente el comportamiento del código en tiempo de ejecución.
Capítulo 10. Rendimiento y Optimización
Se analizan herramientas de profiling, formas de acelerar el código, el uso de estructuras de datos, optimización de bucles y manejo de memoria.
Capítulo 11. Escalado y Arquitectura
El autor comenta cómo diseñar sistemas grandes: principios de modularidad, gestión de dependencias, separación de responsabilidades y escalado horizontal.
Capítulo 12. Gestión de Bases de Datos Relacionales
Se describen las herramientas para interactuar con SGBDs: sqlite3, SQLAlchemy, ORM, transacciones y mejores prácticas para trabajar con datos en aplicaciones Python.
Capítulo 13. Escribe Menos, Programa Más
El capítulo final trata la filosofía del desarrollador Python: cómo escribir menos código, evitar duplicaciones, usar soluciones ya disponibles y pensar de forma más abstracta.
Opinión
Otro libro de Python, no es ni peor ni mejor que los demás.
