¡En mi máquina funcionaba! Las trampas de Python al pasar de Windows a Linux

Aceptada

¿Alguna vez dijiste "en mi máquina con Windows funcionaba"? Esta charla explora las trampas más comunes al llevar código Python de Windows a Linux. Veremos cómo pathlib, el if __name__ == "__main__", y el manejo de módulos específicos pueden salvar tu próximo despliegue (y evitarte dolores de cabeza).

Tipo: Charla estandard, 25 minutos

Nivel: Medio

Disertantes: RONCONI, Jorge Ernesto

Biografiá del Disertante: Hola, soy Jorge. De día, soy secretario y docente en la UTN. De noche, me dedico a optimizar mega-fábricas en juegos como Factorio y Satisfactory. Esa pasión por la automatización y la gestión de sistemas me llevó inevitablemente a Python, que uso como aficionado desde hace años. Hoy aplico esos mismos principios de optimización para automatizar tareas repetitivas en mi trabajo y para crear simulaciones para las asignaturas que dicto. Actualmente, mi 'juego' principal es un sistema de gestión académica para el departamento de Ingeniería Civil, un proyecto grande que estoy desarrollando con Django.

Horario: 10:00 - 10:30 - 08/11/2025

Sala: Salón de Actos "Juan Domingo Perón"

Etiquetas/Tags: python windows linux multiplataforma despliegue buenas prácticas pathlib multiprocessing

Descripción completa

"¡Pero en mi máquina funcionaba!" es la frase que nadie quiere oír. Python es famoso por ser multiplataforma, pero las profundas diferencias entre los núcleos de Windows (NT) y Linux (POSIX) esconden trampas que todo desarrollador encuentra tarde o temprano. En esta charla de 25 minutos, haremos un recorrido práctico por los problemas más comunes y sus soluciones directas: Rutas y Archivos: El duelo de \ vs. / y por qué pathlib es la solución moderna y definitiva. Multiprocessing: La diferencia crítica entre fork() (Linux) y spawn() (Windows) y por qué if __name__ == "__main__": es tu salvavidas. Módulos Específicos: Qué hacer cuando un módulo solo existe en un S.O. (ej. msvcrt vs fcntl). Los "Pequeños" Detalles: Permisos de archivos y los temidos finales de línea (CRLF vs LF). El objetivo es que te lleves las mejores prácticas para escribir código Python robusto, limpio y verdaderamente multiplataforma.