Daniel Moisset
Soy un expat argentino en Londres. Luego de 20 años de experiencia como emprendedor, ingeniero, y liderando proyectos, ahora me dedico a entrenar ingenieros. La mayoría de mi carrera profesional ha sido marcada por una pasión acerca de Python y buena ingenieria. Me interesa mucho el diseño de lenguajes y compiladores, y todo aquello donde la teoría de Cs. de Computación y las practicas de ingeniera se solapan. Me he involucrado intermitentemente en proyectos de Open Source, incluyendo contribuciones a PEPs de CPython y el chequeador de tipos "mypy".
Fuera de lo profesional, soy un aprendiz de electrónica, marido, mal pianista, Dungeon Master, y sirviente de un gato.
@dmoisset
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Desde su primera versión en 1991, Python es un lenguaje con tipos dinámicos y fuertes. Python 3.0 agregó la capacidad de enriquecer las signaturas de funciones con información sobre tipos. Y 3.5 incorporó soporte para tipos estáticos.
Las últimas tres oraciones usan la palabra “tipos”, pero en cada una de ellas el término se refiere a entidades diferentes. A los desarrolladores en Python nos importan los “tipos”, pero la palabra en sí es muy ambigua. A veces podemos ignorar un poquito esa ambigüedad, pero no siempre.
En esta presentación exploraré muchos de los diferentes significados de la palabra “tipo” en Python , y explicaré por qué esas diferencias nos importan. La discusión comparará “type objects”, tipos estáticos, anotaciones de tipos, esos objetos divertidos que podemos encontrar en los módulos “typing” y “types” de la biblioteca estándar, y algunas otras cosas llamadas “type”. Esta charla no es una introducción, y presupone que tienes alguna familiaridad con algunos de estos tipos, al menos a través del uso.
Espero que de esta sesión te lleves claridad de cuáles contextos permiten cada variante de tipo, cómo se puede deducirlo, y porqué Python fue diseñado de este modo.