• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Matlab
  • Julia
  • Excel
  • IA Generativa

Python 3.7

junio 30, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Noticias

Después de casi un año de desarrollo el pasado 27 de junio ha sido lanzado oficialmente Python 3.7. Esta versión de Python ha estado en desarrollo desde septiembre de 2016.

Python 3.7, además de incluir importantes novedades que permite simplificar ciertas tareas, es más rápido que la versión anterior. Entre las principales novedades que incluye esta versión se puede destacar:

  • La codificación UTF-8 pasa a ser la configuración por defecto del sistema, facilitando el trabajo con cadenas de texto.
  • Se introducen cambios en el manejo de las excepciones, aunque esto puede provocar problemas de compatibilidad con versiones las anteriores.
  • Las clases de tiempo pasa a tener una resolución de nanosegundos, aumentando considerablemente su resolución.
  • El nuevo modulo dataclasses hace que sea más fácil escribir nuevos clases al añadir automáticamente los métodos __init__(), __repr__(), y __eq__().
  • Las palabras async y wait pasan a ser reservadas.
  • Se mejora el acceso a los atributos de los módulos.
  • Se incluye un nuevo modo desarrollo en el intérprete con el que se mejora la depuración de código.

La última versión de Python, como las anteriores, se puede descargar desde la web de la Python Software Foundation.

Imágenes: Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Nuevo video en el canal: Cómo eliminar duplicados de una lista en Python
En Analytics Lane
Nuevo video en el canal: Cómo eliminar duplicados de una lista en Python

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • ¡Nuevo video! Aprende a eliminar filas y columnas en Pandas sin errores
  • Nuevo video en el canal: Cómo eliminar duplicados de una lista en Python
  • Nuevo video en YouTube: Trabajando con archivos JSON en Python
  • Nuevo video: Leer y guardar archivos Excel y CSV en Python
  • Nuevo video: cómo activar copiar y pegar en VirtualBox fácilmente
  • Cómo extender el tamaño de un disco en Rocky Linux 9 usando growpart y LVM
  • Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey
  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas
  • Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”

Publicado en: Noticias

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”

septiembre 11, 2025 Por Daniel Rodríguez

Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas

septiembre 9, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey

septiembre 4, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Insertar minigráficos en Excel publicado el junio 8, 2022 | en Herramientas
  • Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas publicado el mayo 10, 2019 | en Python
  • pandas Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames publicado el julio 15, 2021 | en Python
  • Regresión de Vectores de Soporte (SVR, Support Vector Regression) publicado el diciembre 17, 2021 | en Ciencia de datos
  • Noticias Disponible la traducción de la tercera edicción de “Hands-On Machine Learning” de Aurelien Geron publicado el junio 20, 2023 | en Noticias

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto