CRISPR comenzó como un patrón de repeticiones de ADN observado en bacterias en 1987. Décadas después, los investigadores descubrieron que forma parte de un sistema de defensa microbiana; en 2012, CRISPR-Cas9 se presentó como una herramienta programable para editar ADN. Reseña histórica de la revista Journal of Bacteriology
El anuncio de Anthropic describe otro tipo de hallazgo: un sistema asociado a transcriptasas inversas, enzimas que copian ARN en ADN. Claude detectó un patrón de secuencias repetidas junto a una de estas enzimas en virus que infectan bacterias. El equipo lo llamó ART (array-associated reverse transcriptases). Su parecido con CRISPR está en la organización de las repeticiones y en que estas parecen producir ARN cortos; todavía no se ha demostrado que ART funcione como herramienta de edición genética.
Anthropic formó un grupo de investigación en biología para explorar si modelos de IA podían ayudar a descubrir sistemas biológicos en grandes bases de datos genéticas. En uno de sus primeros proyectos, agentes de Claude analizaron más de 200.000 transcriptasas inversas y seleccionaron candidatos para revisión. Tras el análisis computacional, científicos examinaron uno de ellos y realizaron pruebas de laboratorio. El equipo reporta un sistema antes no caracterizado, pero señala que aún desconoce su función. Anuncio y descripción del trabajo
Características principales
Sistema identificado: ART, compuesto por una transcriptasa inversa, un gen asociado y una serie de repeticiones de ADN.
Dónde se encontró: principalmente en bacteriófagos, virus que infectan bacterias.
Cómo se detectó: Claude buscó patrones en secuencias genéticas y propuso candidatos; especialistas revisaron y probaron uno en el laboratorio.
Escala del análisis: según Anthropic, unos 950 agentes trabajaron durante 21 horas, usando cerca de 210 millones de tokens.
Primer indicio experimental: las repeticiones parecen expresarse como varios ARN cortos.
Lo que falta saber: la función de ART y si puede tener aplicaciones biotecnológicas.
El resultado apunta a una posible nueva forma de usar IA en biología: rastrear enormes colecciones de datos, reconocer patrones poco evidentes y sugerir qué vale la pena probar en el laboratorio. Si investigaciones posteriores determinan que ART tiene una función programable, podría abrir una nueva línea de herramientas moleculares, como ocurrió con algunos sistemas CRISPR. Esa posibilidad es todavía especulativa: el anuncio presenta resultados iniciales y la función de ART sigue sin aclararse.
La noticia más sólida por ahora es el hallazgo de un sistema biológico que había pasado inadvertido y la demostración de que Claude pudo contribuir a detectarlo. Su importancia futura dependerá de que otros experimentos confirmen qué hace ART y si esa función puede aprovecharse.
En enero de 2026, Figure presentó Helix 02, un sistema que coordina el cuerpo completo del robot para combinar caminar, mantener el equilibrio y manipular objetos. La empresa mostró, entre otras tareas, a un robot descargando un lavavajillas. Sin embargo, esos sistemas aprendían en los entornos donde después trabajarían.
Helix 2.5 aborda esa limitación: Figure afirma que el robot pudo realizar tareas en casas que no había visto durante el entrenamiento, sin recopilar datos ni ajustarse en cada una. (Helix 02; Helix 2.5)
Figure entrenó Helix 2.5 con Index, su conjunto de datos de comportamiento humano, y evaluó el modelo en 30 casas del área de la Bahía de San Francisco. Según la empresa, el mismo modelo pudo ordenar salas, doblar toallas y hacer camas en viviendas desconocidas, combinando locomoción y manipulación de objetos.
Figure reporta que el modelo tuvo una tasa de éxito del 56 % en las pruebas de generalización sin entrenamiento específico para esos hogares, frente al 9 % de su comparación sin preentrenamiento en Index. Son resultados publicados por la propia empresa; la nota no equivale a una evaluación independiente. (Anuncio de Figure)
Características destacadas
Generalización a casas nuevas: probó las tareas en 30 hogares que no formaron parte de la recopilación de datos del robot.
Tres tareas con un mismo modelo base: ordenar salas, doblar toallas y hacer camas.
Coordinación de cuerpo completo: combina caminar, observar el entorno y manipular objetos durante tareas de varios pasos.
Sin ajuste en cada vivienda: Figure dice que no recogió datos ni afinó el modelo específicamente para esas casas y objetos.
Preentrenamiento con Index: el sistema parte de datos de actividad humana para intentar transferir habilidades a un robot.
Mejor resultado reportado: Figure compara un 56 % de éxito con un 9 % sin el preentrenamiento en Index. La empresa también afirma que usó la mitad de los datos específicos de tarea que en un comportamiento representativo de Helix 02.
Los robots suelen ser sensibles a cambios en el espacio: muebles, objetos y distribución pueden afectar cómo realizan una tarea. Si un modelo logra adaptarse a lugares nuevos sin volver a entrenarse allí, podría reducir el tiempo y el costo de preparación para cada instalación. El avance también apunta a una idea importante en robótica: combinar percepción, desplazamiento y manipulación para completar tareas completas, en lugar de resolver cada movimiento por separado.
Aun así, los resultados describen tres tareas domésticas y las pruebas de Figure en 30 hogares. No demuestran que el robot pueda hacer cualquier labor en cualquier casa ni que opere con fiabilidad comercial en esas condiciones.
Helix 2.5 muestra un posible paso desde robots entrenados para un sitio concreto hacia robots que puedan transferir habilidades a entornos nuevos. Los resultados son prometedores según las pruebas de Figure, pero falta comprobar cómo se sostienen con más tareas, hogares y evaluaciones independientes.
ROS —el Sistema Operativo para Robots— es un conjunto abierto de herramientas, bibliotecas y estándares que permite crear y conectar componentes de software robótico. Isaac ROS ya ofrecía paquetes optimizados para acelerar tareas como percepción, navegación y manipulación usando hardware de NVIDIA. La versión 5.0 amplía esa base con flujos de trabajo pensados para que los agentes de IA también ayuden en el desarrollo. (NVIDIA, descripción de Isaac ROS; ROS, referencia mencionada por NVIDIA)
NVIDIA anunció Isaac ROS 5.0 en ROSCon. Es una colección gratuita y de código abierto de paquetes acelerados por GPU, construidos sobre ROS. La actualización busca facilitar tanto la creación de aplicaciones robóticas como su ejecución en robots reales: incorpora soporte para agentes de IA durante el desarrollo y opciones para desplegar las aplicaciones en dispositivos Jetson, desde Orin Nano hasta Thor. (Anuncio oficial)
Características principales
Flujos de trabajo para agentes de IA: los agentes pueden ayudar con tareas de desarrollo, como configurar Isaac ROS, trabajar con sus herramientas y adaptar modelos a una aplicación robótica.
Compatibilidad con ROS Lyrical y Ubuntu 24.04: abre una vía para adoptar la versión reciente de ROS y acelera ciertas tareas en GPU.
Percepción y seguimiento de objetos: la biblioteca de inferencia de FoundationPose permite estimar y seguir la posición y orientación de objetos; NVIDIA afirma que puede hacerlo hasta 5,5 veces más rápido.
Ajuste de percepción a las cámaras: una nueva herramienta ayuda a adaptar FoundationStereo a las cámaras y condiciones del entorno de cada proyecto.
Tareas de manipulación reutilizables: incluye un flujo para “detectar, tomar y colocar” objetos que puede usarse como componente independiente.
Ejecución en el robot: es compatible con hardware NVIDIA Jetson, lo que permite procesar modelos y aplicaciones directamente en el dispositivo.
Integración con el ecosistema existente: conserva ROS como base para que los desarrolladores puedan sumar aceleración y bibliotecas de NVIDIA a sistemas construidos con herramientas ROS.
Las características y cifras son las descritas por NVIDIA en su anuncio; los resultados pueden depender del hardware y de la aplicación concreta. (Anuncio oficial)
La noticia conecta dos etapas que suelen requerir mucho trabajo de integración: programar el comportamiento de un robot y ejecutarlo en el equipo físico. Si estos paquetes y flujos reducen el tiempo necesario para conectar percepción, planificación y manipulación, podrían ayudar a que más equipos desarrollen y prueben robots para fábricas, almacenes y otras tareas. El anuncio presenta herramientas para desarrolladores; por sí solo, no demuestra que los robots puedan realizar tareas generales de forma autónoma.
Isaac ROS 5.0 amplía la infraestructura abierta de ROS con aceleración de NVIDIA y asistencia de agentes de IA. Su importancia práctica dependerá de cuánto simplifique el desarrollo y de cómo rindan esas herramientas en robots y entornos reales.
Los accesos directos o shortcuts te permiten ser más productivo. Es por eso que te enlistamos algunos de los Accesos directos en Visual Studio Code, al menos algunos de los más útiles. si estás comenzando a desarrollar es bueno que te familiarices con ellos desde el inicio.
Ctrl + P – Muestra la barra de búsqueda para buscar archivos
En Mac es: Cmd + P
Con este acceso directo navegarás entre archivos todo el tiempo. Puedes escribir el nombre del archivo y abrirlo presionando Enter.
Ctrl + Shift + P – Muestra la paleta de comandos
En Mac es: Cmd + Mayús + P
Te muestra la paleta de comandos donde puedes buscar una acción.
Ctrl + B – Alternar la barra lateral
En Mac es: Cmd + B
Muestra u oculta la barra lateral donde puedes navegar por el explorador.
Ctrl + Shift + E – Ir a la ventana del Explorador
En Mac es: Cmd + Mayús + E
Va a la ventana del Explorador donde tiene su árbol de archivos y puede navegar usando las teclas de flecha.
Ctrl + Shift + M – Muestra rápidamente errores y advertencias
En Mac es: Cmd + Mayús + M
A todo el mundo le gusta el código libre de errores. Este comando muestra el panel de problemas donde puede ver los errores y advertencias identificados.
Ctrl + Shift + L – Selección multi cursor
En Mac es: Cmd + Mayús + L
Agregue cursores adicionales para editar todas las apariciones de la selección actual. Por lo general, es menos propenso a errores que buscar y reemplazar todo.
Ctrl + D – Selección uno por uno
En Mac es: Cmd + D
Similar al anterior, pero usa Ctrl + D si deseas agregar las ocurrencias de la selección actual una por una. Cada vez que presionas la combinación de teclas, agregas una nueva aparición a la selección.
Ctrl + / – alternar comentario de línea
En Mac es: Cmd + /
Alternar entre comportamiento de línea comentado y no comentado.
Ctrl + Shift + I – formatea todo el archivo
En Mac es: Mayús + Opt + F
En Windows: Mayús + Alt + F de Windows
Formatea todo el archivo activo o le solicita que instale una extensión de formateador. Puedes usar la extensión Prettier para formatear el código JS, por ejemplo.
Alt + Arriba o Alt + Abajo – Mover línea
En Mac es: Opt + Down u Opt + Up
Muy claro. Mueva la línea hacia arriba y hacia abajo.
Ctrl + Espacio – Mostrar sugerencias
Muestra sugerencias para completar rápidamente propiedades y otras cosas.
Y uno de mis favoritos:
Shift + Alt + Abajo o Shift + Alt + Arriba – Duplica la línea de código
En Mac es Mayus + Opt + Arriba o Mayus + Opt + Abajo
Este acceso directo te facilita duplicar el contenido de una línea de código hacia por debajo o arriba.
Estos son algunos de los accesos directos más útiles para Visual Studio Code, pero desde luego hay más y los puedes consultar en los siguientes enlaces:
En programación, el boilerplate code o simplemente boilerplate son esas secciones de código que deben incluirse en muchos lugares con poca o ninguna alteración.
Cuando se utilizan lenguajes que se consideran verbosos, el programador debe escribir mucho código para lograr una mínima funcionalidad. Dicho código se llama boilerplate.
Haremos una pequeña comparación en la forma en la que puedes usar el ciclo for en cada uno de estos lenguajes de programación.
Esta comparación es con propósitos educativos, si vas comenzando en mundo de la programación es bueno que conozcas los detalles básicos de algunos de los lenguajes de programación más ampliamente usados.
Comenzaremos por Java, la estructura básica de la sentencia for es la siguiente:
//Estructura de la sentencia for básica
for (inicialización; terminación; incremento) {
sentencias
}
Desde luego el bloque de código anterior no compilaría, es sólo una descripción general y en realidad es una estructura que siguen muchos lenguajes cuya sintaxis han heredado del lenguaje de programación C. Un ejemplo real es el siguiente:
public class CicloFor {
public static void main(String args[]){
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println("valor de i: " + i);
}
}
}
Como seguramente has notado, es necesario que dentro de la sentencia for, existan tres sentencias más que establecen lo siguiente:
Inicialización – Que en el ejemplo es la variable i con un valor inicial int i =0
Terminación – El ciclo for se ejecuta mientras i es menor que 10
Incremento – Donde el valor de i cambia mientras la sentencia de terminación no se cumpla con i++
El ciclo for en Golang es similar al de Java, pero en su sentencia se omiten algunos caracteres:
package main
import "fmt"
func main() {
for i := 0; i < 10; i++ {
fmt.Println("valor de i: ", i)
}
}
En Go no ha sido necesario incluir los paréntesis, ya que sus creadores han decidido omitirlos y basta con saber que las sentencias de inicio, terminación e incremento se encuentran entre la palabra for y el corchete que abre el bloque del ciclo.
Veamos ahora el ciclo for con Python.
for i in range(10):
print("valor de i: ", i)
Python es el campeón a la hora de minimizar la cantidad de código que se requiere escribir.
En Python, se especifica la sentencia for, una variable y el rango en el cual esa variable estará cambiando y automáticamente sabrá cuando detenerse. Como puedes ver no es necesario agregar las sentencias de terminación e incremento. El compilador sabe que el valor de i, irá de 0 a 9 con la ayuda de la función range.
Además de que en Python no es necesario crear un método o función main, tampoco es necesario usar corchetes que abren y cierran. El compilador sabe que el bloque del for que se ejecutará, es el que se encuentre desplazado por dos espacios o un tabulador adicional al que tiene la sentencia for.
El resultado al ejecutar el código en todos los casos es similar al siguiente:
valor de i: 0
valor de i: 1
valor de i: 2
valor de i: 3
valor de i: 4
valor de i: 5
valor de i: 6
valor de i: 7
valor de i: 8
valor de i: 9
En Java existen otras variantes de la sentencia for, en Python algunas otras, y en Go sólo es esa.
Estos ejemplos ilustran los estilos de construcción de cada lenguaje, pero no es lo único que debes considerar a la hora de crear aplicaciones.
Java es un lenguaje interpretado al igual que Python, lleva tiempo en el mercado y está un poco más optimizado que Python, existen para este lenguaje una cantidad inmensa de bibliotecas o librerías que te facilitarán muchos otros aspectos del desarrollo de software, en Python también existen muchas herramientas y sigue creciendo.
Python, por su sencillez, permite hacer prototipos de aplicaciones, algoritmos o ejemplos de código mucho más rápido que en los otros lenguajes.
Golang es el nuevo del grupo, aunque la cantidad de caracteres que requerirás para crear el mismo algoritmo está entre Java y Python, se destaca por ser un lenguaje que al ser compilado genera archivos ejecutables, (Java y Python son interpretados). Su desempeño puede ser mucho más rápido y se está volviendo el favorito en soluciones donde sea necesario optimizar el rendimiento.
Esperamos pronto hacer algunas otras comparativas.
Estas son algunas de las librerías para Java que puedes usar para generar reportes en diversos formatos, agregar gráficas y otros recursos útiles para mostrar datos al usuario final. Algunos proyectos disponen de una versión opensource, edición community y versiones comerciales.
JFreeChart es una biblioteca de gráficos hecha 100% Java que facilita a los desarrolladores mostrar gráficos de calidad profesional en tus aplicaciones. El amplio conjunto de características de JFreeChart incluye:
Una API consistente y bien documentada, que admite una amplia gama de tipos de gráficos
Diseño flexible que es fácil de ampliar, dirigida tanto a aplicaciones de servidor como del cliente.
Compatibilidad con muchos tipos de salida, incluidos los componentes Swing y JavaFX, archivos de imagen (incluidos PNG y JPEG) y formatos de archivos de gráficos vectoriales (incluidos PDF, EPS y SVG)
JFreeChart es de código abierto o más específicamente, software libre. Se distribuye bajo los términos de la GNU Lesser General Public Licence (LGPL), que permite su uso en aplicaciones propietarias.
JasperReport
JasperReport es una de las herramientas para reportes de código abierto más populares y ampliamente utilizadas. Se usa en cientos de miles de entornos de producción y presenta versiones tanto community como comerciales.
Formateo y visualización de reportes interactivos
Repositorio central seguro
Informe de programación y distribución
Interfaz de usuario personalizable y personalizable
BIRT
BIRT consta de varios componentes. Los componentes principales incluyen un diseñador de reportes y en tiempo de ejecución de BIRT, pero BIRT también proporciona tres componentes adicionales: un motor de gráficos, un diseñador de gráficos y un visor. Con estos componentes, podrías desarrollar y publicar informes como una solución independiente.
Listas
Gráficas
Tablas cruzadas
Cartas y documentos
Informas compuestos
Pentaho
Pentaho es una suite empresarial completa, que abarca una amplia gama de casos de uso desde reportes hasta minería de datos. La suite de Pentaho BI abarca varios proyectos de código abierto, de los cuales Pentaho Reporting es uno de ellos. Al igual que las otras herramientas, Pentaho Reporting tiene un amplio conjunto de funciones, listas para su uso en organizaciones empresariales.
Permite crear reportes en PDF, Excel, HTML, texto, archivo de texto enriquecido, XML y CSV.
SpagoBI
SpagoBI es otra suite de inteligencia empresarial completa. Algunas herramientas que incluye son, por ejemplo: reportes, gráficos, cockpits, minería de datos, ETL y mucho más. La empresa que respalda este desarrollo ofrece servicios profesionales como asistencia al usuario, mantenimiento, consultoría y capacitación.
Reportes en formatos HTML, PDF, XLS, XML, TXT, CSV, RTF
Análisis multidimensional (OLAP)
Gráficas
KPIs
Coopits Interactivos
Reportes ad-hoc
Muchas otras características.
KNIME
KNIME es una plataforma de análisis de código abierto, con orígenes en la investigación farmacéutica. Su uso se ha expandido a industrias como bancos, editores, fabricantes de automóviles, compañías de telecomunicaciones y otros.
KNIME proporciona una gama de características, que incluyen extensiones de colaboración y un portal web. El aprendizaje automático también está integrado, incluido el soporte de Weka.
ReportServer
ReportServer es otra plataforma de inteligencia empresarial de código abierto, con una edición comercial disponible también. ReportServer permite crear reportes, análisis ad-hoc, informes de Excel y Word y análisis OLAP multidimensionales.
Katherine Louise Bouman es una científica y profesora asistente de ciencias de la computación en el Instituto de Tecnología de California. Hace tres años, Bouman lideró la creación de un algoritmo que eventualmente ayudó a formar esta imagen única en su clase: un agujero negro supermasivo y su sombra en el centro de una galaxia conocida como M87.Ella era entonces una estudiante graduada en ciencias de la computación e inteligencia artificial en el Instituto de Tecnología de Massachusetts.
Puedes ver una interesante charla de Bouman y su propuesta para la detección de agujeros negros en TED de hace tres años.
Años más tarde puedes ver que su investigación es un total éxito.
Ella y su equipo tomaron los «datos escasos y ruidosos» que generaron diversos radiotelescopios alrededor del mundo e intentaron crear una imagen.Durante los últimos años, Bouman dirigió la verificación de imágenes y la selección de parámetros para crearla. Mas de 5 petabytes fueron necesarios para recabar la información de todos los centros de investigación que participaron.
La imagen obtenida, revela la cara sombría de un agujero negro supermasivo de 6.500 millones de masas solares en el centro de Messier 87 (M87), una gran galaxia a unos 55 millones de años luz de la Tierra en el cúmulo de galaxias de Virgo.Tales objetos son la comprobación (una vez más) de la teoría de la relatividad general de Einstein que predice la deformación del espacio-tiempo por objetos súper massivos.
Estas son algunas de las librerías para Python más usadas y que quizá deberías conocer si estás aprendiendo el lenguaje. Son bastante útiles, te facilitarán el desarrollo de aplicaciones avanzadas y podrás usarlas con la confianza de que funcionan y están siendo actualizadas constantemente.
requests
tqdm
pillow
scrapy
numpy
pandas
scapy
matplotlib
kivy
nltk
keras
SQLAlchemy
Django
Twisted
requests
Es según sus creadores Python HTTP para humanos. La librería requests te permitirá hacer peticiones por http de una manera sencilla. Cuando se hace una petición, requests automáticamente decodificará el contenido extraido de un servidor y la mayoría de caracteres unicode serán decodificados correctamente.
En este ejemplo sencillo:
import requests
r = requests.get('https://www.google.com')
print(r.text)
Barras de progreso para Python. Las barras de progreso son bastante útiles porque ayudan a hacer que los trabajos de procesamiento de datos sean menos dolorosos entre otras cosas porque mostrarán una estimación confiable de cuánto tiempo tomará y el porque el usuario puede ver de inmediato si una tarea se ha detenido.
En el siguiente ejemplo:
from tqdm import tqdm
from time import sleep
for i in tqdm(range(1000)):
sleep(0.01)
Scrapy es framework que te permitirá rastrear sitios web y extraer datos estructurados que pueden utilizarse para una amplia gama de aplicaciones, como la extracción de datos, el procesamiento de información o el archivo histórico.
import scrapy
class BlogSpider(scrapy.Spider):
name = 'blogspider'
start_urls = ['https://blog.scrapinghub.com']
def parse(self, response):
for title in response.css('.post-header>h2'):
yield {'title': title.css('a ::text').get()}
for next_page in response.css('a.next-posts-link'):
yield response.follow(next_page, self.parse)
Aunque Scrapy fue diseñado originalmente para el rastreo web, también se puede usar para extraer datos con APIs (como los Amazon Associates Web Services) o como un rastreador web de propósito general.
Para entender más como configurar un proyecto es mejor ir a la página del proyecto.
Pandas es una biblioteca de código abierto con licencia BSD que proporciona estructuras de datos de alto rendimiento, fáciles de usar y herramientas de análisis de datos para el lenguaje de programación Python.
Pretende ser un bloque de construcción fundamental para realizar análisis prácticos de datos del mundo real con Python. Pandas es muy extenso y para entender mejor todo lo que puedes hacer es mejor pasar por la página del proyecto.
Scapy permite enviar, rastrear y diseccionar y falsificar paquetes de red. Esta capacidad permite la construcción de herramientas que pueden sondear, escanear o atacar redes.
En otras palabras, Scapy es un poderoso programa interactivo de manipulación de paquetes. Es capaz de forjar o decodificar paquetes de una gran cantidad de protocolos, enviarlos por cable, capturarlos, hacer coincidir solicitudes y respuestas, y mucho más. Scapy puede manejar fácilmente la mayoría de las tareas clásicas como escaneo, rastreo de rutas, sondeo, pruebas unitarias, ataques o descubrimiento de redes. Puede reemplazar hping, arpspoof, arp-sk, arping, p0f e incluso algunas partes de Nmap, tcpdump y tshark)
Matplotlib es una biblioteca de trazado 2D que produce gráficas de buena calidad en una variedad de formatos y entornos interactivos. Podrás generar gráficas, histogramas, espectros de potencia, gráficas de barras, gráficas de errores, diagramas de dispersión, etc., con unas pocas líneas de código.
Kivy es una biblioteca de software de código abierto para el rápido desarrollo de aplicaciones equipadas con interfaces de usuario novedosas, como las aplicaciones multitáctiles. Es proyecto multiplataforma con un módulo para Python 2 y Python 3.
NLTK es una plataforma líder para la creación de programas en Python para trabajar con datos en lenguaje humano. Proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 recursos corporales y léxicos, como WordNet, junto con un conjunto de bibliotecas de procesamiento de texto para clasificación, tokenización, derivación, etiquetado, análisis y razonamiento semántico, wrappers para bibliotecas NLP muy solidas.
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, CNTK o Theano. Fue desarrollada para permitir a los desarrolladores experimentación rápida. Con al filosofía de «Poder pasar de la idea al resultado con el menor retraso posible es clave para hacer una buena investigación».
SQLAlchemy es el kit de herramientas SQL para Python y un mapeador relacional de objetos que ofrece a los desarrolladores de aplicaciones el máximo poder y flexibilidad de SQL.
Proporciona un conjunto completo de patrones de persistencia conocidos a nivel empresarial, diseñados para el acceso a bases de datos eficientes y de alto rendimiento.
Django es un framwork web para Python de alto nivel que fomenta el desarrollo rápido y el diseño limpio y pragmático. Creado por desarrolladores experimentados, se encarga de gran parte de las complicaciones del desarrollo web, por lo que podrás concentrarte en escribir aplicaciones sin necesidad de reinventar la rueda. Es gratis y de código abierto.
Twisted es un framework de red que se basa en el paradigma de la programación dirigida por eventos, quiere decir que los usuarios de Twisted pueden escribir pequeños callbacks (retrollamadas) predefinidos en el framework para realizar tareas complejas. Está bajo la licencia MIT.
Utilizamos cookies para asegurar que damos la mejor experiencia al usuario en nuestro sitio web. Si continúa utilizando este sitio asumiremos que está de acuerdo.
