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Observa cómo iter, next y yield consumen valores sin reiniciar el recorrido. Compara listas y generadores y revisa memoria, errores diferidos y cierre de recursos.

Reduce código repetido con dataclass y crea listas independientes con default_factory. Distingue igualdad, identidad, validación y los límites de frozen y asdict.

Compara subclases y objetos colaboradores mediante políticas de recargo. Entiende super y aprende a elegir una estructura según el contrato y la necesidad de sustituir comportamientos.

Valida un importe al crear un objeto y al modificarlo con property. Comprende el papel del setter, los atributos internos y la diferencia entre una propiedad y una operación explícita.

Evita listas compartidas por accidente y entiende cómo se buscan los atributos. Compara datos propios de cada objeto con valores definidos en la clase mediante ejemplos ejecutables.

Crea objetos independientes con atributos y métodos. Aprende qué reciben self y __init__, cuándo conviene una clase y qué validaciones no garantiza por sí sola.

Localiza la causa de un fallo mediante el traceback, el depurador y los niveles de logging. Distingue salida estándar, salida de error y código de salida, y comprueba una ejecución fallida.

Distingue fallos de entrada recuperables de errores que deben propagarse. Ejecuta rutas válidas e inválidas y delimita qué código captura errores y qué tareas pertenecen a la limpieza.

Convierte entre objetos Python, texto JSON y archivos. Guarda caracteres Unicode y comprueba tipos y rangos, distinguiendo el análisis del formato de la validación de los datos.

Procesa CSV con DictReader y DictWriter, conserva campos con comas y convierte importes a enteros. Comprueba cabeceras, codificación, número de registros y riesgos al exportar a hojas de cálculo.