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Python 3.13 introduce de forma experimental la ejecución sin GIL mediante PEP 703. Tras unos meses de rodaje empiezan a verse pruebas reales fuera del laboratorio. Conviene entender bien qué ganas, qué pierdes y qué no cambia todavía.
Polars lleva dos años pidiendo relevo a pandas. Con Polars 1.x estable y una comunidad creciente, toca revisar dónde de verdad compensa migrar, dónde pandas sigue ganando y cómo convivir entre ambos sin pagar dos veces.
Python 3.12 aporta sintaxis de tipos más limpia, trazas legibles y un 5% de rendimiento real. La actualización casi no duele y prepara el terreno para lo que llega en 3.13.
LangChain unifica la construcción de aplicaciones con LLM: prompts, retrievers, agentes y memoria. Cuándo ayuda y cuándo añade complejidad innecesaria.
Chroma es la opción más simple para empezar con embeddings y búsqueda semántica. Cuándo brilla, cuándo se queda corta y cómo desplegarla.
Cómo Code Interpreter convierte ChatGPT en un analista de datos capaz de ejecutar Python, manipular ficheros y generar gráficos sobre la marcha.
Cómo los dataframes y los pipelines de Apache Spark permiten procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente, distribuida y optimizable en clústeres.
LazyPredict evalúa automáticamente decenas de modelos de scikit-learn sobre tu dataset en segundos. Aprende a usarlo para clasificación y regresión con ejemplos de código reales.
