Recursos
El evento
Aprender Python
- Currículo del taller de PyLadies: ejercicios recomendados para principiantes
- Learn X in Y Minutes: Python: un recorrido rápido para quien ya programa
- W3Schools Python: referencia para tapar huecos
- Módulo typing de Python
- unittest
Herramientas que menciona el responsable del proyecto
Apache Spark
- apache/spark en GitHub
- Contributing to Spark
- Testing PySpark
- Contributing to PySpark
- Herramientas de desarrollo de Spark
- Solicitud de cuenta de Apache JIRA
- Gestor de issues de Spark (JIRA)
Después del sprint: Apache Airflow
- Documentación de contribución de Airflow, que enlaza a un inicio rápido para principiantes, guías de comprobaciones estáticas y de testing, y el canal de Slack
#new-contributors
Sobre esta guía
Los datos del evento y del proceso de contribución a Spark se comprobaron el 2026-10-08 contra el HackMD oficial, la guía de contribución de Spark, la guía de testing de PySpark y el índice de contribución de Airflow. No se abrieron las subpáginas de Airflow, el script de lint de Spark, su archivo de requisitos de Python ni el script de coverage; donde aparecen están marcados como "verifica".
Las correcciones y traducciones se agradecen como pull requests.