# Qué hay de nuevo en Python 3.2

Autor:

  Raymond Hettinger

Este artículo explica las nuevas características de Python 3.2 en comparación con 3.1. Python 3.2 se lanzó el 20 de febrero de 2011. Se centra en algunos aspectos destacados y ofrece algunos ejemplos. Para obtener detalles completos, consulte el archivo Misc/NEWS.

Ver también

PEP 392 - Calendario de Publicación Python 3.2

## PEP 384: Definición de un ABI estable

En el pasado, los módulos de extensión creados para una versión de Python a menudo no se podían usar con otras versiones de Python. Particularmente en Windows, cada lanzamiento de funciones de Python requería reconstruir todos los módulos de extensión que uno quería usar. Este requisito fue el resultado del acceso gratuito a los componentes internos del intérprete de Python que los módulos de extensión podían usar.

Con Python 3.2, está disponible un enfoque alternativo: los módulos de extensión que se restringen a una API limitada (al definir Py_LIMITED_API) no pueden usar muchas de las funciones internas, pero están restringidos a un conjunto de funciones API que se promete serán estables para varias versiones. Como consecuencia, los módulos de extensión creados para 3.2 en ese modo también funcionarán con 3.3, 3.4, etc. Los módulos de extensión que hacen uso de los detalles de las estructuras de memoria aún se pueden construir, pero deberán recompilarse para cada lanzamiento de funciones.

Ver también

PEP 384 - Definición de un ABI estable

  PEP escrito por Martin von Löwis.

## PEP 389: Módulo de análisis sintáctico (Parser) de línea de comandos Argparse

Se introdujo un nuevo módulo para el análisis de la línea de comandos, `argparse`, para superar las limitaciones de `optparse` que no brindaba soporte para argumentos posicionales (no solo opciones), subcomandos, opciones requeridas y otros patrones comunes para especificar y validar opciones.

Este módulo ya ha tenido un éxito generalizado en la comunidad como módulo de terceros. Con más funciones que su predecesor, el módulo `argparse` es ahora el módulo preferido para el procesamiento de la línea de comandos. El módulo más antiguo todavía se mantiene disponible debido a la gran cantidad de código heredado que depende de él.

Aquí hay un analizador de ejemplo comentado que muestra características de cómo limitar los resultados a un conjunto de opciones, especificar un metavar en la pantalla de ayuda, validar que uno o más argumentos posicionales están presentes y hacer una opción requerida::

    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(
    description = 'Administrar servidores', # descripción principal de la ayuda
    epilog = 'Probado en Solaris y Linux') # mostrado después de la ayuda
    parser.add_argument('action', # nombre del argumento
    choices = ['deploy', 'start', 'stop'], # tres valores permitidos
    help = 'action on each target') # mensaje de ayuda
    parser.add_argument('targets',
    metavar = 'HOSTNAME', # nombre de la variable usada en el mensaje de ayuda
    nargs = '+', # requiere uno o más objetivos
    help = 'url para las máquinas de destino') # explicación del mensaje de ayuda
    parser.add_argument('-u', '--user', # opción -u o --user
    required = True, # haz que sea un argumento obligatorio
    help = 'iniciar sesión como usuario')

Ejemplo de llamada al analizador en una cadena de caracteres de comandos:

    >>> cmd = 'implementar estornudos.ejemplo.com sueño.ejemplo.com -u skycaptain'
    >>> resultado = parser.parse_args(cmd.split())
    >>> resultado.acción
    'implementar'
    >>> resultado.objetivos
    ['estornudos.ejemplo.com', 'sueño.ejemplo.com']
    >>> resultado.usuario
    'skycaptain'

Ejemplo de ayuda generada automáticamente por el analizador:

    >>> parser.parse_args('-h'.split())

    uso: manage_cloud.py [-h] -u USER
    {deploy,start,stop} HOSTNAME [HOSTNAME ...]

    Administrar servidores

    argumentos posicionales:
    {deploy,start,stop} acción en cada destino
    HOSTNAME url para las máquinas de destino

    argumentos opcionales:
    -h, --help mostrar este mensaje de ayuda y salir
    -u USER, --user USER iniciar sesión como usuario

    Probado en Solaris y Linux

Una característica especialmente agradable de `argparse` es la capacidad de definir sub-analizadores (subparsers), cada uno con sus propios patrones de argumentos y pantallas de ayuda:

    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(prog='HELM')
    subparsers = parser.add_subparsers()

    parser_l = subparsers.add_parser('launch', help='Launch Control') # primer subgrupo
    parser_l.add_argument('-m', '--missiles', action='store_true')
    parser_l.add_argument('-t', '--torpedos', action='store_true')

    parser_m = subparsers.add_parser('move', help='Move Vessel', # segundo subgrupo
    aliases=('steer', 'turn')) # nombres equivalentes
    parser_m.add_argument('-c', '--course', type=int, requerido=Verdadero)
    parser_m.add_argument('-s', '--speed', tipo=int, valor predeterminado=0)

    $ ./helm.py --help # ayuda de nivel superior (lanzamiento y movimiento)
    $ ./helm.py launch --help # ayuda para las opciones de lanzamiento
    $ ./helm.py launch --missiles # establece misiles=True y torpedos=False
    $ ./helm.py steer --course 180 --speed 5 # establece parámetros de movimiento

Ver también

PEP 389 - Nuevo módulo de análisis de línea de comandos

  PEP escrito por Steven Bethard.

Migrating optparse code to argparse para obtener detalles sobre las diferencias con `optparse`.

## PEP 391: Configuración basada en diccionario para Logging

El módulo `logging` proporcionaba dos tipos de configuración: un estilo con llamadas de función para cada opción u otro estilo controlado por un archivo externo guardado en formato `configparser`. Esas opciones no proporcionaban la flexibilidad necesaria para crear configuraciones a partir de archivos JSON o YAML, ni tampoco admitían la configuración incremental, que es necesaria para especificar las opciones del registrador desde una línea de comandos.

Para permitir un estilo más flexible, el módulo ahora ofrece `logging.config.dictConfig()` para especificar la configuración de logging con diccionarios simples de Python. Las opciones de configuración incluyen formateadores, gestores, filtros y loggers. Aquí hay un ejemplo funcional de un diccionario de configuración:

    {"versión": 1,
    "formateadores": {"breve": {"formato": "%(nombrenivel)-8s: %(nombre)-15s: %(mensaje)s"},
    "completo": {"formato": "%(tiempoasc)s %(nombre)-15s %(nombrenivel)-8s %(mensaje)s"}
    },
    "controladores": {"consola": {
    "clase": "registro.StreamHandler",
    "formateador": "breve",
    "nivel": "INFO",
    "flujo": "ext://sys.stdout"},
    "prioridad_consola": {
    "clase": "registro.StreamHandler",
    "formateador": "completo",
    "nivel": "ERROR",
    "flujo": "ext://sys.stderr"}
    },
    "raíz": {"nivel": "DEBUG", "controladores": ["consola", "prioridad_de_consola"]}}

Si ese diccionario está almacenado en un archivo llamado `conf.json`, se puede cargar y llamar con un código como este:

    >>> import json, logging.config
    >>> with open('conf.json') as f:
    ... conf = json.load(f)
    ...
    >>> logging.config.dictConfig(conf)
    >>> logging.info("Transacción completada normalmente")
    INFO : root : Transacción completada normalmente
    >>> logging.critical("Terminación anormal")
    2011-02-17 11:14:36,694 root CRITICAL Terminación anormal

Ver también

PEP 391 - Configuración basada en diccionario para Logging

  PEP escrito por Vinay Sajip.

## PEP 3148: El módulo `concurrent.futures`

El código para crear y administrar la concurrencia se está recopilando en un nuevo espacio de nombres de nivel superior, concurrent. Su primer miembro es un paquete futures que proporciona una interfaz uniforme de alto nivel para administrar hilos y procesos.

El diseño de `concurrent.futures` se inspiró en el paquete java.util.concurrent. En ese modelo, una llamada en ejecución y su resultado están representados por un objeto `Future` que abstrae características comunes a hilos, procesos y llamadas a procedimientos remotos. Ese objeto admite verificaciones de estado (en ejecución o terminadas), tiempos de espera, cancelaciones, agregar devoluciones de llamada y acceso a resultados o excepciones.

El agregado principal del nuevo módulo es un par de clases ejecutoras para lanzar y administrar llamadas. El objetivo de los ejecutores es facilitar el uso de las herramientas existentes para realizar llamadas en paralelo. Ahorran el esfuerzo necesario para configurar un grupo de recursos, lanzar las llamadas, crear una cola de resultados, agregar gestión de tiempo de espera y limitar la cantidad total de hilos, procesos o llamadas a procedimientos remotos.

Idealmente, cada aplicación debería compartir un solo ejecutor en varios componentes para que los límites de procesos e hilos se puedan administrar de forma centralizada. Esto resuelve el desafío de diseño que surge cuando cada componente tiene su propia estrategia competitiva para la gestión de recursos.

Ambas clases comparten una interfaz común con tres métodos: `submit()` para programar un invocable y retornar un objeto `Future` `map()` para programar muchas llamadas asincrónicas a la vez, y `shutdown()` para liberar recursos. La clase es un context manager y se puede usar en una declaración `with` para asegurar que los recursos se liberen automáticamente cuando los futuros actualmente pendientes terminan de ejecutarse.

Un ejemplo simple de `ThreadPoolExecutor` es un lanzamiento de cuatro hilos paralelos para copiar archivos:

    importar concurrente.futures, shutil
    con concurrente.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) como e:
    e.submit(shutil.copy, 'src1.txt', 'dest1.txt')
    e.submit(shutil.copy, 'src2.txt', 'dest2.txt')
    e.submit(shutil.copy, 'src3.txt', 'dest3.txt')
    e.submit(shutil.copy, 'src3.txt', 'dest4.txt')

Ver también

PEP 3148 - Futuros – Ejecutar Cómputos Asincrónicos

  PEP escrito por Brian Quinlan.

Código para lecturas de URL en paralelo con grupos de hilos, un ejemplo que usa hilos para buscar varias páginas web en paralelo.

Código para calcular números primos en paralelo, un ejemplo demostrando `ProcessPoolExecutor`.

## PEP 3147: Directorios del repositorio de PYC

El esquema de Python para almacenar en caché bytecode en archivos .pyc no funcionó bien en entornos con múltiples intérpretes de Python. Si un intérprete encontrara un archivo en caché creado por otro intérprete, volvería a compilar la fuente y sobrescribiría el archivo en caché, perdiendo así los beneficios del almacenamiento en caché.

El problema de las «peleas de pyc» se ha vuelto más pronunciado a medida que se ha convertido en un lugar común para las distribuciones de Linux enviadas con múltiples versiones de Python. Estos conflictos también surgen con alternativas de CPython como Unladen Swallow.

Para resolver este problema, el mecanismo de importación de Python se ha ampliado para utilizar nombres de archivo distintos para cada intérprete. En lugar de que Python 3.2 y Python 3.3 y Unladen Swallow compitan por un archivo llamado «mymodule.pyc», ahora buscarán «mymodule.cpython-32.pyc», «mymodule.cpython-33.pyc» y «mymodule .unladen10.pyc». Y para evitar que todos estos nuevos archivos abarroten los directorios de origen, los archivos pyc ahora se recopilan en un directorio «__pycache__» almacenado en el directorio del paquete.

Aparte de los nombres de archivo y directorios de destino, el nuevo esquema tiene algunos aspectos que son visibles para el programador:

- Imported modules now have a `__cached__` attribute which stores the name of the actual file that was imported:

      >>> import collections
      >>> collections.__cached__
      'c:/py32/lib/__pycache__/collections.cpython-32.pyc'

- La etiqueta que es única para cada intérprete es accesible desde el módulo `imp`:

      >>> import imp
      >>> imp.get_tag()
      'cpython-32'

- Los scripts que intentan deducir el nombre del archivo de origen a partir del archivo importado ahora deben ser más inteligentes. Ya no basta con quitar la «c» de un nombre de archivo «.pyc». En su lugar, utilice las nuevas funciones del módulo `imp`:

      >>> imp.source_from_cache('c:/py32/lib/__pycache__/collections.cpython-32.pyc')
      'c:/py32/lib/collections.py'
      >>> imp.cache_from_source('c:/py32/lib/collections.py')
      'c:/py32/lib/__pycache__/collections.cpython-32.pyc'

- Los módulos `py_compile` y `compileall` se han actualizado para reflejar la nueva convención de nomenclatura y el directorio de destino. La invocación por línea de comandos de compileall tiene nuevas opciones: `-i` para especificar una lista de archivos y directorios para compilar y `-b` que hace que los archivos bytecode se escriban en su ubicación heredada en lugar de __pycache__.

- El módulo `importlib.abc` se ha actualizado con el nuevo módulo abstract base classes para cargar archivos de bytecode. Los ABC obsoletos, `PyLoader` y `PyPycLoader`, han quedado obsoletos (las instrucciones sobre cómo mantener la compatibilidad con Python 3.1 se incluyen en la documentación).

Ver también

PEP 3147 - Directorio del repositorio PYC

  PEP escrito por Barry Warsaw.

## PEP 3149: Archivos .so con etiquetado de versión para ABI

El directorio del repositorio PYC permite la ubicación conjunta de varios archivos de cache bytecode. Este PEP implementa un mecanismo similar para los archivos de objetos compartidos dándoles un directorio común y nombres distintos para cada versión.

El directorio común es «pyshared» y los nombres de los archivos se diferencian identificando la implementación de Python (como CPython, PyPy, Jython, etc.), los números de versión principal y secundaria, y las banderas de compilación opcionales (como «d» para debug, «m» para pymalloc, «u» para ancho-unicode). Para un paquete arbitrario «foo», se verán estos archivos cuando se instala el paquete de distribución:

    /usr/share/pyshared/foo.cpython-32m.so
    /usr/share/pyshared/foo.cpython-33md.so

En Python mismo, las etiquetas son accesibles desde funciones en el módulo `sysconfig`:

    >>> import sysconfig
    >>> sysconfig.get_config_var('SOABI') # encuentra la etiqueta de versión
    'cpython-32mu'
    >>> sysconfig.get_config_var('EXT_SUFFIX') # encuentra la extensión completa del nombre de archivo
    '.cpython-32mu.so'

Ver también

PEP 3149 - PEP 3149: Archivos .so con etiquetado de versión para ABI

  PEP escrito por Barry Warsaw.

## PEP 3333: Interfaz de puerta de enlace del servidor web Python v1.0.1

Este PEP informativo aclara cómo el protocolo WSGI debe gestionar los problemas de bytes/texto. El desafío es que el manejo de cadenas de caracteres en Python 3 se maneja de manera más conveniente con el tipo `str` aunque el protocolo HTTP está orientado a bytes.

El PEP diferencia las llamadas cadenas nativas que se utilizan para los encabezados y metadatos de solicitud/respuesta (request/response) frente a las cadenas de bytes que se utilizan para los cuerpos de las solicitudes y respuestas.

Los native strings son siempre del tipo `str`, pero están restringidos a puntos de código entre U+0000 y U+00FF que se pueden traducir a bytes mediante la codificación Latin-1. Estas cadenas se utilizan para las claves y los valores en el diccionario de entorno y para los encabezados de respuesta y los estados en la función `start_response()`. Deben seguir a RFC 2616 con respecto a la codificación. Es decir, deben ser caracteres ISO-8859-1 o utilizar la codificación MIME RFC 2047.

Para los desarrolladores que portan aplicaciones WSGI desde Python 2, estos son los puntos destacados:

- Si la aplicación ya usó cadenas para encabezados en Python 2, no es necesario ningún cambio.

- Si, en cambio, la aplicación codificó encabezados de salida o decodificó encabezados de entrada, entonces los encabezados deberán volver a codificarse en Latin-1. Por ejemplo, un encabezado de salida codificado en utf-8 usaba `h.encode('utf-8')`, ahora se necesita convertir de bytes a cadenas nativas usando `h.encode('utf-8').decode('latin-1')`.

- Los valores generados por una aplicación o enviados mediante el método `write()` deben ser cadenas de bytes. La función `start_response()` y el entorno deben utilizar cadenas nativas. No se pueden mezclar.

Para los implementadores de servidores que escriben rutas de CGI a WSGI u otros protocolos de estilo CGI, los usuarios deben poder acceder al entorno utilizando cadenas nativas, aunque la plataforma subyacente pueda tener una convención diferente. Para salvar esta brecha, el módulo `wsgiref` tiene una nueva función, `wsgiref.handlers.read_environ()`, para transcodificar variables CGI de `os.environ` en cadenas nativas y devolver un nuevo diccionario.

Ver también

PEP 3333 - Interfaz de puerta de enlace del servidor web Python v1.0.1

  PEP escrito por Phillip Eby.

## Otros cambios de lenguaje

Algunos cambios más pequeños realizados en el lenguaje central de Python son:

- El formato de cadena de caracteres para `format()` y `str.format()` obtuvo nuevas capacidades para el carácter de formato #. Anteriormente, para enteros en binario, octal o hexadecimal, hacía que la salida tuviera el prefijo “0b”, “0o” o “0x” respectivamente. Ahora también puede manejar flotantes, complejos y decimales, lo que hace que la salida siempre tenga un punto decimal, incluso cuando no le siguen dígitos.

      >>> format(20, '#o')
      '0o24'
      >>> format(12.34, '#5.0f')
      '  12.'

  (Sugerido por Mark Dickinson e implementado por Eric Smith en bpo-7094.)

- There is also a new `str.format_map()` method that extends the capabilities of the existing `str.format()` method by accepting arbitrary mapping objects. This new method makes it possible to use string formatting with any of Python’s many dictionary-like objects such as `defaultdict`, `Shelf`, `ConfigParser`, or `dbm`. It is also useful with custom `dict` subclasses that normalize keys before look-up or that supply a `__missing__()` method for unknown keys:

      >>> import shelve
      >>> d = shelve.open('tmp.shl')
      >>> 'El estado de {project_name} es {status} a partir de {date}'.format_map(d)
      'El estado del proyecto de prueba es verde a partir del 15 de febrero de 2011'

      >>> class LowerCasedDict(dict):
      ... def __getitem__(self, key):
      ... return dict.__getitem__(self, key.lower())
      ...
      >>> lcd = LowerCasedDict(part='widgets', quantity=10)
      >>> 'Hay {QUANTITY} {Part} en stock'.format_map(lcd)
      'Hay 10 widgets en stock'

      >>> class PlaceholderDict(dict):
      ... def __missing__(self, key):
      ... return '<{}>'.format(key)
      ...
      >>> 'Hola {nombre}, bienvenido a {ubicación}'.format_map(PlaceholderDict())
      'Hola <nombre>, bienvenido a <ubicación>'

> (Sugerido por Raymond Hettinger e implementado por Eric Smith en bpo-6081.)

- Ahora es posible iniciar el intérprete con una opción silenciosa, `-q`, para evitar que la información de copyright y de versión se muestre en el modo interactivo. La opción se puede analizar mediante el atributo `sys.flags`:

      $ python -q
      >>> sys.flags
      sys.flags(depuración=0, advertencia_de_división=0, inspección=0, interactivo=0,
      optimización=0, no_escribir_código_de_bytes=0, sin_sitio_de_usuario=0, sin_sitio=0,
      ignorar_entorno=0, verbose=0, advertencia_de_bytes=0, silencioso=1)

  (Contribución de Marcin Wojdyr en bpo-1772833).

- La función `hasattr()` funciona llamando a `getattr()` y detectando si se genera una excepción. Esta técnica le permite detectar métodos creados dinámicamente por `__getattr__()` o `__getattribute__()` que, de otro modo, no estarían en el diccionario de clases. Anteriormente, hasattr capturaba cualquier excepción, posiblemente enmascarando errores genuinos. Ahora, hasattr se ha ajustado para que solo capture `AttributeError` y permita que pasen otras excepciones:

      >>> class A:
      ... @property
      ... def f(self):
      ... return 1 // 0
      ...
      >>> a = A()
      >>> hasattr(a, 'f')
      Traceback (última llamada más reciente):
      ...
      ZeroDivisionError: división entera o módulo por cero

  (Descubierto por Yury Selivanov y arreglado por Benjamin Peterson; bpo-9666.)

- La `str()` de un número flotante o complejo ahora es el mismo que su `repr()`. Anteriormente, el formulario `str()` era más corto, pero eso solo causaba confusión y ya no es necesario ahora que el más corto posible `repr()` se muestra por defecto:

      >>> import math
      >>> repr(math.pi)
      '3.141592653589793'
      >>> str(math.pi)
      '3.141592653589793'

  (Propuesto e implementado por Mark Dickinson; bpo-9337.)

- Los objetos `memoryview` ahora tienen un método `release()` y también admiten el protocolo de administración de contexto. Esto permite la liberación oportuna de cualquier recurso que se haya adquirido al solicitar un búfer del objeto original.

      >>> with memoryview(b'abcdefgh') as v:
      ...     print(v.tolist())
      [97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104]

  (Añadido por Antoine Pitrou; bpo-9757.)

- Anteriormente, era ilegal eliminar un nombre del espacio de nombres local si aparece como una variable libre en un bloque anidado:

      def exterior(x):
      def interior():
      return x
      interior()
      del x

  Esto ahora está permitido. Recuerde que el objetivo de una cláusula `except` se borra, por lo que este código que solía funcionar con Python 2.6, lanza un `SyntaxError` con Python 3.1 y ahora funciona nuevamente:

      def f():
      def print_error():
      print(e)
      try:
      something
      except Exception as e:
      print_error()
      # "del e" implícito aquí

  (Ver bpo-4617.)

- Struct sequence types ahora son subclases de tuplas. Esto significa que las estructuras de C como las devueltas por `os.stat()`, `time.gmtime()` y `sys.version_info` ahora funcionan como named tuple y funcionan con funciones y métodos que esperan una tupla como argumento. Este es un gran paso adelante para hacer que las estructuras de C sean tan flexibles como sus contrapartes de Python puro:

      >>> import sys
      >>> isinstance(sys.version_info, tuple)
      True
      >>> 'Version %d.%d.%d %s(%d)' % sys.version_info
      'Version 3.2.0 final(0)'

  (Sugerido por Arfrever Frehtes Taifersar Arahesis e implementado por Benjamin Peterson en bpo-8413.)

- Las Warnings ahora son más fáciles de controlar usando la variable de entorno `PYTHONWARNINGS` como alternativa al uso de `-W` en la línea de comando:

      $ export PYTHONWARNINGS='ignore::Advertencia en tiempo de ejecución::,once::Advertencia Unicode::'

  (Sugerido por Barry Warsaw e implementado por Philip Jenvey en bpo-7301.)

- Se ha agregado una nueva categoría de advertencia, `ResourceWarning`. Se emite cuando se detectan problemas potenciales con el consumo de recursos o la limpieza. Está silenciado de forma predeterminada en las versiones de lanzamiento normales, pero se puede habilitar a través de los medios proporcionados por el módulo `warnings` o en la línea de comandos.

  Se emite un `ResourceWarning` al apagar el intérprete si la lista `gc.garbage` no está vacía y, si está configurado `gc.DEBUG_UNCOLLECTABLE`, se imprimen todos los objetos que no se pueden recolectar. Esto tiene como objetivo que el programador sepa que su código contiene problemas de finalización de objetos.

  Un `ResourceWarning` también se emite cuando un file object se destruye sin haber sido cerrado explícitamente. Si bien el desasignador de dicho objeto asegura que cierra el recurso del sistema operativo subyacente (generalmente, un descriptor de archivo), la demora en desasignar el objeto podría producir varios problemas, especialmente en Windows. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo habilitar la advertencia desde la línea de comando:

      $ python -q -Wdefault
      >>> f = open("foo", "wb")
      >>> del f
      __main__:1: ResourceWarning: archivo sin cerrar <_io.BufferedWriter name='foo'>

  (Agregado por Antoine Pitrou y Georg Brandl en bpo-10093 y bpo-477863.)

- Los objetos `range` ahora admiten los métodos index y count. Esto es parte de un esfuerzo por lograr que más objetos implementen completamente los métodos `collections.Sequence` y abstract base class. Como resultado, el lenguaje tendrá una API más uniforme. Además, los objetos `range` ahora admiten segmentación e índices negativos, incluso con valores mayores que `sys.maxsize`. Esto hace que range sea más interoperable con las listas:

      >>> rango(0, 100, 2).count(10)
      1
      >>> rango(0, 100, 2).index(10)
      5
      >>> rango(0, 100, 2)[5]
      10
      >>> rango(0, 100, 2)[0:5]
      rango(0, 10, 2)

  (Contribuido por Daniel Stutzbach en bpo-9213, por Alexander Belopolsky en bpo-2690, y por Nick Coghlan en bpo-10889.)

- Se resucitó la función incorporada `callable()` de Py2.x. Proporciona una alternativa concisa y legible al uso de una abstract base class en una expresión como `isinstance(x, collections.Callable)`:

      >>> callable(max)
      True
      >>> callable(20)
      False

  (Ver bpo-10518.)

- El mecanismo de importación de Python ahora puede cargar módulos instalados en directorios con caracteres no ASCII en el nombre de la ruta. Esto resolvió un problema agravante con los directorios de inicio para los usuarios con caracteres no ASCII en sus nombres de usuario.

> (Trabajo extenso requerido por Victor Stinner en bpo-9425.)

## Módulos nuevos, mejorados y obsoletos

La biblioteca estándar de Python ha sido objeto de importantes esfuerzos de mantenimiento y mejoras de calidad.

La novedad más importante de Python 3.2 es que el paquete `email`, el módulo `mailbox` y los módulos `nntplib` ahora funcionan correctamente con el modelo bytes/texto en Python 3. Por primera vez, hay un manejo correcto de mensajes con codificaciones mixtas.

En toda la biblioteca estándar, se ha prestado más atención a las codificaciones y los problemas de texto frente a bytes. En particular, las interacciones con el sistema operativo ahora son más capaces de intercambiar datos que no son ASCII mediante la codificación MBCS de Windows, codificaciones con reconocimiento de configuración regional o UTF-8.

Otro logro importante es la adición de un soporte sustancialmente mejor para conexiones SSL y certificados de seguridad.

Además, más clases ahora implementan context manager para soportar una conveniente y confiable limpieza de recursos usando una declaración `with`.

### email

La usabilidad del paquete `email` en Python 3 se ha solucionado principalmente gracias a los amplios esfuerzos de R. David Murray. El problema era que los correos electrónicos generalmente se leen y almacenan en forma de `bytes` en lugar de texto `str`, y pueden contener múltiples codificaciones dentro de un solo correo electrónico. Por lo tanto, el paquete email tuvo que ampliarse para analizar y generar mensajes de correo electrónico en formato de bytes.

- Nuevas funciones `message_from_bytes()` y `message_from_binary_file()`, y nuevas clases `BytesFeedParser` y `BytesParser` permiten mensajes de datos en binario para ser analizados (parsed) en objetos modelados.

- Dada la entrada de bytes al modelo, `get_payload()` decodificará por defecto un cuerpo de mensaje que tiene un Content-Transfer-Encoding de 8bit usando el juego de caracteres especificado en el encabezados MIME y retorna la cadena de caracteres resultante.

- Dada la entrada de bytes al modelo, `Generator` convertirá los cuerpos de los mensajes que tengan un Content-Transfer-Encoding de 8bit para tener en su lugar un 7bit Content-Transfer-Encoding.

  Los encabezados con bytes no codificados que no sean ASCII se consideran RFC 2047-codificados utilizando el juego de caracteres unknown-8bit.

- Una nueva clase `BytesGenerator` produce bytes como salida, conservando cualquier dato no ASCII sin cambios que estuviera presente en la entrada utilizada para construir el modelo, incluidos los cuerpos de los mensajes con un Content-Transfer-Encoding de 8bit.

- La clase `smtplib` `SMTP` ahora acepta una cadena de bytes para el argumento msg para el método `sendmail()`, y un nuevo método, `send_message()` acepta un objeto `Message` y opcionalmente puede obtener las direcciones from_addr y to_addrs directamente del objeto.

(Propuesto e implementado por R. David Murray, bpo-4661 y bpo-10321.)

### elementtree

El paquete `xml.etree.ElementTree` y su contraparte `xml.etree.cElementTree` se han actualizado a la versión 1.3.

Se han agregado varias nuevas y útiles funciones y métodos:

- `xml.etree.ElementTree.fromstringlist()` que crea un documento XML a partir de una secuencia de fragmentos

- `xml.etree.ElementTree.register_namespace()` para registrar un prefijo de espacio de nombres global

- `xml.etree.ElementTree.tostringlist()` para la representación de cadenas de caracteres, incluidas todas las sublistas

- `xml.etree.ElementTree.Element.extend()` para agregar una secuencia de cero o más elementos

- `xml.etree.ElementTree.Element.iterfind()` busca un elemento y subelementos

- `xml.etree.ElementTree.Element.itertext()` crea un iterador de texto sobre un elemento y sus subelementos

- `xml.etree.ElementTree.TreeBuilder.end()` cierra el elemento actual

- `xml.etree.ElementTree.TreeBuilder.doctype()` gestiona la declaración doctype

Dos métodos que han sido deprecados:

- `xml.etree.ElementTree.getchildren()` usa `list(elem)` en su lugar.

- `xml.etree.ElementTree.getiterator()` usa `Element.iter` en su lugar.

Para obtener más información sobre la actualización, consulte Introducing ElementTree en el sitio web de Fredrik Lundh.

(Contribución de Florent Xicluna y Fredrik Lundh, bpo-6472.)

### functools

- The `functools` module includes a new decorator for caching function calls. `@functools.lru_cache` can save repeated queries to an external resource whenever the results are expected to be the same.

  Por ejemplo, agregar un decorador de almacenamiento en caché a una función de consulta de base de datos puede ahorrar accesos a la base de datos para búsquedas populares:

      >>> import functools
      >>> @functools.lru_cache(maxsize=300)
      ... def get_phone_number(name):
      ...     c = conn.cursor()
      ...     c.execute('SELECT phonenumber FROM phonelist WHERE name=?', (name,))
      ...     return c.fetchone()[0]

      >>> for name in user_requests:
      ...     get_phone_number(name)        # cached lookup

  Para ayudar a elegir un tamaño de caché efectivo, la función encapsulada está instrumentada para rastrear estadísticas de caché:

      >>> get_phone_number.cache_info()
      CacheInfo(hits=4805, misses=980, maxsize=300, currsize=300)

  Si la tabla phonelist se actualiza, el contenido desactualizado de la caché se puede borrar con:

      >>> get_phone_number.cache_clear()

  (Contribuido por Raymond Hettinger e incorporando ideas de diseño de Jim Baker, Miki Tebeka y Nick Coghlan; consulte recipe 498245, recipe 577479, bpo-10586 y bpo-10593).

- The `@functools.wraps` decorator now adds a `__wrapped__` attribute pointing to the original callable function. This allows wrapped functions to be introspected. It also copies `__annotations__` if defined. And now it also gracefully skips over missing attributes such as `__doc__` which might not be defined for the wrapped callable.

  En el ejemplo anterior, la caché se puede eliminar recuperando la función original:

      >>> get_phone_number = get_phone_number.__wrapped__    # uncached function

  (Por Nick Coghlan y Terrence Cole; bpo-9567, bpo-3445, y bpo-8814.)

- To help write classes with rich comparison methods, a new decorator `@functools.total_ordering` will use existing equality and inequality methods to fill in the remaining methods.

  For example, supplying __eq__ and __lt__ will enable `@~functools.total_ordering` to fill-in __le__, __gt__ and __ge__:

      @total_ordering
      clase Estudiante:
      def __eq__(self, other):
      return ((self.apellido.inferior(), self.nombre.inferior()) ==
      (other.apellido.inferior(), other.nombre.inferior()))

      def __lt__(self, other):
      return ((self.apellido.inferior(), self.nombre.inferior()) <
      (other.apellido.inferior(), other.nombre.inferior()))

  Con el decorador total_ordering, los métodos de comparación restantes se completan automáticamente.

  (Contribución por Raymond Hettinger.)

- Para ayudar en la migración de programas desde Python 2, la función `functools.cmp_to_key()` convierte una función de comparación de estilo antiguo en la nueva key function:

      >>> # locale-aware sort order
      >>> sorted(iterable, key=cmp_to_key(locale.strcoll))

  Para obtener ejemplos de ordenación y un breve tutorial, consulte el tutorial Sorting HowTo.

  (Contribución por Raymond Hettinger.)

### itertools

- El módulo `itertools` tiene una nueva función `accumulate()` modelada en el operador scan de APL y la función accumulate de Numpy:

      >>> from itertools import accumulate
      >>> list(accumulate([8, 2, 50]))
      [8, 10, 60]

      >>> prob_dist = [0.1, 0.4, 0.2, 0.3]
      >>> list(accumulate(prob_dist))      # cumulative probability distribution
      [0.1, 0.5, 0.7, 1.0]

  Para un ejemplo usando `accumulate()`, vea los ejemplos para el módulo aleatorio.

  (Contribución de Raymond Hettinger e incorporando sugerencias de diseño de Mark Dickinson.)

### collections

- La clase `collections.Counter` ahora tiene dos formas de resta in situ, el operador existente -= para saturación de resta y el nuevo método `subtract()` para la resta regular. El primero es adecuado para muticonjunto que solo tienen recuentos positivos, y el último es más adecuado para casos de uso que permiten recuentos negativos:

      >>> from collections import Counter
      >>> tally = Counter(dogs=5, cats=3)
      >>> tally -= Counter(dogs=2, cats=8)    # saturating subtraction
      >>> tally
      Counter({'dogs': 3})

      >>> tally = Counter(dogs=5, cats=3)
      >>> tally.subtract(dogs=2, cats=8)      # regular subtraction
      >>> tally
      Counter({'dogs': 3, 'cats': -5})

  (Contribución por Raymond Hettinger.)

- La clase `collections.OrderedDict` tiene un nuevo método `move_to_end()` que toma una clave existente y mueve a la primera o última posición de la secuencia ordenada.

  El valor predeterminado es mover un elemento a la última posición. Esto es equivalente a renovar una entrada con `od[k] = od.pop(k)`.

  Una operación de mover al final rápida es útil para volver a secuenciar entradas. Por ejemplo, se puede usar un diccionario ordenado para rastrear el orden de acceso a las entradas por antigüedad desde la más antigua hasta la más reciente.

      >>> from collections import OrderedDict
      >>> d = OrderedDict.fromkeys(['a', 'b', 'X', 'd', 'e'])
      >>> list(d)
      ['a', 'b', 'X', 'd', 'e']
      >>> d.move_to_end('X')
      >>> list(d)
      ['a', 'b', 'd', 'e', 'X']

  (Contribución por Raymond Hettinger.)

- La clase `collections.deque` desarrolló dos métodos nuevos `count()` y `reverse()` que los hacen más intercambiables con los objetos `list` :

      >>> from collections import deque
      >>> d = deque('simsalabim')
      >>> d.count('s')
      2
      >>> d.reverse()
      >>> d
      deque(['m', 'i', 'b', 'a', 'l', 'a', 's', 'm', 'i', 's'])

  (Contribución por Raymond Hettinger.)

### threading

El módulo `threading` tiene una nueva clase `Barrier` de sincronización para hacer que varios hilos esperen hasta que todos hayan alcanzado un punto de barrera común. Las barreras son útiles para asegurarse de que una tarea con múltiples condiciones previas no se ejecute hasta que se completen todas las tareas predecesoras.

Las barreras pueden trabajar con un número arbitrario de hilos. Esto es una generalización de barrera informática que se define solo para dos hilos.

Implementado como una barrera cíclica de dos fases, los objetos `Barrier` son adecuados para su uso en bucles. Las fases separadas de llenado y drenaje aseguran que todos los hilos se liberen (drenan) antes de que cualquiera de ellos pueda retornar y volver a entrar en la barrera. La barrera se restablece completamente después de cada ciclo.

Ejemplo de uso de barreras:

    de threading import Barrier, Thread

    def get_votes(site):
    ballots = conduct_election(site)
    all_polls_closed.wait() # no contar hasta que se cierren todas las encuestas
    totals = summary(ballots)
    publish(site, totals)

    all_polls_closed = Barrier(len(sites))
    for site in sites:
    Thread(target=get_votes, args=(site,)).start()

En este ejemplo, la barrera impone una regla de que los votos no se pueden contar en ningún lugar de votación hasta que se cierren todas las urnas. Observe cómo una solución con una barrera es similar a una con `threading.Thread.join()`, pero los hilos se mantienen vivos y continúan trabajando (resumiendo las papeletas) después de que se cruza el punto de la barrera.

Si alguna de las tareas predecesoras puede bloquearse o retrasarse, se puede crear una barrera con un parámetro opcional timeout. Luego, si el período de tiempo de espera transcurre antes de que todas las tareas predecesoras alcancen el punto de barrera, se liberan todos los hilos en espera y se lanza una excepción `BrokenBarrierError`:

    def get_votes(sitio):
    votos = realizar_elecciones(sitio)
    try:
    all_polls_closed.wait(timeout=midnight - time.now())
    except BrokenBarrierError:
    lockbox = sellar_votos(votos)
    queue.put(lockbox)
    else:
    totales = resumir(votos)
    publish(sitio, totales)

En este ejemplo, la barrera impone una regla más sólida. Si algunos sitios electorales no terminan antes de la medianoche, la barrera expira y las boletas se sellan y se depositan en una cola para su posterior manejo.

Consulte Barrier Synchronization Patterns para obtener más ejemplos de cómo se pueden usar las barreras en la computación paralela. Además, hay una explicación simple pero completa de las barreras en The Little Book of Semaphores, section 3.6.

(Contribución de Kristján Valur Jónsson con una revisión de API de Jeffrey Yasskin en bpo-8777.)

### datetime and time

- El módulo `datetime` tiene un nuevo tipo `timezone` que implementa la interfaz `tzinfo` retornando un desplazamiento fijo desde UTC y un nombre de zona horaria. Esto hace que sea más fácil crear objetos de fecha y hora que tengan en cuenta la zona horaria:

      >>> import datetime as dt

      >>> dt.datetime.now(dt.timezone.utc)
      datetime.datetime(2010, 12, 8, 21, 4, 2, 923754, tzinfo=datetime.timezone.utc)

      >>> dt.datetime.strptime("01/01/2000 12:00 +0000", "%m/%d/%Y %H:%M %z")
      datetime.datetime(2000, 1, 1, 12, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)

- Además, los objetos `timedelta` ahora pueden ser multiplicados por objetos `float` y divididos por objetos `float` e `int`. Y los objetos `timedelta` ahora se pueden dividir entre sí.

- El método `datetime.date.strftime()` ya no está restringido a años posteriores a 1900. El nuevo rango de años admitido es de 1000 a 9999 inclusive.

- Siempre que se utiliza un año de dos dígitos en una tupla de tiempo, la interpretación se rige por `time.accept2dyear`. El valor predeterminado es `True`, lo que significa que, para un año de dos dígitos, el siglo se calcula de acuerdo con las reglas POSIX que rigen el formato strptime `%y`.

  A partir de Py3.2, el uso de la heurística de estimación del siglo emitirá un `DeprecationWarning`. En cambio, se recomienda que `time.accept2dyear` se configure en `False` para que se puedan usar rangos de fechas grandes sin necesidad de realizar conjeturas:

      >>> import time, Warnings
      >>> Warnings.resetwarnings() # eliminar los filtros de advertencia predeterminados

      >>> time.accept2dyear = True # adivinar si 11 significa 11 o 2011
      >>> time.asctime((11, 1, 1, 12, 34, 56, 4, 1, 0))
      Advertencia (del módulo de advertencias):
      ...
      Advertencia de desuso: información del siglo supuesta para un año de 2 dígitos.
      'Fri Jan 1 12:34:56 2011'

      >>> time.accept2dyear = False # usar el rango completo de fechas permitidas
      >>> time.asctime((11, 1, 1, 12, 34, 56, 4, 1, 0))
      'Fri Jan 1 12:34:56 11'

  Varias funciones ahora tienen rangos de fechas significativamente ampliados. Cuando `time.accept2dyear` es falso, la función `time.asctime()` aceptará cualquier año que quepa en un int de C, mientras que las funciones `time.mktime()` y `time.strftime()` aceptarán el rango completo admitido por las funciones del sistema operativo correspondientes.

(Contribución de Alexander Belopolsky y Victor Stinner en bpo-1289118, bpo-5094, bpo-6641, bpo-2706, bpo-1777412, bpo-8013, y bpo-10827.)

### math

El módulo `math` se ha actualizado con seis nuevas funciones inspiradas en el estándar C99.

La función `isfinite()` proporciona una forma rápida y fiable de detectar valores especiales. Retorna `True` para números regulares y `False` para Nan o Infinity:

    >>> from math import isfinite
    >>> [isfinite(x) for x in (123, 4.56, float('Nan'), float('Inf'))]
    [True, True, False, False]

La función `expm1()` calcula `e**x-1` para valores pequeños de x sin incurrir en la pérdida de precisión que generalmente acompaña a la resta de cantidades casi iguales:

    >>> from math import expm1
    >>> expm1(0.013671875)   # more accurate way to compute e**x-1 for a small x
    0.013765762467652909

La función `erf()` calcula una integral de probabilidad o función de error gaussiano. La función de error complementaria, `erfc()`, es `1 - erf(x)`:

    >>> from math import erf, erfc, sqrt
    >>> erf(1.0/sqrt(2.0)) # porción de distribución normal dentro de 1 desviación estándar
    0.682689492137086
    >>> erfc(1.0/sqrt(2.0)) # porción de distribución normal fuera de 1 desviación estándar
    0.31731050786291404
    >>> erf(1.0/sqrt(2.0)) + erfc(1.0/sqrt(2.0))
    1.0

La función `gamma()` es una extensión continua de la función factorial. Consulte https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_gamma para obtener más detalles. Debido a que la función está relacionada con factoriales, crece incluso para valores pequeños de x, por lo que también hay una función `lgamma()` para calcular el logaritmo natural de la función gamma:

    >>> from math import gamma, lgamma
    >>> gamma(7.0)           # six factorial
    720.0
    >>> lgamma(801.0)        # log(800 factorial)
    4551.950730698041

(Contribución de Mark Dickinson.)

### abc

The `abc` module now supports `@~abc.abstractclassmethod` and `@~abc.abstractstaticmethod`.

These tools make it possible to define an abstract base class that requires a particular `@classmethod` or `@staticmethod` to be implemented:

    clase Temperatura(metaclase=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractclassmethod
    def from_fahrenheit(cls, t):
    ...
    @abc.abstractclassmethod
    def from_celsius(cls, t):
    ...

(Parche enviado por Daniel Urban; bpo-5867.)

### io

La clase `io.BytesIO` tiene un nuevo método, `getbuffer()`, que proporciona una funcionalidad similar a `memoryview()`. Crea una vista editable de los datos sin hacer una copia. El acceso aleatorio del búfer y la compatibilidad con la notación de sectores son adecuados para la edición in situ:

    >>> REC_LEN, LOC_START, LOC_LEN = 34, 7, 11

    >>> def change_location(buffer, record_number, location):
    ... start = record_number * REC_LEN + LOC_START
    ... buffer[start: start+LOC_LEN] = location

    >>> import io

    >>> byte_stream = io.BytesIO(
    ... b'G3805 almacén Chasis principal '
    ... b'X7899 envío Piñón de reserva '
    ... b'L6988 recepción Piñón primario'
    ... )
    >>> buffer = byte_stream.getbuffer()
    >>> change_location(buffer, 1, b'almacén ')
    >>> change_location(buffer, 0, b'sala de exposición ')
    >>> print(byte_stream.getvalue())
    b'G3805 sala de exposición Chasis principal '
    b'X7899 piñón de reserva de almacén '
    b'L6988 piñón de recepción primario'

(Contribución de Antoine Pitrou en bpo-5506.)

### reprlib

Al escribir un método `__repr__()` para un contenedor personalizado, es fácil olvidarse de manejar el caso en el que un miembro hace referencia al propio contenedor. Los objetos integrados de Python, como `list` y `set`, manejan la autorreferencia mostrando «…» en la parte recursiva de la cadena de representación.

To help write such `__repr__()` methods, the `reprlib` module has a new decorator, `@~reprlib.recursive_repr`, for detecting recursive calls to `__repr__()` and substituting a placeholder string instead:

    >>> clase MiLista(lista):
    ... @recursive_repr()
    ... def __repr__(self):
    ... return '<' + '|'.join(map(repr, self)) + ">'
    ...
    >>> m = MiLista('abc')
    >>> m.append(m)
    >>> m.append('x')
    >>> print(m)
    <'a'|'b'|'c'|...|'x'>

(Contribución de Raymond Hettinger en bpo-9826 y bpo-9840.)

### logging

Además de la configuración basada en diccionario descrita anteriormente, el paquete `logging` tiene muchas otras mejoras.

La documentación de logging se ha aumentado con un tutorial básico, un tutorial avanzado, y un libro de recetas. Estos documentos son la forma más rápida de aprender sobre logging.

La función de configuración `logging.basicConfig()` adquirió un argumento style para admitir tres tipos diferentes de formato de cadena de caracteres. Su valor predeterminado es «%» para el formato % tradicional, se puede establecer en «{» para el nuevo estilo `str.format()`, o se puede establecer en «$» para el formato de estilo shell proporcionado por `string.Template`. Las siguientes tres configuraciones son equivalentes:

    >>> desde el registro, importe basicConfig
    >>> basicConfig(style='%', format="%(nombre)s -> %(nombrenivel)s: %(mensaje)s")
    >>> basicConfig(style='{', format="{nombre} -> {nombrenivel} {mensaje}")
    >>> basicConfig(style='$', format="$nombre -> $nombrenivel: $mensaje")

Si no se configura ninguna configuración antes de que se produzca un evento de registro, ahora hay una configuración predeterminada que utiliza un `StreamHandler` dirigido a `sys.stderr` para eventos de nivel `WARNING` o superior. Anteriormente, un evento que se producía antes de que se estableciera una configuración generaba una excepción o descartaba el evento de forma silenciosa según el valor de `logging.raiseExceptions`. El nuevo controlador predeterminado se almacena en `logging.lastResort`.

El uso de filtros ha sido simplificado. En lugar de crear un objeto `Filter`, la declaración puede ser cualquier invocable Python que retorna `True` o `False`.

Hubo una serie de otras mejoras que agregan flexibilidad y simplifican la configuración. Consulte la documentación del módulo para obtener una lista completa de los cambios en Python 3.2.

### csv

El módulo `csv` ahora admite un nuevo dialecto, `unix_dialect`, que aplica comillas para todos los campos y un estilo Unix tradicional con `'\n'` como terminador de línea. El nombre del dialecto registrado es `unix`.

La clase `csv.DictWriter` tiene un nuevo método, `writeheader()` para escribir una fila inicial para documentar los nombres de los campos:

    >>> import csv, sys
    >>> w = csv.DictWriter(sys.stdout, ['nombre', 'dept'], dialect='unix')
    >>> w.writeheader()
    "nombre", "dept"
    >>> w.writerows([
    ... {'nombre': 'tom', 'dept': 'contabilidad'},
    ... {'nombre': 'susan', 'dept': 'Ventas'}])
    "tom", "contabilidad"
    "susan", "ventas"

(Nuevo dialecto sugerido por Jay Talbot en bpo-5975, y el nuevo método sugerido por Ed Abraham en bpo-1537721.)

### contextlib

Hay una nueva y ligeramente alucinante herramienta `ContextDecorator` que es útil para crear un context manager que cumple una doble función como decorador de funciones.

As a convenience, this new functionality is used by `@~contextlib.contextmanager` so that no extra effort is needed to support both roles.

La idea básica es que tanto los gestores de contexto como los decoradores de funciones se pueden usar para envoltorios (wrappers) previos y posteriores a la acción. Los gestores de contexto envuelven un grupo de declaraciones usando la declaración `with` y los decoradores de funciones envuelven un grupo de declaraciones encerradas en una función. Por lo tanto, ocasionalmente es necesario escribir un envoltorio de acción previa o posterior que se pueda usar en cualquiera de los roles.

For example, it is sometimes useful to wrap functions or groups of statements with a logger that can track the time of entry and time of exit. Rather than writing both a function decorator and a context manager for the task, the `@~contextlib.contextmanager` provides both capabilities in a single definition:

    de contextlib import contextmanager
    import logging

    logging.basicConfig(level=logging.INFO)

    @contextmanager
    def track_entry_and_exit(name):
    logging.info('Entrando: %s', nombre)
    yield
    logging.info('Saliendo: %s', nombre)

Anteriormente, esto solo se podía usar como gestor de contexto:

    con track_entry_and_exit('cargador de widgets'):
    print('Aquí se realiza una actividad que consume mucho tiempo')
    load_widget()

Ahora, también se puede usar como decorador:

    @track_entry_and_exit('cargador de widgets')
    def activity():
    print('Aquí se realiza una actividad que consume mucho tiempo')
    load_widget()

Tratar de cumplir dos roles a la vez impone algunas limitaciones a la técnica. Los gestores de contexto normalmente tienen la flexibilidad de retornar un argumento utilizable por una instrucción `with`, pero no hay paralelo para los decoradores de funciones.

En el ejemplo anterior, no hay una forma limpia para que el gestor de contexto track_entry_and_exit retorne una instancia de logging para usar en el cuerpo de las declaraciones adjuntas.

(Contribución de Michael Foord en bpo-9110.)

### decimal and fractions

Mark Dickinson diseñó un esquema elegante y eficiente para asegurar que diferentes tipos de datos numéricos tendrán el mismo valor hash siempre que sus valores reales sean iguales (bpo-8188):

    afirmar hash(Fracción(3, 2)) == hash(1.5) == \
    hash(Decimal("1.5")) == hash(complejo(1.5, 0))

Algunos de los detalles del hash se exponen a través de un nuevo atributo, `sys.hash_info`, que describe el ancho de bits del valor hash, el módulo primo, los valores hash para infinity y nan, y el multiplicador utilizado para la parte imaginaria de un número:

    >>> sys.hash_info
    sys.hash_info(width=64, modulus=2305843009213693951, inf=314159, nan=0, imag=1000003)

Se ha relajado una decisión temprana de limitar la interoperabilidad de varios tipos numéricos. Todavía no se admite (y no es aconsejable) la mezcla implícita en expresiones aritméticas como `Decimal('1.1') + float('1.1')` porque esta última pierde información en el proceso de construcción del flotante binario. Sin embargo, dado que los valores de punto flotante existentes se pueden convertir sin pérdida a una representación decimal o racional, tiene sentido agregarlos al constructor y admitir comparaciones de tipos mixtos.

- El constructor `decimal.Decimal` ahora acepta objetos `float` directamente, por lo que ya no es necesario utilizar el método `from_float()` (bpo-8257).

- Las comparaciones de tipos mixto ahora son totalmente compatibles, de modo que los objetos `Decimal` se pueden comparar directamente con `float` y `fractions.Fraction` (bpo-2531 y bpo-8188).

Se realizaron cambios similares en `fractions.Fraction`, por lo que los métodos `from_float()` y `from_decimal()` ya no son necesarios (bpo-8294):

    >>> from decimal import Decimal
    >>> from fractions import Fraction
    >>> Decimal(1.1)
    Decimal('1.100000000000000088817841970012523233890533447265625')
    >>> Fraction(1.1)
    Fraction(2476979795053773, 2251799813685248)

Otro cambio útil para el módulo `decimal` es que el atributo `Context.clamp` ahora es público. Esto resulta útil para crear contextos que corresponden a los formatos de intercambio decimal especificados en IEEE 754 (consulte bpo-8540).

(Contribución de Mark Dickinson y Raymond Hettinger.)

### ftp

La clase `ftplib.FTP` ahora admite el protocolo de gestor de contexto para consumir incondicionalmente las excepciones `socket.error` y cerrar la conexión FTP cuando haya terminado:

    >>> de ftplib import FTP
    >>> con FTP("ftp1.at.proftpd.org") como ftp:
    ftp.login()
    ftp.dir()

    '230 Inicio de sesión anónimo correcto, se aplican restricciones.'
    dr-xr-xr-x 9 ftp ftp 154 ​​6 de mayo 10:43 .
    dr-xr-xr-x 9 ftp ftp 154 ​​6 de mayo 10:43 ..
    dr-xr-xr-x 5 ftp ftp 4096 6 de mayo 10:43 CentOS
    dr-xr-xr-x 3 ftp ftp 18 Jul 10 2008 Fedora

Otros objetos similares a archivos como `mmap.mmap` y `fileinput.input()` también adquirieron gestores de contexto de cierre automático:

    con fileinput.input(files=('log1.txt', 'log2.txt')) como f:
    para línea en f:
    proceso(línea)

(Contribución de Tarek Ziadé y Giampaolo Rodolà en bpo-4972, y por Georg Brandl en bpo-8046 y bpo-1286.)

La clase `FTP_TLS` ahora acepta un parámetro context, que es un objeto `ssl.SSLContext` que permite agrupar opciones de configuración SSL, certificados y claves privadas en una sola (y potencialmente de larga duración) estructura.

(Contribución de Giampaolo Rodolà; bpo-8806.)

### popen

Las funciones `os.popen()` y `subprocess.Popen()` ahora admiten declaraciones `with` para el cierre automático de los descriptores de archivo.

(Contribución de Antoine Pitrou y Brian Curtin en bpo-7461 y bpo-10554.)

### select

El módulo `select` ahora expone un nuevo atributo constante, `PIPE_BUF`, que proporciona la cantidad mínima de bytes que se garantiza que no se bloquearán cuando `select.select()` indica que una tubería está lista para escribir.

    >>> import select
    >>> select.PIPE_BUF
    512

(Disponible en sistemas Unix. Parche de Sébastien Sablé en bpo-9862)

### gzip y zipfile

`gzip.GzipFile` ahora implementa `io.BufferedIOBase` clase base abstracta (excepto para `truncate()`). También tiene un método `peek()` y admite objetos de archivo con rellenos de ceros y que no se pueden buscar.

El módulo `gzip` también obtiene las funciones `compress()` y `decompress()` para facilitar la compresión y descompresión en memoria. Tenga en cuenta que el texto debe codificarse como `bytes` antes de comprimir y descomprimir:

    >>> import gzip
    >>> s = 'Three shall be the number thou shalt count, '
    >>> s += 'and the number of the counting shall be three'
    >>> b = s.encode()                        # convert to utf-8
    >>> len(b)
    89
    >>> c = gzip.compress(b)
    >>> len(c)
    77
    >>> gzip.decompress(c).decode()[:42]      # decompress and convert to text
    'Three shall be the number thou shalt count'

(Contribución de Anand B. Pillai en bpo-3488; y de Antoine Pitrou, Nir Aides y Brian Curtin en bpo-9962, bpo-1675951, bpo-7471 y bpo-2846.)

Además, la clase `zipfile.ZipExtFile` se modificó internamente para representar archivos almacenados dentro de un archivo. La nueva implementación es significativamente más rápida y se puede incluir en un objeto `io.BufferedReader` para lograr más velocidad. También resuelve un problema en el que las llamadas intercaladas a read y readline arrojaban resultados incorrectos.

(Parche enviado por Nir Aides en bpo-7610.)

### tarfile

La clase `TarFile` ahora se puede usar como gestor de contexto. Además, su método `add()` tiene una nueva opción, filter, que controla qué archivos se agregan y permite editar los metadatos del archivo.

La nueva opción filter reemplaza el parámetro anterior y menos flexible exclude que ahora está deprecado. Si se especifica, el parámetro opcional filter debe ser un keyword argument. La función filter proporcionada por el usuario acepta un objeto `TarInfo` y retorna un objeto `TarInfo` actualizado, o si desea que el archivo sea excluido, la función puede retornar `None`:

    >>> import tarfile, glob

    >>> def myfilter(tarinfo):
    ... if tarinfo.isfile(): # solo guardar archivos reales
    ... tarinfo.uname = 'monty' # redactar el nombre de usuario
    ... return tarinfo

    >>> with tarfile.open(name='myarchive.tar.gz', mode='w:gz') as tf:
    ... for filename in glob.glob('*.txt'):
    ... tf.add(filename, filter=myfilter)
    ... tf.list()
    -rw-r--r-- monty/501 902 2011-01-26 17:59:11 annotations.txt
    -rw-r--r-- monty/501 123 2011-01-26 17:59:11 preguntas_generales.txt
    -rw-r--r-- monty/501 3514 2011-01-26 17:59:11 prion.txt
    -rw-r--r-- monty/501 124 2011-01-26 17:59:11 py_todo.txt
    -rw-r--r-- monty/501 1399 2011-01-26 17:59:11 notas_semáforo.txt

(Propuesto por Tarek Ziadé e implementado por Lars Gustäbel en bpo-6856.)

### hashlib

El módulo `hashlib` tiene dos nuevos atributos constantes que enumeran los algoritmos hash garantizados para estar presentes en todas las implementaciones y los disponibles en la implementación actual:

    >>> importar hashlib

    >>> hashlib.algoritmos_garantizados
    {'sha1', 'sha224', 'sha384', 'sha256', 'sha512', 'md5'}

    >>> hashlib.algoritmos_disponibles
    {'md2', 'SHA256', 'SHA512', 'dsaWithSHA', 'mdc2', 'SHA224', 'MD4', 'sha256',
    'sha512', 'ripemd160', 'SHA1', 'MDC2', 'SHA', 'SHA384', 'MD2',
    'ecdsa-with-SHA1','md4', 'md5', 'sha1', 'DSA-SHA', 'sha224',
    'dsaEncryption', 'DSA', 'RIPEMD160', 'sha', 'MD5', 'sha384'}

(Sugerido por Carl Chenet en bpo-7418.)

### ast

El módulo `ast` tiene una maravillosa herramienta de propósito general para evaluar cadenas de expresión de forma segura utilizando la sintaxis literal de Python. La función `ast.literal_eval()` sirve como una alternativa segura a la función incorporada `eval()` la cual se abusa fácilmente. Python 3.2 agrega `bytes` y `set` literales a la lista de tipos admitidos: cadenas de caracteres, bytes, números, tuplas, listas, diccionarios, sets, valores booleanos y `None`.

    >>> from ast import literal_eval

    >>> request = "{'req': 3, 'func': 'pow', 'args': (2, 0.5)}"
    >>> literal_eval(request)
    {'args': (2, 0.5), 'req': 3, 'func': 'pow'}

    >>> request = "os.system('do something dangerous')"
    >>> literal_eval(request)
    Traceback (última llamada más reciente):
    ...
    ValueError: nodo o cadena con formato incorrecto: <_ast.Call object at 0x101739a10>

(Implementado por Benjamin Peterson y Georg Brandl.)

### os

Los diferentes sistemas operativos utilizan varias codificaciones para los nombres de archivo y las variables de entorno. El módulo `os` proporciona dos funciones nuevas, `fsencode()` y `fsdecode()`, para codificar y decodificar nombres de archivo:

    >>> import os
    >>> filename = 'Sehenswürdigkeiten'
    >>> os.fsencode(filename)
    b'Sehensw\xc3\xbcrdigkeiten'

Algunos sistemas operativos permiten el acceso directo a bytes codificados en el entorno. En ese caso, la constante `os.supports_bytes_environ` será verdadera.

Para acceder directamente a las variables de entorno codificadas (si está disponible), utilice la nueva función `os.getenvb()` o utilice `os.environb`, que es una versión en bytes de `os.environ`.

(Contribución de Victor Stinner.)

### shutil

La función `shutil.copytree()` tiene dos nuevas opciones:

- ignore_dangling_symlinks: cuando `symlinks=False` para que la función copie un archivo apuntado por un enlace simbólico, no el enlace simbólico en sí. Esta opción silenciará el error lanzado si el archivo no existe.

- copy_function: es un invocable que se utilizará para copiar archivos. `shutil.copy2()` se usa por defecto.

(Contribución de Tarek Ziadé.)

Además, el módulo `shutil` ahora admite operaciones de archivado para archivos zip, archivos tar sin comprimir, archivos tar comprimidos con gzip y archivos tar bzip. Y hay funciones para registrar formatos de archivado de archivo adicionales (como archivos tar comprimidos xz o formatos personalizados).

Las funciones principales son `make_archive()` y `unpack_archive()`. Por defecto, ambas operan en el directorio actual (que puede ser configurado por `os.chdir()`) y en cualquier subdirectorio. El nombre del archivo de almacenamiento debe especificarse con una ruta completa. El paso de archivado no es destructivo (los archivos originales no se modifican).

    >>> import shutil, pprint

    >>> os.chdir('mydata') # cambiar al directorio de origen
    >>> f = shutil.make_archive('/var/backup/mydata',
    ... 'zip') # archivar el directorio actual
    >>> f # mostrar el nombre del archivo
    '/var/backup/mydata.zip'
    >>> os.chdir('tmp') # cambiar a un desempaquetado
    >>> shutil.unpack_archive('/var/backup/mydata.zip') # recuperar los datos

    >>> pprint.pprint(shutil.get_archive_formats()) # mostrar formatos conocidos
    [('bztar', "archivo tar comprimido con bzip2"),
    ('gztar', "archivo tar comprimido con gzip"),
    ('tar', 'archivo tar sin comprimir'),
    ('zip', 'ZIP file')]

    >>> shutil.register_archive_format( # registrar un nuevo formato de archivo
    ... name='xz',
    ... function=xz.compress, # función de archivado invocable
    ... extra_args=[('level', 8)], # argumentos para la función
    ... description='xz compression'
    ... )

(Contribución de Tarek Ziadé.)

### sqlite3

El módulo `sqlite3` se actualizó a la versión 2.6.0 de pysqlite. Tiene dos nuevas capacidades.

- El atributo `sqlite3.Connection.in_transit` es verdadero si hay una transacción activa para cambios no confirmados.

- Los métodos `sqlite3.Connection.enable_load_extension()` y `sqlite3.Connection.load_extension()` le permiten cargar extensiones SQLite desde archivos «.so». Una extensión conocida es la extensión de búsqueda de texto completo distribuida con SQLite.

(Contribución de R. David Murray y Shashwat Anand; bpo-8845.)

### html

Se introdujo un nuevo módulo `html` con una sola función, `escape()`, que se usa para escapar caracteres reservados del marcado HTML:

    >>> import html
    >>> html.escape('x > 2 && x < 7')
    'x &gt; 2 &amp;&amp; x &lt; 7'

### socket

El módulo `socket` tiene dos nuevas mejoras.

- Los objetos de socket ahora tienen un método `detach()` que pone el socket en estado cerrado sin cerrar realmente el descriptor de archivo subyacente. Este último puede reutilizarse para otros fines. (Agregado por Antoine Pitrou; bpo-8524.)

- `socket.create_connection()` ahora admite el protocolo de administración de contexto para consumir incondicionalmente las excepciones `socket.error` y cerrar el socket cuando haya terminado. (Contribución de Giampaolo Rodolà; bpo-9794.)

### ssl

El módulo `ssl` agregó una serie de características para satisfacer los requisitos comunes para conexiones a Internet seguras (encriptadas, autenticadas):

- Una nueva clase, `SSLContext`, sirve como contenedor para datos SSL persistentes, como configuraciones de protocolo, certificados, claves privadas y varias opciones más. Incluye un `wrap_socket()` para crear un socket SSL a partir de un contexto SSL.

- Una nueva función, `ssl.match_hostname()`, admite la verificación de identidad del servidor para protocolos de nivel superior mediante la implementación de las reglas de HTTPS (de RFC 2818) que también son adecuadas para otros protocolos.

- La función constructora `ssl.wrap_socket()` ahora acepta un argumento ciphers. La cadena ciphers enumera los algoritmos de cifrado permitidos utilizando el formato descrito en OpenSSL documentation.

- Cuando se vincula con versiones recientes de OpenSSL, el módulo `ssl` ahora admite la extensión de Server Name Indication (SNI, en español: Indicador del nombre del servidor) para el protocolo TLS, lo que permite que varios» hosts virtuales «utilicen diferentes certificados en un solo puerto IP. Esta extensión solo es compatible en modo cliente y se activa pasando el argumento server_hostname a `ssl.SSLContext.wrap_socket()`.

- Se han agregado varias opciones al módulo `ssl`, como `OP_NO_SSLv2` que deshabilita el protocolo SSLv2 inseguro y obsoleto.

- La extensión ahora carga todos los algoritmos de resumen y cifrados OpenSSL. Si algunos certificados SSL no se pueden verificar, se notifican como un error de «algoritmo desconocido».

- La versión de OpenSSL que se está utilizando ahora es accesible mediante los atributos del módulo `ssl.OPENSSL_VERSION` (una cadena), `ssl.OPENSSL_VERSION_INFO` (una tupla de 5) y `ssl.OPENSSL_VERSION_NUMBER` (un entero).

(Contribución de Antoine Pitrou en bpo-8850, bpo-1589, bpo-8322, bpo-5639, bpo-4870, bpo-8484, y bpo-8321.)

### nntp

El módulo `nntplib` tiene una implementación renovada con una mejor semántica de bytes y texto, así como API más prácticas. Estas mejoras rompen la compatibilidad con la versión nntplib en Python 3.1, que en parte era disfuncional en sí misma.

También se ha agregado soporte para conexiones seguras a través de TLS implícito (usando `nntplib.NNTP_SSL`) y explícito (usando `nntplib.NNTP.starttls()`).

(Contribución de Antoine Pitrou en bpo-9360 y Andrew Vant en bpo-1926.)

### certificados

`http.client.HTTPSConnection`, `urllib.request.HTTPSHandler` y `urllib.request.urlopen()` ahora toman argumentos opcionales para permitir la comprobación del certificado del servidor con un conjunto de Autoridades de Certificación recomendado en usos públicos de HTTPS.

(Agregado por Antoine Pitrou, bpo-9003.)

### imaplib

Se ha agregado soporte para TLS explícito en conexiones IMAP4 estándar a través del nuevo método `imaplib.IMAP4.starttls`.

(Contribución de Lorenzo M. Catucci y Antoine Pitrou, bpo-4471.)

### http.client

Hubo una serie de pequeñas mejoras de API en el módulo `http.client`. Las respuestas simples HTTP 0.9 de estilo antiguo ya no son compatibles y el parámetro strict está obsoleto en todas las clases.

Las clases `HTTPConnection` y `HTTPSConnection` ahora tienen un parámetro source_address para una tupla (host, port) que indica desde dónde se realiza la conexión HTTP.

Se agregó soporte para verificación de certificados y hosts virtuales HTTPS a `HTTPSConnection`.

El método `request()` en los objetos de conexión permitía un argumento body opcional para que un file object pudiera usarse para proporcionar el contenido de la solicitud. Convenientemente, el argumento body ahora también acepta un objeto iterable siempre que incluya un encabezado explícito `Content-Length`. Esta interfaz ampliada es mucho más flexible que antes.

Para establecer una conexión HTTPS a través de un servidor proxy, existe un nuevo método `set_tunnel()` que establece el host y el puerto para el túnel HTTP Connect.

Para que coincida con el comportamiento de `http.server`, la biblioteca de cliente HTTP ahora también codifica encabezados con codificación ISO-8859-1 (Latin-1). Ya lo estaba haciendo para los encabezados entrantes, por lo que ahora el comportamiento es coherente para el tráfico entrante y saliente. (Véase el trabajo de Armin Ronacher en bpo-10980)

### unittest

El módulo unittest tiene una serie de mejoras con soporte para descubrimiento de pruebas para paquetes, una experimentación más sencilla en el indicador interactivo, nuevos métodos de casos de prueba, mensajes de diagnóstico mejorados para fallas en las pruebas y mejores nombres de métodos.

- La llamada de línea de comandos `python -m unittest` ahora puede aceptar rutas de archivo en lugar de nombres de módulos para ejecutar pruebas específicas (bpo-10620). El nuevo descubrimiento de pruebas puede encontrar pruebas dentro de los paquetes, localizando cualquier prueba que se pueda importar desde el directorio de nivel superior. El directorio de nivel superior se puede especificar con la opción `-t`, un patrón para hacer coincidir archivos con `-p` y un directorio para iniciar el descubrimiento con `-s`:

      $ python -m unittest discover -s mi_directorio_del_proyecto -p _test.py

  (Contribución de Michael Foord.)

- La experimentación en el indicador interactivo ahora es más sencilla porque la clase `unittest.TestCase` ahora se puede instanciar sin argumentos:

      >>> from unittest import TestCase
      >>> TestCase().assertEqual(pow(2, 3), 8)

  (Contribución de Michael Foord.)

- El módulo `unittest` tiene dos métodos nuevos, `assertWarns()` y `assertWarnsRegex()` para verificar que un tipo de advertencia dado es activado por el código bajo prueba:

      con self.assertWarns(Advertencia de desuso):
      legacy_function('XYZ')

  (Contribución de Antoine Pitrou, bpo-9754.)

  Otro método nuevo, `assertCountEqual()` se usa para comparar dos iterables para determinar si sus conteos de elementos son iguales (si los mismos elementos están presentes con el mismo número de ocurrencias independientemente del orden):

      def test_anagram(self):
      self.assertCountEqual('algoritmo', 'logaritmo')

  (Contribución por Raymond Hettinger.)

- Una característica principal del módulo unittest es un esfuerzo por producir diagnósticos significativos cuando falla una prueba. Cuando es posible, la falla se registra junto con una diferencia de la salida. Esto es especialmente útil para analizar archivos de registro de ejecuciones de prueba fallidas. Sin embargo, dado que las diferencias en ocasiones pueden ser voluminosas, hay un nuevo atributo `maxDiff` que establece la longitud máxima de las diferencias mostradas.

- Además, los nombres de los métodos en el módulo se han sometido a una serie de limpiezas.

  Por ejemplo, `assertRegex()` es el nuevo nombre de `assertRegexpMatches()`, que se nombró incorrectamente porque la prueba usa `re.search()`, no `re.match()`. Otros métodos que usan expresiones regulares ahora se nombran usando la forma corta «Regex» en lugar de «Regexp»; esto coincide con los nombres usados ​​en otras implementaciones de pruebas unitarias, coincide con el nombre antiguo de Python para el módulo `re` y tiene un uso inequívoco de mayúsculas y minúsculas.

  (Contribución de Raymond Hettinger e implementado por Ezio Melotti.)

- Para mejorar la coherencia, algunos alias de métodos antiguos se están deprecando en favor de los nombres preferidos:

  > Old Name | Preferred Name
  > --- | ---
  > `assert_()` | `assertTrue()`
  > `assertEquals()` | `assertEqual()`
  > `assertNotEquals()` | `assertNotEqual()`
  > `assertAlmostEquals()` | `assertAlmostEqual()`
  > `assertNotAlmostEquals()` | `assertNotAlmostEqual()`

  Asimismo, se espera que los métodos `TestCase.fail*` obsoletos en Python 3.1 se eliminen en Python 3.3.

  (Contribución de Ezio Melotti; bpo-9424.)

- El método `assertDictContainsSubset()` quedó obsoleto porque se implementó incorrectamente con los argumentos en el orden incorrecto. Esto generó ilusiones ópticas difíciles de depurar donde fallaban pruebas como `TestCase().assertDictContainsSubset({'a':1, 'b':2}, {'a':1})`.

  (Contribución por Raymond Hettinger.)

### random

Los métodos enteros en el módulo `random` ahora hacen un mejor trabajo al producir distribuciones uniformes. Anteriormente, calculaban las selecciones con `int(n*random())` que tenía un ligero sesgo siempre que n no era una potencia de dos. Ahora, se realizan selecciones múltiples desde un rango hasta la siguiente potencia de dos y una selección se mantiene solo cuando cae dentro del rango `0 <= x < n`. Las funciones y métodos afectados son `randrange()`, `randint()`, `choice()`, `shuffle()` y `sample()`.

(Contribución de Raymond Hettinger; bpo-9025.)

### poplib

`POP3_SSL` la clase ahora acepta un parámetro context, que es un objeto `ssl.SSLContext` que permite agrupar opciones de configuración SSL, certificados y claves privadas en una única estructura (potencialmente de larga duración) .

(Contribución de Giampaolo Rodolà; bpo-8807.)

### asyncore

`asyncore.dispatcher` ahora proporciona un método `handle_accepted()` que devuelve un par `(sock, addr)` que se llama cuando se ha establecido una conexión con un nuevo punto final remoto. Se supone que esto se usa como reemplazo del antiguo `handle_accept()` y evita que el usuario llame directamente a `accept()`.

(Contribución de Giampaolo Rodolà; bpo-6706.)

### tempfile

El módulo `tempfile` tiene un nuevo gestor de contexto, `TemporaryDirectory` que proporciona una limpieza determinista fácil de directorios temporales

    con tempfile.TemporaryDirectory() como tmpdirname:
    print('directorio temporal creado:', tmpdirname)

(Contribución de Neil Schemenauer y Nick Coghlan; bpo-5178.)

### inspect

- El módulo `inspect` tiene una nueva función `getgeneratorstate()` para identificar fácilmente el estado actual de un generador iterador:

      >>> de inspeccionar importar obtenergeneratorstate
      >>> def gen():
      ... rendimiento 'demo'
      ...
      >>> g = gen()
      >>> obtenergeneratorstate(g)
      'GEN_CREATED'
      >>> siguiente(g)
      'demo'
      >>> obtenergeneratorstate(g)
      'GEN_SUSPENDED'
      >>> siguiente(g, None)
      >>> obtenergeneratorstate(g)
      'GEN_CLOSED'

  (Contribución de Rodolpho Eckhardt y Nick Coghlan, bpo-10220.)

- Para admitir búsquedas sin la posibilidad de activar un atributo dinámico, el módulo `inspect` tiene una nueva función, `getattr_static()`. A diferencia de `hasattr()`, esta es una verdadera búsqueda de solo lectura, garantizada que no cambiará de estado mientras está buscando:

      >>> clase A:
      ... @property
      ... def f(self):
      ... print('En ejecución')
      ... return 10
      ...
      >>> a = A()
      >>> getattr(a, 'f')
      En ejecución
      10
      >>> inspect.getattr_static(a, 'f')
      <objeto de propiedad en 0x1022bd788>

> (Contribución de Michael Foord.)

### pydoc

El módulo `pydoc` ahora proporciona una interfaz de servidor web muy mejorada, así como una nueva opción de línea de comandos `-b` para abrir automáticamente una ventana del navegador para mostrar ese servidor:

    $pydoc3.2-b

(Contribución de Ron Adam; bpo-2001.)

### dis

El módulo `dis` obtuvo dos nuevas funciones para inspeccionar código, `code_info()` y `show_code()`. Ambas proporcionan información detallada del objeto de código para la función, método, cadena de código fuente o objeto de código suministrados. El primero retorna una cadena de caracteres y el segundo la imprime:

    >>> import dis, random
    >>> dis.show_code(random.choice)
    Nombre: choice
    Nombre de archivo: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/random.py
    Número de argumentos: 2
    Argumentos solo de Kw: 0
    Número de variables locales: 3
    Tamaño de pila: 11
    Indicadores: OPTIMIZED, NEWLOCALS, NOFREE
    Constantes:
    0: 'Elija un elemento aleatorio de una secuencia no vacía'.
    1: 'No se puede elegir de una secuencia vacía'
    Nombres:
    0: _randbelow
    1: len
    2: ValueError
    3: IndexError
    Nombres de variables:
    0: self
    1: seq
    2: i

Además, la función `dis()` ahora acepta argumentos de cadena para que el modismo común `dis(compile(s, '', 'eval'))` se pueda abreviar a `dis(s)`:

    >>> dis('3*x+1 si x%2==1 sino x//2')
    1 0 CARGAR_NOMBRE 0 (x)
    3 CARGAR_CONST 0 (2)
    6 MÓDULO_BINARIO
    7 CARGAR_CONST 1 (1)
    10 COMPARAR_OP 2 (==)
    13 POP_SALTAR_SI_FALSO 28
    16 CARGAR_CONST 2 (3)
    19 CARGAR_NOMBRE 0 (x)
    22 MULTIPLICACIÓN_BINARIA
    23 CARGAR_CONST 1 (1)
    26 SUMA_BINARIA
    27 VALOR_DEVUELTO
    >> 28 CARGAR_NOMBRE 0 (x)
    31 CARGAR_CONST 0 (2)
    34 DIVISIÓN_PISO_BINARIO
    35 VALOR_DEVUELTO

En conjunto, estas mejoras facilitan explorar cómo se implementa CPython y ver por sí mismo qué hace la sintaxis del lenguaje bajo el capó.

(Contribución de Nick Coghlan en bpo-9147.)

### dbm

Todos los módulos de base de datos ahora admiten los métodos `get()` y `setdefault()`.

(Sugerido por Ray Allen en bpo-9523.)

### ctypes

Un nuevo tipo, `ctypes.c_ssize_t` representa el tipo de datos C `ssize_t`.

### site

El módulo `site` tiene tres nuevas funciones útiles para informar sobre los detalles de una determinada instalación de Python.

- `getsitepackages()` enumera todos los directorios de paquetes de sitios globales.

- `getuserbase()` informa sobre el directorio base del usuario donde se pueden almacenar los datos.

- `getusersitepackages()` revela la ruta del directorio de paquetes de sitio específico del usuario.

    >>> importar sitio
    >>> site.getsitepackages()
    ['/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/site-packages',
    '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/site-python',
    '/Library/Python/3.2/site-packages']
    >>> site.getuserbase()
    '/Usuarios/raymondhettinger/Library/Python/3.2'
    >>> site.getusersitepackages()
    '/Usuarios/raymondhettinger/Library/Python/3.2/lib/python/site-packages'

Convenientemente, se puede acceder a algunas de las funciones del sitio directamente desde la línea de comandos:

    $ python -m site --user-base
    /Usuarios/raymondhettinger/.local
    $ python -m site --user-site
    /Usuarios/raymondhettinger/.local/lib/python3.2/site-packages

(Contribución de Tarek Ziadé en bpo-6693.)

### sysconfig

El nuevo módulo `sysconfig` hace que sea sencillo descubrir rutas de instalación y variables de configuración que varían entre plataformas e instalaciones.

El módulo ofrece acceso a funciones de acceso simple para información de plataforma y versión:

- `get_platform()` retornando valores como linux-i586 o macosx-10.6-ppc.

- `get_python_version()` retorna una cadena de versión de Python como» 3.2 «.

También proporciona acceso a las rutas y variables correspondientes a uno de los siete esquemas con nombre utilizados por `distutils`, entre los que se incluyen posix_prefix, posix_home, posix_user, nt, nt_user, os2 y os2_home:

- `get_paths()` crea un diccionario que contiene las rutas de instalación para el esquema de instalación actual.

- `get_config_vars()` retorna un diccionario de variables específicas de la plataforma.

También hay una conveniente interfaz de línea de comandos:

    C:\Python32>python -m sysconfig
    Plataforma: "win32"
    Versión de Python: "3.2"
    Esquema de instalación actual: "nt"

    Rutas:
    data = "C:\Python32"
    include = "C:\Python32\Include"
    platinclude = "C:\Python32\Include"
    platlib = "C:\Python32\Lib\site-packages"
    platstdlib = "C:\Python32\Lib"
    purelib = "C:\Python32\Lib\site-packages"
    scripts = "C:\Python32\Scripts"
    stdlib = "C:\Python32\Lib"

    Variables:
    BINDIR = "C:\Python32"
    BINLIBDEST = "C:\Python32\Lib"
    EXE = ".exe"
    INCLUDEPY = "C:\Python32\Include"
    LIBDEST = "C:\Python32\Lib"
    SO = ".pyd"
    VERSION = "32"
    abiflags = ""
    base = "C:\Python32"
    exec_prefix = "C:\Python32"
    platbase = "C:\Python32"
    prefix = "C:\Python32"
    projectbase = "C:\Python32"
    py_version = "3.2"
    py_version_nodot = "32"
    py_version_short = "3.2"
    srcdir = "C:\Python32"
    userbase = "C:\Documentos y configuraciones\Raymond\Datos de aplicación\Python"

(Sacado de Distutils por Tarek Ziadé.)

### pdb

El módulo depurador `pdb` obtuvo una serie de mejoras de usabilidad:

- `pdb.py` ahora tiene una opción `-c` que ejecuta comandos como se indica en un archivo de script `.pdbrc`.

- Un archivo de secuencia de comandos `.pdbrc` puede contener comandos `continue` y `next` que continúan depurando.

- El constructor de la clase `Pdb` ahora acepta un argumento nosigint.

- Nuevos comandos: `l(list)`, `ll(long list)` y `source` para enumerar el código fuente.

- Nuevos comandos: `display` y `undisplay` para mostrar u ocultar el valor de una expresión si ha cambiado.

- Nuevo comando: `interact` para iniciar un intérprete interactivo que contiene los nombres globales y locales que se encuentran en el alcance actual.

- Los puntos de interrupción se pueden borrar por número de punto de interrupción.

(Contribución de Georg Brandl, Antonio Cuni e Ilya Sandler.)

### configparser

El módulo `configparser` se modificó para mejorar la usabilidad y la previsibilidad del analizador predeterminado y su sintaxis INI compatible. La antigua clase `ConfigParser` se eliminó en favor de `SafeConfigParser`, que a su vez se renombró como `ConfigParser`. La compatibilidad con comentarios en línea ahora está desactivada de manera predeterminada y no se permiten secciones u opciones duplicadas en una única fuente de configuración.

Los analizadores de configuración obtuvieron una nueva API basada en el protocolo de mapeo:

    >>> parser = ConfigParser()
    >>> parser.read_string("""
    ... [PREDETERMINADO]
    ... ubicación = esquina superior izquierda
    ... visible = sí
    ... editable = no
    ... color = azul
    ...
    ... [principal]
    ... título = Menú principal
    ... color = verde
    ...
    ... [opciones]
    ... título = Opciones
    ... """)
    >>> parser['main']['color']
    'verde'
    >>> parser['main']['editable']
    'no'
    >>> sección = parser['opciones']
    >>> sección['título']
    'Opciones'
    >>> sección['título'] = 'Opciones (editables: %(editables)s)'
    >>> sección['título']
    'Opciones (editables: no)'

La nueva API se implementa sobre la API clásica, por lo que las subclases de analizadores personalizados deberían poder usarla sin modificaciones.

La estructura de archivos INI aceptada por los analizadores de configuración ahora se puede personalizar. Los usuarios pueden especificar opciones alternativas/delimitadores de valores y prefijos de comentarios, cambiar el nombre de la sección DEFAULT o cambiar la sintaxis de interpolación.

Hay soporte para la interpolación conectable que incluye un controlador de interpolación adicional `ExtendedInterpolation`:

    >>> parser = ConfigParser(interpolation=ExtendedInterpolation())
    >>> parser.read_dict({'buildout': {'directorio': '/home/ambv/zope9'},
    ... 'personalizado': {'prefijo': '/usr/local'}})
    >>> parser.read_string("""
    ... [buildout]
    ... partes =
    ... zope9
    ... instancia
    ... enlaces-de-busqueda =
    ... ${buildout:directorio}/descargas/dist
    ...
    ... [zope9]
    ... receta = plone.recipe.zope9install
    ... ubicación = /opt/zope
    ...
    ... [instancia]
    ... receta = plone.recipe.zope9instance
    ... ubicación-zope9 = ${zope9:ubicación}
    ... configuración-zope = ${personalizado:prefijo}/etc/zope.conf
    ... """)
    >>> parser['buildout']['find-links']
    '\n/home/ambv/zope9/downloads/dist'
    >>> parser['instancia']['zope-conf']
    '/usr/local/etc/zope.conf'
    >>> instancia = parser['instancia']
    >>> instancia['zope-conf']
    '/usr/local/etc/zope.conf'
    >>> instancia['zope9-location']
    '/opt/zope'

También se introdujeron una serie de características más pequeñas, como soporte para especificar codificación en operaciones de lectura, especificar valores de respaldo para funciones de obtención o leer directamente desde diccionarios y cadenas.

(Todos los cambios aportados por Łukasz Langa.)

### urllib.parse

Se realizaron varias mejoras de usabilidad para el módulo `urllib.parse`.

La función `urlparse()` ahora admite direcciones IPv6 como se describe en RFC 2732:

    >>> import urllib.parse
    >>> urllib.parse.urlparse('http://[dead:beef:cafe:5417:affe:8FA3:deaf:feed]/foo/')
    ParseResult(scheme='http',
                netloc='[dead:beef:cafe:5417:affe:8FA3:deaf:feed]',
                path='/foo/',
                params='',
                query='',
                fragment='')

La función `urldefrag()` ahora devuelve un named tuple:

    >>> r = urllib.parse.urldefrag('http://python.org/about/#target')
    >>> r
    DefragResult(url='http://python.org/about/', fragment='target')
    >>> r[0]
    'http://python.org/about/'
    >>> r.fragment
    'target'

Y, la función `urlencode()` ahora es mucho más flexible, aceptando un tipo de cadena o bytes para el argumento query. Si es una cadena, entonces los parámetros safe, encoding y error se envían a `quote_plus()` para codificar:

    >>> urllib.parse.urlencode([
    ... ('tipo', 'telenovela'),
    ... ('nombre', '¿Dónde Está Elisa?')],
    ... codificación = 'latin-1')
    'tipo=telenovela&nombre=%BFD%F3nde+Est%E1+Elisa%3F'

Como se detalla en Análisis de bytes codificados ASCII, todas las funciones `urllib.parse` ahora aceptan cadenas de bytes codificadas en ASCII como entrada, siempre que no estén mezcladas con cadenas normales. Si se proporcionan cadenas de bytes codificadas en ASCII como parámetros, los tipos de retorno también serán cadenas de bytes codificadas en ASCII:

    >>> urllib.parse.urlparse(b'http://www.python.org:80/about/')
    ParseResultBytes(scheme=b'http', netloc=b'www.python.org:80',
                     path=b'/about/', params=b'', query=b'', fragment=b'')

(Trabajo de Nick Coghlan, Dan Mahn y Senthil Kumaran en bpo-2987, bpo-5468, y bpo-9873.)

### mailbox

Gracias a un esfuerzo concertado de R. David Murray, el módulo `mailbox` se ha corregido para Python 3.2. El desafío era que el buzón había sido diseñado originalmente con una interfaz de texto, pero los mensajes de correo electrónico se representan mejor con `bytes` porque varias partes de un mensaje pueden tener diferentes codificaciones.

La solución aprovechó el soporte binario de los paquete `email` para analizar mensajes de correo electrónico arbitrarios. Además, la solución requirió una serie de cambios en la API.

Como era de esperar, el método `add()` para los objetos `mailbox.Mailbox` ahora acepta entrada binaria.

`StringIO` y la entrada del archivo de texto están en desuso. Además, la entrada de cadenas fallará antes si se utilizan caracteres que no sean ASCII. Anteriormente, fallaba cuando el correo electrónico se procesaba en un paso posterior.

También hay soporte para salida binaria. El método `get_file()` ahora devuelve un archivo en modo binario (donde solía configurar incorrectamente el archivo en modo texto). También hay un nuevo método `get_bytes()` que devuelve una representación `bytes` de un mensaje correspondiente a una key dada.

Todavía es posible obtener una salida no binaria usando el método de la API anterior `get_string()`, pero ese enfoque no es muy útil. En su lugar, es mejor extraer mensajes de un objeto `Message` o cargarlos desde una entrada binaria.

(Contribuido por R. David Murray, con esfuerzos de Steffen Daode Nurpmeso y un parche inicial de Victor Stinner en bpo-9124.)

### turtledemo

El código de demostración del módulo `turtle` se trasladó del directorio Demo a la biblioteca principal. Incluye más de una docena de scripts de muestra con visualizaciones dinámicas. Al estar en `sys.path`, ahora se puede ejecutar directamente desde la línea de comandos:

    $ python -m turtledemo

(Movido del directorio Demo por Alexander Belopolsky en bpo-10199.)

## Multi-threading

- Se ha reescrito el mecanismo para serializar la ejecución de subprocesos de Python que se ejecutan simultáneamente (generalmente conocido como GIL o Global Interpreter Lock). Entre los objetivos se encontraban intervalos de conmutación más predecibles y una reducción de la sobrecarga debido a la contención de bloqueos y la cantidad de llamadas al sistema resultantes. Se ha abandonado la noción de un «intervalo de verificación» para permitir cambios de subproceso y se ha reemplazado por una duración absoluta expresada en segundos. Este parámetro se puede ajustar a través de `sys.setswitchinterval()`. Actualmente, el valor predeterminado es 5 milisegundos.

  Se pueden leer detalles adicionales sobre la implementación en un mensaje de lista de correo python-dev mailing-list message (sin embargo, «prioridad las solicitudes» como se expone en este mensaje no se han mantenido para su inclusión).

  (Contribución de Antoine Pitrou.)

- Los bloqueos regulares y recursivos ahora aceptan un argumento opcional timeout para su método `acquire()` . (Contribución de Antoine Pitrou; bpo-7316.)

- De manera similar, `threading.Semaphore.acquire()` también ganó un argumento timeout. (Contribución de Torsten Landschoff; bpo-850728.)

- Las adquisiciones de bloqueos regulares y recursivas ahora pueden ser interrumpidas por señales en plataformas que usan Pthreads. Esto significa que los programas de Python que se bloquean mientras adquieren bloqueos pueden eliminarse con éxito enviando repetidamente SIGINT al proceso (presionando `Ctrl`+`C` en la mayoría de los shells). (Contribuido por Reid Kleckner; bpo-8844.)

## Optimizations

Se han agregado una serie de pequeñas mejoras de rendimiento:

- El optimizador de mirilla de Python ahora reconoce patrones como `x in {1, 2, 3}` como una prueba de pertenencia a un conjunto de constantes. El optimizador reformula `set` como `frozenset` y almacena la constante preconstruida.

  Ahora que la penalización de velocidad se ha ido, es práctico comenzar a escribir pruebas de membresía usando notación de conjuntos. Este estilo es semánticamente claro y operativamente rápido:

      extensión = nombre.rpartition('.')[2]
      si extensión en {'xml', 'html', 'xhtml', 'css'}:
      handle(nombre)

  (Parche y pruebas adicionales aportadas por Dave Malcolm; bpo-6690).

- Serializar y deserializar datos usando el módulo `pickle` ahora es varias veces más rápido.

  (Contribución de Alexandre Vassalotti, Antoine Pitrou y el equipo de Unladen Swallow en bpo-9410 y bpo-3873.)

- El algoritmo Timsort algorithm usado en `list.sort()` y `sorted()` ahora se ejecuta más rápido y usa menos memoria cuando se llama con key function. Anteriormente, cada elemento de una lista se envolvía con un objeto temporal que recordaba el valor clave asociado con cada elemento. Ahora, dos matrices de claves y valores se ordenan en paralelo. Esto ahorra la memoria consumida por los contenedores de clasificación y ahorra el tiempo perdido al delegar comparaciones.

  (Parche de Daniel Stutzbach en bpo-9915.)

- El rendimiento de la decodificación JSON mejora y el consumo de memoria se reduce siempre que se repite la misma cadena para varias claves. Además, la codificación JSON ahora usa las aceleraciones de C cuando el argumento `sort_keys` es verdadero.

  (Contribución de Antoine Pitrou en bpo-7451 y Raymond Hettinger y Antoine Pitrou en bpo-10314.)

- Los bloqueos recursivos (creados con la API `threading.RLock()`) ahora se benefician de una implementación de C que los hace tan rápidos como los bloqueos normales, y entre 10 y 15 veces más rápidos que su anterior implementación pura de Python.

  (Contribución de Antoine Pitrou; bpo-3001.)

- El algoritmo de búsqueda rápida de stringlib ahora lo utilizan los métodos `split()`, `rsplit()`, `splitlines()` y `replace()` en los objetos `bytes`, `bytearray` y `str`. Asimismo, el algoritmo también lo utilizan `rfind()`, `rindex()`, `rsplit()` y `rpartition()`.

  (Parche de Florent Xicluna en bpo-7622 y bpo-7462.)

- Las conversiones de enteros a cadenas de caracteres ahora funcionan con dos «dígitos» a la vez, lo que reduce el número de operaciones de división y módulo.

  (bpo-6713 de Gawain Bolton, Mark Dickinson y Victor Stinner.)

Se realizaron otras optimizaciones menores. La diferenciación de conjuntos ahora se ejecuta más rápido cuando un operando es mucho más grande que el otro (parche de Andress Bennetts en bpo-8685). El método `array.repeat()` tiene una implementación más rápida (bpo-1569291 de Alexander Belopolsky). El `BaseHTTPRequestHandler` tiene un almacenamiento en búfer más eficiente (bpo-3709 de Andrew Schaaf). La función `operator.attrgetter()` se ha acelerado (bpo-10160 de Christos Georgiou). Y `ConfigParser` carga argumentos de varias líneas un poco más rápido (bpo-7113 de Łukasz Langa).

## Unicode

Python se ha actualizado a Unicode 6.0.0. La actualización del estándar agrega más de 2000 caracteres nuevos, incluidos los símbolos emoji que son importantes para los teléfonos móviles.

Además, el estándar actualizado modificó las propiedades de dos caracteres de Kannada (U+0CF1, U+0CF2) y un carácter numérico New Tai Lue (U+19DA), lo que hace que el primero sea elegible para su uso en identificadores y descalifica al segundo. Para obtener más información, consulte Unicode Character Database Changes.

## Codecs

Se agregó soporte para cp720 codificación DOS árabe (bpo-1616979).

La codificación MBCS ya no ignora el argumento del controlador de errores. En el modo estricto predeterminado, genera un `UnicodeDecodeError` cuando encuentra una secuencia de bytes no codificable y un `UnicodeEncodeError` para un carácter no codificable.

El códec MBCS admite los controladores de errores `'strict'` e `'ignore'` para la decodificación y `'strict'` y `'replace'` para la codificación.

Para emular la codificación Python3.1 MBCS, seleccione el controlador `'ignore'` para decodificar y el controlador `'replace'` para codificar.

En Mac OS X, Python decodifica los argumentos de la línea de comandos con `'utf-8'` en lugar de la codificación local.

De forma predeterminada, `tarfile` usa la codificación `'utf-8'` en Windows (en lugar de `'mbcs'`) y el controlador de errores `'surrogateescape'` en todos los sistemas operativos.

## Documentación

La documentación sigue mejorando.

- Se ha agregado una tabla de enlaces rápidos en la parte superior de secciones largas como Funciones incorporadas. En el caso de `itertools`, los enlaces están acompañados de tablas de resúmenes al estilo de una hoja de trucos para proporcionar una descripción general y un cambio de memoria sin tener que leer todos los documentos.

- En algunos casos, el código fuente puro de Python puede ser un complemento útil de la documentación, por lo que ahora muchos módulos incluyen enlaces rápidos a la última versión del código fuente. Por ejemplo, la documentación del módulo `functools` tiene un enlace rápido en la parte superior etiquetado:

  > Código fuente Lib/functools.py.

  (Contribuido por Raymond Hettinger; ver rationale.)

- Los documentos ahora contienen más ejemplos y recetas. En particular, el módulo `re` tiene una sección extensa, Regular expression examples. Asimismo, el módulo `itertools` continúa siendo actualizado con nuevo Fórmulas con itertools.

- El módulo `datetime` ahora tiene una implementación auxiliar en Python puro. No se modificó ninguna funcionalidad. Esto solo proporciona una implementación alternativa más fácil de leer.

  (Contribuido por Alexander Belopolsky en bpo-9528.)

- Se ha eliminado el directorio no mantenido `Demo`. Algunas demostraciones se integraron en la documentación, otras se movieron al directorio `Tools/demo` y otras se eliminaron por completo.

  (Contribución de Georg Brandl en bpo-7962.)

## IDLE

- El menú de formato ahora tiene una opción para limpiar archivos de origen eliminando los espacios en blanco finales.

  (Contribución de Raymond Hettinger; bpo-5150.)

- IDLE en Mac OS X ahora funciona con Carbon AquaTk y Cocoa AquaTk.

  (Contribución de Kevin Walzer, Ned Deily y Ronald Oussoren; bpo-6075.)

## Repositorio de código

Además del repositorio de código Subversion existente en https://svn.python.org, ahora hay un repositorio Mercurial en https://hg.python.org/.

Después de la versión 3.2, hay planes para cambiar a Mercurial como repositorio principal. Este sistema de control de versiones distribuido debería facilitar a los miembros de la comunidad la creación y el intercambio de conjuntos de cambios externos. Consulte PEP 385 para obtener más detalles.

Para aprender a utilizar el nuevo sistema de control de versiones, consulte el Quick Start o la Guide to Mercurial Workflows.

## Cambios en la API de construcción y C

Los cambios en el proceso de compilación de Python y en la API de C incluyen:

- Los scripts idle, pydoc y 2to3 ahora están instalados con un sufijo específico de la versión en `make altinstall` (bpo-10679).

- Las funciones C que acceden a la base de datos Unicode ahora aceptan y retornan caracteres del rango Unicode completo, incluso en compilaciones Unicode estrechas (Py_UNICODE_TOLOWER, Py_UNICODE_ISDECIMAL, y otras). Una diferencia visible en Python es que `unicodedata.numeric()` ahora devuelve el valor correcto para puntos de código grandes y `repr()` puede considerar más caracteres como imprimibles.

  (Informado por Bupjoe Lee y corregido por Amaury Forgeot D’Arc; bpo-5127.)

- Los gotos calculados ahora están habilitados de forma predeterminada en los compiladores compatibles (que son detectados por el script de configuración). Todavía se pueden desactivar de forma selectiva especificando `--without-computed-gotos`.

  (Contribución de Antoine Pitrou; bpo-9203.)

- Se eliminó la opción `--with-wctype-functions`. La base de datos unicode incorporada ahora se usa para todas las funciones.

  (Contribución de Amaury Forgeot D’Arc; bpo-9210.)

- Los valores hash ahora son valores de un nuevo tipo, `Py_hash_t`, que se define como del mismo tamaño que un puntero. Anteriormente eran del tipo long, que en algunos sistemas operativos de 64 bits todavía tiene una longitud de solo 32 bits. Como resultado de esta corrección, `set` y `dict` ahora pueden contener más de `2**32` entradas en compilaciones con punteros de 64 bits (anteriormente, podían crecer hasta ese tamaño pero su desempeño se degradaba catastróficamente).

  (Sugerido por Raymond Hettinger e implementado por Benjamin Peterson; bpo-9778.)

- Una nueva macro `Py_VA_COPY` copia el estado de la lista de argumentos de la variable. Es equivalente a C99 va_copy pero está disponible en todas las plataformas Python (bpo-2443).

- Una nueva función API C `PySys_SetArgvEx()` permite que un intérprete integrado configure `sys.argv` sin modificar también `sys.path` (bpo-5753).

- `PyEval_CallObject()` ahora solo está disponible en formato macro. La declaración de función, que se mantuvo por razones de compatibilidad con versiones anteriores, se ha eliminado: la macro se introdujo en 1997 (bpo-8276).

- Hay una nueva función `PyLong_AsLongLongAndOverflow()` que es análoga a `PyLong_AsLongAndOverflow()`. Ambos sirven para convertir Python `int` en un tipo nativo de ancho fijo al tiempo que brindan detección de casos en los que la conversión no encaja (bpo-7767).

- La función `PyUnicode_CompareWithASCIIString()` ahora devuelve not equal si la cadena de Python es NUL terminada.

- Hay una nueva función `PyErr_NewExceptionWithDoc()` que es como `PyErr_NewException()` pero permite especificar una cadena de documentos. Esto permite que las excepciones de C tengan las mismas capacidades de auto-documentación que sus contrapartes de Python puro (bpo-7033).

- Cuando se compila con la opción `--with-valgrind`, el asignador de pymalloc se desactivará automáticamente cuando se ejecute en Valgrind. Esto brinda una detección mejorada de fugas de memoria cuando se ejecuta en Valgrind, mientras se aprovecha pymalloc en otros momentos (bpo-2422).

- Se eliminó el formato `O?` De las funciones PyArg_Parse. El formato ya no se usa y nunca se había documentado (bpo-8837).

Hubo una serie de otros pequeños cambios en la C-API. Consulte el archivo Misc/NEWS para obtener una lista completa.

Además, se realizaron varias actualizaciones en la compilación de Mac OS X; consulte Mac/BuildScript/README.txt para obtener más detalles. Para los usuarios que ejecutan una compilación de 32/64 bits, existe un problema conocido con el Tcl/Tk predeterminado en Mac OS X 10.6. En consecuencia, recomendamos instalar una alternativa actualizada como ActiveState Tcl/Tk 8.5.9. Consulte https://www.python.org/download/mac/tcltk/ para obtener más detalles.

## Portar a Python 3.2

Esta sección enumera los cambios descritos anteriormente y otras correcciones de errores que pueden requerir cambios en su código:

- El módulo `configparser` tiene una serie de mejoras. El cambio principal es reemplazar la antigua clase `ConfigParser` por la alternativa preferida de larga data `SafeConfigParser`. Además, hay una serie de incompatibilidades menores:

  - La sintaxis de interpolación ahora está validada en las operaciones `get()` y `set()`. En el esquema de interpolación predeterminado, solo dos tokens con signos de porcentaje son válidos: `%(name)s` y `%%`, siendo este último un signo de porcentaje de escape.

  - Los métodos `set()` y `add_section()` ahora verifican que los valores sean cadenas reales. Anteriormente, los tipos no admitidos podían introducirse involuntariamente.

  - Las secciones u opciones duplicadas de una sola fuente ahora generan `DuplicateSectionError` o `DuplicateOptionError`. Anteriormente, los duplicados sobrescribían silenciosamente una entrada anterior.

  - Los comentarios en línea ahora están deshabilitados de forma predeterminada, por lo que ahora el carácter ; se puede usar de forma segura en los valores.

  - Los comentarios ahora se pueden sangrar. En consecuencia, para que ; o # aparezcan al principio de una línea en valores multilínea, debe interpolarse. Esto evita que los caracteres de prefijo de comentario en valores se confundan con comentarios.

  - `""` ahora es un valor válido y ya no se convierte automáticamente en una cadena vacía. Para cadenas vacías, use `"option ="` en una línea.

- El módulo `nntplib` fue rediseñado ampliamente, lo que significa que sus API a menudo son incompatibles con las API 3.1.

- `bytearray` ya no se pueden usar como nombres de archivo; en su lugar, deben convertirse a `bytes`.

- Los nombres `array.tostring()` y `array.fromstring()` se han cambiado a `array.tobytes()` y `array.frombytes()` para mayor claridad. Los nombres antiguos han quedado obsoletos. (Consulte bpo-8990).

- Funciones `PyArg_Parse*()`:

  - Se ha eliminado el formato «t#»: utilice «s#» o «s*» en su lugar

  - Se han eliminado los formatos «w» y «w #»: utilice «w*» en su lugar

- Se ha eliminado el tipo `PyCObject`, que quedó obsoleto en la versión 3.1. Para encapsular punteros C opacos en objetos Python, se debe utilizar la API `PyCapsule`; el nuevo tipo tiene una interfaz bien definida para pasar información de seguridad de tipado y una firma menos complicada para llamar a un destructor.

- La función `sys.setfilesystemencoding()` se eliminó porque tenía un diseño defectuoso.

- La función y el método `random.seed()` ahora saltan semillas de cadenas con una función hash sha512. Para acceder a la versión anterior de seed para reproducir secuencias de Python 3.1, establezca el argumento version en 1, `random.seed(s, version=1)`.

- La función `string.maketrans()`, que anteriormente estaba en desuso, se ha eliminado en favor de los métodos estáticos `bytes.maketrans()` y `bytearray.maketrans()`. Este cambio resuelve la confusión sobre qué tipos eran compatibles con el módulo `string`. Ahora, `str`, `bytes` y `bytearray` tienen sus propios métodos maketrans y translate con tablas de traducción intermedias del tipo adecuado.

  (Contribución de Georg Brandl; bpo-5675.)

- La función `contextlib.nested()`, que anteriormente estaba en desuso, se ha eliminado en favor de una declaración `with` simple que puede aceptar múltiples administradores de contexto. La última técnica es más rápida (porque está incorporada) y hace un mejor trabajo al finalizar múltiples administradores de contexto cuando uno de ellos genera una excepción:

      con open('mylog.txt') como archivo de entrada, open('a.out', 'w') como archivo de salida:
      para línea en archivo de entrada:
      si '<critical>' está en línea:
      archivo de salida.write(línea)

  (Contribución de Georg Brandl y Mattias Brändström; appspot issue 53094.)

- `struct.pack()` ahora permite bytes para el código del paquete de cadenas `s`. Anteriormente, aceptaba argumentos de texto y los codificaba implícitamente en bytes usando UTF-8. Esto era problemático porque hacía suposiciones sobre la codificación correcta y porque una codificación de longitud variable puede fallar al escribir en un segmento de longitud fija de una estructura.

  El código como `struct.pack('<6sHHBBB', 'GIF87a', x, y)` debe reescribirse para usar bytes en lugar de texto, `struct.pack('<6sHHBBB', b'GIF87a', x, y)`.

  (Descubierto por David Beazley y corregido por Victor Stinner; bpo-10783.)

- La clase `xml.etree.ElementTree` ahora genera un `xml.etree.ElementTree.ParseError` cuando falla un análisis. Anteriormente generaba un `xml.parsers.expat.ExpatError`.

- El nuevo valor más largo de `str()` en flotantes puede romper las pruebas de documentación que se basan en el formato de salida anterior.

- En `subprocess.Popen`, el valor predeterminado para close_fds es ahora `True` en Unix; en Windows, es `True` si los tres flujos estándar están configurados como `None`, o `False` en caso contrario. Anteriormente, close_fds siempre era `False` de forma predeterminada, lo que producía errores difíciles de resolver o condiciones de carrera cuando los descriptores de archivos abiertos se filtraban en el proceso hijo.

- Se ha eliminado la compatibilidad con HTTP 0.9 heredado de `urllib.request` y `http.client`. Dicho soporte todavía está presente en el lado del servidor (en `http.server`).

  (Contribución de Antoine Pitrou, bpo-10711.)

- Los sockets SSL en modo de tiempo de espera ahora generan `socket.timeout` cuando ocurre un tiempo de espera, en lugar de un genérico `SSLError`.

  (Contribución de Antoine Pitrou, bpo-10272.)

- Las funciones engañosas `PyEval_AcquireLock()` y `PyEval_ReleaseLock()` han quedado oficialmente obsoletas. En su lugar, se deben utilizar las API que reconocen el estado del subproceso (como `PyEval_SaveThread()` y `PyEval_RestoreThread()`).

- Debido a riesgos de seguridad, `asyncore.handle_accept()` ha quedado obsoleto y se agregó una nueva función, `asyncore.handle_accepted()`, para reemplazarlo.

  (Contribución de Giampaolo Rodola en bpo-6706.)

- Debido a la nueva implementación de GIL, ya no se puede llamar a `PyEval_InitThreads()` antes que a `Py_Initialize()`.