Python

Materiales del entrenamiento de
programación en Python - Nivel

básico
Publicación 0.2
Leonardo J. Caballero G.
27 de December de 2018
Covantec R.L., Santa Cruz de Mara, Mara, Zulia. 4046.

Telf. +58-262-879.18.80 / +58-426-771.35.73 / +58-414-979.80.83
Contactos: covantec.ve@gmail.com - https://github.com/Covantec/
Índice general
1. Introducción al lenguaje Python 3

1.1. Acerca de Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2. Características . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3. Ventajas y desventajas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4. Instalación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.5. Su primer programa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2. Introspección del lenguaje Python 15

2.1. Inmersión al modo interactivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3. Tipos y estructuras de datos 25

3.1. Jerarquía de tipos estándar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2. Variables y constantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3. Operadores de asignaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.4. Operadores aritméticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.5. Operadores relacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.6. Tipo números . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.7. Tipo booleanos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.8. Tipo cadenas de caracteres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.9. Tipo listas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.10. Tipo tuplas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.11. Tipo diccionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.12. Tipo conjuntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4. Bloques de código y estructuras de control 79

4.1. Condicional if . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.2. Operadores lógicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.3. Bucle while . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.4. Bucle for . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.5. Iteradores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5. Funciones y programación estructurada 95

5.1. Programación estructurada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.2. Funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.3. Funciones avanzadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.4. Funciones recursivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.5. Funciones de orden superior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
5.6. Funciones integradas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6. Introspección a la depuración con pdb 139

6.1. Depuración con pdb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
7. Operaciones de E/S y manipulación de archivos 147
I
7.1. Entrada/Salida en Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
7.2. Manipulación de archivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
8. Módulos, paquetes y distribución de software 153

8.1. Módulos Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
8.2. Paquetes Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
8.3. Distribución de Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
8.4. Scaffolding en proyectos Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
9. Manejos de errores y orientación a objetos 175

9.1. Errores y excepciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
9.2. Excepciones integradas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
9.3. Programación orientada a objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
9.4. Herencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
9.5. Abstracción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
9.6. Polimorfismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
9.7. Objetos de tipos integrados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
9.8. Clases de tipos integrados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
10. Decoradores y la librería estándar 213

10.1. Decoradores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
10.2. Listas de comprensión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
10.3. La librería estándar Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
10.4. Fecha y hora . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217
11. Apéndices 219

11.1. Operadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
11.2. Esquema del entrenamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
11.3. Lecturas suplementarias del entrenamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
11.4. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236
11.5. Licenciamientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
11.6. Tareas pendientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
12. Búsqueda 245
A. Operadores 247
A.1. Operadores de asignaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
A.2. Operadores aritméticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
A.3. Operadores relacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
A.4. Operadores lógicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
B. Esquema del entrenamiento 251

B.1. Lección 1 - Introducción al lenguaje Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
B.2. Lección 2 - Introspección del lenguaje Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
B.3. Lección 3 - Tipos y estructuras de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
B.4. Lección 4 - Bloques de código y estructuras de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
B.5. Lección 5 - Funciones y programación estructurada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
B.6. Lección 6 - Introspección a la depuración con pdb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
B.7. Lección 7 - Operaciones de E/S y manipulación de archivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
B.8. Lección 8 - Módulos, paquetes y distribución de software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
B.9. Lección 9 - Manejos de errores y orientación a objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
B.10. Lección 10 - Decoradores y la librería estándar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
C. Lecturas suplementarias del entrenamiento 253

C.1. Lección 1 - Introducción al lenguaje Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
C.2. Lección 2 - Introspección del lenguaje Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
C.3. Lección 3 - Tipos y estructuras de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
C.4. Lección 4 - Bloques de código y estructuras de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
C.5. Lección 5 - Funciones y programación estructurada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
II
C.6. Lección 6 - Introspección a la depuración con pdb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
C.7. Lección 7 - Operaciones de E/S y manipulación de archivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
C.8. Lección 8 - Módulos, paquetes y distribución de software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
C.9. Lección 9 - Manejos de errores y orientación a objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
C.10. Lección 10 - Decoradores y la librería estándar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
D. Glosario 267
E. Licenciamientos 271
E.1. Reconocimiento-CompartirIgual 3.0 Venezuela de Creative Commons . . . . . . . . . . . . . . . 271
III
IV
Materiales del entrenamiento de programación en Python - Nivel básico, Publicación 0.2
Repositorio de manuales y recursos del entrenamiento “Programación en Python - Nivel básico” realizado por
la empresa Covantec R.L1 .
Sobre este entrenamiento

Para dominar el lenguaje de programación se tiene pensado como un entrenamiento de 2 a 3 días para las
personas que son nuevas usándolo o los que quieren aprender acerca de las mejores prácticas actuales del
desarrollo en Python.
La planificación de este entrenamiento se estima en:
Un entrenamiento de nivel básico (2 a 3 días) que cubre los diez (10) capítulos.
Tabla de contenidos:
1 https://github.com/Covantec
Índice general 1
2 Índice general
CAPÍTULO 1
Introducción al lenguaje Python
Python es un lenguaje de programación de propósito general muy poderoso y flexible, a la vez que sencillo y fácil
de aprender.
En esta lección se busca introducir al lenguaje Python, sus características, modos de instalación, soporte comu-
nitario, y los recursos mas destacados disponibles en la Web para tomar en cuenta. A continuación el temario de
esta lección:
Acerca de Python
Python es un lenguaje de programación de propósito general muy poderoso y flexible, a la vez que sencillo y fácil
de aprender. Es un lenguaje de alto nivel, que permite procesar fácilmente todo tipo de estructuras de datos, tanto
numéricos como de texto.
Figura 1.1: Lenguaje de programación Python.
Este lenguaje fue creado a principios de los noventa por Guido van Rossum1 en los Países Bajos.
Es relativamente joven (Fortran 1957, Pascal 1970, C 1972, Modula-2 1978, Java 1991). Toma características de
lenguajes predecesores, incluso, compatibilizando la solución de varios de ellos. Por ejemplo, habilita tres formas
de imprimir el valor de una variable: desde el entorno interactivo escribiendo su nombre (como en Basic), usando
la función print, con concatenación de elementos (al estilo del write de Pascal) o bien con patrones de formato
(al estilo del printf de C).
Es software libre, y está implementado en todas las plataformas (Página 9) y sistemas operativos habituales.
Open source
Python se desarrolla bajo una licencia de Open source o código abierto aprobada por OSI, por lo que se puede
usar y distribuir libremente, incluso para uso comercial.
La licencia de Python es administrada por Python Software Foundation (Página 5).
1 https://es.wikipedia.org/wiki/Guido_van_Rossum
3
Figura 1.2: Guido van Rossum en 2006.
Figura 1.3: Logotipo de la Open Source Initiative.
4 Capítulo 1. Introducción al lenguaje Python

Aprenda más sobre la licencia2 .

Licencia Python en OSI3 .
Conozca más sobre la Fundación4 .
Python Software Foundation
La Python Software Foundation (PSF) es una corporación sin fines de lucro 501 (c) (3) que posee los derechos de
propiedad intelectual detrás del lenguaje de programación Python. Administramos las licencias de código abierto
para Python versión 2.1 y posteriores, y poseemos y protegemos las marcas comerciales asociadas con Python.
Figura 1.4: Python Software Foundation.
También realiza la conferencia PyCon de Norteamérica anualmente, apoyamos otras conferencias de Python en
todo el mundo y financiamos el desarrollo relacionado con Python con nuestro programa de subvenciones5 y
financiamos proyectos especiales.
La misión de Python Software Foundation es promover, proteger y avanzar el lenguaje de progra-
mación Python, y apoyar y facilitar el crecimiento de una comunidad diversa6 e internacional de
programadores de Python.
—De la página de la Declaración de la Misión7 .
Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/psf/
Aplicaciones
El Python Package Index (PyPI)8 o en español significa Índice de paquetes de Python alberga miles de módulos
de terceros para Python.
Tanto la biblioteca estándar de Python como los módulos aportados por la comunidad permiten infinitas posibili-
dades.
Desarrollo web e Internet9 .
Acceso a la base de datos10 .
GUIs de escritorio11 .
Científico y numérico12 .
2 https://docs.python.org/license.html
3 http://opensource.org/licenses/Python-2.0
4 https://www.python.org/psf-landing/
5 https://www.python.org/psf/grants/
6 https://www.python.org/psf/diversity/
7 https://www.python.org/psf/mission/
8 https://pypi.org/
9 https://www.python.org/about/apps/#web-and-internet-development
10 https://www.python.org/about/apps/#database-access
11 https://www.python.org/about/apps/#desktop-guis
12 https://www.python.org/about/apps/#scientific-and-numeric
1.1. Acerca de Python 5

Figura 1.5: Aplicaciones estan disponibles en el Python Package Index (PyPI).
Educación13 .
Programación de red14 .
Desarrollo de Software y Juegos15 .
Comunidad
El gran software es soportado por grandes personas. La base de usuarios es entusiasta, dedicada a fomentar el uso
del lenguaje y comprometida a que sea diversa y amigable.
Figura 1.6: Comunidad Python reunidad en la PyCon 2018 in Cleveland, Ohio.
Declaración de Diversidad
La Python Software Foundation (Página 5) y la comunidad a nivel mundial de Python dan la bienvenida y fomentan
la participación de todos. La comunidad se basa en el respeto mutuo, la tolerancia y el aliento, y estamos trabajando
13 https://www.python.org/about/apps/#education
14 https://www.python.org/about/apps/#network-programming
15 https://www.python.org/about/apps/#software-development

para ayudarnos mutuamente a cumplir con estos principios. Queremos que nuestra comunidad sea más diversa:
sea quien sea, y cualquiera sea su experiencia, le damos la bienvenida.
Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/community/diversity/
Listas de correo
Existen listas de correo de Python y grupos de noticias como recursos de la comunidad. Estos recursos están
disponibles públicamente de python.org, y son usando como un canal de información o discusión sobre ideas
nuevas, e incluso históricamente como otra vía soporte en linea.
Ademas hay la guía de recursos de Python que no están en inglés, que incluye listas de correo, documentación
traducida y original que no está en inglés, y otros recursos.
Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/community/lists/
Internet Relay Chat - IRC
Existen muchos canales relacionados con Python en la red Internet Relay Chat (IRC) de Freenode. Todos los
canales esta disponibles en el servidor de IRC en Freenode16 . Para conectarse al servidor IRC use irc.freenode.net
o puede usar la interfaz web de chat IRC de Freenode17 .
Para preguntas cortas, usted puede obtener ayuda inmediata visitando el canal #python. Usted necesitará regis-
trar su apodo con FreeNode, usando la guiá de instrucciones para registrar apodo18 .
Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/community/irc/
Foros
Existe algunos recursos disponibles en formato de Foros, a continuación se listan:

Python Forum (English)19 .
Python-Forum.de (German)20 .
/r/learnpython (English)21 .
Si usted esta buscando un foro nativo en su idioma, por favor, consulte la pagina de los grupos locales en la Wiki
de Python22 .
Comunidades locales
Siendo Python un proyecto Open source (Página 3) el cual es mantenido por toda una gran comunidad de usuarios
y desarrolladores a nivel mundial, la cual ofrece soporte comunitario del proyecto Python en Sudamérica.
Comunidad(es) de Python en Argentina Nuestro objetivo es nuclear a los usuarios de Python. Pretendemos
llegar a personas y empresas, promover el uso de Python e intercambiar información. Más información
visite http://www.python.org.ar/
Comunidad(es) de Python en Brasil La comunidad Python Brasil reúne grupos de usuarios en todo el Brasil
interesados en difundir e divulgar a lenguaje de programación. Más información visite https://python.org.br
16 http://freenode.net/
17 https://webchat.freenode.net/
18 http://freenode.net/kb/answer/registration
19 https://python-forum.io/
20 https://www.python-forum.de/
21 https://www.reddit.com/r/learnpython/
22 https://wiki.python.org/moin/
1.1. Acerca de Python 7

Comunidad(es) de Python en Chile Una comunidad de amigos apasionados por la tecnología e informáti-
ca, que busca compartir conocimiento de forma libre y sin fines de lucro, con el fin de fortalecer a
los miembros de la comunidad para generar un impacto positivo en la región. Más información visite
https://pythonchile.cl/comunidad/
Comunidad(es) de Python en Colombia Somos una comunidad enfocada en extender en el territorio nacional el
uso y aprendizaje de las distintas tecnologías Python y sus numerosas aplicaciones. Más información visite
https://www.python.org.co/
Comunidad(es) de Python en Ecuador Somos una comunidad independiente, conformada por entusiastas de
Python, con la filosofía común de que el conocimiento debe ser libre. No lucramos con ningún evento, y
esperamos llegar a todos aquellos que desean aprender. Más información visite https://pythonecuador.org/
Comunidad(es) de Python en Perú Comunidad de estudiantes, profesionales e interesados en tener un espacio
donde conversar, preguntar e intercambiar ideas todo acerca del lenguaje de programación Python. Más
información visite https://www.meetup.com/es/pythonperu/
Comunidad(es) de Python en Paraguay Las comunidades de Python están presentes en todo el mundo, con
el objeto de apoyar a los usuarios de este lenguaje y difundirlo. En Paraguay lo conforman un grupo de
entusiastas de Python, que creemos que podemos sumar ganas y esfuerzo para lograr difundir y ayudar
a toda aquella persona que se interese por Python a crecer dentro del sus interés. Entre las funciones de
la comunidad organizamos eventos de distinto tipo para difundir el lenguaje, desde PyDay, meetup hasta
simples reuniones para comentar ideas y experiencias. Más información visite https://pythonpy.org
Comunidad(es) de Python en Uruguay Para más información visite https://python.uy
Comunidad(es) de Python en Venezuela La Fundación Python de Venezuela (FPyVE) es una organización sin
fines de lucro creada el 2 de febrero de 2015 dedicada a fomentar al lenguaje de programación Python. El
objetivo principal es el desarrollo, ejecución y/o consultoría de proyectos científicos, tecnológicos y pro-
ductivos, para cumplir fines de interés público en torno al desarrollo Nacional, haciendo uso y promoviendo
para tal fin, el uso del lenguaje de programación Python y las tecnologías asociadas a éste. Más información
visite http://pyve.github.io/
Ver también:
Consulte la sección de lecturas suplementarias (Página 253) del entrenamiento para ampliar su conocimiento en
esta temática.
Características
Las características23 del lenguaje de programación Python se resumen a continuación:

Es un lenguaje interpretado24 , no compilado, usa tipado dinámico (Página 9), fuertemente tipado (Página 9).
Es multiplataforma (Página 9), lo cual es ventajoso para hacer ejecutable su código fuente entre varios
sistema operativos.
Es un lenguaje de programación multiparadigma25 , el cual soporta varios paradigma de programación co-
mo orientación a objetos (Página 186), estructurada (Página 95), programación imperativa26 y, en menor
medida, programación funcional27 .
En Python, el formato del código (p. ej., la indentación) es estructural.
23 https://es.wikipedia.org/wiki/Python#Características_y_paradigmas
24 https://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_interpretado
25 https://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_de_programación_multiparadigma
26 https://es.wikipedia.org/wiki/Programación_imperativa
27 https://es.wikipedia.org/wiki/Programación_funcional

Fuertemente tipado
El fuertemente tipado28 significa que el tipo de valor no cambia repentinamente. Un string (Página 45) que contie-
ne solo dígitos no se convierte mágicamente en un número. Cada cambio de tipo requiere una conversión explícita.
A continuación un ejemplo de este concepto:
# varible "valor1" es integer, varible "valor2" es string
valor1, valor2 = 2, "5"
# el metodo int() es para convertir a integer
total = valor1 + int(valor2)
# el metodo str() es para convertir a string
print "El total es: " + str(total)
Tipado dinámico
El tipado dinámico29 significa que los objetos en tiempo de ejecución (valores) tienen un tipo, a diferencia del
tipado estático donde las variables tienen un tipo. A continuación un ejemplo de este concepto:
# "variable" guarda un valor integer
variable = 11
print variable, type(variable)
# "variable" guarda un valor string
variable = "activo"
print (variable), type(variable)
Multiplataforma
Python es multiplataforma30 , lo cual es ventajoso para hacer ejecutable su código fuente entre varios sistema
operativos, eso quiere decir, soporta las siguientes plataformas para su ejecución:
Versiones Python para Microsoft Windows (y DOS)31 (arquitectura x86/x86-64 en presentación de ejecuta-
ble, archivo Zip, instalador basado en la Web).
Truco: Para mayor información consulte la sección Instalando Python en Windows (Página 12).
Versiones Python para Mac OSX (Macintosh)32 (arquitectura 32bit/64bit en presentación de instalador eje-
cutable).
Truco: Para mayor información consulte la sección Instalando Python en una Mac (Página 12).
Versiones Python en código fuente33 (archivo tarball del código fuente comprimido con XZ y con Gz). Para
las mayoría de los sistemas Linux/UNIX, usted debe descargar y compilar el código fuente.
Truco: Para mayor información consulte la sección Instalando Python en un Linux (Página 12).
Versiones de Implementaciones Alternativas Python34 , la versión “tradicional” de Python (tiene nombre có-
digo CPython). Existen un número de implementaciones alternativas que están disponibles a continuación:
• IronPython35 , Python ejecutando en .NET.
28 https://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_de_programación_fuertemente_tipado
29 https://es.wikipedia.org/wiki/Tipado_dinámico
30 https://es.wikipedia.org/wiki/Multiplataforma
31 https://www.python.org/downloads/windows/
32 https://www.python.org/downloads/mac-osx/
33 https://www.python.org/downloads/source/
34 https://www.python.org/download/alternatives/
35 http://ironpython.net/
1.2. Características 9
• Jython36 , Python ejecutando en el Java Virtual Machine.

• PyPy37 , Una rápida implementación de python con un compilador JIT.
• Stackless Python38 , Una rama del desarrollo del CPython que soporta microthreads.
• MicroPython39 , Python ejecutando en micro controladores.
Versiones de Python en otras plataformas40 , la versión “tradicional” de Python (tiene nombre código
CPython), mas esta versión ha sido migrada a un número plataformas especializadas y/o antiguas, a con-
tinuación se destacan algunas de ellas.
• Pythonista41 , Python para iOS, ofrece un completo entorno de desarrollo para escribir scripts Python
en su iPad o iPhone.
• ActivePython42 , Python para Solaris, Usted puede comprarlo (versiones comerciales y comunitarias,
incluidos los módulos de computación científica, no de código abierto), o compilar desde una fuente
si tiene un compilador de C. Los paquetes UNIX tienen una variedad de versiones de Python para una
variedad de versiones de Solaris. Estos utilizan el estándar Sun pkgadd.
Nota: Tenga en cuenta que estos migraciones a menudo están muy por detrás de la última versión de
Python.
Filosofía “Incluye baterías”
Python ha mantenido durante mucho tiempo esta filosofía de “baterías incluidas”:

“Tener una biblioteca estándar rica y versátil que está disponible de inmediato. Sin que el usuario descar-
gue paquetes separados.”
Esto le da al lenguaje una ventaja en muchos proyectos.
Las “baterías incluidas” están en la librería estándar Python (Página 216).
Zen de Python
Es una colección de 20 principios de software que influyen en el diseño del Lenguaje de Programación Python, de
los cuales 19 fueron escritos por Tim Peters en junio de 1999. El texto es distribuido como dominio público.
El Zen de Python está escrito como la entrada informativa número 20 de las propuestas de mejoras de Python
(Python Enhancement Proposals - PEP), y se puede encontrar en el sitio oficial de Python.
Los principios están listados a continuación:
Bello es mejor que feo.
Explícito es mejor que implícito.
Simple es mejor que complejo.
Complejo es mejor que complicado.
Plano es mejor que anidado.
Disperso es mejor que denso.
La legibilidad cuenta.
Los casos especiales no son tan especiales como para quebrantar las reglas.
36 http://www.jython.org/
37 http://pypy.org/
38 http://www.stackless.com/
39 http://micropython.org/
40 https://www.python.org/download/other/
41 http://omz-software.com/pythonista/index.html
42 http://www.activestate.com/activepython/

Lo práctico gana a lo puro.

Los errores nunca deberían dejarse pasar silenciosamente.
A menos que hayan sido silenciados explícitamente.
Frente a la ambigüedad, rechaza la tentación de adivinar.
Debería haber una -y preferiblemente sólo una- manera obvia de hacerlo.
Aunque esa manera puede no ser obvia al principio a menos que usted sea holandés.
Ahora es mejor que nunca.
Aunque nunca es a menudo mejor que ya mismo.
Si la implementación es difícil de explicar, es una mala idea.
Si la implementación es fácil de explicar, puede que sea una buena idea.
Los espacios de nombres (namespaces) son una gran idea ¡Hagamos más de esas cosas!
También se incluye como un huevo de pascua, el cual se puede encontrar, desde el intérprete de Python (Pági-
na 15), ingresar la siguiente sentencia:
>>> import this
Ventajas y desventajas
A continuación se presentan algunas ventajas y desventajas que están presentan en el lenguaje Python:
Ventajas
Las ventajas del lenguaje Python son las siguientes:

Simplificado y rápido Este lenguaje simplifica mucho la programación “hace que te adaptes a un modo de len-
guaje de programación, Python te propone un patrón”. Es un gran lenguaje para scripting, si usted requiere
algo rápido (en el sentido de la ejecución del lenguaje), con unas cuantas líneas ya está resuelto.
Elegante y flexible El lenguaje le da muchas herramientas, si usted quiere listas de varios tipo de datos, no hace
falta que declares cada tipo de datos. Es un lenguaje tan flexible usted no se preocupa tanto por los detalles.
Programación sana y productiva Programar en Python se convierte en un estilo muy sano de programar: es
sencillo de aprender, direccionado a las reglas perfectas, le hace como dependiente de mejorar, cumplir las
reglas, el uso de las lineas, de variables”. Ademas es un lenguaje que fue hecho con productividad en mente,
es decir, Python le hace ser mas productivo, le permite entregar en los tiempos que me requieren.
Ordenado y limpio El orden que mantiene Python, es de lo que más le gusta a sus usuarios, es muy legible,
cualquier otro programador lo puede leer y trabajar sobre el programa escrito en Python. Los módulos están
bien organizados, a diferencia de otros lenguajes.
Portable Es un lenguaje muy portable (ya sea en Mac, Linux o Windows) en comparación con otros lenguajes.
La filosofía de baterías incluidas, son las librerías que más usted necesita al día a día de programación, ya
están dentro del interprete, no tiene la necesidad de instalarlas adicionalmente con en otros lenguajes.
Comunidad Algo muy importante para el desarrollo de un lenguaje es la comunidad, la misma comunidad de
Python cuida el lenguaje y casi todas las actualizaciones se hacen de manera democrática.
Desventajas
Las desventajas del lenguaje Python son las siguientes:

Curva de aprendizaje La “curva de aprendizaje cuando ya estás en la parte web no es tan sencilla”.
1.3. Ventajas y desventajas 11

Hosting La mayoría de los servidores no tienen soporte a Python, y si lo soportan, la configuración es un poco
difícil.
Librerías incluidas Algunas librerías que trae por defecto no son del gusto de amplio de la comunidad, y optan
a usar librerías de terceros.
Instalación
Debido al soporte multiplataforma (Página 9) de Python, se ofrecen ciertos recursos para los sistemas operativos
más populares:
Instalando Python en Windows
Instalando Python en Windows43 .
Instalando Python en una Mac
Instalando Python en una Mac44 .
Instalando Python en un Linux
En una distribución estándar Linux dispone por defecto el interprete Python instalado, para comprobar la correcta
instalación solamente debería ejecutar el comando en la consola:
python
Python 2.7.13 (default, Sep 26 2018, 18:42:22)
[GCC 6.3.0 20170516] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
Si le muestra los mensajes anteriores esta correctamente instalado el interprete Python en su Linux.
Si al ejecutar el comando anterior muestra el mensaje:
python
bash: python: no se encontró la orden
Esto es debido a que no tiene instalado el interprete, así que debe ejecutar el siguiente comando:
sudo apt-get install -y python-dev
De nuevo vuelva a ejecutar en su consola de comando el comando python.
Ver también:
esta temática.
43 https://www.youtube.com/watch?v=VTykmP-a2KY
44 https://es.wikibooks.org/wiki/Python/Instalaci %C3 %B3n_de_Python/Python_en_Mac_OS_X

Su primer programa
En informática, un programa Hola Mundo es el que imprime el texto «¡Hola, Mundo!» en un dispositivo de
visualización, en la mayoría de los casos una pantalla de monitor. Este programa suele ser usado como introducción
al estudio de un lenguaje de programación, siendo un primer ejercicio típico, y se lo considera fundamental desde
el punto de vista didáctico.
El Hola Mundo se caracteriza por su sencillez, especialmente cuando se ejecuta en una interfaz de línea de co-
mandos. En interfaces gráficas la creación de este programa requiere de más pasos.
El programa Hola Mundo también puede ser útil como prueba de configuración para asegurar que el compilador,
el entorno de desarrollo y el entorno de ejecución estén instalados correctamente y funcionando.
¡Hola, Mundo!
Programa ¡Hola, Mundo! en diversas versiones de Python: Python 2.x:

print "Hola Mundo"
Python 3.x:
print("Hola Mundo");
Ejecución
Dependiendo del sistema operativo que este usando debe realizar procedimientos distintos para cada plataforma
cuando usted quiere escribir y ejecutar un programa Python. A continuación un procedimiento básico para las
principales plataformas:
Ejecutar un programa en Windows
Cree un directorio llamado proyectos la unidad C:\ y dentro de este, cree un archivo de texto plano con
el siguiente nombre holamundo.py y escriba la sintaxis de Python 2 (Página 13) o Python 3 (Página 13)
respectivamente.
Luego ejecute desde la consola de MS-DOS el siguiente comando:
C:\Python27\python C:\proyectos\holamundo.py
Usted debe ver la línea Hola Mundo.
Enhorabuena, usted ha ejecutado su primer programa Python.
Ejecutar un programa en Mac OSX
1. Haga clic en Archivo y luego la nueva Ventana del Finder.

2. Haga clic en Documentos.
3. Haga clic en Archivo y luego en Nueva carpeta.
4. Llame a la carpeta proyectos.
5. Usted va a almacenar todos los programas relacionados con la clase allí.
6. Haga clic en Aplicaciones y, a continuación TextEdit.
7. Haga clic en TextEdit en la barra de menú y seleccione Preferencias.
8. Seleccione Texto plano.
9. En el vacío TextEdit tipo de ventana en el siguiente programa, tal y como escribe la sintaxis de Python
2 (Página 13) o Python 3 (Página 13) respectivamente.
1.5. Su primer programa 13

10. Desde el archivo de menú en TextEdit.

11. Haga clic en Guardar como.
12. En el campo Guardar como: escriba holamundo.py.
13. Seleccione Documentos y la carpeta de archivos proyectos.
14. Haga clic en Guardar.
Funcionamiento de su Primer Programa
1. Seleccione Aplicaciones, a continuación, Utilidades y Terminal.
2. En la ventana Terminal ejecute ls y presione la tecla Enter. Se debe dar una lista de todas las carpetas
de nivel superior. Usted debe ver la carpeta de Documentos.
3. Ejecute cd Documentos y presione Enter.
4. Ejecute ls y presione Enter y debería ver la carpeta proyectos.
5. Ejecute cd proyectos y presione Enter.
6. Ejecute ls y presione Enter y usted debería ver el archivo holamundo.py.
7. Para ejecutar el programa, escriba el siguiente comando python holamundo.py y presione Enter.
8. Usted debe ver la línea Hola Mundo.
Ejecutar un programa en Linux
Cree un directorio llamado proyectos el home de su usuario y dentro de este, cree un archivo de texto plano
con el siguiente nombre holamundo.py y escriba la sintaxis de Python 2 (Página 13) o Python 3 (Página 13)
respectivamente.
Luego ejecute desde la consola de comando el siguiente comando:
python $HOME/proyectos/holamundo.py
Usted debe ver la línea Hola Mundo.
Importante: Usted puede descargar el código usado en esta sección haciendo clic aquí.
Truco: Para ejecutar el código holamundo.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se
encuentra el mismo, y ejecute el siguiente comando:
python holamundo.py
Ver también:
esta temática.

CAPÍTULO 2
Introspección del lenguaje Python
En Python siendo un lenguaje interpretado tiene a disposición un shell de comando para hacer introspección
del lenguaje, ademas también existe una forma de hacer mas interactiva la introspección del lenguaje, usando el
paquete ipython.
En esta lección se busca introducir a la introspección del lenguaje Python usando el interprete como el modo
interactivo del paquete adicional ipython, y las ventajas aplicar la técnica de introspección en sus practicas de
programación diarias con el lenguaje. A continuación el temario de esta lección:
Inmersión al modo interactivo
La inmersión al modo interactivo le permite a cualquier usuario el cual NUNCA ha trabajando con el interprete
de Python1 pueda tener un primer acercamiento SIN PROGRAMAR, solamente con conocer el uso del interprete
y sus comandos básicos usando la técnica de introspección.
Introspección en Python
En Python como usted lo ira entendiendo todo en Python es un objeto, y la técnica de introspección, no es más
que código el cual examina como objetos otros módulos y funciones en memoria, obtiene información sobre ellos
y los que los maneja.
De paso, usted podrá definir las funciones sin nombre, las llamará a funciones con argumentos sin orden, y podrá
hacer referencia a funciones cuyos nombres desconocemos.
Python a través de su interprete
Es importante conocer Python a través de su interprete debido a varios factores:

Conocer las clases, sus funciones y atributos propios, a través de la introspección del lenguaje.
Disponibilidad de consultar la documentación del lenguaje desde el interprete, por mucho tiempo no estaba
disponible documentación tipo Javadoc2 o diagramas de clases3 del propio lenguaje por lo cual muchas
programadores Python se acostumbraron a estudiar su código de esta forma, así que le recomiendo que use
el interprete python para eso.
Hoy en día existente herramientas que te permiten generar documentación desde los códigos fuentes Python
como Sphinx4 .
La forma mas fácil es iniciar tu relación con Python simplemente ejecutando el comando python de la siguiente
forma:
1 https://www.python.org/
2 https://es.wikipedia.org/wiki/Javadoc
3 https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_clases
4 https://en.wikipedia.org/wiki/Sphinx_ %28documentation_generator %29
15
python
[GCC 6.3.0 20170516] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
Puede solicitar la ayudar del interprete de Python, ejecutando:
>>> help
Type help() for interactive help, or help(object) for help about object.
>>> help()
Welcome to Python 2.7! This is the online help utility.
If this is your first time using Python, you should definitely check out
the tutorial on the Internet at http://docs.python.org/2.7/tutorial/.
Enter the name of any module, keyword, or topic to get help on writing
Python programs and using Python modules. To quit this help utility and
return to the interpreter, just type "quit".
To get a list of available modules, keywords, or topics, type "modules",

"keywords", or "topics". Each module also comes with a one-line summary
of what it does; to list the modules whose summaries contain a given word
such as "spam", type "modules spam".
Para ejecutar la ayuda disponible sobre la sintaxis Python ejecute el siguiente comando:
help> modules
Please wait a moment while I gather a list of all available modules...
BaseHTTPServer asynchat imputil sha

Bastion asyncore inspect shelve
CDROM atexit io shlex
CGIHTTPServer audiodev ipython_genutils shutil
Canvas audioop itertools shutil_backports
ConfigParser autoreload jinja2 signal
Cookie babel json simplegeneric
DLFCN backports keyword site
Dialog base64 lib2to3 sitecustomize
DocXMLRPCServer bdb linecache six
FileDialog binascii linuxaudiodev smtpd
FixTk binhex locale smtplib
HTMLParser bisect logging sndhdr
IN bsddb macpath snowballstemmer
IPython bz2 macurl2path socket
MimeWriter cPickle mailbox sphinx
Queue cProfile mailcap sphinx_rtd_theme
ScrolledText cStringIO markupbase spwd
SimpleDialog calendar markupsafe sqlite3
SimpleHTTPServer cgi marshal sre
SimpleXMLRPCServer cgitb math sre_compile
SocketServer chunk md5 sre_constants
StringIO cmath mhlib sre_parse
TYPES cmd mimetools ssl
Tix code mimetypes stat
Tkconstants codecs mimify statvfs
Tkdnd codeop mmap storemagic
Tkinter collections modulefinder string
16 Capítulo 2. Introspección del lenguaje Python

UserDict colorsys multifile stringold

UserList commands multiprocessing stringprep
UserString compileall mutex strop
_LWPCookieJar compiler netrc struct
_MozillaCookieJar contextlib new subprocess
__builtin__ cookielib nis sunau
__future__ copy nntplib sunaudio
_abcoll copy_reg ntpath symbol
_ast crypt nturl2path sympyprinting
_bisect csv numbers symtable
_bsddb ctypes opcode sys
_codecs curses operator sysconfig
_codecs_cn cythonmagic optparse syslog
_codecs_hk datetime os tabnanny
_codecs_iso2022 dbhash os2emxpath tarfile
_codecs_jp dbm ossaudiodev telnetlib
_codecs_kr decimal parser tempfile
_codecs_tw decorator pathlib2 termios
_collections difflib pdb test
_csv dircache pexpect tests
_ctypes dis pickle textwrap
_ctypes_test distutils pickleshare this
_curses doctest pickletools thread
_curses_panel docutils pip threading
_elementtree dumbdbm pipes time
_functools dummy_thread pkg_resources timeit
_hashlib dummy_threading pkgutil tkColorChooser
_heapq easy_install platform tkCommonDialog
_hotshot email plistlib tkFileDialog
_io encodings popen2 tkFont
_json ensurepip poplib tkMessageBox
_locale enum posix tkSimpleDialog
_lsprof errno posixfile toaiff
_md5 exceptions posixpath token
_multibytecodec fcntl pprint tokenize
_multiprocessing filecmp profile trace
_osx_support fileinput prompt_toolkit traceback
_pyio fnmatch pstats traitlets
_random formatter pty ttk
_scandir fpectl ptyprocess tty
_sha fpformat pwd turtle
_sha256 fractions py_compile types
_sha512 ftplib pyclbr unicodedata
_socket functools pydoc unittest
_sqlite3 future_builtins pydoc_data urllib
_sre gc pyexpat urllib2
_ssl gdbm pygments urlparse
_strptime genericpath pytz user
_struct getopt quopri uu
_symtable getpass random uuid
_sysconfigdata gettext re warnings
_sysconfigdata_nd glob readline wave
_testcapi grp repr wcwidth
_threading_local gzip resource weakref
_tkinter hashlib rexec webbrowser
_warnings heapq rfc822 wheel
_weakref hmac rlcompleter whichdb
_weakrefset hotshot rmagic wsgiref
2.1. Inmersión al modo interactivo 17

abc htmlentitydefs robotparser xdrlib

aifc htmllib runpy xml
alabaster httplib scandir xmllib
antigravity ihooks sched xmlrpclib
anydbm imaplib select xxsubtype
argparse imghdr sets zipfile
array imp setuptools zipimport
ast importlib sgmllib zlib
Enter any module name to get more help. Or, type "modules spam" to search
for modules whose descriptions contain the word "spam".
Entonces consulte la ayuda del módulo os, ejecutando:
help> os
Help on module os:
NAME
os - OS routines for NT or Posix depending on what system we're on.
FILE
/usr/lib/python2.7/os.py
MODULE DOCS
https://docs.python.org/library/os
DESCRIPTION
This exports:
- all functions from posix, nt, os2, or ce, e.g. unlink, stat, etc.
- os.path is one of the modules posixpath, or ntpath
- os.name is 'posix', 'nt', 'os2', 'ce' or 'riscos'
- os.curdir is a string representing the current directory ('.' or ':')
- os.pardir is a string representing the parent directory ('..' or '::')
- os.sep is the (or a most common) pathname separator ('/' or ':' or '\\')
- os.extsep is the extension separator ('.' or '/')
- os.altsep is the alternate pathname separator (None or '/')
- os.pathsep is the component separator used in $PATH etc
- os.linesep is the line separator in text files ('\r' or '\n' or '\r\n')
- os.defpath is the default search path for executables
- os.devnull is the file path of the null device ('/dev/null', etc.)
Programs that import and use 'os' stand a better chance of being
portable between different platforms. Of course, they must then
only use functions that are defined by all platforms (e.g., unlink
and opendir), and leave all pathname manipulation to os.path
(e.g., split and join).
:
Truco: Presione la tecla q para salir de la ayuda del módulo os.
Seguidamente presione la combinación de tecla Crtl+d para salir de la ayuda.

Luego realice la importación de la librería del estándar5 Python llamada os, con el siguiente comando:
>>> import os
>>>
Previamente importada la librería usted puede usar la función dir() para listar o descubrir que atributos, métodos
de la clase están disponibles con la importación
5 https://docs.python.org/2/library/index.html

>>> dir(os)
['EX_CANTCREAT', 'EX_CONFIG', 'EX_DATAERR', 'EX_IOERR', 'EX_NOHOST',
'EX_NOINPUT', 'EX_NOPERM', 'EX_NOUSER', 'EX_OK', 'EX_OSERR', 'EX_OSFILE',
'EX_PROTOCOL', 'EX_SOFTWARE', 'EX_TEMPFAIL', 'EX_UNAVAILABLE',
'EX_USAGE', 'F_OK', 'NGROUPS_MAX', 'O_APPEND', 'O_CREAT', 'O_DIRECT',
'O_DIRECTORY', 'O_DSYNC', 'O_EXCL', 'O_LARGEFILE', 'O_NDELAY',
'O_NOCTTY', 'O_NOFOLLOW', 'O_NONBLOCK', 'O_RDONLY', 'O_RDWR', 'O_RSYNC',
'O_SYNC', 'O_TRUNC', 'O_WRONLY', 'P_NOWAIT', 'P_NOWAITO', 'P_WAIT',
'R_OK', 'SEEK_CUR', 'SEEK_END', 'SEEK_SET', 'TMP_MAX', 'UserDict',
'WCONTINUED', 'WCOREDUMP', 'WEXITSTATUS', 'WIFCONTINUED', 'WIFEXITED',
'WIFSIGNALED', 'WIFSTOPPED', 'WNOHANG', 'WSTOPSIG', 'WTERMSIG',
'WUNTRACED', 'W_OK', 'X_OK', '_Environ', '__all__', '__builtins__',
'__doc__', '__file__', '__name__', '_copy_reg', '_execvpe', '_exists',
'_exit', '_get_exports_list', '_make_stat_result',
'_make_statvfs_result', '_pickle_stat_result', '_pickle_statvfs_result',
'_spawnvef', 'abort', 'access', 'altsep', 'chdir', 'chmod', 'chown',
'chroot', 'close', 'confstr', 'confstr_names', 'ctermid', 'curdir',
'defpath', 'devnull', 'dup', 'dup2', 'environ', 'errno', 'error',
'execl', 'execle', 'execlp', 'execlpe', 'execv', 'execve', 'execvp',
'execvpe', 'extsep', 'fchdir', 'fdatasync', 'fdopen', 'fork', 'forkpty',
'fpathconf', 'fstat', 'fstatvfs', 'fsync', 'ftruncate', 'getcwd',
'getcwdu', 'getegid', 'getenv', 'geteuid', 'getgid', 'getgroups',
'getloadavg', 'getlogin', 'getpgid', 'getpgrp', 'getpid', 'getppid',
'getsid', 'getuid', 'isatty', 'kill', 'killpg', 'lchown', 'linesep',
'link', 'listdir', 'lseek', 'lstat', 'major', 'makedev', 'makedirs',
'minor', 'mkdir', 'mkfifo', 'mknod', 'name', 'nice', 'open', 'openpty',
'pardir', 'path', 'pathconf', 'pathconf_names', 'pathsep', 'pipe',
'popen', 'popen2', 'popen3', 'popen4', 'putenv', 'read', 'readlink',
'remove', 'removedirs', 'rename', 'renames', 'rmdir', 'sep', 'setegid',
'seteuid', 'setgid', 'setgroups', 'setpgid', 'setpgrp', 'setregid',
'setreuid', 'setsid', 'setuid', 'spawnl', 'spawnle', 'spawnlp',
'spawnlpe', 'spawnv', 'spawnve', 'spawnvp', 'spawnvpe', 'stat',
'stat_float_times', 'stat_result', 'statvfs', 'statvfs_result',
'strerror', 'symlink', 'sys', 'sysconf', 'sysconf_names', 'system',
'tcgetpgrp', 'tcsetpgrp', 'tempnam', 'times', 'tmpfile', 'tmpnam',
'ttyname', 'umask', 'uname', 'unlink', 'unsetenv', 'urandom', 'utime',
'wait', 'wait3', 'wait4', 'waitpid', 'walk', 'write']
>>>
Otro ejemplo de uso, es poder usar el método file para determinar la ubicación de la librería importada de la
siguiente forma:
>>> os.__file__
'/usr/lib/python2.7/os.pyc'
>>>
También puede consultar la documentación de la librería os ejecutando el siguiente comando:
>>> print os.__doc__
OS routines for NT or Posix depending on what system we're on.
This exports:


>>>
Ejecute el comando exit() para salir del interprete...
>>> exit()
Interprete ipython
Para mejorar la experiencia con el interprete Python le sugerimos instalar el paquete ipython, según su docu-
mentación:
Según Wikipedia
“ipython es un shell interactivo que añade funcionalidades extra al modo interactivo6 incluido con
Python, como resaltado de líneas y errores mediante colores, una sintaxis adicional para el shell, com-
pletado automático mediante tabulador de variables, módulos y atributos; entre otras funcionalidades.
Es un componente del paquete SciPy7 .”
Para mayor información visite su página principal de ipython8 y si necesita instalar este programa ejecute el
siguiente comando:
sudo apt-get install ipython
Luego cierra sesión de root y vuelve al usuario y sustituya el comando python por ipython de la siguiente
forma:
ipython
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.8.0 -- An enhanced Interactive Python.

? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]:
Un ejemplo de uso del comando help es consultar la ayuda del comando dir y se ejecuta de la siguiente forma:
In [1]: help(dir)
Help on built-in function dir in module __builtin__:
dir(...)
dir([object]) -> list of strings
Return an alphabetized list of names comprising (some of) the

attributes of the given object, and of attributes reachable
from it:
6 https://es.wikipedia.org/wiki/Python#Modo_interactivo
7 https://en.wikipedia.org/wiki/SciPy
8 https://ipython.readthedocs.io/

No argument: the names in the current scope.

Module object: the module attributes.
Type or class object: its attributes, and recursively the
attributes of its bases.
Otherwise: its attributes, its class's attributes, and
recursively the attributes of its class's base classes.
Entonces presione la tecla q para salir de la ayuda de la función dir().
De nuevo realice la importación de la librería del estándar Python llamada os.
In [2]: import os
También consultar los detalles acerca del ‘objeto’ para esto use como ejemplo la librería os ejecutando el siguiente
comando:
In [2]: os?
Type: module
String form: <module 'os' from '/usr/lib/python2.7/os.pyc'>
File: /usr/lib/python2.7/os.py
Docstring:
This exports:
Escriba la librería os. y luego escribe dos underscore y presione dos veces la tecla tabular para usar la completado
automático del interprete al estilo de completación de lineas de comandos9 en el shell UNIX/Linux para ayudar a
la introspección del lenguaje y sus librerías.
In [3]: os.__
os.__all__ os.__file__
os.__builtins__ os.__name__
os.__doc__ os.__package__
De nuevo ejecute el método file para determinar la ubicación de la librería importada
In [4]: os.__file__
Out[4]: '/usr/lib/python2.7/os.pyc'
También puede consultar la documentación de la librería os de la siguiente forma:
In [5]: print os.__doc__
9 https://en.wikipedia.org/wiki/Command_line_completion

This exports:
Otro ejemplo es imprimir el nombre de la clase con el siguiente comando:
In [6]: os.__name__
Out[6]: 'os'
Y otra forma de consultar la documentación de la librería os es ejecutando el siguiente comando:
In [7]: help(os)
Help on module os:
NAME
os - OS routines for NT or Posix depending on what system we're on.
FILE
/usr/lib/python2.7/os.py
MODULE DOCS
https://docs.python.org/library/os
DESCRIPTION
This exports:

:
Entonces presione la tecla q para salir de la ayuda del módulo os.
Y para cerrar la sesión con el ipython ejecute el siguiente comando:
In [8]: exit()
Do you really want to exit ([y]/n)? y
Interprete bpython
Alternativamente puedes usar el paquete bpython que mejora aun mas la experiencia de trabajo con el paquete
ipython.
Para mayor información visite su página principal de interprete bpython10 y si necesita instalar este programa
ejecute el siguiente comando:
sudo apt-get install python-pip
sudo pip install bpython
Luego cierra sesión de root y vuelve al usuario y sustituya el comando python por ipython de la siguiente
forma:
bpython
Dentro de interprete Python puede apreciar que ofrece otra forma de presentar la documentación y la estructura
del lenguaje, con los siguientes comandos de ejemplos:
>>> print 'Hola Mundo'
Hola Mundo
>>> for item in xrange(
+-----------------------------------------------------------------------+
| xrange: ([start, ] stop[, step]) |
| xrange([start,] stop[, step]) -> xrange object |
| |
| Like range(), but instead of returning a list, returns an object that |
| generates the numbers in the range on demand. For looping, this is |
| slightly faster than range() and more memory efficient. |
+-----------------------------------------------------------------------+
<C-r> Rewind <C-s> Save <F8> Pastebin <F9> Pager <F2> Show Source
Conclusiones
Como puede apreciar este tutorial no le enseña a programar sino a simplemente aprender a conocer como manejar-
se en shell de Python y en el modo interactivo usando el paquete ipython y otros adicionales como bpython,
con el fin de conocer a través de la introspección del lenguaje, las librerías estándar y módulos propios escritos en
Python que tienes instalado en tu sistema.
Ver también:
esta temática.
10 https://bpython-interpreter.org/


CAPÍTULO 3
Tipos y estructuras de datos
En Python tiene varios tipos de datos compuestos estándar disponibles por defecto en el interprete, como los tipos
numéricos, secuencias, mapeos y conjuntos usados para agrupar otros valores.
Para el caso de las estructuras de datos se usan variables y constantes las cuales usan operadores para tratar los
tipos de datos estándar.
En esta lección se describen las variables, operadores y sus tipos de datos en el lenguaje Python, los cuales se
resumieron en esta tabla. A continuación el temario de esta lección:
Jerarquía de tipos estándar
A continuación se muestra una lista de los tipos que están integrados en Python. Los módulos de extensión (escritos
en C, Java u otros lenguajes, dependiendo de la implementación) pueden definir tipos adicionales. Las versiones
futuras de Python pueden agregar tipos a la jerarquía de tipos (por ejemplo, números racionales, arrays de enteros
almacenados eficientemente, etc.).
Algunas de las descripciones de tipo a continuación contienen un párrafo que enumera los “atributos especiales”.
Estos son atributos que proporcionan acceso a la implementación y no están destinados para uso general. Su
definición puede cambiar en el futuro.
En Python tiene varios tipos de datos compuestos estándar disponibles por defecto en el interprete, como los tipos
numéricos, secuencias, mapeos y conjuntos usados para agrupar otros valores.
Para el caso de las estructuras de datos se usan variables y constantes las cuales usan operadores para tratar los
tipos de datos estándar.
Clasificación
Los tipos de datos compuestos estándar se pueden clasificar como los dos siguientes:
Mutable: su contenido (o dicho valor) puede cambiarse en tiempo de ejecución.
Inmutable: su contenido (o dicho valor) no puede cambiarse en tiempo de ejecución.
Se pueden resumir los tipos de datos compuestos estándar en la siguiente tabla:
25
Categoría de tipo Nombre Descripción

int entero (Página 40)
long entero long (Página 40)
Números inmutables float coma flotante (Página 41)
complex complejo (Página 42)
bool booleano (Página 43)
str cadena de caracteres (Página 45)
unicode cadena de caracteres Unicode (Página 46)
Secuencias inmutables
tuple tupla (Página 61)
xrange rango inmutable (Página 116)
list lista (Página 56)
Secuencias mutables
range rango mutable (Página 115)
Mapeos dict diccionario (Página 63)
Conjuntos mutables set conjunto mutable (Página 73)
Conjuntos inmutables frozenset conjunto inmutable (Página 73)
Otros tipos de datos incorporados, se describen a continuación:
Categoría de tipo Nombre Descripción
Objeto integrado NoneType el objeto None (Página 201).
Objeto integrado NotImplementedType el objeto NotImplemented (Página 201).
Objeto integrado ellipsis el objeto Ellipsis (Página 201).
Objeto integrado file el objeto file (Página 203).
Objectos Type
Los objectos Type representan the various object types. Un objecto type es accedido por la función integrada type()
(Página 117). No hay operaciones especiales en los tipos. El módulo estándar types defines los nombres para
todos los tipos integrados estándar.
Los tipos son escritos como esto: “<type ‘int’>”.
Variables y constantes
Variables
Es un nombre que se refiere a un objeto que reside en la memoria. El objeto puede ser de alguno de los tipos vistos
(número o cadena de texto), o alguno de los otros tipos existentes en Python.
Cada variable debe tener un nombre único llamado identificador. Eso es muy de ayuda pensar las variables como
contenedores que contienen data el cual puede ser cambiado después a través de técnicas de programación.
Alcance de las variables
Las variables en Python son locales por defecto. Esto quiere decir que las variables definidas y utilizadas en el
bloque de código de una función (Página 96), sólo tienen existencia dentro de la misma, y no interfieren con otras
variables del resto del código.
A su vez, las variables existentes fuera de una función (Página 96), no son visibles dentro de la misma.
En caso de que sea conveniente o necesario, una variable local puede convertirse en una variable global declarán-
dola explícitamente como tal con la sentencia global (Página 31).
Ejemplos de variables
A continuación, se presentan algunos ejemplos del uso de variables:
26 Capítulo 3. Tipos y estructuras de datos

Ejemplo de asignar valor a variable

A continuación, se creará un par de variables a modo de ejemplo. Una de tipo cadenas de caracteres (Página 45)
y una de tipo entero (Página 40):
>>> c = "Hola Mundo" # cadenas de caracteres
>>> type(c) # comprobar tipo de dato
<type 'str'>
>>> e = 23 # número entero
>>> type(e) # comprobar tipo de dato
<type 'int'>
Como puede ver en Python, a diferencia de muchos otros lenguajes, no se declara el tipo de la variable al crearla.
En Java, por ejemplo, definir una variable seria así:
String c = "Hola Mundo";
int e = 23;
También nos ha servido el pequeño ejemplo para presentar los comentarios en linea en Python: cadenas de carac-
teres que comienzan con el carácter # y que Python ignora totalmente. Hay más tipos de comentarios (Página 47),
de los cuales se tratarán más adelante.
Ejemplo de cambiar valor a variable

A continuación, se cambiará el valor para una variable de tipo cadenas de caracteres (Página 45) a modo de
ejemplo:
>>> c = "Hola Plone" # cadenas de caracteres
>>> c
'Hola Plone'
Ejemplo de asignar múltiples valores a a múltiples variables

A continuación, se creará múltiples variables (entero (Página 40), coma flotante (Página 41), cadenas de caracteres
(Página 45)) asignando múltiples valores:
>>> a, b, c = 5, 3.2, "Hola"
>>> print a
5
>>> print b
3.2
>>> print c
'Hola'
Si usted quiere asignar el mismo valor a múltiples variables al mismo tiempo, usted puede hacer lo siguiente:
>>> x = y = z = True
>>> print x
True
>>> print y
True
>>> print z
True
El segundo programa asigna el mismo valor booleano a todas las tres variables x, y, z.
3.2. Variables y constantes 27

Constantes
Una constante es un tipo de variable la cual no puede ser cambiada. Eso es muy de ayuda pensar las constantes
como contenedores que contienen información el cual no puede ser cambiado después.
En Python, las constantes son usualmente declaradas y asignadas en un módulo. Aquí, el módulo significa un
nuevo archivo que contiene variables, funciones, etc; el cual es importada en el archivo principal. Dentro del
módulo, las constantes son escritas en letras MAYÚSCULAS y separadas las palabras con el carácter underscore
_.
Constantes integradas
Un pequeño número de constantes vive en el espacio de nombres incorporado. Son las siguientes:
None Más información consulte sobre None (Página 201).
NotImplemented Más información consulte sobre NotImplemented (Página 201).
Ellipsis Más información consulte sobre Ellipsis (Página 201).
False El valor falso del tipo booleano (Página 43).
True El valor verdadero del tipo booleano (Página 43).
__debug__ Esta constante su valor es True si Python no se inició con una opción -O. Véase también la
sentencia assert (Página 178).
Nota: Los nombres None (Página 201) y __debug__ no se pueden reasignar (asignaciones a ellos, incluso como
un nombre de atributo, causa una excepción SyntaxError (Página 184)), por lo que pueden considerarse constantes
“verdaderas”.
Ejemplo de constantes
A continuación, se presentan algunos ejemplos del uso de constantes:

Ejemplo de constantes desde un módulo externo
Crear un archivo llamado constantes.py con el siguiente contenido:
IP_DB_SERVER = "127.0.0.1"
PORT_DB_SERVER = 3307
USER_DB_SERVER = "root"
PASSWORD_DB_SERVER = "123456"
DB_NAME = "nomina"
Crear un archivo llamado main.py con el siguiente contenido:
import constantes
print "scp -v -P {0} {1}@{2}:/{3}/{4}/{4}.sql /srv/backup".format(

str(constantes.PORT_DB_SERVER), constantes.USER_DB_SERVER,
constantes.IP_DB_SERVER, constantes.USER_DB_SERVER,
constantes.DB_NAME)
Luego ejecuta el programa de la siguiente forma:
python main.py
Cuando usted ejecuta el programa, la salida será:
scp -v -P 3307 root@127.0.0.1:/root/webapp/db.sql /srv/backup

En el programa anterior, existe un archivo de módulo constantes.py. Entonces en este se asignan los va-
lores de constantes IP_DB_SERVER, PORT_DB_SERVER, USER_DB_SERVER, PASSWORD_DB_SERVER y
DB_NAME. Ademas, existe el archivo de módulo main.py el cual importa el módulo constantes. Finalmente,
se imprime una linea de conexión del comando scp de Linux usando la función integrada en la librería estándar
Python llamada format() (Página 126).
Nota: En realidad, no se usa las constantes en Python. El módulo globals o constants es usado a lo largo
de los programas de Python.
Palabras reservadas
Existen ciertas palabras que tienen significado especial para el intérprete de Python. Estas no pueden utilizarse
para ningún otro fin (como ser nombrar valores) excepto para el que han sido creadas. Estas son:
and (Página 82).
as.
assert (Página 178).
break (Página 85).
class (Página 192).
continue (Página 85).
def (Página 96).
del (Página 30).
elif (Página 80).
else (Página 80).
except (Página 176).
exec.
finally (Página 180).
for (Página 86).
from (Página 156).
global (Página 31).
if (Página 79).
import (Página 153).
in (Página 80).
is (Página 80).
lambda (Página 108).
not (Página 82).
or (Página 82).
pass (Página 99).
print (Página 149).
raise (Página 178).
return (Página 100).
try (Página 176).

while (Página 83).

with (Página 181).
yield.
Nota: Para Python 2.7 son un total de 31 palabras reservadas.
Puede verificar si una palabra esta reservada utilizando el módulo integrado keyword, de la siguiente forma:
>>> import keyword
>>> keyword.iskeyword('as')
True
>>> keyword.iskeyword('x')
False
Para obtener una lista de todas las palabras reservadas
>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def',
'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for',
'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not',
'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while',
'with', 'yield']
Reglas y convención de nombres
Algunas reglas y convenciones de nombres para las variables (Página 26) y constantes (Página 28):
Nunca use símbolos especiales como !, @, #, $, %, etc.
El primer carácter no puede ser un número o dígito.
Las constantes son colocadas dentro de módulos Python y significa que no puede ser cambiado.
Los nombres de constante y variable debería tener la combinación de letras en minúsculas (de a a la z) o
MAYÚSCULAS (de la A a la Z) o dígitos (del 0 al 9) o un underscore (_). Por ejemplo:
• snake_case
• MACRO_CASE
• camelCase
• CapWords
Los nombres que comienzan con guión bajo (simple _ o doble __) se reservan para variables con significado
especial
No pueden usarse como identificadores, las palabras reservadas (Página 29) .
Sentencia del
La sentencia del se define recursivamente muy similar a la forma en el cual se define la asignación. A continua-
ción unos ejemplos donde se inicializan variables:
>>> cadena, numero, lista = "Hola Plone", 123456, [7,8,9,0]
>>> tupla = (11, "Chao Plone", True, None)
>>> diccionario = {"nombre":"Leonardo","apellido":"Caballero"}

Luego de inicializar las variables del código anterior, usted puede usar la función vars() (Página 118) para obtener
un diccionario conteniendo ámbito actual de las variables, ejecutando:
>>> vars()
{'tupla': (11, 'Chao Plone', True, None),
'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,
'numero': 123456, '__package__': None, 'cadena': 'Hola Plone',
'diccionario': {'apellido': 'Caballero', 'nombre': 'Leonardo'},
'__name__': '__main__', 'lista': [7, 8, 9, 0], '__doc__': None}
Si desea eliminar la referencia a la variable cadena, ejecuta:
>>> del cadena
>>> vars()
{'tupla': (11, 'Chao Plone', True, None),
'numero': 123456, '__package__': None,
'diccionario': {'apellido': 'Caballero', 'nombre': 'Leonardo'},
'__name__': '__main__', 'lista': [7, 8, 9, 0], '__doc__': None}
Como pudo ver en el ejemplo anterior que elimino la referencia a la variable cadena, incluso al volver a la
función vars() (Página 118) ya no sale en el ámbito de variables disponibles.
La eliminación de una lista de objetivos elimina recursivamente cada objetivo, de izquierda a derecha.
>>> del numero, lista, tupla, diccionario
>>> vars()
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,
'__package__': None, '__name__': '__main__', '__doc__': None}
Como pudo ver en el ejemplo anterior que elimino las referencias a las variables numero, lista, tupla,
diccionario que incluso al volver a la función vars() (Página 118) ya no están en el ámbito de variables
disponibles.
La eliminación de un nombre elimina el enlace de ese nombre del espacio de nombres local o global, dependiendo
de si el nombre aparece en una sentencia “global (Página 31)” en el mismo bloque de código. Si el nombre no está
vinculado, se generará una excepción “NameError (Página 184)”.
Truco: Es ilegal eliminar un nombre del espacio de nombres local si aparece como una variable libre en un bloque
anidado.
La eliminación de las referencias de atributos, suscripciones y segmentaciones se pasa al objeto primario involu-
crado; la eliminación de un corte es en general equivalente a la asignación de un corte vacío del tipo correcto (pero
incluso esto está determinado por el objeto cortado).
Sentencia global
La sentencia global es una declaración que se mantiene para todo el bloque de código actual. Eso significa que
los identificadores listados son interpretados como globales. Eso podría ser imposible asignar a una variable global
sin la sentencia global, aunque las variables libres pueden referirse a globales sin ser declaradas globales.
>>> variable1 = "variable original"
>>> def variable_global():
... global variable1
... variable1 = "variable global modificada"
...
>>> print variable1
variable original
>>> variable_global()
>>> print variable1
variable global modificada

Como se puede ver, después de llamar a la función variable_global(), la variable variable1 queda
modificada. En general, este procedimiento debe utilizarse con precaución.
Importante: Usted puede descargar el código usado en esta sección haciendo clic en los siguientes enlaces:
constantes.py y main.py.
Truco: Para ejecutar el código constantes.py y main.py, abra una consola de comando, acceda al direc-
torio donde se encuentra ambos programas:
leccion3/
-- constantes.py
-- main.py
Si tiene la estructura de archivo previa, entonces ejecute el siguiente comando:
python main.py
Ver también:
esta temática.
Operadores de asignaciones
Los operadores de asignación se utilizan para

Existe en Python todo un grupo de operadores los cuales le permiten básicamente asignar un valor a una varia-
ble, usando el operador “=”. Con estos operadores pueden aplicar la técnica denominada asignación aumentada
(Página 34).
Operador =
El operador igual a, (=), es el más simple de todos y asigna a la variable del lado izquierdo cualquier variable o
resultado del lado derecho.
Operador +=
El operador += suma a la variable del lado izquierdo el valor del lado derecho.
>>> r = 5; r += 10; r
15
En el ejemplo anterior si la variable “r” es igual a 5 y r += 10, entonces la variable “r” sera igual a 15. Su
equivalente seria el siguiente:
>>> r = 5; r = r + 10; r
15
Operador -=
El operador -= resta a la variable del lado izquierdo el valor del lado derecho.
>>> r = 5; r -= 10; r
-5

En el ejemplo anterior si la variable “r” es igual a 5 y r -= 10, entonces la variable “r” sera igual a -5. Su
>>> r = 5; r = r - 10; r
-5
Operador *=
El operador *= multiplica a la variable del lado izquierdo el valor del lado derecho.
>>> r = 5; r *= 10; r
50
En el ejemplo anterior si la variable “r” es igual a 5 y r *= 10, entonces la variable “r” sera igual a 50. Su
>>> r = 5; r = r * 10; r
50
Operador /=
El operador /= divide a la variable del lado izquierdo el valor del lado derecho.
>>> r = 5; r /= 10; r
0
En el ejemplo anterior si la variable “r” es igual a 5 y r /= 10, entonces la variable “r” sera igual a 0. Su
>>> r = 5; r = r / 10; r
0
Operador **=
El operador **= calcula el exponente a la variable del lado izquierdo el valor del lado derecho.
>>> r = 5; r **= 10; r
9765625
En el ejemplo anterior si la variable “r” es igual a 5 y r **= 10, entonces la variable “r” sera igual a 9765625.
Su equivalente seria el siguiente:
>>> r = 5; r = r ** 10; r
9765625
Operador //=
El operador //= calcula la división entera a la variable del lado izquierdo el valor del lado derecho.
>>> r = 5; r //= 10; r
0
En el ejemplo anterior si la variable “r” es igual a 5 y r //= 10, entonces la variable “r” sera igual a 0. Su
>>> r = 5; r = r // 10; r
0
3.3. Operadores de asignaciones 33

Operador %=
El operador %= devuelve el resto de la división a la variable del lado izquierdo el valor del lado derecho.
>>> r = 5; r %= 10; r
5
En el ejemplo anterior si la variable “r” es igual a 5 y r %= 10, entonces la variable “r” sera igual a 5. Su
>>> r = 5; r = r % 10; r
5
Asignación aumentada
Es frecuente que una variable tenga que ser definida de nuevo en función de sí misma. Normalmente usted escribir
la siguiente sintaxis:
>>> contador = contador + 1
El código anterior, se puede abreviar a su equivalente, usando la asignación aumentada, de la siguiente manera:
>>> contador += 1
El código anterior, no sólo es más corto de escribir, sino también más eficiente en tiempo de ejecución.
Ejemplos
A continuación, se presentan algunos ejemplos de su uso:

a, b, c = 21, 10, 0
print "Valor de variable 'a':", a

print "Valor de variable 'b':", b
c = a + b
print "Operador = | El valor de variable 'c' es ", c
c += a
print "Operador += | El valor de variable 'c' es ", c
c *= a
print "Operador *= | El valor de variable 'c' es ", c
c /= a
print "Operador /= | El valor de variable 'c' es ", c
c = 2
c %= a
print "Operador %= | El valor de variable 'c' es ", c
c **= a
print "Operador **= | El valor de variable 'c' es ", c
c //= a
print "Operador //= | El valor de variable 'c' es ", c

Truco: Para ejecutar el código operadores_asignaciones.py, abra una consola de comando, acceda al
directorio donde se encuentra el mismo, y ejecute el siguiente comando:
python operadores_asignaciones.py
Ver también:
esta temática.
Operadores aritméticos
Los valores numéricos son además el resultado de una serie de operadores aritméticos y matemáticos:
Operador Suma
El operador + suma los valores de tipo de datos numéricos.

>>> 3 + 2
5
Operador Resta
El operador - resta los valores de tipo de datos numéricos.

>>> 4 - 7
-3
Operador Negación
El operador - .....
>>> -7
-7
Por hacer
TODO terminar de escribir el párrafo de sección.
Operador Multiplicación
El operador * multiplica los valores de tipo de datos numéricos.

>>> 2 * 6
12
Operador Exponente
El operador ** calcula el exponente entre valores de tipo de datos numéricos.

>>> 2 ** 6
64
3.4. Operadores aritméticos 35

Operador división
El operador división el resultado que se devuelve es un número real.

>>> 3.5 / 2
1.75
Operador división entera
El operador división entera el resultado que se devuelve es solo la parte entera.

>>> 3.5 // 22
1.0
No obstante hay que tener en cuenta que si utilizamos dos operandos enteros, Python determinará que quiere que
la variable resultado también sea un entero, por lo que el resultado de, por ejemplo, 3 / 2 y 3 // 2 sería el
mismo: 1.
Si quisiéramos obtener los decimales necesitaríamos que al menos uno de los operandos fuera un número real,
bien indicando los decimales:
r = 3.0 / 2
O bien utilizando la función float() (Página 121) para convertir a entero coma flotante o real:
r = float(3) / 2
Esto es así porque cuando se mezclan tipos de números, Python convierte todos los operandos al tipo más complejo
de entre los tipos de los operandos.
Operador Módulo
El operador módulo no hace otra cosa que devolver el resto de la división entre los dos operandos. En el ejemplo,
7 / 2 sería 3, con 1 de resto, luego el módulo es 1.
>>> 7 % 2
1
Orden de precedencia
El orden de precedencia de ejecución de los operadores aritméticos es:

1. Exponente: **
2. Negación: -
3. Multiplicación, División, División entera, Módulo: *, /, //, %
4. Suma, Resta: +, -
Eso quiere decir que se debe usar así:
>>> 2**1/12
0.16666666666666666
>>>
Más igualmente usted puede omitir este orden de precedencia de ejecución de los operadores aritméticos usando
paréntesis () anidados entre cada nivel calculo, por ejemplo:
>>> 2**(1/12)
1.0594630943592953
>>>

Ejemplos

Ejemplo de definir variables numéricas
a, b, c, d = 26, 11.3, 5, 3.5
Ejemplo de operador aritmético Suma, Añade valores a cada lado del operador.
print a + b
Ejemplo de operador aritmético Resta, Resta el operando de la derecha del operador del lado izquierdo.
print c - a
Ejemplo de operador aritmético Multiplicación, Multiplica los valores de ambos lados del operador.
print d * c
Ejemplo de operador aritmético Exponente, Realiza el cálculo exponencial (potencia) de los operadores.
print c ** 2
Ejemplo de operador aritmético División.
print float(c) / a
Ejemplo de operador aritmético División entera.
print 7 / 3
Ejemplo de operador aritmético Cociente de una división, la división de operandos que el resultado es el
cociente en el cual se eliminan los dígitos después del punto decimal.
print a // c
Ejemplo de operador aritmético Módulo, el cual divide el operando de la izquierda por el operador del lado
derecho y devuelve el resto.
print 7 % 3
Truco: Para ejecutar el código operadores_aritmeticos.py, abra una consola de comando, acceda al
python operadores_aritmeticos.py
Ver también:
esta temática.
Operadores relacionales
Los valores booleanos son además el resultado de expresiones que utilizan operadores relacionales (comparaciones
entre valores):
3.5. Operadores relacionales 37

Operador ==
El operador == evalua que los valores sean iguales para varios tipos de datos.
>>> 5 == 3
False
>>> 5 == 5
True
>>> "Plone" == 5
False
>>> "Plone" == "Plone"
True
>>> type("Plone") == str
True
Operador !=
El operador != evalua si los valores son distintos.

>>> 5 != 3
True
>>> "Plone" != 5
True
>>> "Plone" != False
True
Operador <
El operador < evalua si el valor del lado izquierdo es menor que el valor del lado derecho.
>>> 5 < 3
False
Operador >
El operador > evalua si el valor del lado izquierdo es mayor que el valor del lado derecho.
>>> 5 > 3
True
Operador <=
El operador <= evalua si el valor del lado izquierdo es menor o igual que el valor del lado derecho.
>>> 5 <= 3
False
Operador >=
El operador >= evalua si el valor del lado izquierdo es mayor o igual que el valor del lado derecho.
>>> 5 >= 3
True

Ejemplos

Ejemplo de definir variables numéricas
a, b, a1, b1, c1 = 5, 5, 7, 3, 3
cadena1, cadena2 = 'Hola', 'Adiós'
lista1, lista2 = [1, 'Lista Python', 23], [11, 'Lista Python', 23]
Ejemplo de operador relacional Igual
c = a == b
print c
cadenas = cadena1 == cadena2

print cadenas
listas = lista1 == lista2

print listas
Ejemplo de operador relacional Diferente
d = a1 != b
print d
cadena0 = cadena1 != cadena2

print cadena0
Ejemplo de operador relacional Menor que
f = b1 < a1
print f
Ejemplo de operador relacional Mayor que
e = a1 > b1
print e
Ejemplo de operador relacional Menor o igual que
h = b1 <= c1
print h
Ejemplo de operador relacional Mayor o igual que
g = b1 >= c1
print g
Truco: Para ejecutar el código operadores_relacionales.py, abra una consola de comando, acceda al
python operadores_relacionales.py
Ver también:
esta temática.
3.5. Operadores relacionales 39

Tipo números
Estos tipos de datos se crean mediante literales numéricos y se devuelven como resultados por operadores aritmé-
ticos y funciones aritméticas integradas. Los objetos numéricos son inmutables; Una vez creado su valor nunca
cambia.
Por supuesto, los números de Python están fuertemente relacionados con los números matemáticos, pero están
sujetos a las limitaciones de la representación numérica en las computadoras.
Python distingue entre enteros, números de punto flotante y números complejos:
Clase Tipo Notas Ejemplo
int Números Número entero con precisión fija. 42
long Números Número entero en caso de overflow. 42L ó 456966786151987643L
float Números Coma flotante de doble precisión. 3.1415927
complex Números Parte real y parte imaginaria j. (4.5 + 3j)
Enteros
Los números enteros son aquellos que no tienen decimales, tanto positivos como negativos (además del cero). En
Python se pueden representar mediante el tipo int (de integer, entero) o el tipo long (largo). La única diferencia
es que el tipo long permite almacenarnúmeros más grandes. Es aconsejable no utilizar el tipo long a menos que
sea necesario, para no malgastar memoria.
El tipo int de Python se implementa a bajo nivel mediante un tipo long de C. Y dado que Python utiliza C
por debajo, como C, y a diferencia de Java, el rango de los valores que puede representar depende de la plata-
forma. En la mayor parte de las máquinas el long de C se almacena utilizando 32 bits, es decir, mediante el
uso de una variable de tipo int de Python puede almacenar números de -231 a 231 – 1, o lo que es lo mismo,
de -2.147.483.648 a 2.147.483.647. En plataformas de 64 bits, el rango es de -9.223.372.036.854.775.808 hasta
9.223.372.036.854.775.807.
Ejemplo de enteros
A continuación, se presentan un ejemplo de su uso:

Ejemplo de definición de un tipo entero
entero = 7
print entero, type(entero)
Enteros long
El tipo long de Python permite almacenar números de cualquier precisión, limitado por la memoria disponible
en la máquina.
Al asignar un número a una variable esta pasará a tener tipo int, a menos que el número sea tan grande como
para requerir el uso del tipo long.
>>> entero = 23
>>> type(entero)
<type 'int'>
También puede indicar a Python que un número se almacene usando long añadiendo una L al final:
>>> entero = 23L
>>> type(entero)
<type 'long'>
El literal que se asigna a la variable también se puede expresar como un octal, anteponiendo un cero:

# 027 octal = 23 en base 10

entero = 027
o bien en hexadecimal, anteponiendo un 0x:
# 0x17 hexadecimal = 23 en base 10
entero = 0x17
Ejemplo de enteros long

Ejemplo de definición de un tipo entero long
entero_long = 7L
print entero_long, type(entero_long)
Coma flotante
Los números reales son los que tienen decimales. En Python se expresan mediante el tipo float. En otros
lenguajes de programación, como C, tiene también el tipo double, similar a float pero de mayor precisión
(double = doble precisión).
Python, sin embargo, implementa su tipo float a bajo nivel mediante una variable de tipo double de C, es
decir, utilizando 64 bits, luego en Python siempre se utiliza doble precisión, y en concreto se sigue el estándar
IEEE 754: 1 bit para el signo, 11 para el exponente, y 52 para la mantisa. Esto significa que los valores que puede
representar van desde ±2,2250738585072020 x 10-308 hasta ±1,7976931348623157×10308 .
La mayor parte de los lenguajes de programación siguen el mismo esquema para la representación interna. Pero
como muchos sabréis esta tiene sus limitaciones, impuestas por el hardware.
Por eso desde Python 2.4 cuenta también con un nuevo tipo Decimal1 , para el caso de que se necesite representar
fracciones de forma más precisa. Sin embargo este tipo está fuera del alcance de este tutorial, y sólo es necesario
para el ámbito de la programación científica y otros relacionados.
Para aplicaciones normales puedes utilizar el tipo float sin miedo, como ha venido haciéndose desde hace años,
aunque teniendo en cuenta que los números en coma flotante no son precisos (ni en este ni en otros lenguajes de
programación).
Para representar un número real en Python se escribe primero la parte entera, seguido de un punto y por último la
parte decimal.
real = 0.2703
También se puede utilizar notación científica, y añadir una e (de exponente) para indicar un exponente en base 10.
Por ejemplo:
real = 0.1e-3
sería equivalente a 0.1 x 10-3 = 0.1 x 0.001 = 0.0001
Ejemplo de enteros float

Ejemplo de definición de tipo entero coma flotante
float_1, float_2, float_3 = 0.348, 10.5, 1.5e2
print float_1, type(float_1)
1 https://www.python.org/dev/peps/pep-0327/
3.6. Tipo números 41

Ejemplo de definición de tipo entero coma flotante con exponente en base 10

real = 0.56e-3
print real, type(real)
Complejos
Los números complejos son aquellos que tienen parte imaginaria. Si no conocías de su existencia, es más que
probable que nunca lo vayas a necesitar, por lo que puede saltarte este apartado tranquilamente.
De hecho la mayor parte de lenguajes de programación carecen de este tipo, aunque sea muy utilizado por inge-
nieros y científicos en general.
En el caso de que necesite utilizar números complejos, o simplemente tiene curiosidad, este tipo, llamado
complex en Python, también se almacena usando coma flotante, debido a que estos números son una exten-
sión de los números reales.
En concreto se almacena en una estructura de C, compuesta por dos variables de tipo double, sirviendo una de
ellas para almacenar la parte real y la otra para la parte imaginaria.
Los números complejos en Python se representan de la siguiente forma:
complejo = 2.1 + 7.8j
Ejemplo de enteros complex

Ejemplo de definición de tipo entero complejos
complejo = 3.14j
print complejo, complejo.imag, complejo.real, type(complejo)
Convertir a numéricos
Para convertir a tipos numéricos (Página 40) debe usar las siguientes funciones integradas (Página 109) en el
interprete Python:
La función int() (Página 121) devuelve un tipo de datos número entero (Página 40).
La función long() (Página 121) devuelve un tipo de datos número entero long (Página 40).
La función float() (Página 121) devuelve un tipo de datos número entero float (Página 41).
La función complex() (Página 120) devuelve un tipo de datos número complejo (Página 42).
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las números enteros desde la consola interactiva
(Página 15) de la siguiente forma:
>>> help(int)
Para salir de esa ayuda presione la tecla q.
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las números enteros long desde la consola inter-
activa (Página 15) de la siguiente forma:
>>> help(long)


Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las números coma flotante desde la consola
interactiva (Página 15) de la siguiente forma:
>>> help(float)
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las números complejos desde la consola interac-
tiva (Página 15) de la siguiente forma:
>>> help(complex)
Truco: Para más información consulte las funciones integradas para operaciones numéricas (Página 119).
Truco: Para ejecutar el código tipo_numericos.py, abra una consola de comando, acceda al directorio
donde se encuentra el mismo, y ejecute el siguiente comando:
python tipo_numericos.py
Ver también:
esta temática.
Tipo booleanos
El tipo booleano sólo puede tener dos valores: True (verdadero) y False (falso). Estos valores son especialmente
importantes para las expresiones condicionales y los bucles, como verá más adelante.
bool Números Valor booleano falso. False
bool Números Valor booleano verdadero. True
En el contexto de las operaciones booleanas, y también cuando las expresiones son usadas bajo sentencias de flujo
de control, los siguientes valores son interpretados como False:
False.
None (Página 201).
Número cero (Página 40) en todos los tipos.
Cadena de caracteres (Página 45) vaciás.
Contenedores, incluyendo cadenas de caracteres, tuplas (Página 61), listas (Página 56), diccionarios (Pá-
gina 63) y conjuntos (Página 73) mutables e inmutables.
A continuación, varios ejemplos en códigos de los citado previamente:
>>> False
False
>>> False == False
True
>>> 0 == False
True
3.7. Tipo booleanos 43

>>> "" == False

False
>>> None == False
False
>>> [] == False
False
>>> () == False
False
>>> {} == False
False
>>> ['', ''] == False
False
Todos los otros valores son interpretados por defecto a True. El operador lógico not (Página 82) produce True
si su argumento es falso, False de lo contrario.
Los tipos integrados False y True son solamente dos instancias de la clase bool. En realidad el tipo bool es
una subclase (Página 193) del tipo int o entero plano, es decir, sus valores son 0 y 1 respectivamente, en casi
todos los contextos:
>>> int(False)
0
>>> int(True)
1
En el ejemplo anterior se convierte tipos booleanos a tipo enteros, siempre devuelve sus valores numéricos 0 y 1.
La excepción a la regla anterior sucede cuando un tipo booleano es convertido a un tipo de cadenas de caracteres
(Página 45), las cadenas ‘False’ y/o ‘True’ son retornadas, respectivamente:
>>> type(True)
<type 'bool'>
>>> str(True)
'True'
>>> type(str(True))
<type 'str'>
>>>
>>> type(False)
<type 'bool'>
>>> str(False)
'False'
>>> type(str(False))
<type 'str'>
Puede que esto para usted, no lo entienda mucho, si no conoces los términos de la orientación a objetos (Pági-
na 186), que se tocará más adelante, aunque tampoco es nada importante.
Importante: Los tipos booleanos no puede ser a su vez una subclase.
Convertir a booleanos
Para convertir a tipos booleanos debe usar la función bool() (Página 124) la cual esta integrada (Página 109) en
el interprete Python.
Ejemplos

Ejemplo de tipos de datos booleanos

aT, aF = True, False

print "El valor es", aT, "de tipo:", type(aT), "\n"
print "El valor es", aF, "de tipo:", type(aF)
Ejemplo de operadores booleanos
aAnd = True and False
print "SI es Verdadero Y Falso, es", aAnd, "de", type(aAnd), "\n"
aOr = True or False
print "SI es Verdadero O Falso, es", aOr, "de", type(aOr), "\n"
aNot = not True
print "Si NO es Verdadero, es", aNot, "de", type(aNot), "\n"
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre los booleanos desde la consola interactiva (Pági-
na 15) de la siguiente forma:
>>> help(bool)
Truco: Para ejecutar el código tipo_booleanos.py, abra una consola de comando, acceda al directorio
python tipo_booleanos.py
Ver también:
esta temática.
Tipo cadenas de caracteres
Las cadenas de caracteres, son secuencias inmutables que contienen caracteres encerrado entre comillas.
Cadenas cortas
Son caracteres encerrado entre comillas simples (’) o dobles (").

>>> 'Hola Mundo'
'Hola Mundo'
Cadenas largas
Son caracteres encerrados entre grupo comillas triples simples (’’’) o dobles ("""), están son generalmente son
referenciadas como cadenas de triple comillas.
>>> """Clase que representa una Persona"""
'Clase que representa una Persona'
>>> '''Clase que representa un Supervisor'''
'Clase que representa un Supervisor'
3.8. Tipo cadenas de caracteres 45

Clases
A continuación, una lista de clases integradas Python para los tipos de cadenas de caracteres:
basestring
Es la clase base de las clases str y unicode.
str
Son secuencias inmutables de cadenas de caracteres con soporte a caracteres ASCII.

>>> 'Hola Mundo'
'Hola Mundo'
>>> "Hola Mundo"
'Hola Mundo'
unicode
Son secuencias inmutables de cadenas de caracteres con soporte a caracteres Unicode.

>>> u'Jekechitü'
u'Jekechit\xfc'
Prefijo de cadenas
Una cadena puede estar precedida por el carácter:

r/R, el cual indica, que se trata de una cadena raw (del inglés, cruda). Las cadenas raw se distinguen
de las normales en que los caracteres escapados mediante la barra invertida (\) no se sustituyen por sus
contrapartidas. Esto es especialmente útil, por ejemplo, para usar las expresiones regulares.
>>> raw = r"\t\nHola Plone\n"
>>> type(raw)
<type 'str'>
u/U, el cual indica, que se trata de una cadena que utiliza codificación unicode (Página 46).
>>> saber_mas = u"Atüjaa oo'omüin..."
>>> type(saber_mas)
<type 'unicode'>
>>> vocales = U"äóè"
>>> type(vocales)
<type 'unicode'>
Cadenas de escape
Para escapar caracteres dentro de cadenas de caracteres se usa el carácter \ seguido de cualquier carácter ASCII.

Secuencia Escape Significado

\newline Ignorado
\\ Backslash (\)
\’ Comillas simple (’)
\" Comillas doble (")
\a Bell ASCII (BEL)
\b Backspace ASCII (BS)
\f Formfeed ASCII (FF)
\n Linefeed ASCII (LF)
\N{name} Carácter llamado name en base de datos Unicode (Solo Unicode)
\r Carriage Return ASCII (CR)
\t Tabulación Horizontal ASCII (TAB)
\uxxxx Carácter con valor hex 16-bit xxxx (Solamente Unicode). Ver hex (Página 121).
\Uxxxxxxxx Carácter con valor hex 32-bit xxxxxxxx (Solamente Unicode). Ver hex (Página 121).
\v Tabulación Vertical ASCII (VT)
\ooo Carácter con valor octal ooo. Ver octal (Página 124).
\xhh Carácter con valor hex hh. Ver hex (Página 121).
También es posible encerrar una cadena entre triples comillas (simples o dobles). De esta forma puede escribir el
texto en varias líneas, y al imprimir la cadena, se respetarán los saltos de línea que se introdujeron sin tener que
recurrir a los carácteres escapados y las comillas como los anteriores.
Operaciones
Las cadenas también admiten operadores aritméticos como los siguientes:

El operador suma (Página 35) para realizar concatenación de cadenas de caracteres:
>>> a, b = "uno", "dos"
>>> a + b
'unodos'
El operador multiplicación (Página 35) para repetir la cadena de caracteres por N veces definidas en la
multiplicación:
>>> c = "tres"
>>> c * 3
'trestrestres'
El operador modulo (Página 36) usado la técnica de interpolación variables dentro de una cadena de carac-
teres. Más información consulte la sección formateo % (Página 51).
Comentarios
Son cadenas de caracteres las cuales constituyen una ayuda esencial tanto para quien está desarrollando el progra-
ma, como para otras personas que lean el código.
Los comentarios en el código tienen una vital importancia en el desarrollo de todo programa, algunas de las
funciones más importantes que pueden cumplir los comentarios en un programa, son:
Brindar información general sobre el programa.
Explicar qué hace cada una de sus partes.
Aclarar y/o fundamentar el funcionamiento de un bloque específico de código, que no sea evidente de su
propia lectura.
Indicar cosas pendientes para agregar o mejorar.
El signo para indicar el comienzo de un comentario en Python es el carácter numeral #, a partir del cual y hasta el
fin de la línea, todo se considera un comentario y es ignorado por el intérprete Python.

>>> # comentarios en linea

...
>>>
El carácter # puede estar al comienzo de línea (en cuyo caso toda la línea será ignorada), o después de finalizar
una instrucción válida de código.
>>> # Programa que calcula la sucesión
... # de números Fibonacci
...
>>> # se definen las variables
... a, b = 0, 1
>>> while b < 100: # mientras b sea menor a 100 itere
... print b,
... a, b = b, a + b # se calcula la sucesión Fibonacci
...
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
Comentarios multilínea
Python no dispone de un método para delimitar bloques de comentarios de varias líneas.

Al igual que los comentarios de un sola linea, son cadenas de caracteres, en este caso van entre triples comillas
(simples o dobles), esto tiene el inconveniente que, aunque no genera código ejecutable, el bloque delimitado no
es ignorado por el intérprete Python, que crea el correspondiente objeto de tipo cadena de caracteres (Página 45).
>>> """comentarios en varias lineas"""
'comentarios en varias lineas'
>>> '''comentarios en varias lineas'''
'comentarios en varias lineas'
A continuación, una comparación entre comentarios multilínea y comentarios en solo una linea:
>>> # Calcula la sucesión
... # de números Fibonacci
...
>>> """Calcula la sucesión
... de números Fibonacci"""
'Calcula la sucesi\xc3\xb3n \nde n\xc3\xbameros Fibonacci'
Entonces existen al menos dos (02) alternativas para introducir comentarios multilínea son:
Comentar cada una de las líneas con el carácter #: en general todos los editores de programación y entornos
de desarrollo (IDEs) disponen de mecanismos que permiten comentar y descomentar fácilmente un conjunto
de líneas.
Utilizar triple comillas (simples o dobles) para generar una cadena multilínea: si bien este método es acep-
tado.
A continuación, un ejemplo de Comentarios multilínea y de solo una linea:
>>> u"""Calcula la sucesiónde números Fibonacci"""
u'Calcula la sucesi\xf3nde n\xfameros Fibonacci'
>>> # se definen las variables
... a, b = 0, 1
>>> while b < 100:
... print b,
... # se calcula la sucesión Fibonacci
... a, b = b, a + b
...
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

Los comentarios multilínea usado con mucha frecuencia como en las varias sintaxis Python como comentarios de
documentación (Página 49) a continuación se listan las sintaxis más comunes:
Módulos (Página 153).
Funciones (Página 96).
Clases (Página 192).
Métodos (Página 189).
Docstrings
En Python todos los objetos cuentan con una variable especial llamada doc, gracias a la cual puede describir
para qué sirven los objetos y cómo se usan. Estas variables reciben el nombre de docstrings, o cadenas de
documentación2 .
Ten en cuenta, una buena documentación siempre dará respuesta a las dos preguntas:
¿Para qué sirve?
¿Cómo se utiliza?
Funciones
Python implementa un sistema muy sencillo para establecer el valor de las docstrings en las funciones, úni-
camente tiene que crear un comentario en la primera línea después de la declaración.
>>> def hola(arg):
... """El docstring de la función"""
... print "Hola", arg, "!"
...
>>> hola("Plone")
Hola Plone !
Puede puede consultar la documentación de la función hola() debe utilizar la función integrada help() (Pági-
na 113) y pasarle el argumento del objeto de función hola():
>>> help(hola)
Help on function hola in module __main__:
hola(arg)
El docstring de la función
>>>
>>> print hola.__doc__
El docstring de la función
Clases y métodos
De la misma forma puede establecer la documentación de la clase después de la definición, y de los métodos,
como si fueran funciones:
>>> class Clase:
...
... """El docstring de la clase"""
... def __init__(self):
... """El docstring del método constructor de clase"""
...
2 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/controlflow.html#tut-docstrings

... def metodo(self):

... """El docstring del método de clase"""
...
>>> o = Clase()
>>> help(o)
Help on instance of Clase in module __main__:
class Clase
| El docstring de la clase
|
| Methods defined here:
|
| __init__(self)
| El docstring del método constructor de clase
|
| metodo(self)
| El docstring del método de clase
>>> o.__doc__
'El docstring de la clase'
>>> o.__init__.__doc__
'El docstring del método constructor de clase'
>>> o.metodo.__doc__
'El docstring del método de clase'
Scripts y módulos
Cuando tiene un script o módulo, la primera línea del mismo hará referencia al docstrings del módulo, en él
debe explicar el funcionamiento del mismo:
En el archivo mi_modulo.py debe contener el siguiente código:
"""El docstring del módulo"""
def despedir():
"""El docstring de la función despedir"""
print "Adiós! desde función despedir() del módulo prueba"
def saludar():
"""El docstring de la función saludar"""
print "Hola! desde función saludar() del módulo prueba"
Entonces, usted debe importar el módulo anterior, para consultar la documentación del módulo mi_modulo debe
utilizar la función integrada help() (Página 113) y pasarle el argumento el nombre de módulo mi_modulo, de la
siguiente manera:
>>> import mi_modulo
>>> help(mi_modulo)
Help on module mi_modulo:
NAME
mi_modulo - El docstring del módulo
FUNCTIONS
despedir()
El docstring de la función despedir
saludar()
El docstring de la función saludar

También puede consultar la documentación de la función despedir() dentro del módulo mi_modulo, usando
la función integrada help() (Página 113) y pasarle el argumento el formato nombre_modulo.nombre_funcion, es
decir, mi_modulo.despedir, de la siguiente manera:
>>> help(mi_modulo.despedir)
Help on function despedir in module mi_modulo:
despedir()
El docstring de la función despedir
Opcionalmente , usted puede listar las variables y funciones del módulo con la función dir(), de la siguiente
manera:
>>> dir(mi_modulo)
['__builtins__',
'__cached__',
'__doc__',
'__file__',
'__loader__',
'__name__',
'__package__',
'__spec__',
'despedir',
'saludar']
Como puede apreciar, muchas de estas variables son especiales, puede comprobar sus valores:
>>> print mi_modulo.__name__ # Nombre del módulo
'mi_modulo'
>>> print mi_modulo.__doc__ # Docstring del módulo
'El docstring del módulo'
>>> print mi_modulo.__package__ # Nombre del paquete del módulo
Por hacer
TODO terminar de escribir la sección docstrings.
Formateo de cadenas
Python soporta múltiples formas de formatear una cadena de caracteres. A continuación se describen:
Formateo %
El carácter modulo % es un operador integrado en Python. Ese es conocido como el operador de interpolación.
Usted necesitará proveer el % seguido por el tipo que necesita ser formateado o convertido. El operador % entonces
substituye la frase ‘ %tipodato’ con cero o mas elementos del tipo de datos especificado:
>>> tipo_calculo = "raíz cuadrada de dos"
>>> valor = 2**0.5
>>> print "el resultado de %s es %f" % (tipo_calculo, valor)
el resultado de raíz cuadrada de dos es 1.414214
También aquí se puede controlar el formato de salida. Por ejemplo, para obtener el valor con 8 dígitos después de
la coma:
>>> valor = 2**0.5
>>> print "el resultado de %s es %.8f" % (tipo_calculo, valor)

Con esta sintaxis hay que determinar el tipo del objeto:

%c = str, simple carácter.
%s = str, cadena de carácter.
%d = int, enteros.
%f = float, coma flotante.
%o = octal.
%x = hexadecimal.
A continuación un ejemplo por cada tipo de datos:
>>> print "CMS: %s, ¿Activar S o N?: %c" % ("Plone", "S")
CMS: Plone, ¿Activar S o N?: S
>>> print "N. factura: %d, Total a pagar: %f" % (345, 658.23)
N. factura: 345, Total a pagar: 658.230000
>>> print "Tipo Octal: %o, Tipo Hexadecimal: %x" % (027, 0x17)
Tipo Octal: 27, Tipo Hexadecimal: 17
Clase formatter
formatter es una de las clases integradas string. Ese provee la habilidad de hacer variable compleja de
substituciones y formateo de valores usando el método format() (Página 52). Es le permite crear y personalizar
sus propios comportamientos de formatos de cadena de caracteres para reescribir los métodos públicos y con-
tiene: format(), vformat(). Ese tiene algunos métodos que son destinado para ser remplazados por las
sub-clases: parse(), get_field(), get_value(), check_unused_args(), format_field() y
convert_field().
format()
Este método devuelve una versión formateada de una cadena de caracteres, usando substituciones desde argu-
mentos args y kwargs. Las substituciones son identificadas entre llaves { } dentro de la cadena de caracteres
(llamados campos de formato), y son sustituidos en el orden con que aparecen como argumentos de format(),
contando a partir de cero (argumentos posicionales).
Esto es una forma más clara y elegante es referenciar objetos dentro de la misma cadena, y usar este método para
sustituirlos con los objetos que se le pasan como argumentos.
>>> valor = 2**0.5
>>> print "el resultado de {} es {}".format(tipo_calculo, valor)
También se puede referenciar a partir de la posición de los valores utilizando índices:
>>> valor = 2**0.5
>>> print "el resultado de {0} es {1}".format(tipo_calculo, valor)
Los objetos también pueden ser referenciados utilizando un identificador con una clave y luego pasarla como
argumento al método:
>>> print "el resultado de {nombre} es {resultado}".format(
... nombre=tipo_calculo, resultado=2**0.5)

Formateo avanzado
Este método soporta muchas técnicas de formateo, aquí algunos ejemplos:
Alinear una cadena de caracteres a la derecha en 30 caracteres, con la siguiente sentencia:
>>> print "{:>30}".format("raíz cuadrada de dos")
raíz cuadrada de dos
Alinear una cadena de caracteres a la izquierda en 30 caracteres (crea espacios a la derecha), con la siguiente
sentencia:
>>> print "{:30}".format("raíz cuadrada de dos")
Alinear una cadena de caracteres al centro en 30 caracteres, con la siguiente sentencia:
>>> print "{:^30}".format("raíz cuadrada de dos")
Truncamiento a 9 caracteres, con la siguiente sentencia:
>>> print "{:.9}".format("raíz cuadrada de dos")
raíz cua
Alinear una cadena de caracteres a la derecha en 30 caracteres con truncamiento de 9, con la siguiente sentencia:
>>> print "{:>30.9}".format("raíz cuadrada de dos")
raíz cua
Formateo por tipo
Opcionalmente se puede poner el signo de dos puntos después del número o nombre, y explicitar el tipo del objeto:
s para cadenas de caracteres (tipo str (Página 45)).
d para números enteros (tipo int (Página 40)).
f para números de coma flotante (tipo float (Página 41)).
Esto permite controlar el formato de impresión del objeto. Por ejemplo, usted puede utilizar la expresión .4f para
determinar que un número de coma flotante (f) se imprima con cuatro dígitos después de la coma (.4).
>>> valor = 2**0.5
>>> print "el resultado de {0} es {resultado:.4f}".format(
... tipo_calculo, resultado=valor)
Formateo de números enteros, rellenados con espacios, con las siguientes sentencias:
>>> print "{:4d}".format(10)
10
100
1000
Formateo de números enteros, rellenados con ceros, con las siguientes sentencias:
0010
0100
>>> print "{:04d}".format(1000)
1000
Formateo de números flotantes, rellenados con espacios, con las siguientes sentencias:

>>> print "{:7.3f}".format(3.1415926)

3.142
>>> print "{:7.3f}".format(153.21)
153.210
Formateo de números flotantes, rellenados con ceros, con las siguientes sentencias:
>>> print "{:07.3f}".format(3.1415926)
003.142
>>> print "{:07.3f}".format(153.21)
153.210
Convertir a cadenas de caracteres
Para convertir a tipos cadenas de caracteres debe usar la función str() (Página 130) la cual esta integrada (Pági-
na 109) en el interprete Python.
Truco: Para más información consulte las funciones integradas para operaciones en cadenas de caracteres (Pá-
gina 124).
Ejemplos

Ejemplo de cadenas de caracteres con comillas simples
cadena1 = 'Texto entre comillas simples,'
print cadena1, type(cadena1)
Ejemplo de cadenas de caracteres con comillas dobles
cadena2 = "Texto entre comillas dobles,"
Ejemplo de cadenas de caracteres con código escapes
cadena3 = 'Texto entre \n\tcomillas simples,'
Ejemplo de cadenas de caracteres con varias lineas
cadena4 = """Texto linea 1
linea 2
linea 3
linea 4
.
.
.
.
.
linea N"""
print cadena4 + ",", type(cadena4)
Ejemplo operadores de repetición de cadenas de caracteres
cadena5 = "Cadena" * 3
print cadena5 + ",", type(cadena5)
Ejemplo operadores de concatenación de cadenas de caracteres

nombre, apellido = "Leonardo", "Caballero"

nombre_completo = nombre + " " + apellido
print nombre_completo + ",", type(nombre_completo)
Ejemplo de medir tamaño de la cadena con función “len()”
print "El tamaño de la cadena es:", len(nombre_completo)
Ejemplo de acceder a rango de la cadena
print "Acceso a rango de cadena: '", nombre_completo[3:13]
Ejemplo de consulta de ayuda a la función len
>>> help(len)
Help on built-in function len in module __builtin__:
len(...)
len(object) -> integer
Return the number of items of a sequence or collection.

Ejemplo de consulta de ayuda a la clase int
>>> help(int)
Help on class int in module __builtin__:
class int(object)
| int(x=0) -> int or long
| int(x, base=10) -> int or long
|
| Convert a number or string to an integer, or return 0 if no arguments
| are given. If x is floating point, the conversion truncates towards zero.
| If x is outside the integer range, the function returns a long instead.
Ejemplo de consulta de ayuda del módulo
>>> import datetime
>>> help(datetime)
Help on built-in module datetime:
NAME
datetime - Fast implementation of the datetime type.
FILE
(built-in)
CLASSES
__builtin__.object
date
datetime
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las cadenas de caracteres (Página 46) desde la
consola interactiva (Página 15) de la siguiente manera:
>>> help(str)

Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las cadenas de caracteres unicode (Página 46)
desde la consola interactiva (Página 15) de la siguiente manera:
>>> help(unicode)
Truco: Para ejecutar el código tipo_cadenas.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde
se encuentra el mismo, y ejecute el siguiente comando:
python tipo_cadenas.py
Ver también:
esta temática.
Tipo listas
En Python tiene varios tipos de datos compuestos y dentro de las secuencias, están los tipos de cadenas de carac-
teres (Página 45). Otro tipo muy importante de secuencia son las listas.
Entre las secuencias, el más versátil, es la lista, para definir una, usted debe escribir es entre corchetes, separando
sus elementos con comas cada uno.
La lista en Python son variables que almacenan arrays, internamente cada posición puede ser un tipo de datos
distinto.
>>> factura = ['pan', 'huevos', 100, 1234]
>>> factura
['pan', 'huevos', 100, 1234]
Las listas en Python son:
heterogéneas: pueden estar conformadas por elementos de distintos tipo, incluidos otras listas.
mutables: sus elementos pueden modificarse.
Una lista en Python es una estructura de datos formada por una secuencia ordenada de objetos.
Los elementos de una lista pueden accederse mediante su índice, siendo 0 el índice del primer elemento.
>>> factura[0]
'pan'
>>> factura[3]
1234
La función len() (Página 114) devuelve la longitud de la lista (su cantidad de elementos).
>>> len(factura)
4
Los índices de una lista inicia entonces de 0 hasta el tamaño de la lista menos uno (len(factura) - 1):
>>> len(factura) - 1
3
Pueden usarse también índices negativos, siendo -1 el índice del último elemento.
>>> factura[-1]
1234

Los índices negativos van entonces de -1 (último elemento) a -len(factura) (primer elemento).
>>> factura[-len(factura)]
'pan'
A través de los índices, pueden cambiarse los elementos de una lista en el lugar.
>>> factura[1] = "carne"
>>> factura
['pan', 'carne', 100, 1234
De esta forma se cambia el valor inicial de un elemento de la lista lo cual hacen una la lista mutable
Métodos
El el objeto de tipo lista integra una serie de métodos integrados a continuación:
append()
Este método agrega un elemento al final de una lista.

>>> versiones_plone = [2.5, 3.6, 4, 5]
>>> print versiones_plone
[2.5, 3.6, 4, 5]
>>> versiones_plone.append(6)
[2.5, 3.6, 4, 5, 6]
count()
Este método recibe un elemento como argumento, y cuenta la cantidad de veces que aparece en la lista.
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> print "6 ->", versiones_plone.count(6)
6 -> 1
>>> print "5 ->", versiones_plone.count(5)
5 -> 1
>>> print "2.5 ->", versiones_plone.count(2.5)
2.5 -> 1
extend()
Este método extiende una lista agregando un iterable al final.

>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6]
[2.1, 2.5, 3.6]
>>> versiones_plone.extend([4])
[2.1, 2.5, 3.6, 4]
>>> versiones_plone.extend(range(5,7))
[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
index()
Este método recibe un elemento como argumento, y devuelve el índice de su primera aparición en la lista.
3.9. Tipo listas 57

>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4]

>>> print versiones_plone.index(4)
3
El método admite como argumento adicional un índice inicial a partir de donde comenzar la búsqueda, opcional-
mente también el índice final.
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4]
>>> versiones_plone[2]
3.6
>>> print versiones_plone.index(4, 2)
3
4
>>> print versiones_plone.index(4, 5)
6
4
El método devuelve un excepción ValueError (Página 185) si el elemento no se encuentra en la lista, o en el
entorno definido.
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4]
>>> print versiones_plone.index(9)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 9 is not in list
insert()
Este método inserta el elemento x en la lista, en el índice i.

>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> versiones_plone.insert(2, 3.7)
[2.1, 2.5, 3.7, 3.6, 4, 5, 6]
pop()
Este método devuelve el último elemento de la lista, y lo borra de la misma.

>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> print versiones_plone.pop()
6
[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5]
Opcionalmente puede recibir un argumento numérico, que funciona como índice del elemento (por defecto, -1)
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> print versiones_plone.pop(2)
3.6
[2.1, 2.5, 4, 5, 6]
remove()
Este método recibe como argumento un elemento, y borra su primera aparición en la lista.

>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]

[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> versiones_plone.remove(2.5)
[2.1, 3.6, 4, 5, 6]
El método devuelve un excepción ValueError (Página 185) si el elemento no se encuentra en la lista.
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> versiones_plone.remove(7)
ValueError: list.remove(x): x not in list
reverse()
Este método invierte el orden de los elementos de una lista.

>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> versiones_plone.reverse()
[6, 5, 4, 3.6, 2.5, 2.1]
sort()
Este método ordena los elementos de una lista.

>>> versiones_plone = [4, 2.5, 5, 3.6, 2.1, 6]
[4, 2.5, 5, 3.6, 2.1, 6]
>>> versiones_plone.sort()
[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
El método sort() admite la opción reverse, por defecto, con valor False. De tener valor True, el ordena-
miento se hace en sentido inverso.
>>> versiones_plone.sort(reverse=True)
[6, 5, 4, 3.6, 2.5, 2.1]
Convertir a listas
Para convertir a tipos listas debe usar la función list() (Página 133) la cual esta integrada (Página 109) en el
interprete Python.
Truco: Para más información consulte las funciones integradas para operaciones de secuencias (Página 131).
3.9. Tipo listas 59

Ejemplos

Ejemplo de establecer una colección ordenada/arreglos o vectores
lista = [2, "CMS", True, ["Plone", 10]]
print lista, type(lista)
Ejemplo de acceder a un elemento especifico de una lista
l2 = lista[1]
print l2
Ejemplo de acceder a un elemento a una lista anidada
l3 = lista[3][0]
print l3
Ejemplo de establecer nuevo valor de un elemento de lista
lista[1] = 4
print lista
lista[1] = "CMS"
Ejemplo de obtener un rango de elemento especifico
l3 = lista[0:3]
print l3
Ejemplos de obtener un rango con saltos de elementos específicos
l4 = lista[0:3:2]
print l4
l5 = lista[1::2]
print l5
Ejemplo de iterar sobre cualquier secuencia
Usted puede iterar sobre cualquier secuencia (cadenas de caracteres, lista, claves en un diccionario, lineas en un
archivo, ...):
Ejemplo de iterar sobre una cadenas de caracteres
>>> vocales = 'aeiou'
>>> for letra in 'hermosa':
... if letra in vocales:
... print letra,
e o a
Ejemplo de iterar sobre una lista
Para separar una cadena en frases, los valores pueden separarse con la función integrada split().
>>> mensaje = "Hola, como estas tu?"
>>> mensaje.split() # retorna una lista
['Hola,', 'como', 'estas', 'tu?']
>>> for palabra in mensaje.split():
... print palabra
...
Hola,
como
estas
tu?
Ejemplo de iterar sobre dos o más secuencias
Para iterar sobre dos o más secuencias al mismo tiempo, los valores pueden emparejarse con la función integrada
zip() (Página 134).

>>> preguntas = ['nombre', 'objetivo', 'sistema operativo']

>>> respuestas = ['Leonardo', 'aprender Python y Plone', 'Linux']
>>> for pregunta, respuesta in zip(preguntas, respuestas):
... print '¿Cual es tu {0}?, la respuesta es: {1}.'.format(
... pregunta, respuesta)
...
¿Cual es tu nombre?, la respuesta es: Leonardo.
¿Cual es tu objetivo?, la respuesta es: aprender Python y Plone.
¿Cual es tu sistema operativo?, la respuesta es: Linux.
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las listas desde la consola interactiva (Página 15)
de la siguiente forma:
>>> help(list)
Truco: Para ejecutar el código tipo_listas.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se
python tipo_listas.py
Ver también:
esta temática.
Tipo tuplas
Las tuplas son objetos de tipo secuencia, específicamente es un tipo de dato lista (Página 56) inmutable. Esta no
puede modificarse de ningún modo después de su creación.
Métodos
Son muy similares a las listas (Página 56) y comparten varias de sus funciones y métodos integrados, aunque
su principal diferencia es que son inmutables. El objeto de tipo tupla integra una serie de métodos integrados a
continuación:
count()
Este método recibe un elemento como argumento, y cuenta la cantidad de veces que aparece en la tupla.
>>> valores = ("Python", True, "Zope", 5)
>>> print "True ->", valores.count(True)
True -> 1
>>> print "'Zope' ->", valores.count('Zope')
'Zope' -> 1
>>> print "5 ->", valores.count(5)
5 -> 1
3.10. Tipo tuplas 61

index()
Comparte el mismo método index() (Página 57) del tipo lista. Este método recibe un elemento como argumento,
y devuelve el índice de su primera aparición en la tupla.
>>> print valores.index(True)
1
>>> print valores.index(5)
3
El método devuelve un excepción ValueError (Página 185) si el elemento no se encuentra en la tupla, o en el
entorno definido.
>>> print valores.index(4)
ValueError: tuple.index(x): x not in tuple
Convertir a tuplas
Para convertir a tipos tuplas debe usar la función tuple() (Página 133), la cual está integrada (Página 109) en el
interprete Python.
Ejemplos

Ejemplo simple de tupla
tupla = 12345, 54321, 'hola!'
Ejemplo de tuplas anidadas
otra = tupla, (1, 2, 3, 4, 5)
Operación asignar de valores de una tupla en variables
x, y, z = tupla
Cuidar seguimiento del número de la numeración
Una tarea común es iterar sobre una secuencia mientras cuidas el seguimiento de la numeración de un elemento.
Podría usar un bucle while con un contador o un bucle for usando la función range() (Página 115) y la función
len() (Página 114):
>>> tecnologias = ('Zope', 'Plone', 'Pyramid')
>>> for i in range(0, len(tecnologias)):
... print i, tecnologias[i]
...
0 Zope
1 Plone
2 Pyramid
Pero, Python provee la palabra reservada enumerate para esto:
for index, item in enumerate(conexion_completa):
print index, item

Caso real de conexión a BD

A continuación, un ejemplo más apegado a la realidad que busca establecer una conexión a una BD:
print "\nDefiniendo conexión a BD MySQL"
print "==============================\n"
conexion_bd = "127.0.0.1","root","qwerty","nomina",
print "Conexión típica:", conexion_bd
print type(conexion_bd)
conexion_completa = conexion_bd, "3307","10",
print "\nConexión con parámetros adicionales:", conexion_completa
print type(conexion_completa)
print "\n"
print "IP de la BD:", conexion_completa[0][0]

print "Usuario de la BD:", conexion_completa[0][1]
print "Contraseña de la BD:", conexion_completa[0][2]
print "Nombre de la BD:", conexion_completa[0][3]
print "Puerto de conexión:", conexion_completa[1]
print "Tiempo de espera en conexión:", conexion_completa[2]
print """\nMás información acerca de MySQL y Python \

http://mysql-python.sf.net/MySQLdb.html\n"""
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre las tuplas desde la consola interactiva (Página 15)
de la siguiente forma:
>>> help(tuple)
Truco: Para ejecutar el código tipo_tuplas.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se
python tipo_tuplas.py
Ver también:
esta temática.
Tipo diccionarios
El diccionario, define una relación uno a uno entre claves y valores.

dict Mapeos Mutable, sin orden. {’cms’:"Plone", ’version’:5}
Un objeto mapping mapea valores hashable a objetos arbitrariamente. Los objetos Mapeos son objetos mutable.
El diccionario es el único tipo de mapeo estándar actual. Para otro contenedores ver los integrados en las clases
“lista (Página 56)”, “conjuntos (Página 73)”, y “tupla (Página 61)”, y el modulo “collections”.
Los diccionarios pueden ser creados colocando una lista separada por coma de pares “key:value” entre {}, por
ejemplo: “{’python’: 27, ’plone’: 51}” o “{27:’python’, 51:’plone’}”, o por el construc-
tor “dict() (Página 132)”.
3.11. Tipo diccionarios 63

>>> diccionario = {
... "clave1":234,
... "clave2":True,
... "clave3":"Valor 1",
... "clave4":[1,2,3,4]
... }
>>> print diccionario, type(diccionario)
{'clave4': [1, 2, 3, 4], 'clave1': 234,
'clave3': 'Valor 1', 'clave2': True} <type 'dict'>
Usted puede acceder a los valores del diccionario usando cada su clave, se presenta unos ejemplos a continuación:
>>> diccionario['clave1']
234
True
'Valor 1'
[1, 2, 3, 4]
Un diccionario puede almacenar los diversos tipos de datos integrados en Python usando la función type() (Pági-
na 117), usted puede pasar el diccionario con la clave que usted desea determinar el tipo de dato, se presenta unos
ejemplos a continuación:
>>> type(diccionario['clave1'])
<type 'int'>
<type 'bool'>
<type 'str'>
<type 'list'>
Operaciones
Los objetos de tipo diccionario permite una serie de operaciones usando operadores integrados en el interprete
Python para su tratamiento, a continuación algunos de estos:
Acceder a valor de clave
Esta operación le permite acceder a un valor especifico del diccionario mediante su clave.
>>> versiones = dict(python=2.7, zope=2.13, plone=5.1, django=2.1)
>>> versiones['zope']
2.13
Asignar valor a clave
Esta operación le permite asignar el valor especifico del diccionario mediante su clave.
>>> versiones = {'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': None}
>>> versiones['plone']
>>> versiones['plone'] = 5.1
>>> versiones
{'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': 5.1}
>>> versiones['plone']
5.1

Iteración in
Este operador es el mismo operador integrado in (Página 80) en el interprete Python pero aplicada al uso de la
secuencia de tipo diccionario.
>>> print versiones
{'zope': 2.13, 'python': 2.7, 'plone': 5.1, 'django': 2.1}
>>> 'plone' in versiones
True
>>> 'flask' in versiones
False
En el ejemplo anterior este operador devuelve True si la clave esta en el diccionario versiones, de lo contrario
devuelve False.
Métodos
Los objetos de tipo diccionario integra una serie de métodos integrados a continuación:
clear()
Este método remueve todos los elementos desde el diccionario.

>>> versiones = dict(python=2.7, zope=2.13, plone=5.1)
>>> print versiones
{'zope': 2.13, 'python': 2.7, 'plone': 5.1}
>>> versiones.clear()
>>> print versiones
{}
copy()
Este método devuelve una copia superficial del tipo diccionario:

>>> otro_versiones = versiones.copy()
>>> versiones == otro_versiones
True
fromkeys()
Este método crea un nuevo diccionario con claves a partir de un tipo de dato secuencia. El valor de value por
defecto es el tipo None (Página 201).
>>> secuencia = ('python', 'zope', 'plone')
>>> versiones = dict.fromkeys(secuencia)
>>> print "Nuevo Diccionario : %s" % str(versiones)
Nuevo Diccionario : {'python': None, 'zope': None, 'plone': None}
En el ejemplo anterior inicializa los valores de cada clave a None, mas puede inicializar un valor común por
defecto para cada clave:
>>> versiones = dict.fromkeys(secuencia, 0.1)
>>> print "Nuevo Diccionario : %s" % str(versiones)
Nuevo Diccionario : {'python': 0.1, 'zope': 0.1, 'plone': 0.1}

get()
Este método devuelve el valor en base a una coincidencia de búsqueda en un diccionario mediante una clave, de
lo contrario devuelve el objeto None (Página 201).
>>> versiones.get('plone')
5.1
>>> versiones.get('php')
>>>
has_key()
Este método devuelve el valor True si el diccionario tiene presente la clave enviada como argumento.
>>> versiones.has_key('plone')
True
>>> versiones.has_key('django')
False
items()
Este método devuelve una lista de pares de diccionarios (clave, valor), como 2 tuplas.
>>> versiones.items()
[('zope', 2.13), ('python', 2.7), ('plone', 5.1)]
iteritems()
Este método devuelve un iterador (Página 88) sobre los elementos (clave, valor) del diccionario. Lanza una ex-
cepción StopIteration (Página 184) si llega al final de la posición del diccionario.
>>> print versiones
>>> versiones.iteritems()
<dictionary-itemiterator object at 0x7fab9dd4bc58>
>>> for clave,valor in versiones.iteritems():
... print clave,valor
...
zope 2.13
python 2.7
plone 5.1
>>> versionesIterador = versiones.iteritems()
>>> print versionesIterador.next()
('zope', 2.13)
('python', 2.7)
('plone', 5.1)
StopIteration

iterkeys()
Este método devuelve un iterador (Página 88) sobre las claves del diccionario. Lanza una excepción StopIteration
(Página 184) si llega al final de la posición del diccionario.
>>> print versiones
>>> versiones.iterkeys()
<dictionary-keyiterator object at 0x7fab9dd4bcb0>
>>> for clave in versiones.iterkeys():
... print clave
...
zope
python
plone
>>> versionesIterador = versiones.iterkeys()
zope
python
plone
StopIteration
itervalues()
Este método devuelve un iterador (Página 88) sobre los valores del diccionario. Lanza una excepción StopIteration
(Página 184) si llega al final de la posición del diccionario.
>>> print versiones
>>> versiones.itervalues()
<dictionary-valueiterator object at 0x7fab9dd4bc58>
>>> for valor in versiones.itervalues():
... print valor
...
2.13
2.7
5.1
>>> versionesIterador = versiones.itervalues()
2.13
2.7
5.1
StopIteration

keys()
Este método devuelve una lista de las claves del diccionario:

>>> versiones.keys()
['zope', 'python', 'plone']
pop()
Este método remueve específicamente una clave de diccionario y devuelve valor correspondiente. Lanza una
excepción KeyError (Página 183) si la clave no es encontrada.
>>> versiones
>>> versiones.pop('zope')
2.13
>>> versiones
{'python': 2.7, 'plone': 5.1}
>>> versiones.pop('django')
KeyError: 'django'
popitem()
Este método remueve y devuelve algún par (clave, valor) del diccionario como una 2 tuplas. Lanza una excepción
KeyError (Página 183) si el diccionario esta vació.
>>> versiones
>>> versiones.popitem()
('zope', 2.13)
>>> versiones
{'python': 2.7, 'plone': 5.1}
('python', 2.7)
>>> versiones
{'plone': 5.1}
('plone', 5.1)
>>> versiones
{}
KeyError: 'popitem(): dictionary is empty'
setdefault()
Este método es similar a get(key, default_value) (Página 66), pero además asigna la clave key al valor por
default_value para la clave si esta no se encuentra en el diccionario.
D.setdefault(key[,default_value])
A continuación un ejemplo de como trabaja el método setdefault() cuando la clave esta en el diccionario:


>>> zope = versiones.setdefault('zope')
>>> print 'Versiones instaladas:', versiones
Versiones instaladas: {'zope': 2.13, 'python': 2.7, 'plone': 5.1}
>>> print 'Versión de Zope:', zope
Versión de Zope: 2.13
A continuación un ejemplo de como trabaja el método setdefault() la clave no esta en el diccionario:
>>> paquetes = {'python': 2.7, 'zope': 2.13}
>>> print paquetes
{'python': 2.7, 'zope': 2.13}
>>> plone = paquetes.setdefault('plone')
>>> print 'paquetes: ', paquetes
paquetes: {'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': None}
>>> print 'plone: ', plone
plone: None
Si el valor no es proveído, el valor default_value será el tipo objeto integrado None (Página 201).
A continuación un ejemplo de como trabaja el método setdefault() la clave no esta en el diccionario pero
esta vez el default_value es proveído:
>>> pkgs = {'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': None}
>>> print pkgs
{'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': None}
>>> django = paquetes.setdefault('django', 2.1)
>>> print 'paquetes =', pkgs
paquetes = {'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': None}
>>> print 'django =', django
django = 2.1
A continuación otro ejemplo en donde puedes agrupar N tuplas (Página 61) por el valor el cual se repite más y
construir un diccionario que cuyas claves son los valores mas repetidos y cuyos valores este agrupados en tipo
listas (Página 56):
>>> PKGS = (('zope', 'Zope2'),
... ('zope', 'pytz'),
... ('plone', 'Plone'),
... ('plone', 'diazo'),
... ('plone', 'z3c.form'),)
>>>
>>> paquetes = {}
>>> for clave, valor in PKGS:
... if paquetes.has_key(clave):
... paquetes[clave].append(valor)
... else:
... paquetes[clave] = [valor]
...
>>> print paquetes
{'zope': ['Zope2', 'pytz'], 'plone': ['Plone', 'diazo', 'z3c.form']}
En el tipo tupla PKGS los elementos mas repetidos son ’zope’ y ’plone’ estos se convierten en clave del
diccionario paquetes y los otros elementos se agrepan en listas como sus respectivos valores.
A continuación un mejor aprovechamiento implementando el método setdefault():
>>> PKGS = (('zope', 'Zope2'),
... ('zope', 'pytz'),
... ('plone', 'Plone'),
... ('plone', 'diazo'),
... ('plone', 'z3c.form'),)
>>> paquetes = {}

>>> for clave, valor in PKGS:

... paquetes.setdefault(clave, []).append(valor)
...
>>> print paquetes
{'zope': ['Zope2', 'pytz'], 'plone': ['Plone', 'diazo', 'z3c.form']}
En el ejemplo anterior puede ver que el aprovechamiento del método setdefault() a comparación de no usar
el respectivo método.
update()
Este método actualiza un diccionario agregando los pares clave-valores en un segundo diccionario. Este método
no devuelve nada.
El método update() toma un diccionario o un objeto iterable de pares clave/valor (generalmente tuplas). Si se
llama a update() sin pasar parámetros, el diccionario permanece sin cambios.
>>> print versiones
>>> versiones_adicional = dict(django=2.1)
>>> print versiones_adicional
{'django': 2.1}
>>> versiones.update(versiones_adicional)
Como puede apreciar este método no devuelve nada, más si muestra de nuevo el diccionario versiones puede
ver que este fue actualizado con el otro diccionario versiones_adicional.
>>> print versiones
values()
Este método devuelve una lista de los valores del diccionario:

>>> versiones.values()
[2.13, 2.7, 5.1]
viewitems()
Este método devuelve un objeto como un conjunto mutable proveyendo una vista en los elementos del diccionario:
>>> versiones.viewkeys()
dict_keys(['zope', 'python', 'plone'])
>>> for clave,valor in versiones.iteritems():
... print clave,valor
...
zope 2.13
python 2.7
plone 5.1
viewkeys()
Este método devuelve un objeto proveyendo una vista de las claves del diccionario.


>>> versiones.viewkeys()
dict_keys(['zope', 'python', 'plone'])
>>> for clave in versiones.viewkeys():
... print clave
...
zope
python
plone
viewvalues()
Este método devuelve un objeto proveyendo una vista de los valores del diccionario.
>>> versiones.viewvalues()
dict_values([2.13, 2.7, 5.1])
>>> for valor in versiones.viewvalues():
... print valor
...
2.13
2.7
5.1
Funciones
Los objetos de tipo diccionario tienen disponibles una serie de funciones integradas en el interprete Python para
su tratamiento, a continuación algunas de estas:
cmp()
Esta función es la misma función integrada cmp() (Página 120) en el interprete Python pero aplicada al uso de la
>>> versiones_proyecto1 = dict(python=2.7, zope=2.13, plone=5.1)
>>> versiones_proyecto2 = dict(django=2.1, django-filter=1.1.0)
>>> print cmp(versiones_proyecto1, versiones_proyecto2)
1
La función cmp() es usado en Python para comparar valores y claves de dos diccionarios. Si la función devuelve
el valor 0 si ambos diccionarios son igual, devuelve el valor 1 si el primer diccionario es mayor que el segundo
diccionario y devuelve el valor -1 si el primer diccionario es menor que el segundo diccionario.
len()
Esta función es la misma función integrada len() (Página 114) en el interprete Python pero aplicada al uso de la
>>> len(versiones)
3
Sentencias
Los objetos de tipo diccionario tienen disponibles una serie de sentencias integradas en el interprete Python para
su tratamiento, a continuación algunas de estas:

del
Esta sentencia es la misma sentencia integrada del (Página 30) en el interprete Python pero aplicada al uso de la
>>> print versiones
>>> del versiones['django']
>>> print versiones
En el código fuente anterior se usa la sentencia del para eliminar un elemento del diccionario mediante su
respectiva clave.
Convertir a diccionarios
Para convertir a tipos diccionarios debe usar la función dict() (Página 132) la cual esta integrada (Página 109) en
el interprete Python.
Ejemplos

Ejemplo de definición de un diccionario
datos_basicos = {
"nombres":"Leonardo Jose",
"apellidos":"Caballero Garcia",
"cedula":"26938401",
"fecha_nacimiento":"03/12/1980",
"lugar_nacimiento":"Maracaibo, Zulia, Venezuela",
"nacionalidad":"Venezolana",
"estado_civil":"Soltero"
}
Ejemplo de operaciones con tipo diccionario con funciones propias
print "\nClaves de diccionario:", datos_basicos.keys()
print "\nValores de diccionario:", datos_basicos.values()
print "\nElementos de diccionario:", datos_basicos.items()
Ejemplo de iteración avanzada sobre diccionarios con función iteritems
for key, value in datos_basicos.iteritems():
print('Clave: %s, tiene el valor: %s' % (key, value))
Ejemplo real de usar tipo diccionario
print "\n\nInscripción de Curso"
print "===================="
print "\nDatos de participante"

print "---------------------"
print "Cédula de identidad: ", datos_basicos['cedula']

print "Nombre completo: " + datos_basicos['nombres'] + " " + \
datos_basicos['apellidos']
import datetime, locale, os

locale.setlocale(locale.LC_ALL, os.environ['LANG'])
print "Fecha y lugar de nacimiento:", datetime.datetime.strftime(
datetime.datetime.strptime(
datos_basicos['fecha_nacimiento'], '%d/%m/%Y'
), "%d de %B de %Y"
) + " en " + datos_basicos['lugar_nacimiento'] + "."
print "Nacionalidad:", datos_basicos['nacionalidad']
print "Estado civil:", datos_basicos['estado_civil']
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre los diccionarios desde la consola interactiva (Pá-
gina 15) de la siguiente forma:
>>> help(dict)
Truco: Para ejecutar el código tipo_diccionarios.py, abra una consola de comando, acceda al directorio
python tipo_diccionarios.py
Ver también:
esta temática.
Tipo conjuntos
Un conjunto, es una colección no ordenada y sin elementos repetidos. Los usos básicos de éstos incluyen verifi-
cación de pertenencia y eliminación de entradas duplicadas.
set Conjun- Mutable, sin orden, no contiene set([4.0, ’Carro’, True])
tos duplicados.
frozenset Conjun- Inmutable, sin orden, no contiene frozenset([4.0, ’Carro’,
tos duplicados. True])
Métodos
Los objetos de tipo conjunto mutable y conjunto inmutable integra una serie de métodos integrados a continua-
ción:
add()
Este método agrega un elemento a un conjunto mutable. Esto no tiene efecto si el elemento ya esta presente.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> print set_mutable1
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
>>> set_mutable1.add(22)
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11, 22])
3.12. Tipo conjuntos 73

clear()
Este método remueve todos los elementos desde este conjunto mutable.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
>>> set_mutable1.clear()
set([])
copy()
Este método devuelve una copia superficial del tipo conjunto mutable o conjunto inmutable:
>>> set_mutable = set([4.0, 'Carro', True])
>>> otro_set_mutable = set_mutable.copy()
>>> set_mutable == otro_set_mutable
True
difference()
Este método devuelve la diferencia entre dos conjunto mutable o conjunto inmutable: todos los elementos que
están en el primero, pero no en el argumento.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> set_mutable2 = set([11, 5, 9, 2, 4, 8])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
set([2, 4, 5, 8, 9, 11])
>>> print set_mutable1.difference(set_mutable2)
set([1, 3, 7])
>>> print set_mutable2.difference(set_mutable1)
set([8, 9])
difference_update()
Este método remueve todos los elementos de otro conjunto mutable desde este conjunto mutable.
>>>
Por hacer
TODO terminar de escribir sobre este método integrado.
discard()
Este método remueve un elemento desde un conjunto mutable si ese es un miembro. Si el elemento no es miem-
bro, no hacer nada.
>>>
Por hacer

intersection()
Este método devuelve la intersección entre los conjuntos mutables o conjuntos inmutables: todos los elementos
que están en ambos.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> set_mutable2 = set([11, 5, 9, 2, 4, 8])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
set([2, 4, 5, 8, 9, 11])
>>> print set_mutable1.intersection(set_mutable2)
set([2, 11, 4, 5])
>>> print set_mutable2.intersection(set_mutable1)
set([2, 11, 4, 5])
intersection_update()
Este método actualiza un conjunto mutable con la intersección de ese mismo y otro.
>>>
Por hacer
isdisjoint()
Este método devuelve el valor True si no hay elementos comunes entre los conjuntos mutables o conjuntos
inmutables.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> set_mutable2 = set([11, 5, 9, 2, 4, 8])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
set([2, 4, 5, 8, 9, 11])
>>> print set_mutable1.isdisjoint(set_mutable2)
issubset()
Este método devuelve el valor True si el conjunto mutable es un subconjunto del conjunto mutable o del
conjunto inmutable argumento.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> set_mutable2 = set([11, 5, 9, 2, 4, 8])
>>> set_mutable3 = set([11, 5, 2, 4])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
set([2, 4, 5, 8, 9, 11])
set([2, 11, 4, 5])
>>> print set_mutable2.issubset(set_mutable1)
False
>>> print set_mutable3.issubset(set_mutable1)
True

issuperset()
Este método devuelve el valor True si el conjunto mutable o el conjunto inmutable es un superset del conjunto
mutable argumento.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> set_mutable2 = set([11, 5, 9, 2, 4, 8])
>>> set_mutable3 = set([11, 5, 2, 4])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
set([2, 4, 5, 8, 9, 11])
set([2, 11, 4, 5])
>>> print set_mutable1.issuperset(set_mutable2)
False
>>> print set_mutable1.issuperset(set_mutable3)
True
pop()
Este método remueve y devuelve un elemento de conjunto mutable arbitrariamente. Lanza una excepción KeyE-
rror (Página 183) si el conjunto mutable es vacío.
>>>
Por hacer
remove()
Este método remueve un elemento de un conjunto mutable, si debe ser un miembro. Si el elemento no es miem-
bro, lanza una excepción KeyError (Página 183).
>>>
Por hacer
symmetric_difference()
Este método devuelve todos los elementos que están en un conjunto mutable e conjunto inmutable u otro, pero
no en ambos.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> set_mutable2 = set([11, 5, 9, 2, 4, 8])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
set([2, 4, 5, 8, 9, 11])
>>> print set_mutable1.symmetric_difference(set_mutable2)
set([1, 3, 7, 8, 9])

symmetric_difference_update()
Este método actualiza un conjunto mutable con diferencia simétrica de ese mismo y otro.
>>>
Por hacer
union()
Este método devuelve un conjunto mutable y conjunto inmutable con todos los elementos que están en alguno
de los conjuntos mutables y conjuntos inmutables.
>>> set_mutable1 = set([4, 3, 11, 7, 5, 2, 1, 4])
>>> set_mutable2 = set([11, 5, 9, 2, 4, 8])
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 11])
set([2, 4, 5, 8, 9, 11])
>>> print set_mutable1.union(set_mutable2)
set([1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 11])
update()
Este método actualiza un conjunto mutable con la unión de si mismo y otros.

>>>
Por hacer
Convertir a conjuntos
Para convertir a tipos conjuntos debe usar las funciones set() (Página 134) y frozenset() (Página 132), las cuales
están integradas (Página 109) en el interprete Python.
Ejemplos
Conjuntos set
A continuación, se presentan un ejemplo de conjuntos set:

# crea un conjunto sin valores repetidos y lo asigna la variable
para_comer = set([
'pastel', 'tequeno', 'papa', 'empanada', 'mandoca'])
print para_comer, type(para_comer)
para_tomar = set(['refresco', 'malta', 'jugo', 'cafe'])
print para_tomar, type(para_tomar)
# usa operaciones condicionales con operador in

hay_tequeno = 'tequeno' in para_comer

hay_fresco = 'refresco' in para_tomar
print "\nTostadas A que Pipo!"

print "===================="
# valida si un elemento esta en el conjunto

print "Tenéis tequeno?:", 'tequeno' in para_comer
# valida si un elemento esta en el conjunto

print "Tenéis pa' tomar fresco?:", 'refresco' in para_tomar
if (hay_tequeno and hay_fresco):

print "Desayuno vergatario!!!"
else:
print "Desayuno ligero"
Conjuntos frozenset
A continuación, se presentan un ejemplo de conjuntos frozenset:

>>> versiones_plone = frozenset([6, 2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 4, 2.5])
>>> print versiones_plone, type(versiones_plone)
frozenset([2.5, 4, 5, 6, 2.1, 3.6]) <type 'frozenset'>
Los elementos de un set son únicos (sin repeticiones dentro del set), y deben ser objetos inmutables: números,
cadenas de caracteres, tuplas y sets inmutables, pero no listas ni sets mutables.
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre los conjuntos set desde la consola interactiva
(Página 15) de la siguiente forma:
>>> help(set)
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre los conjuntos frozenset desde la consola interac-
tiva (Página 15) de la siguiente forma:
>>> help(frozenset)
Truco: Para ejecutar el código tipo_conjuntos.py, abra una consola de comando, acceda al directorio
python tipo_conjuntos.py
Ver también:
esta temática.

CAPÍTULO 4
Bloques de código y estructuras de control
En Python tiene las estructuras de control como if (elif, else); for, while (else, break, continue,
pass); las funciones range() (Página 115) y xrange() (Página 116); ademas de los tipos iteradores (Página 88).
En esta lección se describen las estructuras de control del lenguaje Python, mostrando ejemplos prácticos y útiles.
A continuación el temario de esta lección:
Condicional if
La sentencia condicional if se usa para tomar decisiones, este evaluá básicamente una operación lógica, es decir
una expresión que de como resultado True o False, y ejecuta la pieza de código siguiente siempre y cuando el
resultado sea verdadero.
A continuación un de estructura condicional if/elif/else completo:
numero = int(raw_input("\nIngresa un número entero, por favor: "))
if numero < 0:
numero = 0
print 'El número ingresado es negativo cambiado a cero.\n'
elif numero == 0:
print 'El número ingresado es 0.\n'
elif numero == 1:
print 'El número ingresado es 1.\n'
else:
print 'El número ingresado es mayor que uno.\n'
En el ejemplo anterior usa dos funciones integradas en el interprete Python:
La función int() (Página 121) que convierte el valor ingresado a número entero.
La función raw_input() (Página 119) lee el valor ingresado por la entrada estándar.
El valor es ingresado en la variable numero comprobará en el sentencia condicional if, si la comprobación
devuelve False intentará con el siguiente bloque condicional elif, si la comprobación devuelve False nue-
vamente intentará con el siguiente bloque condicional elif si de nuevo la comprobación devuelve False por
ultimo intentará con el siguiente bloque condicional else la cual se ejecutara sin comprobación.
Sentencia if
La sentencia if EXPRESION, significa, Si se cumple la expresión condicional (Página 80) se ejecuta el bloque
de sentencias seguidas.
79
Sentencia elif
La sentencia elif EXPRESION, significa, De lo contrario Si se cumple la expresión condicional (Página 80)
se ejecuta el bloque de sentencias seguidas.
Sentencia else
La sentencia else, significa, De lo contrario se cumple sin evaluar ninguna expresión condicional (Página 80) y
ejecuta el bloque de sentencias seguidas.
Operador is
El operador is, significa, que prueba identidad: ambos lados de la expresión condicional debe ser el mismo
objecto:
>>> 1 is 1.
False
>>> a, b = 1, 1
>>> a is b
True
Operador in
El operador in, significa, para cualquier colección del valor del lado izquierdo contenga el valor del lado derecho:
>>> b = [1, 2, 3]
>>> 2 in b
True
>>> 5 in b
False
En el ejemplo anterior, si b es una lista, este prueba que 2 y 5 sean elementos de la lista b.
Operador not in
El operador not in, el contrario de operador in (Página 80), devuelve True cuando un elemento no está en una
secuencia.
>>> b = [1, 2, 3]
>>> 4 not in b
True
>>> 1 not in b
False
En el ejemplo anterior, si b es una lista, este prueba que 4 y 1 sean elementos de la lista b.
Expresiones condicional
Estos son los distintos tipos de expresiones condicionales:
Expresión if
La expresión de la sentencia if se evaluá a False cuando se cumple las siguientes expresiones están presente:
Cualquier numero igual a cero (0, 0.0, 0+0j).
Un contenedor vació (lista (Página 56), tupla (Página 61), conjunto (Página 73), diccionario (Página 63)).
80 Capítulo 4. Bloques de código y estructuras de control

False, None.
De lo contrario evaluá a True cuando se cumple la siguiente expresión esta presente:
cualquier cosa de lo contrario.
if EXPRESION:
pass
Expresión ==
Esta expresión usa el operador == (Página 38) para validar la misma.
Expresión is
Esta expresión usa el operador is (Página 80) para validar la misma.
Expresión in
Esta expresión usa el operador in (Página 80) para validar la misma.
Ejemplos
A continuación, se presenta un ejemplo del uso de condicionales if:

Definir variables usadas en los siguientes ejemplos:
dato1, dato2, dato3, dato4 = 21, 10, 5, 20;
Ejemplo de operador de comparación Igual:
if (dato1 == dato2):
print "'dato1' y 'dato2' son iguales."
else:
print "'dato1' y 'dato2' no son iguales."
Ejemplo de operador de comparación Distinto:
if (dato1 != dato2):
print "'dato1' y 'dato2' son distintas."
else:
print "'dato1' y 'dato2' no son distintas."
Ejemplo de operador de comparación Diferente:
if (dato1 <> dato2):
print "'dato1' y 'dato2' son diferentes."
else:
print "'dato1' y 'dato2' no son diferentes."
Ejemplo de operador de comparación Menor que:
if (dato1 < dato2):
print "'dato1' es menor que 'dato2'."
else:
print "'dato1' no es menor que 'dato2'."
Ejemplo de operador de comparación Mayor que:
if (dato1 > dato2):
print "'dato1' es mayor que 'dato2'."
else:
print "'dato1' no es mayor que 'dato2'."
4.1. Condicional if 81
Ejemplo de operador de comparación Menor o igual que:

if (dato3 <= dato4):
print "'dato3' es menor o igual que 'dato4'."
else:
print "'dato3' no es menor o igual que 'dato4'."
Ejemplo de operador de comparación Mayor o igual que:
if (dato4 >= dato3):
print "'dato4' es mayor o igual que 'dato3'."
else:
print "'dato4' no es mayor o igual que 'dato3'."
Truco: Para ejecutar el código condicional_if.py, abra una consola de comando, acceda al directorio
python condicional_if.py
Ver también:
esta temática.
Operadores lógicos
Estos son los distintos tipos de operadores con los que puede trabajar con valores booleanos, los llamados opera-
dores lógicos o condicionales:
Operador and
El operador and evalúa si el valor del lado izquierdo y el lado derecho se cumple.
>>> True and False
False
Operador or
El operador or evalúa si el valor del lado izquierdo o el lado derecho se cumple.

>>> True or False
True
Operador not
El operador not devuelve el valor opuesto la valor booleano.

>>> not True
False
Si la expresión es True el valor devuelto es False, de lo contrario si la expresión es False el valor devuelto es
True.
>>> not False
True

Ejemplos

Definir variables usadas en los siguientes ejemplos:
a, b = 10, 20
Ejemplo de operador lógico and:
if (a and b):
print "Las variables 'a' y 'b' son VERDADERO."
else:
print "O bien la variable 'a' no es VERDADERO " + \
"o la variable 'b' no es VERDADERO."
Ejemplo de operador lógico or:
if (a or b):
print "O bien la variable 'a' es VERDADERA " + \
"o la variable 'b' es VERDADERA " + \
"o ambas variables son VERDADERAS."
else:
print "Ni la variable 'a' es VERDADERA ni " + \
"la variable 'b' es VERDADERA."
Ejemplo de operador lógico not:
if not(a and b):
print "Ni la variable 'a' NO es VERDADERA " + \
"o la variable 'b' NO es VERDADERA."
else:
print "Las variables 'a' y 'b' son VERDADERAS."
Truco: Para ejecutar el código operadores_logicos.py, abra una consola de comando, acceda al directorio
python operadores_logicos.py
Ver también:
esta temática.
Bucle while
En Python tiene una palabra reservada llamada while que nos permite ejecutar ciclos, o bien secuencias perió-
dicas que nos permiten ejecutar código múltiples veces.
El ciclo while nos permite realizar múltiples iteraciones basándonos en el resultado de una expresión lógica que
puede tener como resultado un valor True o False.
Tipos de Bucle ‘while’
A continuación, se presentan algunos ejemplos del uso del bucle while:
4.3. Bucle while 83

Bucle ‘while’ controlado por Conteo
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle while controlado por conteo:
suma, numero = 0, 1
while numero <= 10:

suma = numero + suma
numero = numero + 1
print "La suma es " + str(suma)
En este ejemplo tiene un contador con un valor inicial de cero, cada iteración del while manipula esta variable
de manera que incremente su valor en 1, por lo que después de su primera iteración el contador tendrá un valor de
1, luego 2, y así sucesivamente.
Eventualmente cuando el contador llegue a tener un valor de 10, la condición del ciclo numero <= 10 sera
False, por lo que el ciclo terminará arrojando el siguiente resultado.
Bucle ‘while’ controlado por Evento
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle while controlado por Evento:
promedio, total, contar = 0.0, 0, 0
print "Introduzca la nota de un estudiante (-1 para salir): "

grado = int(raw_input())
while grado != -1:
total = total + grado
contar = contar + 1
print "Introduzca la nota de un estudiante (-1 para salir): "
grado = int(raw_input())
promedio = total / contar
print "Promedio de notas del grado escolar es: " + str(promedio)
En este casi el evento que se dispara cuando el usuario ingresa el valor -1, causando que el bucle while se
interrumpo o no se inicie.
Bucle ‘while’ con ‘else’
Al igual que la sentencia if (Página 79), la estructura while también puede combinarse con una sentencia else
(Página 80)).
El nombre de la sentencia else (Página 80) es equivocada, ya que el bloque else se ejecutará en todos los casos,
es decir, cuando la expresión condicional del while sea False, (a comparación de la sentencia if (Página 79)).
promedio, total, contar = 0.0, 0, 0
mensaje = "Introduzca la nota de un estudiante (-1 para salir): "
grado = int(raw_input(mensaje))
while grado != -1:
total = total + grado
contar += 1
grado = int(raw_input(mensaje))
else:
promedio = total / contar
print "Promedio de notas del grado escolar: " + str(promedio)
La sentencia else tiene la ventaja de mantener el mismo nombre y la misma sintaxis que en las demás estructuras
de control.

Sentencias utilitarias
A continuación, se presentan algunos ejemplos del uso de sentencias utilitarias usadas en el bucle while:
Sentencia break
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle while controlado la sentencia break:
variable = 10
while variable > 0:

print 'Actual valor de variable:', variable
variable = variable -1
if variable == 5:
break
Adicionalmente existe una forma alternativa de interrumpir o cortar los ciclos utilizando la palabra reservada
break.
Esta nos permite salir del ciclo incluso si la expresión evaluada en while (o en otro ciclo como for) perma-
nece siendo True. Para comprender mejor use el mismo ejemplo anterior pero se interrumpe el ciclo usando la
sentencia break.
Sentencia continue
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle while controlado la sentencia continue:
variable = 10
while variable > 0:

variable = variable -1
if variable == 5:
continue
print 'Actual valor de variable:', variable
La sentencia continue hace que pase de nuevo al principio del bucle aunque no se haya terminado de ejecutar
el ciclo anterior.
Ejemplos
Sucesión de Fibonacci
Ejemplo de la Sucesión de Fibonacci1 con bucle while:

a, b = 0, 1
while b < 100:
print b,
a, b = b, a + b
Truco: Para ejecutar el código bucle_while.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se
python bucle_while.py
1 https://es.wikipedia.org/wiki/Sucesión_de_Fibonacci
4.3. Bucle while 85

Ver también:
esta temática.
Bucle for
La sentencia for en Python difiere un poco de lo que uno puede estar acostumbrado en lenguajes como C o
Pascal. En lugar de siempre iterar sobre una progresión aritmética de números (como en Pascal) o darle al usuario
la posibilidad de definir tanto el paso de la iteración como la condición de fin (como en C), la sentencia for
de Python itera sobre los ítems de cualquier secuencia (una lista o una cadenas de caracteres), en el orden que
aparecen en la secuencia.
Tipos de Bucle ‘for’
A continuación, se presentan algunos ejemplos del uso del bucle for:
Bucle ‘for’ con Listas
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle for con tipos de estructuras de datos listas (Página 56):
animales = ['gato', 'perro', 'serpiente']
for animal in animales:
print "El animal es: {0}, tamaño de palabra es: {1}".format(
animal, len(animal))
Bucle ‘for’ con Listas y función ‘range’
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle for con tipos de estructuras de datos listas (Página 56)
con la función range() (Página 115) y la función len() (Página 114):
oracion = 'Mary entiende muy bien Python'
frases = oracion.split() # convierte a una lista cada palabra
print "La oración analizada es:", oracion, ".\n"
for palabra in range(len(frases)):
print "Palabra: {0}, en la frase su posición es: {1}".format(
frases[palabra], palabra)
Si se necesita iterar sobre una secuencia de números. Genera una lista conteniendo progresiones aritméticos, por
ejemplo, como se hace en el fragmento de código fuente anterior.
Bucle ‘for’ con Tuplas
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle for con tipos de estructuras de datos Tuplas (Página 61):
conexion_bd = "127.0.0.1","root","123456","nomina"
for parametro in conexion_bd:
print parametro
El ejemplo anterior itera una tupla (Página 61) de parámetros.

Bucle ‘for’ con Diccionarios
A continuación, se presenta un ejemplo del uso del bucle for con tipos de estructuras de datos diccionarios
(Página 63):
datos_basicos = {
"nombres":"Leonardo Jose",
"apellidos":"Caballero Garcia",
"cedula":"26938401",
"fecha_nacimiento":"03/12/1980",
"lugar_nacimiento":"Maracaibo, Zulia, Venezuela",
"nacionalidad":"Venezolana",
"estado_civil":"Soltero"
}
clave = datos_basicos.keys()
valor = datos_basicos.values()
cantidad_datos = datos_basicos.items()
for clave, valor in cantidad_datos:

print clave + ": " + valor
El ejemplo anterior itera un diccionario (Página 63) con datos básicos de una persona.
Bucle ‘for’ con ‘else’
Al igual que la sentencia if (Página 79) y el bucle while (Página 83), la estructura for también puede combinarse
con una sentencia else (Página 80).
El nombre de la sentencia else (Página 80) es equivocada, ya que el bloque else (Página 80) se ejecutará en todos
los casos, es decir, cuando la expresión condicional del bucle for sea False, (a comparación de la sentencia if
(Página 79)).
db_connection = "127.0.0.1","5432","root","nomina"
for parametro in db_connection:
print parametro
else:
print """El comando PostgreSQL es:
$ psql -h {server} -p {port} -U {user} -d {db_name}""".format(
server=db_connection[0], port=db_connection[1],
user=db_connection[2], db_name=db_connection[3])
La sentencia else tiene la ventaja de mantener el mismo nombre y la misma sintaxis que en las demás estructuras
de control.
Truco: Para ejecutar el código bucle_for.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se
python bucle_for.py
Ver también:
esta temática.
4.4. Bucle for 87

Iteradores
Para entender los la filosofía de los Iteradores, busca la simplicidad de las operaciones, evitando la duplicación del
esfuerzo, el cual es un derroche y busca reemplazar varios de los enfoques propios con una característica estándar,
normalmente, deriva en hacer las cosas más legibles además de más interoperable.
Guido van Rossum — Añadiendo tipado estático opcional a Python (Adding Optional Static Typing
to Python2 ).
Un iterador es un objeto adherido al iterator protocol3 , básicamente esto significa que tiene una función next()
(Página 133), es decir, cuando se le llama, devuelve la siguiente elemento en la secuencia, cuando no queda nada
para ser devuelto, lanza la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener la iteración. Pero si se llama
de forma explícita puede ver que, una vez que el iterador esté agotado, al llamarlo nuevamente verá que se lanza
la excepción comentada anteriormente.
A continuación el uso de iteradores usando del método especial __iter__() incluido en el objeto integrado file
(Página 203):
>>> archivo = open('/etc/hostname')
>>> archivo
<open file '/etc/hostname', mode 'r' at 0x7fa44ba379c0>
>>> archivo.__iter__()
>>> iter(archivo)
>>> archivo is archivo.__iter__()
True
>>> linea = archivo.__iter__()
>>> linea.next()
'laptop\n'
>>> linea.next()
StopIteration
En el ejemplo, el método especial __iter__(), hace lo mismo que la función integrada iter(archivo) (Pági-
na 132).
Iteradores y secuencias
Los iteradores se usan con los tipos de secuencias estándar. A continuación, se describen algunos ejemplos:
Iterar sobre la secuencia inmutable cadena de caracter
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia inmutable de tipo cadena de caracteres
(Página 45) ASCII:
>>> frase = 'Hola Mundo'
>>> letra = iter(frase)
>>> letra.next()
'H'
>>> letra.next()
'o'
>>> letra.next()
'l'
>>> letra.next()
'a'
>>> letra.next()
2 https://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=86641
3 https://docs.python.org/dev/library/stdtypes.html#iterator-types

' '
>>> letra.next()
'M'
>>> letra.next()
'u'
>>> letra.next()
'n'
>>> letra.next()
'd'
>>> letra.next()
'o'
>>> letra.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia frase, al llegar al final mediante el iterador letra se
llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener la iteración.
Iterar sobre la secuencia inmutable cadena Unicode
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia inmutable de tipo cadena de caracteres
(Página 46) Unicode:
>>> frase = u'Jekechitü'
>>> letra = iter(frase)
>>> letra.next()
u'J'
>>> letra.next()
u'e'
>>> letra.next()
u'k'
>>> letra.next()
u'e'
>>> letra.next()
u'c'
>>> letra.next()
u'h'
>>> letra.next()
u'i'
>>> letra.next()
u't'
>>> letra.next()
u'\xfc'
>>> letra.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia frase, al llegar al final mediante el iterador letra se
Iterar sobre la secuencia inmutable tupla
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia inmutable de tipo tupla (Página 61):
>>> valores
('Python', True, "Zope", 5)
>>> valores.__iter__()
<tupleiterator object at 0x7fa44b9fa450>
>>> valor = valores.__iter__()
4.5. Iteradores 89
>>> valor.next()
'Python'
>>> valor.next()
True
>>> valor.next()
'Zope'
>>> valor.next()
5
>>> valor.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia valores, al llegar al final mediante el iterador valor se
Iterar sobre la función inmutable xrange
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia inmutable con la función integrada xrange()
(Página 116):
>>> lista = iter(xrange(5))
>>> lista
<rangeiterator object at 0x7fa44b9fb7b0>
>>> lista.next()
0
>>> lista.next()
1
>>> lista.next()
2
>>> lista.next()
3
>>> lista.next()
4
>>> lista.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia lista, al llegar al final se llama a la excepción StopItera-
tion (Página 184) y se causa el detener la iteración.
Iterar sobre la secuencia mutable lista
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia mutable de tipo lista (Página 56):
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> iter(versiones_plone)
<listiterator object at 0x7fa44b9fa450>
>>> version = iter(versiones_plone)
>>> version
>>> version.next()
2.1
>>> version.next()
2.5
>>> version.next()
3.6
>>> version.next()
4
>>> version.next()
5

>>> version.next()
6
>>> version.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia versiones_plone, al llegar al final mediante el iterador
version se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener la iteración.
Usted puede devolver un objeto iterador en orden inverso sobre una secuencia mutable de tipo lista (Página 56)
usando su función integrada __reversed__().
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> versiones_plone.__reversed__()
<listreverseiterator object at 0xb712ebec>
>>> version = versiones_plone.__reversed__()
>>> version.next()
6
>>> version.next()
5
>>> version.next()
4
>>> version.next()
3.6
>>> version.next()
2.5
>>> version.next()
2.1
>>> version.next()
StopIteration
También puede acceder al uso del método especial __iter__() incluido en la secuencia mutable del tipo
integrado lista (Página 56):
>>> versiones_plone = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6]
>>> versiones_plone.__iter__()
Iterar sobre la función mutable range
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia mutable de la función integrada range()
(Página 115):
>>> lista = iter(range(5))
>>> lista
>>> lista.next()
0
>>> lista.next()
1
>>> lista.next()
2
>>> lista.next()
3
>>> lista.next()
4
>>> lista.next()
4.5. Iteradores 91

StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia lista, al llegar al final se llama a la excepción StopItera-
tion (Página 184) y se causa el detener la iteración.
Iteradores y conjuntos
Los iteradores se usan con los tipos de conjuntos estándar. A continuación, se describen algunos ejemplos:
Iterar sobre el conjunto mutable
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con el conjunto mutable de tipo conjuntos (Página 73):
>>> versiones_plone = set([2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4])
>>> version
<setiterator object at 0x7fac9c7c7a50>
>>> version.next()
2.5
>>> version.next()
4
>>> version.next()
5
>>> version.next()
6
>>> version.next()
2.1
>>> version.next()
3.6
>>> version.next()
StopIteration
Iterar sobre el conjunto inmutable
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con el conjunto inmutable de tipo conjuntos (Página 73):
>>> versiones_plone = frozenset([6, 2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 4, 2.5])
>>> version
<setiterator object at 0x7fac9c7c7cd0>
>>> version.next()
2.5
>>> version.next()
4
>>> version.next()
5
>>> version.next()
6
>>> version.next()
2.1
>>> version.next()
3.6
>>> version.next()


StopIteration
Iteradores y mapeos
Los iteradores se usan con los tipos de secuencias estándar. A continuación, se describen algunos ejemplos:
Iterar sobre las claves del diccionario
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia de mapeo, tipo diccionario (Página 63), por
defecto muestra la clave de la secuencia:
>>> versiones_plone = dict(python=2.7, zope=2.13, plone=5.1)
>>> paquete = iter(versiones_plone)
>>> paquete
<dictionary-keyiterator object at 0x7fa44b9e99f0>
>>> paquete.next()
'zope'
>>> paquete.next()
'python'
>>> paquete.next()
'plone'
>>> paquete.next()
StopIteration
paquete se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener la iteración.
Iterar sobre los valores del diccionario
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia de mapeo, tipo diccionario (Página 63) para
mostrar el valor de una clave usando el método integrado itervalues() (Página 67):
>>> version = iter(versiones_plone.itervalues())
>>> version
<dictionary-valueiterator object at 0x7fa44b9e9c00>
>>> version.next()
2.13
>>> version.next()
2.7
>>> version.next()
5.1
>>> version.next()
StopIteration
Iterar sobre los elementos del diccionario
A continuación, un ejemplo del uso de los iteradores con la secuencia de mapeo, tipo diccionario (Página 63) para
mostrar el par clave/valor usando el método integrado iteritems() (Página 66):
>>> paquete = iter(versiones_plone.iteritems())
4.5. Iteradores 93
>>> paquete
<dictionary-itemiterator object at 0x7fa44b9e9b50>
>>> paquete.next()
('zope', 2.13)
>>> paquete.next()
('python', 2.7)
>>> paquete.next()
('plone', 5.1)
>>> paquete.next()
StopIteration
paquete se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener la iteración.
Otros iteradores
Por hacer
TODO escribir esta sección.
Ver también:
esta temática.

CAPÍTULO 5
Funciones y programación estructurada
En Python tiene las estructuras de functions los cuales son bloques de código fuente que pueden contener
sentencias reusables de código fuente que puede ser personalizables vía parámetros.
En esta lección se describen las estructuras de funciones del lenguaje Python, mostrando ejemplos prácticos y
útiles. A continuación el temario de esta lección:
Programación estructurada
La programación estructurada es un paradigma de programación basado en utilizar funciones (Página 96) o subru-
tinas, y únicamente tres estructuras de control:
secuencia: ejecución de una sentencia tras otra.
selección o condicional: ejecución de una sentencia o conjunto de sentencias, según el valor de una variable
booleana.
iteración (ciclo o bucle): ejecución de una sentencia o conjunto de sentencias, mientras una variable boolea-
na sea verdadera.
Este paradigma se fundamente en el teorema correspondiente, que establece que toda función computable puede
ser implementada en un lenguaje de programación que combine sólo estas tres estructuras lógicas o de control.
La estructura de secuencia es la que se da naturalmente en el lenguaje, ya que por defecto las sentencias son
ejecutadas en el orden en que aparecen escritas en el programa.
Para las estructuras condicionales o de selección, Python dispone de la sentencia if (Página 79), que puede com-
binarse con sentencias elif (Página 80) y/o else (Página 80).
Para los bucles o iteraciones existen las estructuras while (Página 83) y for (Página 86).
Ventajas del paradigma
Entre las ventajas de la programación estructurada sobre el modelo anterior (hoy llamado despectivamente código
espagueti), cabe citar las siguientes:
Los programas son más fáciles de entender, pueden ser leídos de forma secuencial y no hay necesidad de
tener que rastrear saltos de líneas (GOTO) dentro de los bloques de código para intentar entender la lógica
interna.
La estructura de los programas es clara, puesto que las sentencias están más ligadas o relacionadas entre sí.
Se optimiza el esfuerzo en las fases de pruebas y depuración. El seguimiento de los fallos o errores del
programa (debugging), y con él su detección y corrección, se facilita enormemente.
Se reducen los costos de mantenimiento. Análogamente a la depuración, durante la fase de mantenimiento,
modificar o extender los programas resulta más fácil.
95
Los programas son más sencillos y más rápidos de confeccionar.

Se incrementa el rendimiento de los programadores.
Importante: Seguidamente se presenta el concepto de funciones poniendo en practica forma de secuencia, im-
plementado las estructuras condicionales if (Página 79) y los bucles o iteraciones existen while (Página 83) y for
(Página 86).
Ver también:
esta temática.
Funciones
Una función es un bloque de código con un nombre asociado, que recibe cero o más argumentos como entrada,
sigue una secuencia de sentencias, la cuales ejecuta una operación deseada y devuelve un valor y/o realiza una
tarea, este bloque puede ser llamados cuando se necesite.
El uso de funciones es un componente muy importante del paradigma de la programación llamada estructurada
(Página 95), y tiene varias ventajas:
modularización: permite segmentar un programa complejo en una serie de partes o módulos más simples,
facilitando así la programación y el depurado.
reutilización: permite reutilizar una misma función en distintos programas.
Python dispone de una serie de funciones integradas (Página 109) al lenguaje, y también permite crear funciones
definidas por el usuario para ser usadas en su propios programas.
Sentencia def
La sentencia def es una definición de función usada para crear objetos funciones definidas por el usuario.
Una definición de función es una sentencia ejecutable. Su ejecución enlaza el nombre de la función en el names-
pace local actual a un objecto función (un envoltorio alrededor del código ejecutable para la función). Este objeto
función contiene una referencia al namespace local global como el namespace global para ser usado cuando la
función es llamada.
La definición de función no ejecuta el cuerpo de la función; esto es ejecutado solamente cuando la función es
llamada.
La sintaxis para una definición de función en Python es:
def NOMBRE(LISTA_DE_PARAMETROS):
"""DOCSTRING_DE_FUNCION"""
SENTENCIAS
RETURN [EXPRESION]
A continuación se detallan el significado de pseudo código fuente anterior:
NOMBRE, es el nombre de la función.
LISTA_DE_PARAMETROS, es la lista de parámetros que puede recibir una función.
DOCSTRING_DE_FUNCION, es la cadena de caracteres usada para documentar (Página 49) la función.
SENTENCIAS, es el bloque de sentencias en código fuente Python que realizar cierta operación dada.
RETURN, es la sentencia return (Página 100) en código Python.
EXPRESION, es la expresión o variable que devuelve la sentencia return.
96 Capítulo 5. Funciones y programación estructurada

Un ejemplo simple de función esta seguidamente:

>>> def hola(arg):
... """El docstring de la función"""
... print "Hola", arg, "!"
...
>>> hola("Plone")
Hola Plone !
Advertencia: Los bloques de function deben estar indentado como otros bloques estructuras de control.
La palabra reservada def se usa para definir funciones. Debe seguirle el nombre de la función en el ejemplo
anterior hola() y la lista de parámetros formales entre paréntesis. Las sentencias que forman el cuerpo de la
función empiezan en la línea siguiente, y deben estar indentado.
La primer sentencia del cuerpo de la función puede ser opcionalmente una cadenas de caracteres literal; esta es
la cadenas de caracteres de documentación de la función, o docstrings. (Puedes encontrar más acerca de
docstrings en la sección Cadenas de texto de documentación (Página 49)).
Hay herramientas que usan las docstrings para producir automáticamente documentación en línea o impri-
mible, o para permitirle al usuario que navegue el código en forma interactiva; es una buena práctica incluir
docstrings en el código que uno escribe, por lo que se debe hacer un hábito de esto.
La ejecución de la función hola() muestra la impresión de un mensaje Hola Plone ! que se imprime por consola.
Devolver el objeto por los valores de retorno opcionales.
La ejecución de una función introduce una nueva tabla de símbolos usada para las variables locales de la función.
Más precisamente, todas las asignaciones de variables en la función almacenan el valor en la tabla de símbolos
local; así mismo la referencia a variables primero mira la tabla de símbolos local, luego en la tabla de símbolos
local de las funciones externas, luego la tabla de símbolos global, y finalmente la tabla de nombres predefinidos.
Así, no se les puede asignar directamente un valor a las variables globales dentro de una función (a menos se las
nombre en la sentencia global (Página 31)), aunque si pueden ser referenciadas.
Los parámetros reales (argumentos) de una función se introducen en la tabla de símbolos local de la función
llamada cuando esta es ejecutada; así, los argumentos son pasados por valor (dónde el valor es siempre una
referencia a un objeto, no el valor del objeto). Cuando una función llama a otra función, una nueva tabla de
símbolos local es creada para esa llamada.
La definición de una función introduce el nombre de la función en la tabla de símbolos actual. El valor del nombre
de la función tiene un tipo que es reconocido por el interprete como una función definida por el usuario. Este valor
puede ser asignado a otro nombre que luego puede ser usado como una función. Esto sirve como un mecanismo
general para renombrar.
Argumentos y parámetros
Al definir una función los valores los cuales se reciben se denominan parámetros, pero durante la llamada los
valores que se envían se denominan argumentos.
Por posición
Cuando enviá argumentos a una función, estos se reciben por orden en los parámetros definidos. Se dice por tanto
que son argumentos por posición:
>>> def resta(a, b):
... return a - b
...
>>> resta(30, 10)
20
En el ejemplo anterior el argumento 30 es la posición 0 por consiguiente es el parámetro de la función a, seguida-
mente el argumento 10 es la posición 1 por consiguiente es el parámetro de la función b.
5.2. Funciones 97
Por nombre
Sin embargo es posible evadir el orden de los parámetros si indica durante la llamada que valor tiene cada pará-
metro a partir de su nombre:
>>> def resta(a, b):
... return a - b
...
>>> (b=30, a=10)
-20
Llamada sin argumentos
Al momento de llamar una función la cual tiene definidos unos parámetros, si no pasa los argumentos correcta-
mente provocará una excepción TypeError (Página 185):
>>> resta()
TypeError: resta() takes exactly 2 arguments (0 given)
Parámetros por defecto
Para solucionar la excepción TypeError (Página 185) ejecutada al momento de la llamada a una función sin
argumentos, entonces usted puede asignar unos valores por defecto nulos a los parámetros, de esa forma puede
hacer una comprobación antes de ejecutar el código de la función:
>>> def resta(a=None, b=None):
... if a == None or b == None:
... print "Error, debes enviar dos números a la función"
... return
... return a - b
...
>>> resta(30, 10)
20
>>> resta()
Error, debes enviar dos números a la función
Como puede ver el el código anterior, se indica el final de la función luego de la sentencia print (Página 149),
usando la sentencia return (Página 100) aunque no devuelva nada.
Argumentos indeterminados
En alguna ocasión usted no sabe previamente cuantos elementos necesita enviar a una función. En estos casos
puede utilizar los parámetros indeterminados por posición y por nombre.
Por posición
Usted debe crear una lista dinámica de argumentos, es decir, un tipo tupla (Página 61), definiendo el parámetro
con un asterisco, para recibir los parámetros indeterminados por posición:
>>> def indeterminados_posicion(*args):
... for arg in args:
... print arg
...
>>> indeterminados_posicion(5,"Hola Plone",[1,2,3,4,5])
5

Hola Plone
[1, 2, 3, 4, 5]
Por nombre
Para recibir un número indeterminado de parámetros por nombre (clave-valor o en inglés keyword args), usted
debe crear un diccionario dinámico de argumentos definiendo el parámetro con dos asteriscos:
>>> def indeterminados_nombre(**kwargs):
... print kwargs
...
>>> indeterminados_nombre(n=5, c="Hola Plone", l=[1,2,3,4,5])
{'c': 'Hola Plone', 'l': [1, 2, 3, 4, 5], 'n': 5}
Al recibirse como un diccionario, puede iterarlo y mostrar la clave y valor de cada argumento:
>>> def indeterminados_nombre(**kwargs):
... for kwarg in kwargs:
... print kwarg, "=>", kwargs[kwarg]
...
>>> indeterminados_nombre(n=5, c="Hola Plone", l=[1,2,3,4,5])
c => Hola Plone
l => [1, 2, 3, 4, 5]
n => 5
Por posición y nombre
Si requiere aceptar ambos tipos de parámetros simultáneamente en una función, entonces debe crear ambas colec-
ciones dinámicas. Primero los argumentos indeterminados por valor y luego los cuales son por clave y valor:
>>> def super_funcion(*args,**kwargs):
... total = 0
... for arg in args:
... total += arg
... print "sumatorio => ", total
... for kwarg in kwargs:
... print kwarg, "=>", kwargs[kwarg]
...
>>> super_funcion(50, -1, 1.56, 10, 20, 300, cms="Plone", edad=38)
sumatorio => 380.56
edad => 38
cms => Plone
Los nombres args y kwargs no son obligatorios, pero se suelen utilizar por convención.
Muchos frameworks y librerías los utilizan por lo que es una buena practica llamarlos así.
Sentencia pass
Es una operación nula — cuando es ejecutada, nada sucede. Eso es útil como un contenedor cuando una sentencia
es requerida sintácticamente, pero no necesita código que ser ejecutado, por ejemplo:
>>> # una función que no hace nada (aun)
... def consultar_nombre_genero(letra_genero): pass
...
>>> type(consultar_nombre_genero)
<type 'function'>
>>> consultar_nombre_genero("M")
>>>
5.2. Funciones 99
>>> # una clase sin ningún método (aun)

... class Persona: pass
...
>>> macagua = Persona
>>> type(macagua)
<type 'classobj'>
Sentencia return
Las funciones pueden comunicarse con el exterior de las mismas, al proceso principal del programa usando la
sentencia return. El proceso de comunicación con el exterior se hace devolviendo valores. A continuación, un
ejemplo de función usando return:
def suma(numero1,numero2):
'''función la cual suma dos números'''
print numero1 + numero2
print "\n"
Esta función se llama de la siguiente forma:
>>> suma(23,74)
97
Nota: Por defecto, las funciones retorna el valor None (Página 201).
Retorno múltiple
Una característica interesante, es la posibilidad de devolver valores múltiples separados por comas:
>>> def prueba():
... return "Plone CMS", 20, [1,2,3]
...
>>> prueba()
('Plone CMS', 20, [1, 2, 3])
En el código anterior los valores múltiples se tratan en conjunto como una tupla (Página 61) inmutable y se pueden
reasignar a distintas variables:
>>> def prueba():
... return "Plone CMS", 20, [1,2,3]
...
>>> prueba()
('Plone CMS', 20, [1, 2, 3])
>>> cadena, numero, lista = prueba()
>>> print cadena, type(cadena)
Plone CMS <type 'str'>
>>> print numero, type(numero)
20 <type 'int'>
>>> print lista, type(lista)
[1, 2, 3] <type 'list'>
En el código anterior puede observa como se asignar a distintas variables en base a los valores de la tupla (Pági-
na 61) inmutable.
Ejemplos de funciones

Definición de funciones

A continuación, se presenta un ejemplo del uso de definir funciones:

def iva():
'''función básica para el calculo del IVA'''
iva = 12
costo = input('¿Cual es el monto a calcular?: ')
calculo = costo * iva / 100
print "El calculo de IVA es: " + str(calculo) + "\n"
Invocar funciones
A continuación, se presenta un ejemplo del uso de llamar funciones:
>>> iva()
¿Cual es el monto a calcular?: 300
36
Funciones con argumentos múltiple
A continuación, se presenta un ejemplo del uso de funciones con argumentos múltiple:
def suma(numero1,numero2):
'''función la cual suma dos números'''
print numero1 + numero2
print "\n"
Y se llama de la siguiente forma:
>>> suma(23,74)
97
Truco: Para ejecutar el código funciones.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se
python funciones.py
Ver también:
esta temática.
Funciones avanzadas
En Python hay varias funciones avanzadas que se describen a continuación:
Funciones de predicado
Las funciones de predicado no es más que una función la cual dice si algo es True o False, es decir, es una
función que devuelve un tipo de datos booleano (Página 43).
Por hacer
TODO terminar de escribir la sección Funciones de predicado.
Objetos de función
Por hacer
5.3. Funciones avanzadas 101

TODO escribir la sección Objetos de función.
Funciones anónimas
Una función anónima, como su nombre indica es una función sin nombre. Es decir, es posible ejecutar una función
sin referenciar un nombre, en Python puede ejecutar una función sin definirla con def.
De hecho son similares pero con una diferencia fundamental, el contenido de una función anónima debe ser
una única expresión en lugar de un bloque de acciones.
Las funciones anónimas se implementan en Python con las funciones o expresiones lambda (Página 102), esta es
unas de las funcionalidades más potentes de Python, pero a la vez es la más confusas para los principiantes.
Más allá del sentido de función que usted tiene hasta el momento, con su nombre y sus acciones internas, una
función en su sentido más trivial significa realizar algo sobre algo. Por tanto se podría decir que, mientras las
funciones anónimas lambda sirven para realizar funciones simples, las funciones definidas con def sirven para
manejar tareas más extensas.
Expresión lambda
Si deconstruye una función sencilla, puede llegar a una función lambda. Por ejemplo la siguiente función es para
doblar un valor de un número:
>>> def doblar(numero):
... resultado = numero*2
... return resultado
>>> doblar(2)
4
>>> type(doblar)
<type 'function'>
Si el código fuente anterior se simplifica se verá, de la siguiente forma:
... return numero*2
>>> doblar(2)
4
>>> type(doblar)
<type 'function'>
Usted puede todavía simplificar más, escribirlo todo en una sola línea, de la siguiente forma:
>>> def doblar(numero): return numero*2
>>> lambda numero: numero*2

<function <lambda> at 0x7f1023944e60>
>>> doblar(2)
4
>>> type(doblar)
<type 'function'>
Esta notación simple es la que una función lambda intenta replicar, observe, a continuación se va a convertir la
función en una función anónima:
>>> lambda numero: numero*2
<function <lambda> at 0x7f1023944e60>
En este ejemplo tiene una función anónima con una entrada que recibe numero, y una salida que devuelve
numero * 2.

Lo único que necesita hacer para utilizarla es guardarla en una variable y utilizarla tal como haría con una función
normal:
>>> doblar = lambda numero: numero*2
>>> doblar(2)
4
>>> type(doblar)
<type 'function'>
Con la flexibilidad de Python usted puede implementar infinitas funciones simples. Usted puede encontrar más
ejemplos de funciones anónimas usando lambda en la sección ejemplos de funciones avanzadas (Página 103).
Usted puede explotar al máximo la función lambda utilizándola en conjunto con otras funciones como filter()
(Página 105) y map() (Página 106).
Ejemplos de funciones avanzadas

Función lambda - operaciones aritméticas
A continuación, se presenta un ejemplo para comprobar si un número es impar:
>>> impar = lambda numero: numero%2 != 0
>>> impar(5)
True
Función lambda - operaciones de cadena
A continuación, se presenta un ejemplo para darle la vuelta a una cadena rebanándola en sentido inverso:
>>> revertir = lambda cadena: cadena[::-1]
>>> revertir("Plone")
'enolP'
>>> revertir("enolP")
'Plone'
Función lambda - varios parámetros
A continuación, se presenta un ejemplo para varios parámetros, por ejemplo para sumar dos números:
>>> sumar = lambda x,y: x+y
>>> sumar(5,2)
7
Ver también:
esta temática.
Funciones recursivas
Las funciones recursivas son funciones que se llaman a sí mismas durante su propia ejecución. Ellas funcionan
de forma similar a las iteraciones, pero debe encargarse de planificar el momento en que dejan de llamarse a sí
mismas o tendrá una función recursiva infinita.
Estas funciones se estilan utilizar para dividir una tarea en sub-tareas más simples de forma que sea más fácil
abordar el problema y solucionarlo.
5.4. Funciones recursivas 103

Función recursiva sin retorno
Un ejemplo de una función recursiva sin retorno, es el ejemplo de cuenta regresiva hasta cero a partir de un
número:
>>> def cuenta_regresiva(numero):
... numero -= 1
... if numero > 0:
... print numero
... cuenta_regresiva(numero)
... else:
... print "Boooooooom!"
... print "Fin de la función", numero
...
>>> cuenta_regresiva(5)
4
3
2
1
Boooooooom!
Fin de la función 0
Función recursiva con retorno
Un ejemplo de una función recursiva con retorno, es el ejemplo del calculo del factorial de un número corresponde
al producto de todos los números desde 1 hasta el propio número. Es el ejemplo con retorno más utilizado para
mostrar la utilidad de este tipo de funciones:
>>> def factorial(numero):
... print "Valor inicial ->",numero
... if numero > 1:
... numero = numero * factorial(numero -1)
... print "valor final ->",numero
... return numero
...
>>> print factorial(5)
Valor inicial -> 5
Valor inicial -> 4
Valor inicial -> 3
Valor inicial -> 2
Valor inicial -> 1
valor final -> 1
valor final -> 2
valor final -> 6
valor final -> 24
valor final -> 120
120
Por hacer
TODO terminar de escribir la sección Funciones recursivas.
Ver también:

esta temática.
Funciones de orden superior
Las funciones de Python pueden tomar funciones como parámetros y devolver funciones como resultado. Una
función que hace ambas cosas o alguna de ellas se llama función de orden superior.
filter()
La función filter() es una función la cual toma un predicado (Página 101) y una lista y devuelve una lista con
los elementos que satisfacen el predicado. Tal como su nombre indica filter() significa filtrar, ya que a partir
de una lista o iterador y una función condicional, es capaz de devolver una nueva colección con los elementos
filtrados que cumplan la condición.
Todo esto podría haberse logrado también usando listas por comprensión (Página 213) que usaran predicados. No
hay ninguna regla que diga cuando usar la función map() (Página 106) o la función filter() en lugar de las
listas por comprensión (Página 213), simplemente debe decidir que es más legible dependiendo del contexto.
Por ejemplo, suponga que tiene una lista varios números y requiere filtrarla, quedando únicamente con los números
múltiples de 5, eso seria así:
>>> # Primero declaramos una función condicional
def multiple(numero):
# Comprobamos si un numero es múltiple de cinco
if numero % 5 == 0:
# Sólo devolvemos True si lo es
return True
>>> numeros = [2, 5, 10, 23, 50, 33]

>>> filter(multiple, numeros)
[5, 10, 50]
Si ejecuta el filtro obtiene una lista los números múltiples de 5. Por tanto cuando utiliza la función filter()
tiene que enviar una función condicional, para esto, puede utilizar una función anónima lambda, como se muestra
a continuación:
>>> filter(lambda numero: numero%5 == 0, numeros)
[5, 10, 50]
Así, en una sola línea ha definido y ejecutado el filtro utilizando una función condicional anónima y devolviendo
una lista de números.
Filtrando objetos
Sin embargo, más allá de filtrar listas con valores simples, el verdadero potencial de la función filter() sale a
relucir cuando usted necesita filtrar varios objetos de una lista.
Por ejemplo, dada una lista con varias personas, a usted le gustaría filtrar únicamente las cuales son menores de
edad:
>>> class Persona:
...
... def __init__(self, nombre, edad):
... self.nombre = nombre
... self.edad = edad
...
... def __str__(self):
... return "{} de {} años".format(self.nombre, self.edad)
5.5. Funciones de orden superior 105

...
>>> personas = [
... Persona("Leonardo", 38),
... Persona("Ana", 33),
... Persona("Sabrina", 12),
... Persona("Enrique", 3)
... ]
>>> menores = filter(lambda persona: persona.edad < 18, personas)
>>> for menor in menores:
print menor
Sabrina de 12 años
Enrique de 3 años
Este es un ejemplo sencillo, con el cual usted puede realizar filtrados con objetos, de forma amigable.
map()
La función map() toma una función y una lista y aplica esa función a cada elemento de esa lista, produciendo
una nueva lista. Va a ver su definición de tipo y como se define.
Esta función trabaja de una forma muy similar a filter() (Página 105), con la diferencia que en lugar de aplicar una
condición a un elemento de una lista o secuencia, aplica una función sobre todos los elementos y como resultado
se devuelve un lista de números doblado su valor:
return numero*2
>>> numeros = [2, 5, 10, 23, 50, 33]

>>> map(doblar, numeros)
[4, 10, 20, 46, 100, 66]
Usted puede simplificar el código anterior usando una función lambda para substituir la llamada de una función
definida, como se muestra a continuación:
>>> map(lambda x: x*2, numeros)
[4, 10, 20, 46, 100, 66]
La función map() se utiliza mucho junto a expresiones lambda ya que permite evitar escribir bucles for (Pági-
na 86).
Además se puede utilizar sobre más de un objeto iterable con la condición que tengan la misma longitud. Por
ejemplo, si requiere multiplicar los números de dos listas:
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [6, 7, 8, 9, 10]
>>> map(lambda x,y : x*y, a,b)
[6, 14, 24, 36, 50]
E incluso usted puede extender la funcionalidad a tres listas o más:
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [6, 7, 8, 9, 10]
>>> c = [11, 12, 13, 14, 15]
>>> map(lambda x,y,z : x*y*z, a,b,c)
[66, 168, 312, 504, 750]
Mapeando objetos
Evidentemente, siempre que la función map() la utilice correctamente podrá mapear una serie de objetos sin
ningún problema:

>>> class Persona:

...
...
...
>>> personas = [
... ]
>>> def incrementar(p):
... p.edad += 1
... return p
...
>>> personas = map(incrementar, personas)
>>> for persona in personas:
... print persona
...
Leonardo de 39 años
Ana de 34 años
Sabrina de 13 años
Enrique de 4 años
Claro que en este caso tiene que utilizar una función definida porque no necesitamos actuar sobre la instancia, a
no ser que usted se tome la molestia de rehacer todo el objeto:
>>> class Persona:
...
...
...
>>> personas = [
... ]
>>> def incrementar(p):
... p.edad += 1
... return p
...
>>> personas = map(lambda p: Persona(p.nombre, p.edad+1), personas)
>>> for persona in personas:
... print persona
...
Leonardo de 39 años
Ana de 34 años
Sabrina de 13 años
Enrique de 4 años
5.5. Funciones de orden superior 107

lambda
La expresión lambda, es una función anónima que suelen ser usadas cuando necesita una función una sola vez.
Normalmente usted crea funciones lambda con el único propósito de pasarlas a funciones de orden superior.
En muchos lenguajes, el uso de lambdas sobre funciones definidas causa problemas de rendimiento. No es el
caso en Python.
>>> import os
>>> archivos = os.listdir(os.__file__.replace("/os.pyc", "/"))
>>> print filter(lambda x: x.startswith('os.'), archivos)
['os.pyc', 'os.py']
En el ejemplo anterior se usa el método os.__file__ para obtener la ruta donde esta instalada el módulo os
en su sistema, ejecutando la siguiente sentencia:
>>> os.__file__
'/usr/lib/python2.7/os.pyc'
Si con el método os.__file__ obtiene la ruta del módulo os con el método replace("/os.pyc", "/")
busca la cadena de carácter “/os.pyc” y la remplaza por la cadena de carácter “/”
>>> os.__file__.replace("/os.pyc", "/")
'/usr/lib/python2.7/'
Luego se define la variable archivos generando una lista de archivos usando la función os.listdir(),
pasando el parámetro obtenido de la ruta donde se instalo el módulo os ejecutando en el comando previo, con la
siguiente sentencia:
>>> archivos = os.listdir("/usr/lib/python2.7/")
De esta forma se define en la variable archivos un tipo lista (Página 56) con un tamaño de 433, como se puede
comprobar a continuación:
>>> type(archivos)
<type 'list'>
>>> len(archivos)
443
Opcionalmente puede comprobar si la cadena de caracteres os.pyc se encuentras una de las posiciones de la lista
archivos, ejecutando la siguiente sentencia:
>>> "os.pyc" in archivos
True
Ya al comprobar que existe la cadena de caracteres “os.pyc” se usa una función lambda como parámetro de la
función filter() (Página 105) para filtrar todos los archivos del directorio “/usr/lib/python2.7/ ” por medio del fun-
ción os.listdir() que inicien con la cadena de caracteres “os.” usando la función startswith() (Página 130).
>>> print filter(lambda x: x.startswith('os.'), os.listdir('/usr/lib/python2.7/'))
['os.pyc', 'os.py']
Así de esta forma se comprueba que existe el archivo compilado “os.pyc” de Python junto con el mismo módulo
Python “os.py”.
Truco: Más detalle consulte la referencia de las expresiones lambda (Página 102).
Ver también:
esta temática.

Funciones integradas
El interprete Python tiene un número de funciones integradas (built-in) dentro del módulo __builtins__, las
cuales están siempre disponibles. Estas funciones están listadas en orden alfabéticos a continuación:
Funciones generales
Las funciones de uso general se describen a continuación:
apply()
La función apply() devuelve el resultado de una función o objeto clase llamado con argumentos soportados.
>>> def demo(valor1, valor2, valor3=None):
... return valor1, valor2, valor3
...
>>> apply(demo, (1, 2), {'valor3': 3})
(1, 2, 3)
callable()
La función callable() le indica si un objecto puede ser llamado.

>>> callable([1,2,3])
False
>>> callable(callable)
True
>>> callable(False)
False
>>> callable(list)
True
Una función se puede llamar, una lista no se puede llamar. Incluso la función integrada callable() se puede
llamar.
compile()
La función compile() devuelve un código objeto Python. Usted usa la función integrada Python para convertir
de la cadena de caracteres de código al código objeto.
>>>
>>> exec(compile('a=5\nb=7\nprint a+b','','exec'))
12
Aquí, exec es el modo. El parámetro anterior que eso es el nombre del archivo para la forma del archivo el cual
el código es leído. Finalmente, es ejecutado usando la función exec().
credits()
Imprime el texto de la lista de contribuidores.

>>> credits()
Thanks to CWI, CNRI, BeOpen.com, Zope Corporation and a cast of thousands
for supporting Python development. See www.python.org for more information.
5.6. Funciones integradas 109

copyright()
Imprime el texto de la nota de copyright.

>>> copyright()
Copyright (c) 2001-2016 Python Software Foundation.
All Rights Reserved.
Copyright (c) 2000 BeOpen.com.

Copyright (c) 1995-2001 Corporation for National Research Initiatives.

Copyright (c) 1991-1995 Stichting Mathematisch Centrum, Amsterdam.

dir()
Si es llamado sin argumentos, devuelve los nombres en el ámbito actual.

>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__']
De lo contrario, devuelve una lista alfabética de nombres que comprende (alguno(s) de) los atributos de un objeto
dato, y de los atributos legibles desde este.
>>> dir(__builtins__)
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError',
'BaseException', 'BufferError', 'BytesWarning',
'DeprecationWarning', 'EOFError', 'Ellipsis',
'EnvironmentError', 'Exception', 'False', 'FloatingPointError',
'FutureWarning', 'GeneratorExit', 'IOError', 'ImportError',
'ImportWarning', 'IndentationError', 'IndexError', 'KeyError',
'KeyboardInterrupt', 'LookupError', 'MemoryError', 'NameError',
'None', 'NotImplemented', 'NotImplementedError', 'OSError',
'OverflowError', 'PendingDeprecationWarning', 'ReferenceError',
'RuntimeError', 'RuntimeWarning', 'StandardError',
'StopIteration', 'SyntaxError', 'SyntaxWarning', 'SystemError',
'SystemExit', 'TabError', 'True', 'TypeError',
'UnboundLocalError', 'UnicodeDecodeError', 'UnicodeEncodeError',
'UnicodeError', 'UnicodeTranslateError', 'UnicodeWarning',
'UserWarning', 'ValueError', 'Warning', 'ZeroDivisionError',
'_', '__debug__', '__doc__', '__import__', '__name__',
'__package__', 'abs', 'all', 'any', 'apply', 'basestring',
'bin', 'bool', 'buffer', 'bytearray', 'bytes', 'callable',
'chr', 'classmethod', 'cmp', 'coerce', 'compile', 'complex',
'copyright', 'credits', 'delattr', 'dict', 'dir', 'divmod',
'enumerate', 'eval', 'execfile', 'exit', 'file', 'filter',
'float', 'format', 'frozenset', 'getattr', 'globals',
'hasattr', 'hash', 'help', 'hex', 'id', 'input', 'int',
'intern', 'isinstance', 'issubclass', 'iter', 'len',
'license', 'list', 'locals', 'long', 'map', 'max', 'memoryview',
'min', 'next', 'object', 'oct', 'open', 'ord', 'pow', 'print',
'property', 'quit', 'range', 'raw_input', 'reduce', 'reload',
'repr', 'reversed', 'round', 'set', 'setattr', 'slice', 'sorted',
'staticmethod', 'str', 'sum', 'super', 'tuple', 'type', 'unichr',
'unicode', 'vars', 'xrange', 'zip']

Si el objeto soporta un método llamado __dir__, ese será usado; de lo contrario se usa la lógica dir() prede-
terminada y devuelve:
para un objeto módulo: los atributos del módulo.
>>> import os
>>> type(os)
<type 'module'>
>>> dir(os)
['EX_CANTCREAT', 'EX_CONFIG', 'EX_DATAERR', 'EX_IOERR',
'EX_NOHOST', 'EX_NOINPUT', 'EX_NOPERM', 'EX_NOUSER',
'EX_OK', 'EX_OSERR', 'EX_OSFILE', 'EX_PROTOCOL',
'EX_SOFTWARE', 'EX_TEMPFAIL', 'EX_UNAVAILABLE', 'EX_USAGE',
'F_OK', 'NGROUPS_MAX', 'O_APPEND', 'O_ASYNC', 'O_CREAT',
'O_DIRECT', 'O_DIRECTORY', 'O_DSYNC', 'O_EXCL', 'O_LARGEFILE',
'O_NDELAY', 'O_NOATIME', 'O_NOCTTY', 'O_NOFOLLOW', 'O_NONBLOCK',
'O_RDONLY', 'O_RDWR', 'O_RSYNC', 'O_SYNC', 'O_TRUNC', 'O_WRONLY',
'P_NOWAIT', 'P_NOWAITO', 'P_WAIT', 'R_OK', 'SEEK_CUR', 'SEEK_END',
'SEEK_SET', 'ST_APPEND', 'ST_MANDLOCK', 'ST_NOATIME', 'ST_NODEV',
'ST_NODIRATIME', 'ST_NOEXEC', 'ST_NOSUID', 'ST_RDONLY',
'ST_RELATIME', 'ST_SYNCHRONOUS', 'ST_WRITE', 'TMP_MAX', 'UserDict',
'WCONTINUED', 'WCOREDUMP', 'WEXITSTATUS', 'WIFCONTINUED', 'WIFEXITED',
'WIFSIGNALED', 'WIFSTOPPED', 'WNOHANG', 'WSTOPSIG', 'WTERMSIG',
'WUNTRACED', 'W_OK', 'X_OK', '_Environ', '__all__', '__builtins__',
'__doc__', '__file__', '__name__',
...
...
... ]
>>> print os.__doc__
This exports:
...
...
...
para un objeto clase: sus atributos, y recursivamente los atributos de sus clases bases.
>>> class Persona(object):
... """Clase que representa una Persona"""
... def __init__(self, cedula, nombre, apellido, sexo):
... """ Constructor de clase Persona """
... self.cedula = cedula
... self.apellido = apellido
... self.sexo = sexo
... """Devuelve una cadena representativa al Persona"""
... return "%s: %s %s, %s." % (
... str(self.cedula), self.nombre,
... self.apellido, self.sexo
... )
... def hablar(self, mensaje):
... """Mostrar mensaje de saludo de Persona"""

... print mensaje

...
>>> type(Persona)
<type 'type'>
>>> vars()
{'Persona': <class '__main__.Persona'>,
'__package__': None, '__name__': '__main__',
'os': <module 'os' from '/usr/lib/python2.7/os.pyc'>,
'__doc__': None}
>>> dir(Persona)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__',
'__format__', '__getattribute__', '__hash__',
'__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__',
'__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__',
'__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',
'__weakref__', 'hablar']
>>> Persona.__dict__
dict_proxy({'__module__': '__main__',
'__str__': <function __str__ at 0x7fab8aaad758>,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Persona' objects>,
'hablar': <function hablar at 0x7fab8aaad7d0>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Persona' objects>,
'__doc__': ' Clase que representa una persona. ',
'__init__': <function __init__ at 0x7fab8aaad6e0>})
>>> Persona.__doc__
' Clase que representa una persona. '
>>> Persona.__init__.__doc__
' Constructor de clase Persona '
>>> Persona.hablar.__doc__
' Mostrar mensaje de saludo de Persona '
para cualquier otro objecto: sus atributos, sus atributos de clases, y recursivamente los atributos de esas
clases bases de las clases.
>>> type(int)
<type 'type'>
>>> dir(int)
['__abs__', '__add__', '__and__', '__class__', '__cmp__',
'__coerce__', '__delattr__', '__div__', '__divmod__',
'__doc__', '__float__', '__floordiv__', '__format__',
'__getattribute__', '__getnewargs__', '__hash__', '__hex__',
'__index__', '__init__', '__int__', '__invert__', '__long__',
'__lshift__', '__mod__', '__mul__', '__neg__', '__new__',
'__nonzero__', '__oct__', '__or__', '__pos__', '__pow__',
'__radd__', '__rand__', '__rdiv__', '__rdivmod__', '__reduce__',
'__reduce_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rlshift__',
'__rmod__', '__rmul__', '__ror__', '__rpow__', '__rrshift__',
'__rshift__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__',
'__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__',
'__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', '__xor__',
'bit_length', 'conjugate', 'denominator', 'imag', 'numerator',
'real']
eval()
Evalúa una cadena como una expresión:

>>> eval('2 + 5')

7
Ademas si se han definido anteriormente variables las acepta como parámetros:
>>> numero = 10
>>> eval('numero * 10 - 5')
95
execfile()
La función execfile() lee y ejecuta un script Python desde un archivo. Los globals y locals son diccio-
narios, por defecto a los actuales globals y locals. Si solamente globals es dado, locals es por defecto
a la misma.
>>> execfile('./holamundo.py')
Hola Mundo
globals()
La función globals() devuelve un diccionario conteniendo ámbito actual global de las variables.
>>> globals()
La función globals() puede ser usada para devolver los nombres en el namespaces global dependiendo en
la locación desde donde ella es llamada.
Si la función globals() es llamada desde una función, eso devolverá todos los nombres que pueden ser acce-
sibles globalmente desde esa función.
El tipo de dato devuelto por función es un tipo diccionario. Por lo tanto, los nombres pueden ser extraídos usando
la función integrada keys().
help()
Invoca el menú de ayuda del intérprete de Python:

>>> help()
Welcome to Python 2.7! This is the online help utility.
If this is your first time using Python, you should definitely check out
the tutorial on the Internet at http://docs.python.org/2.7/tutorial/.
Enter the name of any module, keyword, or topic to get help on writing
Python programs and using Python modules. To quit this help utility and
return to the interpreter, just type "quit".
To get a list of available modules, keywords, or topics, type "modules",

"keywords", or "topics". Each module also comes with a one-line summary
of what it does; to list the modules whose summaries contain a given word
such as "spam", type "modules spam".
help>

id()
La función id() devuelve la identidad de un objecto. Esto garantiza ser el único entre objetos simultáneamente
existentes. (Sugerencia: es la dirección de memoria del objeto).
>>> lista = range(5)
>>> lista
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> id(lista)
139703096777904
len()
Devuelve el número de elementos de un tipo de secuencia o colección.

>>> len("leonardo caballero")
18
license()
Imprime el texto de la licencia.

>>> license
Type license() to see the full license text
>>> license()
A. HISTORY OF THE SOFTWARE
==========================
Python was created in the early 1990s by Guido van Rossum at Stichting
Mathematisch Centrum (CWI, see http://www.cwi.nl) in the Netherlands
as a successor of a language called ABC. Guido remains Python's
principal author, although it includes many contributions from others.
In 1995, Guido continued his work on Python at the Corporation for

National Research Initiatives (CNRI, see http://www.cnri.reston.va.us)
in Reston, Virginia where he released several versions of the
software.
In May 2000, Guido and the Python core development team moved to
BeOpen.com to form the BeOpen PythonLabs team. In October of the same
year, the PythonLabs team moved to Digital Creations (now Zope
Corporation, see http://www.zope.com). In 2001, the Python Software
Foundation (PSF, see http://www.python.org/psf/) was formed, a
non-profit organization created specifically to own Python-related
Intellectual Property. Zope Corporation is a sponsoring member of
the PSF.
All Python releases are Open Source (see http://www.opensource.org for

Hit Return for more, or q (and Return) to quit:
locals()
La función locals() devuelve un diccionario conteniendo ámbito actual local de las variables.
>>> locals()

La función locals() puede ser usadas para devolver los nombres en el namespaces local dependiendo en la
locación desde donde ella es llamada.
Si la función locals() es llamada desde una función, eso devolverá todos los nombres que pueden ser accesibles
localmente desde esa función.
El tipo de dato devuelto por la función es un tipo diccionario. Por lo tanto, los nombres pueden ser extraídos
usando la función integrada keys().
open()
La función open() es definida dentro del modulo integrado io, esta le permite abrir un archivo (Página 150)
usando el tipo objeto file, devuelve un objeto del tipo file (Página 203) (ej. archivo), y se llama habitualmente
con de dos a tres argumentos:
file(nombre[, modo[, buffering]]) -> objeto archivo
Los argumentos son:
nombre, es una cadena de caracteres (Página 45) que indica el nombre de archivo (incluso ruta relativa o
absoluta).
modo, es una cadena de unos pocos caracteres describiendo la forma en la que se usará el archivo, como se
indica a continuación:
Mo- Notas
do
r el archivo se abre en modo de solo lectura, no se puede escribir (argumento por defecto).
w modo de solo escritura (si existe un archivo con el mismo nombre, se borra).
a modo de agregado (append), los datos escritos se agregan al final del archivo.
r+ el archivo se abre para lectura y escritura al mismo tiempo.
b el archivo se abre en modo binario, para almacenar cualquier cosa que no sea texto.
U el archivo se abre con soporte a nueva linea universal, cualquier fin de linea ingresada sera
como un \n en Python.
buffering, si este argumento es dado, 0 significa sin búfer, 1 significa búfer de línea y los números más
grandes especifican el tamaño del búfer.
Para crear y abrir un archivo, seria así:
>>> archivo = open('datos.txt', 'w')
>>> type(archivo)
<type 'file'>
El archivo será creado si no existe cuando es abierto para escribir o agregar data. Es archivo sera truncado cuando
es abierto para escritura.
Agregue una ‘U’ a modo para abrir el archivo para la entrada con soporte de nueva línea universal. Cualquier línea
que termine en el archivo de entrada se verá como ‘n’ en Python. Además, un archivo así abierto gana el atributo
newlines; el valor para este atributo es uno de Ninguno (aún no se ha leído una nueva línea), \r, \n, \r\n o
una tupla que contiene todos los tipos de nueva línea que se han visto.
Truco: Ver para futura información desde el modo interactivo (Página 15) Python, lo siguiente:
>>> file.__doc__
range()
La función range() devuelve una lista conteniendo una progresión aritmética de enteros.
range(inicio, detener[, paso]) -> lista de enteros
>>> range(3,9)
[3, 4, 5, 6, 7, 8]

range(i, j) devuelve [i, i+1, i+2, ..., j-1]; inicia (!) por defecto en 0.
Cuando el paso es definido como un tercer argumento, ese especifica el incremento (o decremento).
>>> range(3,9,2)
[3, 5, 7]
En el ejemplo anterior, la función range(3,9,2) devuelve [3, 5, 7], es decir, el rango inicia en 3 y termina en
9 incrementando cada 2 números.
range(detener) -> lista de enteros
>>> range(4)
[0, 1, 2, 3]
En el ejemplo anterior, la función range(4) devuelve [0, 1, 2, 3]. ¡El punto final es omitido! Hay exactamente
los indices validos para una lista de 4 elementos.
reload()
Cuando el modulo es importado dentro de un script, el código en la porción del nivel superior de un modulo es
ejecutado solamente una vez.
Por lo tanto, si usted quiere volver a ejecutar la porción del nivel superior el código de un modulo, usted puede
usar la función reload(). Esta función importa otra vez un modulo previamente importado. La sintaxis de la
función reload() es la siguiente:
>>> reload(module_name)
Aquí, module_name es el nombre del modulo que usted quiere volver a cargar y no la cadena de caracteres
(Página 45) contendiente el nombre del modulo. Por ejemplo, para recargar el modulo clases.py, debe hacer
lo siguiente:
>>> import clases
>>> reload(clases)
xrange()
El tipo xrange es un tipo secuencia inmutable utilizada normalmente en bucles. La ventaja de la función
xrange() sobre la función range(), es que devuelve un objeto xrange el cual ocupa siempre la misma
cantidad de memoria, independientemente del rango el cual represente.
>>> for item in range(5):
... print item
...
0
1
2
3
4
>>> for item in xrange(5):
... print item
...
0
1
2
3
4
>>>
Como la función xrange(), devuelve un objeto el cual genera los números en el rango a demanda. Para bucles,
esto es un poco mas rápido que la función range() y más eficiente en la memoria.

>>> print xrange(5)

xrange(5)
>>> type(xrange(5))
<type 'xrange'>
>>> dir(xrange(5))
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__',
'__getattribute__', '__getitem__', '__hash__', '__init__',
'__iter__', '__len__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__reversed__', '__setattr__', '__sizeof__',
'__str__', '__subclasshook__']
La ventaja de la función xrange() es excepto en hardware impedido en cuestión de memoria (por ejemplo,
MS-DOS) o cuando nunca se utilizan todos los elementos del rango (por ejemplo, porque se suele interrumpir la
ejecución del bucle con la sentencia break (Página 85)).
type()
La función type() devuelve el tipo del objeto que recibe como argumento.
>>> type(2)
<type 'int'>
>>> type(2.5)
<type 'float'>
>>> type(True)
<type 'bool'>
>>> type("Hola Mundo")
<type 'str'>
>>> type(int)
<type 'type'>
>>> type(str)
<type 'type'>
>>> type(None)
<type 'NoneType'>
>>> type(object)
<type 'type'>
>>> import os
>>> type(os)
<type 'module'>
>>> type(format)
<type 'builtin_function_or_method'>
Truco: La función type() devuelve el tipo del objeto, en base al modulo integrado types, el cual define los
nombres para todos los símbolos tipo conocidos en el interprete estándar.
>>> import types
>>> help(types)
Help on module types:
NAME
types - Define names for all type symbols known in the standard interpreter.
FILE
/usr/lib/python2.7/types.py
MODULE DOCS
https://docs.python.org/library/types
DESCRIPTION

Types that are part of optional modules (e.g. array) are not listed.
CLASSES
__builtin__.basestring(__builtin__.object)
__builtin__.str
__builtin__.unicode
>>>
vars()
La función vars() devuelve un diccionario conteniendo ámbito actual de las variables.

>>> vars()
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__package__':
None, '__name__': '__main__', '__doc__': None}
La función vars() sin argumentos, equivale a la función locals() (Página 114). Si se llama con un argumento
equivale a la sentencia object.__dict__.
Funciones de entrada y salida
Las funciones de tipos numéricos se describen a continuación:
input()
Equivalente a la función eval(raw_input(prompt))

Lee una cadena de caracteres (Página 45) desde la entrada estándar.
>>> dato = input("Por favor, ingresa un dato: "); dato; type(dato)
Por favor, ingresa un dato: 2
2
<type 'int'>
Por favor, ingresa un dato: 23.4
23.4
<type 'float'>
Por favor, ingresa un dato: 23L
23L
<type 'long'>
En el caso que quiera ingresar una cadena de caracteres (Página 45) desde la entrada estándar usando la función
input(), debe colocar la cadena de caracteres entre comillas simples o dobles, como el siguiente ejemplo:
Por favor, ingresa un dato: leonardo
File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'leonardo' is not defined
Por favor, ingresa un dato: "leonardo"
'leonardo'
<type 'str'>


Por favor, ingresa un dato: leonardo caballero
File "<string>", line 1
leonardo caballero
^
SyntaxError: unexpected EOF while parsing
Por favor, ingresa un dato: "leonardo caballero"
'leonardo caballero'
<type 'str'>
raw_input()
Lee una cadena de caracteres (Página 45) desde la entrada estándar. La nueva línea final es despojada. Si el usuario
indica un EOF (Unix: Ctl-D, Windows: Ctl-Z+Return), lanza una excepción EOFError (Página 183). En
sistemas Unix, la librería GNU readline es usada si es habilitada. El prompt de la cadena de caracteres, si es
dado, es impreso sin una nueva línea final antes de leer.
>>> dato = raw_input("Por favor, ingresa un dato: "); dato; type(dato)
Por favor, ingresa un dato: 2
'2'
<type 'str'>
Por favor, ingresa un dato: 2.3
'2.3'
<type 'str'>
Por favor, ingresa un dato: 23L
'23L'
<type 'str'>
Por favor, ingresa un dato: leonardo
'leonardo'
<type 'str'>
Por favor, ingresa un dato: "leonardo"
'"leonardo"'
<type 'str'>
Por favor, ingresa un dato: leonardo caballero
<type 'str'>
Por favor, ingresa un dato: "leonardo caballero"
'"leonardo caballero"'
<type 'str'>
Funciones numéricas
Las funciones de tipos numéricos se describen a continuación:
abs()
Devuelve el valor absoluto de un número (entero o de coma flotante).

>>> abs(3)
3
>>> abs(-3)
3
>>> abs(-2.5)
2.5
bin()
Devuelve una representación binaria de un número entero (Página 40) o entero long (Página 40), es decir, lo
convierte de entero a binario.
>>> bin(10)
'0b1010'
cmp()
La función cmp() devuelve un valor negativo si x<y, un valor cero si x==y, un valor positivo si x>y:
>>> cmp(1,2)
-1
>>> cmp(2,2)
0
>>> cmp(2,1)
1
complex()
La función complex() devuelve un número complejo complex. Es un constructor, que crea un entero complex
(Página 42) a partir de un entero (Página 40), entero long (Página 40), entero float (Página 41) (cadenas de
caracteres formadas por números y hasta un punto), o una cadena de caracteres (Página 45) que sean coherentes
con un número entero.
>>> complex(23)
(23+0j)
>>> complex(23L)
(23+0j)
>>> complex(23.4)
(23.4+0j)
>>> complex("23")
(23+0j)
>>> complex("23.6")
(23.6+0j)
La función complex() sólo procesa correctamente cadenas que contengan exclusivamente números.Si la cadena
contiene cualquier otro carácter, la función devuelve una excepción ValueError (Página 185).
>>> complex("qwerty")
ValueError: complex() arg is a malformed string
divmod()
Debe recibir dos argumentos numéricos, y devuelve dos valores: resultado de la división entera, y el resto.
>>> divmod(22, 4)
(5, 2)

float()
La función float() devuelve un número coma flotante float. Es un constructor, que crea un coma flotante
(Página 41) a partir de un entero (Página 40), entero long (Página 40), entero float (Página 41) (cadenas de
caracteres formadas por números y hasta un punto) o una cadena de caracteres (Página 45) que sean coherentes
>>> float(2)
2.0
>>> float(23L)
23.0
>>> float(2.5)
2.5
>>> float("2")
2.0
>>> float("2.5")
2.5
hex()
Devuelve una representación hexadecimal de un número entero (Página 40) o entero long (Página 40), es decir, lo
convierte de entero a hexadecimal.
>>> hex(10)
'0xa'
int()
La función int() devuelve un número entero. Es un constructor, que crea un entero (Página 40) a partir de un
entero float (Página 41), entero complex (Página 42) o una cadena de caracteres (Página 45) que sean coherentes
>>> int(2.5)
2
También puede convertir una cadena de caracteres a un número entero.
>>> int("23")
23
La función int() sólo procesa correctamente cadenas que contengan exclusivamente números. Si la cadena
>>> int("2.5")
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '2.5'
>>>
>>> int("doscientos")
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'doscientos'
long()
La función long() devuelve un número entero long. Es un constructor, que crea un entero long (Página 40)
a partir de un entero (Página 40), entero float (Página 41) o una cadena de caracteres (Página 45) que sean
coherentes con un número entero.

>>> long(23)
23L
>>> long(23.4)
23L
También puede convertir una cadena de caracteres a un número entero.
>>> long("23")
23
La función long() sólo procesa correctamente cadenas que contengan exclusivamente números. Si la cadena
>>> long("23.4")
ValueError: invalid literal for long() with base 10: '23.4'
>>>
>>> long("23,4")
ValueError: invalid literal for long() with base 10: '23,4'
max()
Si recibe más de un argumento, devuelve el mayor de ellos.

>>> max(23, 12, 145, 88)
145
>>> type(max(23, 12, 145, 88))
<type 'int'>
>>> max("a", "Z")
'a'
>>> type(max("a", "Z"))
<type 'str'>
Si recibe un solo argumento, devuelve el mayor de sus elementos. Debe ser un objeto iterable; puede ser una
cadena de caracteres (Página 45), o alguno de los otros tipos de secuencia o colección.
>>> max("Hola, Plone")
'o'
>>> type(max("Hola, Plone"))
<type 'str'>
min()
Tiene un comportamiento similar a max(), pero devuelve el mínimo.

>>> min(23, 12, 145, 88)
12
>>> type(min(23, 12, 145, 88))
<type 'int'>
>>> min("Hola, Plone")
' '
>>> type(min("Hola, Plone"))
<type 'str'>
pow()
La función pow() si recibe dos (02) argumentos, eleva el primero argumento a la potencia del segundo argumento.

>>> pow(2, 3)
8
>>> pow(10, 2)
100
>>> pow(10, -2)
0.01
Si recibe un tercer argumento opcional, éste funciona como módulo.
>>> pow(2, 3, 3)
2
reduce()
La función reduce() aplica una función de dos argumentos de forma acumulativa a los elementos de un tipo de
secuencia, de izquierda a derecha, para reducir la secuencia a un solo valor. La sintaxis seria la siguiente:
>>> reduce(funcion, secuencia[, inicial]) -> valor
A continuación un ejemplo:
>>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> ((((1+2)+3)+4)+5)
15
En el ejemplo anterior, calcula el siguiente calculo ((((1+2)+3)+4)+5).
Si el argumento inicial está presente, se coloca antes de los elementos de la secuencia en el cálculo y sirve
como valor predeterminado cuando la secuencia está vacía.
>>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5], 5 * 5)
40
En el ejemplo anterior, la función, usada es lambda x, y: x + y, la secuencia es la lista [1, 2, 3, 4,
5] y el argumento inicial es 5 * 5
>>> reduce(lambda x, y: x + y, [0, 0, 0, 0, 0], 5 * 5)
25
En el ejemplo anterior, la función, usada es lambda x, y: x + y, la secuencia es la lista [0, 0, 0, 0,
0] y el argumento inicial es 5 * 5
round()
La función round() redondea un número flotante a una precisión dada en dígitos decimal (por defecto 0 dígitos).
Esto siempre devuelve un número flotante. La precisión tal vez sea negativa.
En el siguiente ejemplo redondeo de un número flotante a entero, mayor o igual a .5 al alza:
>>> round(5.5)
6.0
En este otro ejemplo redondeo de un número flotante a entero, menor de .5 a la baja:
>>> round(5.4)
5.0
sum()
La función sum() devuelve una lista ordenada de los elementos de la secuencia que recibe como argumento (lista
o cadena). La secuencia original no es modificada.

>>> lista = [1, 2, 3, 4]

>>> sum(lista)
10
oct()
La función oct() convierte un número entero en una cadena en base octal, antecedida del prefijo ‘0’.
>>> oct(8)
'010'
>>> oct(123)
'0173'
Funciones de booleanos
Las funciones de tipos booleanos (Página 43) se describen a continuación:
bool()
La función bool(), es un constructor, el cual crea un tipo de datos booleanos (Página 43), devuelve un tipo
booleano True cuando el argumento dado es True, de lo contrario False.
>>> bool()
False
>>> bool(True)
True
Convertir desde un tipo entero (Página 40) a tipo booleano:
>>> bool(0)
False
>>> bool(1)
True
Convertir desde un tipo entero float (Página 41) de forma recursiva usando la función int() (Página 121) a tipo
booleano:
>>> bool(int(0.1))
False
>>> bool(int(1.0))
True
Convertir desde un tipo cadena de caracteres (Página 45) de forma recursiva usando la función str() (Página 130)
y la función int() (Página 121) a tipo booleano:
>>> bool(int(str('0')))
False
>>> bool(int(str('1')))
True
Funciones de cadenas de caracteres
Las funciones de tipos cadena de caracteres (Página 45) se describen a continuación:

capitalize()
La función capitalize() devuelve una cadenas de caracteres (Página 45) con MAYÚSCULA la primera
palabra.
>>> 'leonardo caballero'.capitalize()
'Leonardo caballero'
chr()
La función chr() recibe como argumento un entero, y devuelve una cadena con el carácter cuyo código Unicode
corresponde a ese valor. El rango válido para el argumento es de 0 a 256.
>>> chr(64)
'@'
>>> chr(36)
'$'
>>> chr(94)
'^'
>>> chr(126)
'~'
endswith()
La función endswith() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena termine con el
criterio enviado por parámetros en la función.
>>> 'leonardo caballero'.endswith("do")
False
>>> 'leonardo caballero'.endswith("ro")
True
expandtabs()
La función expandtabs() devuelve una copia de la cadena de caracteres (Página 45) donde todos los caracte-
res tab (tabulación) son remplazados por uno o más espacios, depende en la actual columna y el tamaño del tab
dado.
>>> 'Leonardo Caballero\tPython Developer\tleonardoc@plone.org'.expandtabs()
'Leonardo Caballero Python Developer leonardoc@plone.org'
Usted puede indicar el tamaño de la tecla tab vía parámetro de la función:
>>> 'Leonardo Caballero\tPython Developer\tleonardoc@plone.org'.expandtabs(4)
>>> 'Leonardo Caballero\tPython Developer\tleonardoc@plone.org'.expandtabs(2)
find()
La función find() devuelve un valor numérico 0 si encuentra el criterio de búsqueda o -1 si no coincide el

criterio de búsqueda enviado por parámetros en la función.
>>> 'leonardo caballero'.find("leo")
0
>>> 'leonardo caballero'.find("ana")
-1

format()
La función integrada format() devuelve una representación formateada de un valor dato controlado por el
especificador de formato.
La función integrada format() es similar al método format() (Página 52) disponible en el tipo de cadena de
caracteres (Página 45). Internamente, ambos llaman al método __format__() de un objecto.
Mientras, la función integrada format() es una implementación de bajo nivel para formatear un objeto usando
__format__() internamente, el método format() (Página 52) del tipo de cadena de caracteres es una implemen-
tación de alto nivel disponible para ejecutar operaciones de formateo complejas en múltiples objeto de cadena de
caracteres (Página 45).
La sintaxis de la función integrada format() es:
format(value[, format_spec])
La a función integrada format() toma dos parámetros:
value - valor que necesita formatear.
format_spec - La especificación en como el valor debe ser formateado.
A continuación, un ejemplo de un valor número entero (Página 40), seria de la siguiente forma:
>>> print format(123,"d")
123
A continuación, un ejemplo de un valor número float (Página 41), seria de la siguiente forma:
>>> print format(123.456789,"f")
123.456789
A continuación, un ejemplo de un valor binario, seria de la siguiente forma:
>>> print format(10,"b")
1010
A continuación, un ejemplo de un valor número entero (Página 40) con formato especifico, seria de la siguiente
forma:
>>> print format(1234,"*>+7,d")
*+1,234
En el ejemplo anterior cuando se formatea el número entero (Página 40) 1234, usted especifico el especificador de
formato *<+7,d. Seguidamente, se describe cada opción a continuación:
* Es la opción del carácter de relleno, el cual rellena los espacio vacío después del formato.
> Es la opción de alineación a la derecha, el cual alinea la cadena de caracteres de salida a la derecha.
+ Es la opción de signo, el cual obliga al número a ser firmado (con un signo a su izquierda).
7 Es la opción ancho, el cual obliga el número que tome un mínimo de ancho de 7, otros espacios serán
rellenado por el carácter de relleno.
, Ese es el operador miles, el cual coloca un carácter coma entre todos los números miles.
d Es la opción tipo que especifica que el número es un número entero (Página 40).
A continuación, un ejemplo de un valor número float (Página 41) con formato especifico, seria de la siguiente
forma:
>>> print format(123.4567, "^-09.3f")
0123.4570
En el ejemplo anterior cuando se formatea el número float (Página 41) 123.4567, usted especifico el especificador
de formato ^-09.3f. Seguidamente, se describe cada opción a continuación:
^ Es la opción de alineación centrar, el cual alinea la cadena de caracteres de salida al centro del espacio
restante.

- Es la opción de signo el cual obliga solo a los números negativos a mostrar el signo.
0 Ese es el carácter, el cual es colocado en lugar de los espacios vacíos.
9 Es la opción de ancho, el cual establece el ancho mínimo del número en 9 (incluido el punto decimal, la
coma y el signo de miles).
.3 Ese es el operador de precisión que define la precisión del número flotante dado a 3 lugares.
f Es la opción tipo que especifica que el número es un número float (Página 41).
A continuación, un ejemplo de usar la función format() sobre escribiendo el método especial __format__()
de una clase (Página 191), seria de la siguiente forma:
>>> class Persona:
... def __format__(self, formato):
... if(formato == 'edad'):
... return '23'
... return 'Formato nulo'
...
>>> print format(Persona(), "edad")
23
En el ejemplo anterior cuando se sobre escribe el método especial __format__() de la clase Persona. Ese
ahora acepta el argumento del método llamado edad el cual devuelve 23.
El método format() internamente ejecuta Persona().__format__("edad"), el cual devuelve el men-
saje 23. Si no hay formato especificado, el mensaje devuelto es Formato nulo.
index()
La función index() es como la función find() pero arroja una excepción ValueError (Página 185) cuando la
sub-cadena no es encontrada.
>>> 'leonardo caballero'.index("leo")
0
>>> 'leonardo caballero'.index("ana")
ValueError: substring not found
>>> 'leonardo caballero'.index(" ca")
8
intern()
La función intern() es el “interno” de la cadena dada. Esto ingresa la cadena en la tabla (global) de cadenas
internas cuyo propósito es acelerar las búsquedas en el tipo diccionario. Devuelve la cadena misma o el objeto de
cadena internado previamente con el mismo valor.
>>>
Por hacer
TODO escribir sobre esta función integrada.
isalnum()
La función isalnum() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena contenga caracte-
res alfanuméricos.

>>> '23456987'.isalnum()
True
>>> 'V-23456987'.isalnum()
False
isalpha()
La función isalpha() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena contenga caracte-
res alfabéticos.
>>> 'leonardo'.isalpha()
True
>>> 'leonardo caballero'.isalpha()
False
isdigit()
La función isdigit() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena contenga caracte-
res dígitos.
>>> 'leonardo caballero'.isdigit()
False
>>> '23456987'.isdigit()
True
islower()
La función islower() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena contenga caracte-
res en MINÚSCULAS.
>>> 'leonardo caballero'.islower()
True
>>> 'leonardo CABALLERO'.islower()
False
istitle()
La función istitle() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena de caracteres
(Página 45) sean capitales en cada palabra.
>>> "leonardo caballero".title()
'Leonardo Caballero'
>>> "leonardo Caballero".istitle()
False
isspace()
La función isspace() devuelve un valor booleano True o False si no es vacía, y todos sus caracteres son
espacios en blanco.
>>> " ".isspace()
True
>>> " ".isspace()
True
>>> "a ".isspace()
False

>>> " A ".isspace()

False
isupper()
La función isupper() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena de caracteres
(Página 45) estén en MAYÚSCULAS en cada palabra.
>>> 'LEONARDO CABALLERO'.isupper()
True
>>> 'LEONARDO caballero'.isupper()
False
lstrip()
La función lstrip() devuelve una copia de la cadena de caracteres (Página 45) con el espacio en blanco inicial
eliminado. Si se dan la cadena de caracteres y no es None (Página 201), elimina los caracteres en la cadena de
caracteres en su lugar. Si la cadena de caracteres son unicode, serán convertidas a unicode antes de eliminar.
>>> " leonardo caballero ".lstrip()
'leonardo caballero '
lower()
La función lower() devuelve una cadenas de caracteres (Página 45) con MINÚSCULAS en cada palabra.
>>> 'LEONARDO CABALLERO'.lower()
ord()
La función ord() es el inverso de chr() (Página 125) dada una cadena representando un carácter Unicode, de-
vuelve el entero del código correspondiente.
>>> ord('@')
64
>>> ord('$')
36
>>> ord('^')
94
>>> ord('~')
126
replace()
La función replace() si encuentra el criterio de la búsqueda de la sub-cadena o la remplaza con la nueva

sub-cadena enviado por parámetros en la función.
>>> 'leonardo caballero'.replace(" cab", " Cab")
'leonardo Caballero'
split()
La función split() devuelve una lista con la cadena de caracteres (Página 45) separada por cada indice de la
lista.

>>> 'leonardo caballero'.split()

['leonardo', 'caballero']
splitlines()
La función splitlines() devuelve una lista con la cadena de caracteres (Página 45) separada por cada salto
de linea en cada indice de la lista.
>>> 'leonardo jose\ncaballero garcia'.splitlines()
['leonardo jose', 'caballero garcia']
startswith()
La función startswith() devuelve un valor booleano True o False si coincide que la cadena inicie con el
criterio enviado por parámetros en la función.
>>> 'leonardo caballero'.startswith("ca")
False
>>> 'leonardo caballero'.startswith("leo")
True
str()
La función str() es el constructor del tipo de cadenas de caracteres (Página 45), se usa crear una carácter o
cadenas de caracteres mediante la misma función str().
Puede convertir un número entero (Página 40) a una cadena de caracteres, de la siguiente forma:
>>> str(2)
'2'
Puede convertir un número float (Página 41) a una cadena de caracteres, de la siguiente forma:
>>> str(2.5)
'2.5'
>>> str(-2.5)
'-2.5'
Puede convertir un número complex (Página 42) a una cadena de caracteres, de la siguiente forma:
>>> str(2.3+0j)
'(2.3+0j)'
Puede convertir un tipo booleano (Página 43) a una cadena de caracteres, de la siguiente forma:
>>> str(True)
'True'
>>> str(False)
'False'
swapcase()
La función swapcase() devuelve una cadenas de caracteres (Página 45) convertida al opuesto sea MAYÚS-
CULAS o MINÚSCULAS.
>>> 'leonardo caballero'.swapcase()
'LEONARDO CABALLERO'
>>> 'LEONARDO CABALLERO'.swapcase()

title()
La función title() devuelve una cadenas de caracteres (Página 45) con capitales en cada palabra.
>>> "leonardo caballero".title()
'Leonardo Caballero'
unichr()
La función unichr() devuelve una cadena de caracteres Unicode de un carácter con un numero entero.
>>> unichr(64)
u'@'
>>> unichr(36)
u'$'
>>> unichr(94)
u'^'
>>> unichr(126)
u'~'
upper()
La función upper() devuelve una cadenas de caracteres (Página 45) con MAYÚSCULAS en cada palabra.
>>> "leonardo caballero".upper()
'LEONARDO CABALLERO'
Funciones de secuencias
Las funciones de secuencias se describen a continuación:
all()
La función all() toma un contenedor como un argumento. Esta devuelve las funciones integradas True si todo
los valores en el objeto iterable python tienen un valor de tipo booleano (Página 43) igual a True. Un valor vacío
tiene un tipo booleano (Página 43) igual a False.
>>> all([' ',' ',' '])
True
>>> all({'*','',''})
False
any()
La función any() ese toma un argumento y devuelve True incluso si, un valor en el objeto iterable tiene un
valor de tipo booleano (Página 43) igual a True.
>>> any((1,0,0))
True
>>> any((0,0,0))
False
>>> any(range(5))
True
>>> any(range(0))
False

coerce()
La función coerce() devuelve una tupla que consta de los dos argumentos numéricos convertidos en un tipo
común, utilizando las mismas reglas que las operaciones aritméticas. Si la coerción no es posible, levante una
excepción TypeError (Página 185).
>>> coerce(3, 4)
(3, 4)
>>> coerce(3, 4.2)
(3.0, 4.2)
dict()
La función dict() es el constructor del tipo de diccionario (Página 63), esta función se usa crear un diccionario:
>>> dict(python=2.7, zope=2.13, plone=5.1)
También puede crear un diccionario indicando a las claves usando comillas simples:
>>> {'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': 5.1}
{'python': 2.7, 'zope': 2, 'plone': 5.1}
>>> dict({'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': 5.1})
{{'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': 5.1}
Convertir desde un grupo de dos listas (Página 56) de forma recursiva usando la función zip() (Página 134) a tipo
diccionario:
>>> dict(zip(['python', 'zope', 'plone'], [2.7, 2.13, 5.1]))
{'python': 2.7, 'zope': 2.13, 'plone': 5.1}
Convertir desde un grupo de tuplas (Página 61) respectivamente en una lista (Página 56) a tipo diccionario:
>>> dict([('zope', 2.13), ('python', 2.7), ('plone', 5.1)])
{'plone': 5.1, 'zope': 2.13, 'python': 2.7}
frozenset()
La función frozenset() es el constructor del tipo de conjuntos (Página 73), se usa crear un conjunto inmutable
mediante la misma función frozenset() de un objeto iterable lista (Página 56):
>>> versiones = [6, 2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4, 2.5]
>>> print versiones, type(versiones)
[6, 2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4, 2.5] <type 'list'>
>>> versiones_plone = frozenset(versiones)
frozenset([2.5, 4, 5, 6, 2.1, 3.6]) <type 'frozenset'>
iter()
La función iter() obtiene un iterador (Página 88) de un objeto. En la primera forma, el argumento debe pro-
porcionar su propio iterador, o ser una secuencia.
>>> elemento = iter("Plone")
>>> elemento
<iterator object at 0x7eff6ce10250>
>>> elemento.next()
'P'
>>> elemento.next()
'l'
>>> elemento.next()

'o'
>>> elemento.next()
'n'
>>> elemento.next()
'e'
>>> elemento.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia de tipo cadena de caracteres (Página 45), al llegar al final
mediante el iterador llamado elemento se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener
la iteración.
list()
La función list() es el constructor del tipo de lista (Página 56), se usa crear una lista mediante la misma función
list() de un iterable. Por ejemplo, una lista podría crearse mediante la función range(10) (Página 115):
>>> lista = list(range(10))
>>> print lista
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
next()
La función next() devuelve el próximo elemento desde un iterador (Página 88).

>>> elemento = iter([1,2,3,4,5])
>>> next(elemento)
1
>>> next(elemento)
2
>>> next(elemento)
3
>>> next(elemento)
4
>>> next(elemento)
5
>>> next(elemento)
StopIteration
En el ejemplo anterior, cuando se itera en la secuencia de tipo lista (Página 56), al llegar al final mediante el
iterador llamado elemento se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener la iteración.
tuple()
La función tuple() es el constructor del tipo de tuplas (Página 61), se usa crear una tupla mediante la misma
función tuple() de un iterable. Por ejemplo, una tupla podría crearse mediante la función range(10) (Pági-
na 115):
>>> tupla = tuple(range(4, 9))
>>> print tupla
(4, 5, 6, 7, 8)

set()
La función set() es el constructor del tipo de conjuntos (Página 73), se usa crear un conjunto mutable mediante
la misma función set() de un objeto iterable lista (Página 56):
>>> versiones = [2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4]
>>> print versiones, type(versiones)
[2.1, 2.5, 3.6, 4, 5, 6, 4] <type 'list'>
>>> versiones_plone = set(versiones)
set([2.5, 4, 5, 6, 2.1, 3.6]) <type 'set'>
sorted()
La función sorted() devuelve una lista ordenada de los elementos del tipo secuencia que recibe como argu-
mento (lista o cadena de caracteres). La secuencia original no es modificada.
>>> lista = [23, 13, 7, 37]
>>> sorted(lista)
[7, 13, 23, 37]
La función sorted() siempre devuelve una lista, aunque reciba como argumento una cadena de caracteres
(Página 45).
>>> cadena = "asdlk"
>>> sorted(cadena)
['a', 'd', 'k', 'l', 's']
zip()
La función zip() devuelve una lista de tuplas (Página 61), donde cada tupla contiene el elemento i-th desde cada
una de los tipos de secuencias de argumento. La lista devuelta es truncada en longitud a la longitud de la secuencia
de argumentos más corta.
>>> zip(['python', 'zope', 'plone'], [2.7, 2.13, 5.1])
[('python', 2.7), ('zope', 2.13), ('plone', 5.1)]
Funciones de objetos
Las funciones de objetos se describen a continuación:
delattr()
La función delattr() elimina un atributo con nombre en un objeto; delattr(x, ’y’) es equivalente a
del x.y.
>>> class Persona:
... cedula = "V-13458796"
... nombre = "Leonardo"
... apellido = "Caballero"
... sexo = "M"
...
>>> macagua = Persona()
>>> macagua.sexo
'M'

>>> delattr(Persona,'sexo')
>>> macagua.sexo
AttributeError: Persona instance has no attribute 'sexo'
getattr()
La función getattr() obtiene un atributo nombrado desde un objeto; de la siguiente forma

getattr(instancia, ’atributo’) el cual es equivalente a instancia.atributo. Cuando un ar-
gumento predeterminado es dato, es es devuelto cuando el atributo no existe; sin eso, una excepción es lanzada en
ese caso.
>>> class Persona:
... cedula = "V-13458796"
... sexo = "M"
...
>>> getattr(macagua,'sexo')
'M'
>>> macagua.sexo
'M'
hasattr()
La función hasattr() devuelve un tipo booleano cuando el objeto tiene un atributo con el nombre dado. (Esta
hecho llamando a la función getattr(instancia, atributo) y capturar excepciones.)
>>> class Persona:
... cedula = "V-13458796"
... sexo = "M"
...
>>> hasattr(macagua, 'nombre')
True
>>> hasattr(macagua, 'apellido')
True
>>> hasattr(macagua, 'cedula')
True
>>> hasattr(macagua, 'sexo')
True
>>> hasattr(macagua, 'email')
False
hash()
La función hash() devuelve un valor hash de tipo entero para el objeto.

>>> class Persona:
... cedula = "V-13458796"


... sexo = "M"
...
>>> type(macagua)
<type 'classobj'>
Dos objetos con el mismo valor tienen el mismo valor hash.
>>> type(Persona)
<type 'classobj'>
>>> type(macagua)
<type 'classobj'>
>>> hash(macagua)
8742669316448
>>> hash(Persona)
8742669316448
Lo contrario no es necesariamente cierto, pero es probable.
isinstance()
La función isinstance() le permite corroborar si un objeto es una instancia (Página 192) de una clase.
isinstance(objeto, tipo)
Esta función devuelve True si el objeto especificado es del tipo especificado, de lo contrario False.
Los parámetros son:
objeto, es requerido. Un objeto.
tipo, un tipo o una clase, o una tupla de tipos y/o clases
Un ejemplo de uso con la clase Persona seria como lo siguiente:
>>> persona1 = Persona("V-13458796", "Leonardo", "Caballero", "M")
>>> isinstance(persona1, Persona)
True
Si el tipo de parámetro es una tupla, esta función devuelve True si le objeto es uno de los tipos en la tupla.
>>> isinstance(persona1, (Persona, int))
True
Aquí puede decir que persona1 es una instancia de la clase Persona.
Las clases dan la posibilidad de crear estructuras de datos más complejas. En el ejemplo, una clase Persona que
realizará un seguimiento del cedula, nombre, apellido y sexo (que pasará como atributos).
issubclass()
La función issubclass() le permite corroborar si un objeto es instancia de una clase.

issubclass(subclase, clase)
Esta función devuelve True si la clase especificada es una subclase de la clase base, de lo contrario False.
Un ejemplo de uso con la subclase Supervisor que deriva de la clase Persona seria como lo siguiente:
>>> sV1 = Supervisor("V-16987456", "Jen", "Paz", "D", "Chivo")
>>> issubclass(sV1, Persona)
True
Si el tipo de parámetro es una tupla, esta función devuelve True si le objeto es uno de los tipos en la tupla.

>>> sV1 = Supervisor("V-16987456", "Jen", "Paz", "D", "Chivo")

>>> issubclass(sV1, (Persona, Empleado, Supervisor, Destreza))
True
Aquí puede decir que sV1 es una subclase derivada de la clase Persona.
Las clases dan la posibilidad de crear estructuras de datos más complejas. En el ejemplo, una clase Persona que
realizará un seguimiento del cedula, nombre, apellido y sexo (que pasará como atributos).
setattr()
La función setattr() establecer un atributo con nombre en un objeto; setattr(x, ’y’, v) es equiva-
lente a x.y = v.
>>> class Persona:
... cedula = "V-13458796"
... sexo = "M"
...
>>> setattr(macagua, 'email', 'leonardoc@plone.org')
>>> getattr(macagua,'email')
'leonardoc@plone.org'
Importante: La lista de todas las funciones disponibles en el lenguaje Python con la descripción correspondiente
se puede encontrar en la siguiente dirección URL:
https://docs.python.org/2/library/functions.html


CAPÍTULO 6
Introspección a la depuración con pdb
En Python puede realizar depuración de programas por defecto usando el módulo pdb.
En esta lección se describen como hacer depuración a programas en el lenguaje Python, mostrando ejemplos
prácticos y útiles. A continuación el temario de esta lección:
Depuración con pdb
En este tutorial se exploran herramientas que ayudan a entender tu código: depuración para encontrar y corregir
bugs (errores).
El depurador python, pdb: https://docs.python.org/2/library/pdb.html, te permite inspeccionar tu código de forma
interactiva.
Te permite:
Ver el código fuente.
Ir hacia arriba y hacia abajo del punto donde se ha producido un error.
Inspeccionar valores de variables.
Modificar valores de variables.
Establecer breakpoints (punto de parada del proceso).
print
Sí, las declaraciones print sirven como herramienta de depuración. Sin embargo, para inspeccionar en
tiempo de ejecución es más eficiente usar el depurador.
Invocando al depurador
Formas de lanzar el depurador:

1. Postmortem, lanza el depurador después de que se hayan producido errores.
2. Lanza el módulo con el depurador.
3. Llama al depurador desde dentro del módulo.
Postmortem
Situación: Estás trabajando en ipython y obtienes un error (traceback).
139
En este caso esta depurando el fichero index_error.py. Cuando lo ejecutes verás como se lanza una excepción
IndexError (Página 183). Escribe %debug y entrarás en el depurador.
In [1]: %run index_error.py
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
/home/macagua/python/entrenamiento/index_error.py in <module>()
6
7 if __name__ == '__main__':
----> 8 index_error()
9
/home/macagua/python/entrenamiento/index_error.py in index_error()
3 def index_error():
4 lst = list('foobar')
----> 5 print lst[len(lst)]
6
7 if __name__ == '__main__':
IndexError: list index out of range
In [2]: %debug
> /home/macagua/python/entrenamiento/index_error.py(5)index_error()
6
ipdb> list
1 """Small snippet to raise an IndexError."""
2
3 def index_error():
6
7 if __name__ == '__main__':
8 index_error()
9
ipdb> len(lst)
6
ipdb> print lst[len(lst)-1]
r
ipdb> quit
In [3]:
140 Capítulo 6. Introspección a la depuración con pdb

Depuración post-mortem sin ipython

En algunas situaciones no podrás usar IPython, por ejemplo para depurar un script que ha sido llamado
desde la línea de comandos. En este caso, puedes ejecutar el script de la siguiente forma python -m pdb
script.py:
python -m pdb index_error.py
> /home/macagua/python/entrenamiento/index_error.py(1)<module>()
-> """Small snippet to raise an IndexError."""
(Pdb) continue
File "/usr/lib/python2.7/pdb.py", line 1296, in main
pdb._runscript(mainpyfile)
File "/usr/lib/python2.7/pdb.py", line 1215, in _runscript
self.run(statement)
File "/usr/lib/python2.7/bdb.py", line 372, in run
exec cmd in globals, locals
File "<string>", line 1, in <module>
File "index_error.py", line 8, in <module>
index_error()
File "index_error.py", line 5, in index_error
print lst[len(lst)]
IndexError: list index out of range
Uncaught exception. Entering post mortem debugging
Running 'cont' or 'step' will restart the program
> /home/macagua/python/entrenamiento/index_error.py(5)index_error()
-> print lst[len(lst)]
(Pdb)
Ejecución paso a paso
Situación: Crees que existe un error en un módulo pero no estás seguro donde.
Por ejemplo, esta intentado depurar wiener_filtering.py. A pesar de que el código se ejecuta, observa que
el filtrado no se está haciendo correctamente.
Ejecuta el script en IPython con el depurador usando %run -d wiener_filtering.py:
In [1]: %run -d wiener_filtering.py
*** Blank or comment
Breakpoint 1 at /home/macagua/python/entrenamiento/wiener_filtering.py:4
NOTE: Enter 'c' at the ipdb> prompt to start your script.
> <string>(1)<module>()
Coloca un breakpoint en la línea 34 usando b 34:
ipdb> n
> /home/macagua/python/entrenamiento/wiener_filtering.py(4)<module>()
3
1---> 4 import numpy as np
5 import scipy as sp
ipdb> b 34
Breakpoint 2 at /home/macagua/python/entrenamiento/wiener_filtering.py:34
Continua la ejecución hasta el siguiente breakpoint con c(ont(inue)):
ipdb> c
> /home/macagua/python/entrenamiento/wiener_filtering.py(34)iterated_wiener()
6.1. Depuración con pdb 141

33 """
2--> 34 noisy_img = noisy_img
35 denoised_img = local_mean(noisy_img, size=size)
Da pasos hacia adelante y detrás del código con n(ext) y s(tep). next salta hasta la siguiente declara-
ción en el actual contexto de ejecución mientras que step se moverá entre los contextos en ejecución, i.e.
permitiendo explorar dentro de llamadas a funciones:
ipdb> s
2 34 noisy_img = noisy_img
---> 35 denoised_img = local_mean(noisy_img, size=size)
36 l_var = local_var(noisy_img, size=size)
ipdb> n
35 denoised_img = local_mean(noisy_img, size=size)
---> 36 l_var = local_var(noisy_img, size=size)
37 for i in range(3):
Muévete unas pocas líneas y explora las variables locales:
ipdb> n
36 l_var = local_var(noisy_img, size=size)
---> 37 for i in range(3):
38 res = noisy_img - denoised_img
ipdb> print l_var
[[5868 5379 5316 ..., 5071 4799 5149]
[5013 363 437 ..., 346 262 4355]
[5379 410 344 ..., 392 604 3377]
...,
[ 435 362 308 ..., 275 198 1632]
[ 548 392 290 ..., 248 263 1653]
[ 466 789 736 ..., 1835 1725 1940]]
ipdb> print l_var.min()
0
Oh dear, solo ve entero y variación 0. Aquí está nuestro error, estamos haciendo aritmética con enteros.

Lanzando excepciones en errores numéricos

Cuando ejecuta el fichero wiener_filtering.py, se lanzarán los siguientes avisos:
In [2]: %run wiener_filtering.py
wiener_filtering.py:40: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
noise_level = (1 - noise/l_var )
Puede convertir estos avisos a excepciones, lo que le permitiría hacer una depuración post-mortem sobre
ellos y encontrar el problema de manera más rápida:
In [3]: np.seterr(all='raise')
Out[3]: {'divide': 'print', 'invalid': 'print', 'over': 'print', 'under': 'ignore'}
In [4]: %run wiener_filtering.py
---------------------------------------------------------------------------
FloatingPointError Traceback (most recent call last)
/home/macagua/venv/lib/python2.7/site-packages/IPython/utils/py3compat.pyc
in execfile(fname, *where)
176 else:
177 filename = fname
--> 178 __builtin__.execfile(filename, *where)
/home/macagua/python/entrenamiento/wiener_filtering.py in <module>()
55 pl.matshow(noisy_lena[cut], cmap=pl.cm.gray)
56
---> 57 denoised_lena = iterated_wiener(noisy_lena)
58 pl.matshow(denoised_lena[cut], cmap=pl.cm.gray)
59
/home/macagua/python/entrenamiento/wiener_filtering.py in
iterated_wiener(noisy_img, size)
38 res = noisy_img - denoised_img
39 noise = (res**2).sum()/res.size
---> 40 noise_level = (1 - noise/l_var )
41 noise_level[noise_level<0] = 0
42 denoised_img += noise_level*res
FloatingPointError: divide by zero encountered in divide
Otras formas de comenzar una depuración
Lanzar una excepción “break point” a lo pobre

Si encuentras tedioso el tener que anotar el número de línea para colocar un break point, puedes lanzar una
excepción en el punto que quieres inspeccionar y usar la ‘magia’ %debug de ipython. Destacar que en
este caso no puedes moverte por el código y continuar después la ejecución.
Depurando fallos de pruebas usando nosetests
Puede ejecutar nosetests --pdb para saltar a la depuración post-mortem de excepciones y
nosetests --pdb-failure para inspeccionar los fallos de pruebas usando el depurador.
Además, puedes usar la interfaz IPython para el depurador en nose usando el plugin de nose ipdbplugin1 .
Puede, entonces, pasar las opciones --ipdb y --ipdb-failure a los nosetests.
Llamando explícitamente al depurador
Inserta la siguiente línea donde quieres que salte el depurador:
import pdb; pdb.set_trace()
1 https://pypi.org/project/ipdbplugin

Advertencia: Cuandos e ejecutan nosetests, se captura la salida y parecerá que el depurador no está
funcionando. Para evitar esto simplemente ejecuta los nosetests con la etiqueta -s.
Depuradores gráficos y alternativas

Quizá encuentres más conveniente usar un depurador gráfico como winpdba . para inspeccionar saltas
a través del código e inspeccionar las variables
De forma alternativa, pudbb es un buen depurador semi-gráfico con una interfaz de texto en la consola.
También, estaría bien echarle un ojo al proyecto pydbgrc
a https://pypi.org/project/winpdb/
b https://pypi.org/project/pudb
c https://code.google.com/archive/p/pydbgr
Comandos del depurador e interacciones
l(list) Lista el código en la posición actual

u(p) Paso arriba de la llamada a la pila (call stack)
d(own) Paso abajo de la llamada a la pila ((call stack)
n(ext) Ejecuta la siguiente línea (no va hacia abajo en funciones nuevas)
s(tep) Ejecuta la siguiente declaración (va hacia abajo en las nuevas funciones)
bt Muestra el call stack
a Muestra las variables locales
!command Ejecuta el comando Python proporcionado (en oposición a comandos pdb)
Advertencia: Los comandos de depuración no son código Python

No puedes nombrar a las variables de la forma que quieras. Por ejemplo, si esta dentro del depurador no podrá
sobrescribir a las variables con el mismo y, por tanto, habrá que usar diferentes nombres para las variables
cuando este tecleando código en el depurador.
Obteniendo ayuda dentro del depurador
Teclea h o help para acceder a la ayuda interactiva:

ipdb> help
Documented commands (type help <topic>):

========================================
EOF bt cont enable jump pdef r tbreak w
a c continue exit l pdoc restart u whatis
alias cl d h list pinfo return unalias where
args clear debug help n pp run unt
b commands disable ignore next q s until
break condition down j p quit step up
Miscellaneous help topics:

==========================
exec pdb
Undocumented commands:
======================
retval rv

index_error.py y wiener_filtering.py. Adicional se incluye otro código de ejemplo muy simple
funcion_a_depurar.py usando la función set_trace() del paquete pdb.
Truco: Para ejecutar el código index_error.py, wiener_filtering.py y

funcion_a_depurar.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se encuentra am-
bos programas:
leccion6/
-- index_error.py
-- wiener_filtering.py
-- funcion_a_depurar.py
Si tiene la estructura de archivo previa, entonces ejecute por separado cada comando:
python index_error.py
python wiener_filtering.py
python funcion_a_depurar.py
Ver también:
esta temática.


CAPÍTULO 7
Operaciones de E/S y manipulación de archivos
En Python puede realizar operaciones de entrada y salida de datos, almacenar esos datos manipulando de archivos
usando métodos para leer y escribir archivos desde el sistema de archivos.
En esta lección se describen las operaciones de entrada y salida, manipulando de archivos del lenguaje Python,
mostrando ejemplos prácticos y útiles. A continuación el temario de esta lección:
Entrada/Salida en Python
Los programas serían de muy poca utilidad si no fueran capaces de interaccionar con el usuario.
Entrada estándar
Para pedir información al usuario, debe utilizar las funciones integradas en el interprete del lenguaje, así como los
argumentos de línea de comandos.
Ejemplo de la función raw_input:
La función raw_input() (Página 119) siempre devuelve un valor de cadenas de caracteres:
>>> nombre = raw_input('Ana: ¿Cómo se llama usted?: ')
Ana: ¿Cómo se llama usted?: Leonardo
>>> print nombre
Leonardo
Ejemplo de la función input:
La función input() (Página 118) siempre devuelve un valor numérico:
>>> edad = input('Ana: ¿Que edad tiene usted?: ')
Ana: ¿Que edad tiene usted?: 38
>>> print edad
38
Entrada por script
En muchas practicas de este entrenamiento usted lo que ha hecho ha sido escribir código en el intérprete, y/o
escribir/ejecutar pequeños programas Python, pero los programas informáticos no funcionan así.
Se basan en escribir todas las instrucciones en archivos llamados scripts, que no es mas que guiones de instruc-
ciones. Luego se envía este archivo al intérprete como parámetro desde la terminal de comando (si es un lenguaje
interpretado como Python) y éste ejecutará todas las instrucciones en bloque.
A parte de ser la base del funcionamiento de los programas, la característica de los scripts es que pueden recibir
datos desde la propia terminal de comando en el momento de la ejecución, algo muy útil para agregar dinamismo
los scripts a través de parámetros personalizables.
147
A continuación, un ejemplo el cual simula a sala de chat del servicio LatinChat.com, validando datos de entradas
numérico y tipo cadena de caracteres e interactuá con el usuario y en base a condicionales muestra un mensaje.
print "\nSimulando a LatinChat"
print "====================="
print "\nSala de Chat > De 30 a 40 años"

print "------------------------------\n"
print 'Ana: ¿Cómo se llama usted?: '

nombre = raw_input('Yo: ')
print 'Ana: Hola', nombre, ', encantada de conocerte :3'
print 'Ana: ¿Que edad tiene usted?: '

edad = input('Yo: ')
print 'Usted tiene', edad, ', y yo ya no digo mi edad xD'
print 'Ana: ¿Tiene WebCam?, ingrese "si" o "no", por favor!: '
tiene_WebCam = raw_input('Yo: ')
if tiene_WebCam in ('s', 'S', 'si', 'Si', 'SI'):

print "Ponga la WebCam para verle :-D"
elif tiene_WebCam in ('n', 'no', 'No', 'NO'):
print "Lastima por usted :'( Adiós"
Truco: LatinChat.com, fue un servicio de Internet que ofrecía diversas salas de chat, muy popular en la década
de los 90 en latinoamericana.
Scripts con argumentos
Para poder enviar información a un script y manejarla, tenemos que utilizar la librería de sistema sys. En ella
encontraremos la lista argv que almacena los argumentos enviados al script.
Usted debe crear un script llamado entrada_argumentos.py con el siguiente contenido:
import sys
print sys.argv
Ejecuta el script llamado entrada_argumentos.py, de la siguiente forma:
python entrada_argumentos.py
['entrada_argumentos.py']
Al ejecutarlo puede ver que devuelve una lista con una cadena que contiene el nombre del script. Entonces, el
primer argumento de la lista sys.argv (es decir, sys.argv[0]) es el propio nombre del script.
Ahora si intenta ejecutar el script de nuevo pasando algunos valores como números y cadenas de caracteres entre
comillas dobles, todo separado por espacios:
python entrada_argumentos.py 300 43.234 "Hola Plone"
['entrada_argumentos.py', '300', '43.234', 'Hola Plone']
Cada valor que enviamos al script durante la llamada se llama argumento e implica una forma de entrada de datos
alternativa sin usar las funciones input() (Página 118) y raw_input() (Página 119).
A continuación, un ejemplo el cual usa un script con la librería sys. El script recibe dos (02) argumentos: una
cadena de caracteres y un número entero. Lo que hace es imprimir la cadena de caracteres tantas veces como le
indique con el argumento de tipo número:
import sys
148 Capítulo 7. Operaciones de E/S y manipulación de archivos

# Comprobación de seguridad, ejecutar sólo si se reciben 2

# argumentos realemente
if len(sys.argv) == 3:
texto = sys.argv[1]
repeticiones = int(sys.argv[2])
for r in range(repeticiones):
print texto
else:
print "ERROR: Introdujo uno (1) o más de dos (2) argumentos"
print "SOLUCIÓN: Introduce los argumentos correctamente"
print 'Ejemplo: entrada_dos_argumentos.py "Texto" 5'
Si quiere comprobar la validación de cuantos argumentos deben enviarme al script, ejecute el siguiente comando:
python entrada_dos_argumentos.py "Hola Plone"
ERROR: Introdujo uno (1) o más de dos (2) argumentos
SOLUCIÓN: Introduce los argumentos correctamente
Ejemplo: entrada_dos_argumentos.py "Texto" 5
Ahora si intenta ejecutar el script entrada_dos_argumentos.py con solo dos (2) argumentos, ejecutando
el siguiente comando:
python entrada_dos_argumentos.py "Hola Plone" 3
Hola Plone
Hola Plone
Hola Plone
Salida estándar
La forma general de mostrar información por pantalla es mediante una consola de comando, generalmente pode-
mos mostrar texto y variables separándolos con comas, para este se usa la sentencia print (Página 149).
Sentencia print
Sentencia print evalúa cada expresión, devuelve y escribe el objeto resultado a la salida estándar de la consola
de comando. Si un objeto no es un tipo cadena de caracteres (Página 45), ese es primeramente convertido a un
tipo cadena de caracteres usando las reglas para las conversiones del tipo (Página 130). La cadena de caracteres
(resultado o original) es entonces escrito.
Entonces para mostrar mensajes en pantalla, se utiliza el uso de la sentencia print.
Ejemplo del uso de la sentencia print:
>>> print 'Ana: Hola', nombre, ', encantada de conocerte :3'
Ana: Hola Leonardo , encantado de conocerte :3
Formato de impresión de cadenas
En la sentencia print se pueden usar el formato de impresión alternando las cadenas de caracteres y variables:
>>> valor = 2**0.5
>>> print "el resultado de", tipo_calculo, "es:", valor
el resultado de raíz cuadrada de dos es: 1.41421356237
Ver también:
Hay disponibles otras formas de aplicar formato de cadenas de caracteres:
Formateo % (Página 51).
Clase formatter (Página 52).
7.1. Entrada/Salida en Python 149

Nota: Una documentación completa del control de la salida de Python se encuentra en

https://docs.python.org/2/tutorial/inputoutput.html
Importante: Usted puede descargar los códigos usados en esta sección haciendo clic en los siguientes enlaces:
entrada_salida.py, entrada_argumentos.py y entrada_dos_argumentos.py.
Truco: Para ejecutar el código entrada_salida.py, entrada_argumentos.py y

entrada_dos_argumentos.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se encuen-
tra ambos programas:
leccion8/
-- entrada_argumentos.py
-- entrada_dos_argumentos.py
-- entrada_salida.py
python entrada_salida.py
python entrada_argumentos.py
python entrada_dos_argumentos.py
Ver también:
esta temática.
Manipulación de archivos
Para escribir o leer cadenas de caracteres para/desde archivos (otros tipos deben ser convertidas a cadenas de
caracteres). Para esto Python incorpora un tipo integrado llamado file (Página 203), el cual es manipulado mediante
un objeto archivo el cual fue generado a través de una función integrada en Python, a continuación se describen
los procesos típicos y sus referencias a funciones propias del lenguaje:
Abrir archivo
La forma preferida para abrir un archivo es usando la función integrada open() (Página 115).
Leer archivo
La forma preferida para leer un archivo es usando algunas de los métodos del tipo objeto file (Página 203) como
read() (Página 205), readline() (Página 205) y readlines() (Página 205).
Escribir archivo
La forma preferida para escribir un archivo es usando el método del tipo objeto file (Página 203) llamado write()
(Página 207).
Cerrar archivo
La forma preferida para cerrar un archivo es usando el método del tipo objeto file (Página 203) llamado close()
(Página 204).

Ejemplos de archivos
A continuación, se presentan algunos ejemplos del uso del tipo objeto file (Página 203):
Ejemplo de iterar un archivo para leerlo
Usted puede iterar sobre un archivo como se muestra a continuación:
>>> archivo = open('datos.txt', 'r')
>>> for linea in archivo:
... print linea
...
Este es una prueba
y otra prueba
>>> archivo.close()
Ejemplo de iterar un archivo con escritura y lectura
Usted puede manipular un archivo con permisos de escritura y lectura, ademas de interactuar de el mismo como
se muestra a continuación:
import os
print "\nCrear un archivo"

print "================"
NOMBRE_ARCHIVO = 'datos.txt'
archivo = open(NOMBRE_ARCHIVO, 'w') # abre el archivo datos.txt

archivo.write('Este es una prueba \ny otra prueba.')
archivo.close()
if NOMBRE_ARCHIVO in os.listdir("."):
print "\nArchivo creado en la ruta: \n\n\t{0}/{1}".format(
os.getcwd(), NOMBRE_ARCHIVO)
else:
print "El archivo no fue creado!!!\n"
print "\n\nLeer un archivo"

print "===============\n"
archivo = open(NOMBRE_ARCHIVO, 'r')

contenido = archivo.read()
print contenido
archivo.close()
print "\n\nIterar sobre un archivo"

print "=======================\n"
archivo = open(NOMBRE_ARCHIVO, 'r')

for linea in archivo:
print linea
print "\n"
archivo.close()
print "\nEliminar un archivo"

print "==================="
7.2. Manipulación de archivos 151

os.remove(os.getcwd()+"/"+NOMBRE_ARCHIVO)
print "\nEliminado archivo desde la ruta: \n\n\t{0}/{1}".format(
os.getcwd(), NOMBRE_ARCHIVO)
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la documentación disponible sobre los tipos objeto file (Página 203) desde la consola
interactiva (Página 15) de la siguiente forma:
>>> help(file)
Truco: Para ejecutar el código archivo.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se
python archivo.py
Ver también:
esta temática.

CAPÍTULO 8
Módulos, paquetes y distribución de software
En Python las diversas aplicaciones Python se encuentran dentro de módulos y paquetes los cuales los contienen
el sistema de ficheros.
En esta lección se describen como crear módulos y paquetes, luego se enseña a usar las practicas de scaffolding de
paquetes Python con mecanismo de instalación, mostrando ejemplos prácticos y útiles. A continuación el temario
de esta lección:
Módulos Python
Un módulo le permite a usted organizar lógicamente su código Python. Agrupando código relacionado dentro
de un módulo hace el código mas fácil de entender y usar. Un módulo es un objeto de Python con atributos con
nombres arbitrarios que puede enlazar y hacer referencia.
Simplemente, un módulo es no es otra cosa sino un archivo con extensión .py. Un módulo puede definir funciones,
clases y variables, también puede incluir código ejecutable.
El código Python para un módulo nombrado funciones normalmente reside un archivo llamado
utilidades.py. A continuación un ejemplo de un simple módulo llamado utilidades.py:
""" Módulo para cálculos diversos """
def suma_total(monto=0):
""" Calcula la suma total """
calculo_suma = 20
calculo_suma += monto
return calculo_suma
Sentencia import
La sentencia import se utiliza para importar un módulo. Usted puede usar cualquier archivo de código Python
como un módulo ejecutando esta sentencia en otro archivo de código Python. La sentencia import tiene la
siguiente sintaxis:
>>> import os
>>> import re, datetime
Cuando el interprete encuentra una sentencia import, este importa el módulo si el mismo esta presente en la ruta
de búsqueda. Una ruta de búsqueda es una lista de directorios que el interprete busca antes de importar un módulo.
Por ejemplo, al importar el módulo utilidades.py, usted necesita colocar la siguiente sentencia al tope del
otro script Python. A continuación un ejemplo de un simple módulo, calculo_factura_pipo.py.
# Importar el modulo llamado "utilidades"
import utilidades
153
print "Importo el modulo '{0}'\n".format(

utilidades.__file__.replace(
utilidades.__file__, "utilidades.pyc"))
print u"Función '{0}' del módulo '{1}' llamado y mostró:".format(

utilidades.suma_total.__name__,
utilidades.__file__.replace(
utilidades.__file__, "utilidades.pyc"))
# Usted puede llamar una función definida dentro del módulo

print "Monto total a facturar: {0} BsS.".format(
utilidades.suma_total(int(input("Ingrese un monto: "))))
Cuando el código anterior es ejecutado, ese produce el siguiente resultado:
Importo el modulo 'utilidades.pyc'
Función 'suma_total' del módulo 'utilidades.pyc' llamado y mostró:

Ingrese un monto: 56987
Monto total a facturar: 57007 BsS.
Un módulo se carga solo una vez, independientemente de la cantidad de veces que se importe. Esto evita que la
ejecución del módulo ocurra una y otra vez si se producen múltiples importaciones.
La primera vez que un módulo es importado en un script de Python, se ejecuta su código una vez. Si otro módulo
importa el mismo módulo este no se cargará nuevamente; los módulos son inicializados una sola vez.
Esto se debe al código objeto compilado que genera en el mismo directorio del módulo que cargo con la extensión
de archivo .pyc, ejecutando las siguientes sentencias:
>>> import funciones, os
>>> archivos = os.listdir(os.path.abspath(
... funciones.__file__).replace("/utilidades.pyc", "/"))
>>> print filter(lambda x: x.startswith('funciones.'), archivos)
['utilidades.py', 'utilidades.pyc']
De esta forma se comprueba que existe el archivo compilado de Python junto con el mismo módulo Python.
Localizando módulos
Cuando usted importa un módulo, el interprete Python busca por el módulo en la secuencia siguiente:
1. El directorio actual.
2. Si el módulo no es encontrado, Python entonces busca en cada directorio en la variable de entorno PYT-
HONPATH (Página 154) del sistema operativo.
3. Si todas las anteriores fallan, Python busca la ruta predeterminada. En UNIX, la ruta predeterminada nor-
malmente esta /usr/local/lib/python/.
El ruta de búsqueda de módulo es almacenado en el módulo de system sys como la variable sys.path. La va-
riable sys.path contiene el directorio actual, PYTHONPATH, y las predeterminadas dependencia de instalación.
PYTHONPATH
Es una variable de entorno del sistema operativo, consistiendo de una lista de directorios. La sintaxis de
PYTHONPATH es la misma como la del shell de la variable PATH.
Así es una típica definición de PYTHONPATH desde un sistema Windows, ejecutando:
set PYTHONPATH = C:\python20\lib;
Así es una típica definición de PYTHONPATH desde un sistema UNIX, ejecutando:
154 Capítulo 8. Módulos, paquetes y distribución de software

set PYTHONPATH = /usr/local/lib/python
Espacios de nombres y alcance
Las variables (Página 26) son nombres (identificadores) que se asignan a objetos.
Un espacio de nombres o namespace, es un diccionario de nombres de variables (claves) y sus objetos (valores)
correspondientes.
Una sentencia de Python puede acceder a las variables en un espacio de nombres local y en el espacio de nombres
global. Si una variable local y una variable global tienen el mismo nombre, la variable local sombrea la variable
global.
Cada función (Página 96) tiene su propio espacio de nombres local. Los métodos (Página 189) de Clase siguen la
misma regla de alcance que las funciones ordinarias.
Python hace conjeturas educadas sobre si las variables son locales o globales. Se supone que cualquier variable
asignada a un valor en una función es local.
Por lo tanto, para asignar un valor a una variable global dentro de una función, primero debe usar la sentencia
global (Página 31).
>>> global nombre
>>> nombre
'Leonardo'
La sintaxis global nombre, le dice al interprete Python que la variable nombre es una variable global. Python
deja de buscar la variable en el espacio de nombres local.
Por ejemplo, defina una variable Money en el espacio de nombres global. Dentro de la función Money, asigna
un valor a Money, por lo tanto, Python asume que Money es una variable local. Sin embargo, accede al valor
de la variable local Money antes de configurarlo, por lo que el resultado es una excepción UnboundLocalError
(Página 185). Si descomenta la sentencia global, se soluciona el problema.
utilidades.py y calculo_factura_pipo.py.
Truco: Para ejecutar el código utilidades.py y calculo_factura_pipo.py, abra una consola de

comando, acceda al directorio donde se encuentra ambos programas:
leccion8/
-- utilidades.py
-- calculo_factura_pipo.py
python calculo_factura_pipo.py
Ver también:
esta temática.
Paquetes Python
Los paquetes pueden contener módulos y otros paquetes. Son directorios. El único requisito es que contengan un
archivo llamado __init__.py. Este archivo puede estar vacío.
8.2. Paquetes Python 155

Sentencia from
La sentencia from se utiliza en conjunto a la previa sentencia import (Página 153) para importar un módulo.
>>> from utilidades import suma_total
Por ejemplo, cree un directorio llamado tostadas_pipo, que contiene los archivos llamados __init__.py,
principal.py (dentro del mismo directorio).
Archivo __init__.py, este archivo no tiene ningún contenido.
Archivo principal.py incluye el siguiente código:
from utilidades import impuestos
from utilidades import calculos
monto = int(input("Introduzca un monto entero: "))

# Llama función definida en el módulo "impuestos"
print "El impuesto IVA de 12%:", impuestos.impuesto_iva12(monto)
suma = int(input("Introduzca un monto entero a sumar: "))

# Llama función definida en el módulo "calculos"
print "La suma total es:", calculos.suma_total(suma)
Seguidamente dentro del directorio tostadas_pipo, cree otro directorio llamado utilidades, dentro de
este, cree los siguientes archivos:
Archivo __init__.py, este archivo no tiene ningún contenido.
Archivo calculos.py incluye el siguiente código:
def suma_total(monto=0):
""" Calcula la suma total """
calculo_suma = 20
calculo_suma += monto
Archivo impuestos.py incluye el siguiente código:
def impuesto_iva12(monto=0):
""" Calcula el impuesto del IVA de 12 % """
total = ((monto * 12)/100)
return total
def impuesto_iva14(monto=0):
""" Calcula el impuesto del IVA de 14 % """
total = ((monto * 14)/100)
Al final tendrá la siguiente estructura del directorios del paquete Python llamado tostadas_pipo, como se
describe a continuación:
tostadas_pipo/
-- __init__.py
-- principal.py
-- utilidades/
-- calculos.py
-- impuestos.py
-- __init__.py
Entonces realizar importaciones desde una estructura de directorios mas completa se realiza de las siguientes
formas:
Importar todos los módulo el sub-paquete utilidades, ejecutando:

import tostadas_pipo.utilidades
from tostadas_pipo import utilidades
from tostadas_pipo.utilidades import *
Importar el módulo calculos.py desde el sub-paquete utilidades, ejecutando:
from tostadas_pipo.utilidades import calculos
Importar la función impuesto_iva14() desde el módulo impuestos.py en el sub-paquete
utilidades, ejecutando:
from tostadas_pipo.utilidades.impuestos import impuesto_iva14
Por ejemplo, cree un módulo llamado calculo_factura_pipo.py, que contiene las importaciones del pa-
quete tostadas_pipo:
Archivo calculo_factura_pipo.py incluye el siguiente código:
from tostadas_pipo.utilidades import calculos
from tostadas_pipo.utilidades.impuestos import impuesto_iva14
monto = int(input("Introduzca un monto entero: "))

monto_suma = int(input("Introduzca un monto entero a sumar: "))
suma = impuesto_iva14(monto) + calculos.suma_total(monto_suma)
print "Total a Facturar: {0} BsS, con IVA 14%.".format(suma)
Importante: Usted puede descargar el código usado en esta sección, haciendo clic en el siguiente enlace:
paquetes.zip.
Truco: Para ejecutar el código incluido en el archivo paquetes.zip debe descomprimirlo, abra una consola
de comando, acceda al directorio donde se encuentra el archivo descomprimido, de la siguiente forma:
calculo_factura_pipo.py
tostadas_pipo/
-- __init__.py
-- principal.py
-- utilidades/
-- calculos.py
-- impuestos.py
-- __init__.py
python calculo_factura_pipo.py
python tostadas_pipo/principal.py
Ver también:
esta temática.
Distribución de Software
La distribución de código Python, le permite hacer portable de forma amigable usando herramienta de gestión de
paquetes Python como la herramienta pip. Esta labor se hace mediante el módulo distutils (Página 158), y más
reciente incorporando el módulo setuptools (Página 158).
8.3. Distribución de Software 157

Módulo distutils
Permite “empacar” el código de un proyecto de software para ser redistribuido en otros proyectos Python.
Cada paquete empaquetado se puede distribuir en su propia pagina de proyecto y al mismo tiempo puede optar
a publicar su proyecto en el Python Package Index (PyPI), con el cual si lo publica allí su proyecto estará a su
alcance y sino de muchos mas programadores, ya que es un repositorio de software publico, solo con ejecutar
el comando pip install <paquete> lo convierte en una herramienta tremendamente útil y probablemente
sea una de las razones del éxito de Python entre los que empiezan a programar.
Módulo setuptools
El módulo setuptools, incorpora varias extensiones al módulo distutils para distribuciones de software
grandes o complejas.
Estructura de proyecto
Para poder empaquetar un proyecto necesita como mínimo la estructura de archivos siguiente:
DIRECTORIO-DEL-PROYECTO
-- LICENSE
-- MANIFEST.in
-- README.txt
-- setup.py
-- NOMBRE-DEL-PAQUETE
-- __init__.py
-- ARCHIVO1.py
-- ARCHIVO2.py
-- MODULO (OPCIONAL)
-- __init__.py
-- MAS_ARCHIVOS.py
A continuación se detallan el significado y uso de la estructura de directorio anterior:
DIRECTORIO-DEL-PROYECTO puede ser cualquiera, no afecta en absoluto, lo que cuenta es lo que hay
dentro.
NOMBRE-DEL-PAQUETE tiene que ser el nombre del paquete, si el nombre es tostadas_pipo, este
directorio tiene que llamarse también tostadas_pipo. Y esto es así. Dentro estarán todos los archivos
que forman la librería.
LICENSE: es el archivo donde se define los términos de licencia usado en su proyecto. Es muy importate
que cada paquete cargado a PyPI incluirle una copia de los términos de licencia. Esto le dice a los usuario
quien instala el paquete los términos bajos los cuales pueden usarlo en su paquete. Para ayuda a seleccionar
una licencia, consulte https://choosealicense.com/. Una vez tenga seleccionado una licencia abra el archivo
LICENSE e ingrese el texto de la licencia. Por ejemplo, si usted elije la licencia GPL:
License
=======
PACKAGE-NAME Copyright YEAR, PACKAGE-AUTHOR
This program is free software; you can redistribute it and/or modify

it under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
(at your option) any later version.
This program is distributed in the hope that it will be useful,

but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the

GNU General Public License for more details.
You should have received a copy of the GNU General Public License
along with this program; if not, write to the Free Software
Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston,
MA 02111-1307 USA.
MANIFEST.in: es el archivo donde se define los criterios de inclusión y exclusión de archivos a su distri-
bución de código fuente de su proyecto. Este archivo incluye la configuración del paquete como se indica a
continuación:
include LICENSE
include *.txt *.in
include *.py
recursive-include tostadas_pipo *
global-exclude *.pyc *.pyo *~
prune build
prune dist
README.txt: es el archivo donde se define la documentación general del paquete, este archivo es im-
portante debido a que no solo es usado localmente en un copia descargada, sino como información usada
el en sitio de PyPI. Entonces abra el archivo README.txt e ingrese el siguiente contenido. Usted puede
personalizarlo como quiera:
==================
NOMBRE-DEL-PAQUETE
==================
Este es un ejemplo simple de un paquete Python.
Usted puede usar para escribir este contenido la guía

`Restructured Text (reST) and Sphinx CheatSheet <http://openalea.gforge.inria.fr/doc
setup.py: es el archivo donde se define el paquete, el formato es el mismo para el módulo setuptools
(Página 158) y para el módulo distutils (Página 158). Lo puede ver a continuación. Este archivo incluye la
configuración del paquete como se indica a continuación:
"""Instalador para el paquete "tostadas_pipo"."""
from setuptools import setup
long_description = (
open('README.txt').read()
+ '\n' +
open('LICENSE').read()
+ '\n')
setup(
name="tostadas_pipo",
version="0.1",
description="Sistema Administrativo de Tostadas Pipo C.A.",
long_description=long_description,
# Get more https://pypi.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers
classifiers=[
# ¿Cuan maduro esta este proyecto? Valores comunes son
# 3 - Alpha
# 4 - Beta
# 5 - Production/Stable
"Development Status :: 3 - Alpha",
# Indique a quien va dirigido su proyecto
"Environment :: Console",

"Intended Audience :: Developers",

"Topic :: Software Development :: Libraries",
# Indique licencia usada (debe coincidir con el "license")
"License :: OSI Approved :: GNU General Public License",
# Indique versiones soportas, Python 2, Python 3 o ambos.
"Programming Language :: Python",
"Programming Language :: Python :: 2.7",
"Operating System :: OS Independent",
],
keywords="ejemplo instalador paquete tostadas_pipo",
author="Leonardo J. Caballero G.",
author_email="leonardocaballero@gmail.com",
url="https://twitter/macagua",
download_url="https://github.com/macagua/tostadas_pipo",
license="GPL",
platforms="Unix",
packages=["tostadas_pipo", "tostadas_pipo/utilidades/"],
include_package_data=True,
)
Entonces debe cree la siguiente estructura de directorios, ya hecha para seguir adelante:
distribucion/
-- LICENSE
-- MANIFEST.in
-- README.txt
-- setup.py
-- tostadas_pipo
-- __init__.py
-- principal.py
-- utilidades
-- calculos.py
-- impuestos.py
-- __init__.py
Construir dependencias
Para construir cualquier cosas requeridas para instalar el paquete, ejecutando el siguiente comando:
python ./setup.py -v build
running build
running build_py
creating build
creating build/lib.linux-x86_64-2.7
creating build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo/__init__.py -> build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo/principal.py -> build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo
creating build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo/utilidades
copying tostadas_pipo/utilidades/__init__.py -> build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo/utilidades/calculos.py -> build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py -> build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pip
not copying tostadas_pipo/principal.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/__init__.py (output up-to-date)
De esta forma al terminar la ejecución del comando previo debe tener creado un directorio llamado build e
incluyendo el paquete tostadas_pipo construido con todo lo necesario para crear su distribución, como se
muestra a continuación:
build/
-- lib.linux-x86_64-2.7

-- tostadas_pipo
-- __init__.py
-- principal.py
-- utilidades
-- calculos.py
-- impuestos.py
-- __init__.py
De esta forma ya construyo el paquete tostadas_pipo y todas las cosas necesarias para crear su distribución
de código fuente o binaria para su proyecto.
Crear paquete
Usted puede crear diversos tipos de formatos de instalación y distribución de sus paquetes Python, a continuación
se describen los mas usados:
Distribución código fuente
Tanto el módulo setuptools (Página 158) y distutils (Página 158) le permiten crear una distribución de código
fuente o source distribution (sdist) de su paquete en formatos como tarball, archivo zip, etc. Para crear una
paquete sdist, ejecute el siguiente comando:
python ./setup.py -v sdist
running sdist
running egg_info
creating tostadas_pipo.egg-info
writing tostadas_pipo.egg-info/PKG-INFO
writing top-level names to tostadas_pipo.egg-info/top_level.txt
writing dependency_links to tostadas_pipo.egg-info/dependency_links.txt
writing entry points to tostadas_pipo.egg-info/entry_points.txt
writing manifest file 'tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt'
reading manifest file 'tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt'
reading manifest template 'MANIFEST.in'
warning: no previously-included files matching '*.pyc' found anywhere in distribution
warning: no previously-included files matching '*.pyo' found anywhere in distribution
warning: no previously-included files matching '*~' found anywhere in distribution
no previously-included directories found matching 'build'
no previously-included directories found matching 'dist'
running check
creating tostadas_pipo-0.1
creating tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo
creating tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
creating tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidades
copying files to tostadas_pipo-0.1...
copying LICENSE -> tostadas_pipo-0.1
copying MANIFEST.in -> tostadas_pipo-0.1
copying README.txt -> tostadas_pipo-0.1
copying setup.py -> tostadas_pipo-0.1
copying tostadas_pipo/__init__.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo/principal.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo.egg-info/PKG-INFO -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
copying tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
copying tostadas_pipo.egg-info/dependency_links.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.e
copying tostadas_pipo.egg-info/entry_points.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-i
copying tostadas_pipo.egg-info/top_level.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
copying tostadas_pipo/utilidades/__init__.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidad
copying tostadas_pipo/utilidades/calculos.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidad

copying tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilida

not copying tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt (output up-to-date)
Reading configuration from tostadas_pipo-0.1/setup.cfg
Adding new section [egg_info] to tostadas_pipo-0.1/setup.cfg
Setting egg_info.tag_build to '' in tostadas_pipo-0.1/setup.cfg
Setting egg_info.tag_date to 0 in tostadas_pipo-0.1/setup.cfg
Writing tostadas_pipo-0.1/setup.cfg
creating dist
Creating tar archive
removing 'tostadas_pipo-0.1' (and everything under it)
De esta forma al terminar la ejecución del comando previo debe tener creado un directorio llamado dist e
incluyendo el paquete en formato de archivo tarball comprimido en gztar, como se muestra a continuación:
dist/
-- tostadas_pipo-0.1.tar.gz
Por defecto, tanto el módulo setuptools (Página 158) y distutils (Página 158) creá el paquete en formato de archivo
tarball comprimido usando gztar.).
Usted puede cambiar el formato de paquete a crear de su distribución de código fuente de su paquete (en formato
archivo tarball, archivo zip, etc.), ejecute el siguiente comando:
python ./setup.py sdist --formats=zip,gztar,bztar
running sdist
running egg_info
running check
creating tostadas_pipo-0.1
creating tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo
creating tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
creating tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidades
copying files to tostadas_pipo-0.1...
copying LICENSE -> tostadas_pipo-0.1
copying MANIFEST.in -> tostadas_pipo-0.1
copying README.txt -> tostadas_pipo-0.1
copying setup.py -> tostadas_pipo-0.1
copying tostadas_pipo/__init__.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo/principal.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo
copying tostadas_pipo.egg-info/PKG-INFO -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
copying tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
copying tostadas_pipo.egg-info/dependency_links.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.e
copying tostadas_pipo.egg-info/entry_points.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-i
copying tostadas_pipo.egg-info/top_level.txt -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info
copying tostadas_pipo/utilidades/__init__.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidad
copying tostadas_pipo/utilidades/calculos.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidad
copying tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py -> tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilida
Writing tostadas_pipo-0.1/setup.cfg
creating 'dist/tostadas_pipo-0.1.zip' and adding 'tostadas_pipo-0.1' to it
adding 'tostadas_pipo-0.1/MANIFEST.in'

adding 'tostadas_pipo-0.1/setup.cfg'
adding 'tostadas_pipo-0.1/PKG-INFO'
adding 'tostadas_pipo-0.1/LICENSE'
adding 'tostadas_pipo-0.1/README.txt'
adding 'tostadas_pipo-0.1/setup.py'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/principal.py'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/__init__.py'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidades/__init__.py'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo/utilidades/calculos.py'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info/dependency_links.txt'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info/entry_points.txt'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info/PKG-INFO'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt'
adding 'tostadas_pipo-0.1/tostadas_pipo.egg-info/top_level.txt'
removing 'tostadas_pipo-0.1' (and everything under it)
incluyendo los tres paquetes en formatos de archivos tarball comprimido en gzip/bzip2 y archivo comprimido en
zip.
dist/
-- tostadas_pipo-0.1.tar.bz2
-- tostadas_pipo-0.1.tar.gz
-- tostadas_pipo-0.1.zip
De esta forma ya creo el(los) paquete(s) en diversos formato de distribución de código fuente para su proyecto.
Distribución binaria
El módulo setuptools (Página 158) y distutils (Página 158) le permiten crear una distribución binaria construida o
built “binary” distribution (bdist) de su paquete en formato egg, wheel, rpm, etc. A continuación se describen
los mas usados:
Figura 8.1: Distribución binaria Egg.

Egg
Para crear una distribución bdist de su paquete en formato egg, ejecute el siguiente comando:
python ./setup.py bdist_egg
running bdist_egg
running egg_info
installing library code to build/bdist.linux-x86_64/egg
running install_lib
running build_py
creating build/bdist.linux-x86_64
creating build/bdist.linux-x86_64/egg
creating build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo
copying build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo/principal.py -> build/bdist.linux-x86_6
copying build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo/__init__.py -> build/bdist.linux-x86_64
creating build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades
copying build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py -> build/bdist.
copying build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo/utilidades/__init__.py -> build/bdist.l
copying build/lib.linux-x86_64-2.7/tostadas_pipo/utilidades/calculos.py -> build/bdist.l
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/principal.py to principal.pyc
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/__init__.py to __init__.pyc
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py to imp
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades/__init__.py to __in
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades/calculos.py to calc
creating build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying tostadas_pipo.egg-info/PKG-INFO -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying tostadas_pipo.egg-info/dependency_links.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-
copying tostadas_pipo.egg-info/entry_points.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying tostadas_pipo.egg-info/top_level.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
creating 'dist/tostadas_pipo-0.1-py2.7.egg' and adding 'build/bdist.linux-x86_64/egg' to
removing 'build/bdist.linux-x86_64/egg' (and everything under it)
incluyendo la distribución bdist en formato egg.
dist/
-- tostadas_pipo-0.1-py2.7.egg
De esta forma ya creo la distribución bdist del paquete en formato egg para su proyecto.
Wheel
Para crear una distribución bdist de su paquete en formato wheel, ejecute el siguiente comando:

python ./setup.py bdist_wheel

running bdist_wheel
running build
running build_py
installing to build/bdist.linux-x86_64/wheel
running install
running install_lib
creating build/bdist.linux-x86_64/wheel
creating build/bdist.linux-x86_64/wheel/tostadas_pipo
creating build/bdist.linux-x86_64/wheel/tostadas_pipo/utilidades
running install_egg_info
running egg_info
Copying tostadas_pipo.egg-info to build/bdist.linux-x86_64/wheel/tostadas_pipo-0.1-py2.7
running install_scripts
adding license file "LICENSE" (matched pattern "LICEN[CS]E*")
creating build/bdist.linux-x86_64/wheel/tostadas_pipo-0.1.dist-info/WHEEL
creating 'dist/tostadas_pipo-0.1-py2-none-any.whl' and adding 'build/bdist.linux-x86_64/
adding 'tostadas_pipo/__init__.py'
adding 'tostadas_pipo/principal.py'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/__init__.py'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/calculos.py'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py'
adding 'tostadas_pipo-0.1.dist-info/LICENSE'
adding 'tostadas_pipo-0.1.dist-info/METADATA'
adding 'tostadas_pipo-0.1.dist-info/WHEEL'
adding 'tostadas_pipo-0.1.dist-info/entry_points.txt'
adding 'tostadas_pipo-0.1.dist-info/top_level.txt'
adding 'tostadas_pipo-0.1.dist-info/RECORD'
removing build/bdist.linux-x86_64/wheel
incluyendo la distribución bdist en formato whl.
dist/
-- tostadas_pipo-0.1-py2.7.egg
-- tostadas_pipo-0.1-py2-none-any.whl
De esta forma ya creo la distribución bdist del paquete en formato whl para su proyecto.
Instalar paquete
Para instalar el paquete de su proyecto, hay dos formas de instalación disponibles a continuación:

Instalar distribución código fuente
Para instalar una distribución código fuente de su paquete previamente creado, se realizar usando la herramienta
pip, ejecutando el siguiente comando:
pip install --user dist/tostadas_pipo-0.1.tar.gz
Si al ejecutar el comando anterior muestra el mensaje:
pip
bash: pip: no se encontró la orden
Esto es debido a que no tiene instalado dicha herramienta, así que debe ejecutar el siguiente comando:
sudo apt-get install -y python-pip
De nuevo vuelva a ejecutar en su consola de comando el comando:
pip install --user dist/tostadas_pipo-0.1.tar.gz
Processing ./dist/tostadas_pipo-0.1.tar.gz
Building wheels for collected packages: tostadas-pipo
Running setup.py bdist_wheel for tostadas-pipo ... done
Stored in directory: /home/leonardo/.cache/pip/wheels/fd/f9/75/a6965566a3c5a8bff507d7d
Successfully built tostadas-pipo
Installing collected packages: tostadas-pipo
Successfully installed tostadas-pipo-0.1
De esta forma tiene instalado una distribución código fuente en formato tarball de su paquete en el interprete
Python usando la herramienta pip.
Instalar distribución binaria
Para instalar una distribución binaria de su paquete previamente creado, se realizar usando la herramienta pip,
ejecutando el siguiente comando:
pip install --user ./dist/tostadas_pipo-0.1-py2-none-any.whl
Processing ./dist/tostadas_pipo-0.1-py2-none-any.whl
Installing collected packages: tostadas-pipo
Successfully installed tostadas-pipo-0.1
De esta forma tiene instalado una distribución binaria en formato wheel de su paquete en el interprete Python
usando la herramienta pip.
Nota: pip1 , es una herramienta para instalación y administración de paquetes Python.
Instalar de código de proyecto
Para instalar el paquete desde el código de proyecto, ejecute el siguiente comando:

python ./setup.py -v install --user
running install
running bdist_egg
running egg_info
1 https://pip.readthedocs.io/


installing library code to build/bdist.linux-x86_64/egg
running install_lib
running build_py
not copying tostadas_pipo/principal.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/__init__.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/utilidades/__init__.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/utilidades/calculos.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/utilidades/__init__.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/utilidades/calculos.py (output up-to-date)
not copying tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py (output up-to-date)
creating build/bdist.linux-x86_64
creating build/bdist.linux-x86_64/egg
creating build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo
creating build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/principal.py to principal.pyc
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/__init__.py to __init__.pyc
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py to imp
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades/__init__.py to __in
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/tostadas_pipo/utilidades/calculos.py to calc
creating build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying tostadas_pipo.egg-info/PKG-INFO -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying tostadas_pipo.egg-info/SOURCES.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying tostadas_pipo.egg-info/dependency_links.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-
copying tostadas_pipo.egg-info/top_level.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
creating dist
creating 'dist/tostadas_pipo-0.1-py2.7.egg' and adding 'build/bdist.linux-x86_64/egg' to
adding 'tostadas_pipo/principal.py'
adding 'tostadas_pipo/principal.pyc'
adding 'tostadas_pipo/__init__.pyc'
adding 'tostadas_pipo/__init__.py'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/impuestos.pyc'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/calculos.pyc'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/impuestos.py'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/__init__.pyc'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/__init__.py'
adding 'tostadas_pipo/utilidades/calculos.py'
adding 'EGG-INFO/zip-safe'
adding 'EGG-INFO/dependency_links.txt'
adding 'EGG-INFO/PKG-INFO'
adding 'EGG-INFO/SOURCES.txt'
adding 'EGG-INFO/top_level.txt'
removing 'build/bdist.linux-x86_64/egg' (and everything under it)
Processing tostadas_pipo-0.1-py2.7.egg
Copying tostadas_pipo-0.1-py2.7.egg to /home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages
Adding tostadas-pipo 0.1 to easy-install.pth file

Saving /home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/easy-install.pth
Installed /home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1-py2.7.egg
Processing dependencies for tostadas-pipo==0.1
Finished processing dependencies for tostadas-pipo==0.1
De esta forma tiene instalado su paquete en su interprete Python usando el comando install disponible con el
script setup.py.
Advertencia: Al instalar el paquete usando el parámetro --user el paquete es instalado en el directorio

$HOME/.local/lib/python2.7/site-packages/.
Comprobar la instalación
Usted puede comprobar luego de realizar la instalación de la distribución de código fuente o binaria de su paquete,
ejecute el siguiente comando:
pip list --user --format=freeze | grep "tostadas"
tostadas-pipo==0.1
De esta forma la herramienta de gestión de paquete indica que el tostadas-pipo en su versión 0.1 esta insta-
lado en su interprete Python.
Usar paquete
Usar el paquete tostadas_pipo-0.1, recuerde que debe usarlo como una librería, entonces puede probar el
correcto funcionamiento del paquete, importando este, ejecutando el siguiente comando:
python -c 'from tostadas_pipo.utilidades.impuestos import impuesto_iva14; print "Función
Función importada Calcula el impuesto del IVA de 14 %.
El comando previo muestra la docstring (Página 49) de la función importada impuesto_iva14 sino muestra
ningún mensaje de error, el paquete tostadas_pipo-0.1 se instalo correctamente.
Eliminar paquete
Para eliminar paquete usando la herramienta pip, ejecute el siguiente comando:

pip uninstall tostadas_pipo
Uninstalling tostadas-pipo-0.1:
/home/leonardo/.local/bin/tostadas_pipo
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1.dist-info/DESCRIPT
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1.dist-info/INSTALLE
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1.dist-info/METADATA
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1.dist-info/RECORD
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1.dist-info/WHEEL
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1.dist-info/metadata
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo-0.1.dist-info/top_leve
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/__init__.py
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/__init__.pyc
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/principal.py
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/principal.pyc
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/utilidades/__init__.py
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/utilidades/__init__.py

/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/utilidades/calculos.py
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/utilidades/calculos.py
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/utilidades/impuestos.p
/home/leonardo/.local/lib/python2.7/site-packages/tostadas_pipo/utilidades/impuestos.p
Proceed (y/n)? y
Successfully uninstalled tostadas-pipo-0.1
pip esta habilitado a desinstalar la mayoría de paquetes instalados. Las excepciones conocidas son:
Los paquetes basado en solamente en el módulo distutils (Página 158) los cuales fueron instalados sin
la herramienta pip usando el comando python setup.py install desde el código del paquete
(Página 166).
Instalándolo de esta forma, al momento de desintalarlo usando el comando pip uninstall
tostadas_pipo este comando removerá solo la metadata, no detrás dejando de la instalación metadata
para determinar que archivos fueron instalados.
Entonces para solventar este problema tiene que ir manualmente al directorio site-packages a eliminar
manualmente el paquete que instalo.
Advertencia: Esta entrando a la cueva de los Dragones!!!
Los scripts wrappers instalados ejecutando el comando python setup.py develop.

De esta forma ya tiene eliminado su paquete de forma manual de su sistema.
Ayuda integrada
Usted puede consultar toda la ayuda comandos disponibles del módulo setuptools (Página 158) y distutils (Pági-
na 158), ejecute el comando siguiente:
python ./setup.py --help-commands
Standard commands:
build build everything needed to install
build_py "build" pure Python modules (copy to build directory)
build_ext build C/C++ extensions (compile/link to build directory)
build_clib build C/C++ libraries used by Python extensions
build_scripts "build" scripts (copy and fixup #! line)
clean clean up temporary files from 'build' command
install install everything from build directory
install_lib install all Python modules (extensions and pure Python)
install_headers install C/C++ header files
install_scripts install scripts (Python or otherwise)
install_data install data files
sdist create a source distribution (tarball, zip file, etc.)
register register the distribution with the Python package index
bdist create a built (binary) distribution
bdist_dumb create a "dumb" built distribution
bdist_rpm create an RPM distribution
bdist_wininst create an executable installer for MS Windows
upload upload binary package to PyPI
check perform some checks on the package
Extra commands:
saveopts save supplied options to setup.cfg or other config file
testr Run unit tests using testr
compile_catalog compile message catalogs to binary MO files
develop install package in 'development mode'
upload_docs Upload documentation to PyPI
extract_messages extract localizable strings from the project code

init_catalog create a new catalog based on a POT file

test run unit tests after in-place build
update_catalog update message catalogs from a POT file
setopt set an option in setup.cfg or another config file
install_egg_info Install an .egg-info directory for the package
rotate delete older distributions, keeping N newest files
bdist_wheel create a wheel distribution
egg_info create a distribution's .egg-info directory
alias define a shortcut to invoke one or more commands
easy_install Find/get/install Python packages
bdist_egg create an "egg" distribution
usage: setup.py [global_opts] cmd1 [cmd1_opts] [cmd2 [cmd2_opts] ...]

or: setup.py --help [cmd1 cmd2 ...]
or: setup.py --help-commands
or: setup.py cmd --help
Para consultar toda la ayuda del módulo setuptools (Página 158) y distutils (Página 158), ejecute el comando
siguiente:
python setup.py --help
Importante: Usted puede descargar el código usado en esta sección, haciendo clic en el siguiente enlace:
distribucion.zip.
Truco: Para poder definir un instalador y construirlo para así poder hacer que su proyecto se pueda distribuir de
forma más fácil debe crear la estructura de proyecto (Página 158) usando el código descomprimido del archivo
distribucion.zip, siga los pasos para construir los archivos, crear el instalador y probar su instalación.
Ver también:
esta temática.
Scaffolding en proyectos Python
Sobre este artículo

Autor(es) Leonardo J. Caballero G.
Correo(s) leonardocaballero@gmail.coma
Compatible con Python 2.4 o versiones superiores
Fecha 08 de Octubre de 2018
a leonardocaballero@gmail.com
La estructura del paquete Egg Python es poco compleja. Por lo cual para empezar con su primer proyecto y
diversos módulos, puede usar el concepto Scaffolding para crear un esqueleto de código usando las plantillas
adecuadas para paquetes Python.
Este concepto scaffolding, es muy útil para del arranque de su desarrollo, ofreciendo una serie de colecciones de
plantillas esqueletos que permiten iniciar rápidamente proyectos, existente diversos esqueletos orientados a tipos
de desarrollos específicos.

¿Qué es PasteScript?
Es una herramienta de linea de comando basada en plugins que le permiten crear estructuras de paquetes de
proyectos Python además sirve aplicaciones web, con configuraciones basadas en paste.deploy2 .
Instalación
Dentro de su entorno virtual3 activado debe instalar el paquete PasteScript4 , ejecutando el siguiente comando:
(python)$ pip install PasteScript
Nota: No olvidar que estos paquetes han sido instalados con el entorno virtual que previamente usted acti-
vo, eso quiere decir que los paquetes previamente instalados con easy_install5 están instalados en el directo-
rio ~/virtualenv/python/lib/python2.x/site-packages/ en ves del directorio de su versión de
Python de sistema /usr/lib/python2.x/site-packages/
Al finalizar la instalación podrá opcionalmente consultar cuales plantillas tiene disponible para usa, ejecutando el
siguiente comando:
(python)$ paster create --list-templates
Available templates:
basic_package: A basic setuptools-enabled package
paste_deploy: A web application deployed through paste.deploy
Usted puede usar el comando paster para crear paquetes Python.
(python)$ paster create -t basic_package mipaquetepython
Selected and implied templates:
PasteScript#basic_package A basic setuptools-enabled package
Variables:
egg: mipaquetepython
package: mipaquetepython
project: mipaquetepython
Enter version (Version (like 0.1)) ['']: 0.1
Enter description (One-line description of the package) ['']: Mi Paquete Básico
Enter long_description (Multi-line description (in reST)) ['']: Mi Paquete Básico para
Enter keywords (Space-separated keywords/tags) ['']: PasteScript Basic Package Demo
Enter author (Author name) ['']: Pedro Picapiedra
Enter author_email (Author email) ['']: pedro@acme.com
Enter url (URL of homepage) ['']: https://github.com/pyve/mipaquetepython
Enter license_name (License name) ['']: GPL
Enter zip_safe (True/False: if the package can be distributed as a .zip file) [False]:
Creating template basic_package
Creating directory ./mipaquetepython
Recursing into +package+
Creating ./mipaquetepython/mipaquetepython/
Copying __init__.py to
./mipaquetepython/mipaquetepython/__init__.py
Copying setup.cfg to ./mipaquetepython/setup.cfg
Copying setup.py_tmpl to ./mipaquetepython/setup.py
Running /home/macagua/virtualenv/python/bin/python setup.py egg_info
2 https://pypi.org/project/PasteDeploy
3 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/python/creacion_entornos_virtuales.html
4 https://pypi.org/project/PasteScript
5 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/python/setuptools.html#que-es-easyinstall
8.4. Scaffolding en proyectos Python 171

Usted puede verificar el paquete previamente creado y observará como este paquete básico ha habilitado el Setup-
tools6 .
(python)$ tree mipaquetepython/
mipaquetepython/
|-- mipaquetepython
| `-- __init__.py
|-- mipaquetepython.egg-info
| |-- PKG-INFO
| |-- SOURCES.txt
| |-- dependency_links.txt
| |-- entry_points.txt
| |-- not-zip-safe
| `-- top_level.txt
|-- setup.cfg
`-- setup.py
Para instalar este paquete ejecute el siguiente comando:
(python)$ cd mipaquetepython/mipaquetepython/
(python)$ vim app.py
Escriba un simple código que solicita un valor y luego lo muestra:
var = raw_input("Introduzca alguna frase: ")
print "Usted introdujo: ", var
Guarde los cambios en el archivo app.py, luego importe su aplicación app.py en el archivo __init__.py
con el siguiente código fuente:
from mipaquetepython import app
Para comprobar su instalación ejecute el siguiente comando:
(python)$ python
Y realice una importación del paquete mipaquetepython ejecutando el siguiente comando:
>>> import mipaquetepython
Introduzca alguna frase: Esta cadena
Usted introdujo: Esta cadena
>>> exit()
De esta forma tienes creado un paquete Egg Python.
Esqueletos en diversos proyectos Python
A continuación se muestran algunos esqueletos útiles:

Esqueletos de proyectos Zope/Plone7 .
Esqueletos de proyectos Odoo (Antiguo OpenERP)8 .
Nota: Odoo9 , es un sistema ERP y CRM programado con Python, de propósito general.
Esqueletos de proyectos Django:
Nota: Django10 , es un Framework Web Python, de propósito general.
6 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/python/setuptools.html
7 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/python/skel_proyectos_plone.html
8 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/python/skel_proyectos_openerp.html
9 https://www.odoo.com/
10 https://www.djangoproject.com/

• django-project-templates11 , plantillas Paster para crear proyectos Django.

• fez.djangoskel12 , es una colección de plantillas Paster para crear aplicaciones Django como paquetes
Egg.
• django-harness13 , es una aplicación destinada a simplificar las tareas típicas relacionadas con la crea-
ción de un sitio web hechos con Django, el mantenimiento de varias instalaciones (local, producción,
etc) y cuidando su instalación global y su estructura de “esqueleto” actualizado del sitio de manera
fácil.
• lfc-skel14 , Provee una plantilla para crear una aplicación django-lfc15 CMS.
Esqueletos de proyectos Pylons:
Nota: Pylons16 , es un Framework Web Python, de propósito general.
• Pylons17 , al instalarse usando la utilidad easy_install18 instala dos plantillas de proyectos Pylons.
• PylonsTemplates19 , le ofrece plantillas adicionales paster para aplicaciones Pylons, incluyendo im-
plementación de repoze.what.
• BlastOff20 , Una plantilla de aplicación Pylons21 que proporciona un esqueleto de entorno de
trabajo configurado con SQLAlchemy, mako, repoze.who, ToscaWidgets, TurboMail,
WebFlash y (opcionalmente) SchemaBot. La aplicación generada esta previamente configurada
con autenticación, inicio de sesión y formularios de registro, y (opcionalmente) confirmación de co-
rreo electrónico. BlastOff ayudar a acelerar el desarrollo de aplicaciones en Pylons por que genera
un proyecto con una serie de dependencias configuraciones previamente.
Esqueletos de proyectos CherryPy:
Nota: CherryPy22 , es un MicroFramework Web Python, de propósito general.
• CherryPaste23 , Usar CherryPy dentro Paste.

Esqueletos de proyectos Trac:
Nota: Trac24 , es un sistema de gestión de proyectos de desarrollos de software.
• TracLegosScript25 , TracLegos es un software diseñado para ofrecer plantillas para proyectos Trac y
asiste con la creación de proyecto trac.
• trac_project26 , Plantilla de proyecto Trac de software de código abierto.
11 https://pypi.org/project/django-project-templates
12 https://pypi.org/project/fez.djangoskel
13 https://pypi.org/project/django-harness
14 https://pypi.org/project/lfc-skel/
15 https://pypi.org/project/django-lfc
16 https://pypi.org/project/Pylons/
19 https://pypi.org/project/PylonsTemplates/
20 https://pypi.org/project/BlastOff/
22 https://pypi.org/project/CherryPy
23 https://pypi.org/project/CherryPaste
24 https://pypi.org/project/Trac
25 https://trac-hacks.org/wiki/TracLegosScript
26 https://trac-hacks.org/browser/traclegosscript/anyrelease/example/oss
8.4. Scaffolding en proyectos Python 173

Recomendaciones
Si desea trabajar con algún proyecto de desarrollo basado en esqueletos o plantillas paster y Buildout simple-
mente seleccione cual esqueleto va a utilizar para su desarrollo y proceso a instalarlo con easy_install27 o PIP28
(como se explico anteriormente) y siga sus respectivas instrucciones para lograr con éxito la tarea deseada.
Descarga código fuente
Para descargar el código fuente de este ejemplo ejecute el siguiente comando:

$ svn co https://svn.plone.org/svn/collective/spanishdocs/tags/0.1rc/src/mini-tutoriales
Referencias
Gestión de proyectos con Buildout, instalando Zope/Plone con este mecanismo29 desde la comunidad de
Plone Venezuela.
28 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/python/distribute_pip.html
29 https://coactivate.org/projects/ploneve/gestion-de-proyectos-con-buildout

CAPÍTULO 9
Manejos de errores y orientación a objetos
En Python usted puede manejar de los errores de sus aplicaciones, además de poder escribir sus aplicaciones
usando el paradigma de la orientación a objetos (Página 186).
En esta lección se describen el manejo de errores y la programación orientada a objetos con el lenguaje Python,
mostrando ejemplos prácticos y útiles. A continuación el temario de esta lección:
Errores y excepciones
Hasta ahora los mensajes de error no habían sido más que mencionados, pero si probaste los ejemplos probable-
mente hayas visto algunos. Hay (al menos) dos tipos diferentes de errores: errores de sintaxis y excepciones.
Errores de sintaxis
Los errores de sintaxis, también conocidos como errores de interpretación, son quizás el tipo de queja más común
que tenés cuando todavía estás aprendiendo Python:
>>> while True print 'Hola Mundo'
...
while True print 'Hola Mundo'
^
SyntaxError: invalid syntax
El intérprete repite la línea culpable y muestra una pequeña ‘flecha’ que apunta al primer lugar donde se detectó
el error. Este es causado por (o al menos detectado en) el símbolo que precede a la flecha: en el ejemplo, el error
se detecta en la sentencia print, ya que faltan dos puntos (’:’) antes del mismo. Se muestran el nombre del
archivo y el número de línea para que sepas dónde mirar en caso de que la entrada venga de un programa.
Excepciones
Incluso si la sentencia o expresión es sintácticamente correcta, puede generar un error cuando se intenta ejecutarla.
Los errores detectados durante la ejecución se llaman excepciones, y no son incondicionalmente fatales: pronto
aprenderás cómo manejarlos en los programas en Python. Sin embargo, la mayoría de las excepciones no son
manejadas por los programas, y resultan en mensajes de error como los mostrados aquí:
>>> 10 * (1/0)
File "<stdin>", line 1, in ?
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
>>> 4 + spam*3
175
NameError: name 'spam' is not defined

>>> '2' + 2
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects
La última línea de los mensajes de error indica qué sucedió. Las excepciones vienen de distintos tipos, y el tipo
se imprime como parte del mensaje: los tipos en el ejemplo son: ZeroDivisionError (Página 185), NameError
(Página 184) y TypeError (Página 185).
La cadena mostrada como tipo de la excepción es el nombre de la excepción predefinida que ocurrió. Esto es
verdad para todas las excepciones predefinidas del intérprete, pero no necesita ser verdad para excepciones defini-
das por el usuario (aunque es una convención útil). Los nombres de las excepciones estándar son identificadores
incorporados al intérprete (no son palabras clave reservadas).
El resto de la línea provee un detalle basado en el tipo de la excepción y qué la causó.
La parte anterior del mensaje de error muestra el contexto donde la excepción sucedió, en la forma de un trazado
del error listando líneas fuente; sin embargo, no mostrará líneas leídas desde la entrada estándar.
Excepciones integradas (Página 182), es una lista las excepciones predefinidas y sus significados.
Manejando excepciones
Es posible escribir programas que manejen determinadas excepciones. Mirá el siguiente ejemplo, que le pide al
usuario una entrada hasta que ingrese un entero válido, pero permite al usuario interrumpir el programa (usando
Control-C o lo que sea que el sistema operativo soporte); notá que una interrupción generada por el usuario se
señaliza generando la excepción KeyboardInterrupt (Página 183).
>>> while True:
... try:
... x = int(raw_input(u"Por favor ingrese un número: "))
... break
... except ValueError:
... print u"Oops! No era válido. Intente nuevamente..."
...
La sentencia try funciona de la siguiente manera:
Primero, se ejecuta el bloque try (el código entre las sentencias try y except).
Si no ocurre ninguna excepción, el bloque except se saltea y termina la ejecución de la sentencia try.
Si ocurre una excepción durante la ejecución del bloque try, el resto del bloque se saltea. Luego, si su tipo
coincide con la excepción nombrada luego de la palabra reservada except, se ejecuta el bloque except, y
la ejecución continúa luego de la sentencia try.
Si ocurre una excepción que no coincide con la excepción nombrada en el except, esta se pasa a decla-
raciones try de más afuera; si no se encuentra nada que la maneje, es una excepción no manejada, y la
ejecución se frena con un mensaje como los mostrados arriba.
Una sentencia try puede tener más de un except, para especificar manejadores para distintas excepciones. A
lo sumo un manejador será ejecutado. Sólo se manejan excepciones que ocurren en el correspondiente try, no
en otros manejadores del mismo try. Un except puede nombrar múltiples excepciones usando paréntesis, por
ejemplo:
... except (RuntimeError, TypeError, NameError):
... pass
El último except puede omitir nombrar qué excepción captura, para servir como comodín. Usá esto con extremo
cuidado, ya que de esta manera es fácil ocultar un error real de programación. También puede usarse para mostrar
un mensaje de error y luego re-generar la excepción (permitiéndole al que llama, manejar también la excepción):
import sys
176 Capítulo 9. Manejos de errores y orientación a objetos

try:
f = open('numeros.txt')
s = f.readline()
i = int(s.strip())
except IOError as (errno, strerror):
print "Error E/S ({0}): {1}".format(errno, strerror)
except ValueError:
print "No pude convertir el dato a un entero."
except:
print "Error inesperado:", sys.exc_info()[0]
raise
Las declaraciones try ... except tienen un bloque else opcional, el cual, cuando está presente, debe seguir a los
except. Es útil para aquel código que debe ejecutarse si el bloque try no genera una excepción. Por ejemplo:
for arg in sys.argv[1:]:
try:
f = open(arg, 'r')
except IOError:
print 'no pude abrir', arg
else:
print arg, 'tiene', len(f.readlines()), 'lineas'
f.close()
El uso de else es mejor que agregar código adicional en el try porque evita capturar accidentalmente una
excepción que no fue generada por el código que está protegido por la sentencia try ... except.
Cuando ocurre una excepción, puede tener un valor asociado, también conocido como el argumento de la excep-
ción. La presencia y el tipo de argumento depende del tipo de excepción.
El except puede especificar una variable luego del nombre (o tupla) de excepción(es). La variable se vincula a
una instancia de excepción con los argumentos almacenados en instance.args. Por conveniencia, la instancia
de excepción define __str__() para que se pueda mostrar los argumentos directamente, sin necesidad de hacer
referencia a .args.
Uno también puede instanciar una excepción antes de generarla, y agregarle cualquier atributo que se desee:
>>> try:
... raise Exception('carne', 'huevos')
... except Exception as inst:
... print type(inst) # la instancia de excepción
... print inst.args # argumentos guardados en .args
... print inst # __str__ permite imprimir args directamente
... x, y = inst # __getitem__ permite usar args directamente
... print 'x =', x
... print 'y =', y
...
<type 'exceptions.Exception'>
('carne', 'huevos')
('carne', 'huevos')
x = carne
y = huevos
Si una excepción tiene un argumento, este se imprime como la última parte (el ‘detalle’) del mensaje para las
excepciones que no están manejadas.
Los manejadores de excepciones no manejan solamente las excepciones que ocurren en el bloque try, también
manejan las excepciones que ocurren dentro de las funciones que se llaman (inclusive indirectamente) dentro del
bloque try. Por ejemplo:
>>> def esto_falla():
... x = 1/0
...
9.1. Errores y excepciones 177

>>> try:
... esto_falla()
... except ZeroDivisionError as detail:
... print 'Manejando error en tiempo de ejecución:', detail
...
Manejando error en tiempo de ejecución: integer division or modulo by zero
Levantando excepciones
La sentencia raise permite al programador forzar a que ocurra una excepción específica. Por ejemplo:
>>> raise NameError('Hola')
NameError: Hola
El único argumento a raise indica la excepción a generarse. Tiene que ser o una instancia de excepción, o una
clase de excepción (una clase que hereda de Exception (Página 182)).
Si necesitás determinar cuando una excepción fue lanzada pero no querés manejarla, una forma simplificada de la
sentencia raise te permite relanzarla:
>>> try:
... raise NameError('Hola')
... except NameError:
... print u'Ha sucedido una excepción!'
... raise
...
Ha sucedido una excepción!
NameError: Hola
Sentencia assert
La sentencia assert es una vía conveniente para insertar afirmaciones de depuración dentro de un programa:
La forma simple, “assert expression”, es equivalente a:
if __debug__:
if not expression: raise AssertionError
La forma extendida, “assert expression1, expression2”, es equivalente a:
if __debug__:
if not expression1: raise AssertionError(expression2)
Estas equivalencias suponen que __debug__ y la excepción “AssertionError (Página 183)” se refieren a las
variables incorporadas con esos nombres. En la corriente implementación, la variable incorporada __debug__
es True en circunstancias normales, False cuando se solicita la optimización (opción del línea de comando
-O). El generador de código actual no emite ningún código para una sentencia assert cuando se solicita la
optimización en tiempo de compilación. Nota que no es necesario incluir el código fuente de la expresión que
falló en el mensaje de error; se mostrará como parte del stack trace.
Asignaciones a __debug__ son ilegales. El valor para la variable integrada es determinada cuando el interprete
inicia.
Excepciones definidas por el usuario
Los programas pueden nombrar sus propias excepciones creando una nueva clase excepción (mirá el apartado de
Clases (Página 186) para más información sobre las clases de Python). Las excepciones, típicamente, deberán

derivar de la clase Exception (Página 182), directa o indirectamente. Por ejemplo:

>>> class MiError(Exception):
... def __init__(self, valor):
... self.valor = valor
... return repr(self.valor)
...
>>> try:
... raise MiError(2*2)
... except MiError as e:
... print u'Ha ocurrido mi excepción, valor:', e.valor
...
Ocurrió mi excepción, valor: 4
>>> raise MiError('oops!')
__main__.MiError: 'oops!'
En este ejemplo, el método __init__() de Exception (Página 182) fue sobrescrito. El nuevo comportamiento
simplemente crea el atributo valor.
Esto reemplaza el comportamiento por defecto de crear el atributo args.
Las clases de Excepciones pueden ser definidas de la misma forma que cualquier otra clase, pero usualmente se
mantienen simples, a menudo solo ofreciendo un número de atributos con información sobre el error que leerán los
manejadores de la excepción. Al crear un módulo que puede lanzar varios errores distintos, una práctica común
es crear una clase base para excepciones definidas en ese módulo y extenderla para crear clases excepciones
específicas para distintas condiciones de error:
class Error(Exception):
"""Clase base para excepciones en el módulo."""
pass
class EntradaError(Error):
"""Exception lanzada por errores en las entradas.
Atributos:
expresion -- expresión de entrada en la que ocurre el error
mensaje -- explicación del error
"""
def __init__(self, expresion, mensaje):

self.expresion = expresion
self.mensaje = mensaje
class TransicionError(Error):
"""Lanzada cuando una operación intenta una
transición de estado no permitida.
Atributos:
previo -- estado al principio de la transición
siguiente -- nuevo estado intentado
mensaje -- explicación de porque la transición no esta permitida
"""
def __init__(self, previo, siguiente, mensaje):
self.previo = previo
self.siguiente = siguiente
self.mensaje = mensaje
La mayoría de las excepciones son definidas con nombres que terminan en “Error”, similares a los nombres de las

excepciones estándar.
Muchos módulos estándar definen sus propias excepciones para reportar errores que pueden ocurrir en funciones
propias. Se puede encontrar más información sobre clases en el capítulo Clases (Página 186).
Definiendo acciones de limpieza
La sentencia try tiene otra sentencia opcional que intenta definir acciones de limpieza que deben ser ejecutadas
bajo ciertas circunstancias. Por ejemplo:
>>> try:
... raise KeyboardInterrupt
... finally:
... print 'Adiós, Mundo!'
...
Chau, Mundo!
KeyboardInterrupt
Una sentencia finally siempre es ejecutada antes de salir de la sentencia try, ya sea que una excepción haya
ocurrido o no. Cuando ocurre una excepción en la sentencia try y no fue manejada por una sentencia except
(o ocurrió en una sentencia except o else), es relanzada luego de que se ejecuta la sentencia finally. La
sentencia finally es también ejecutada “a la salida” cuando cualquier otra sentencia de la sentencia try es
dejada vía break, continue or return. Un ejemplo más complicado (sentencias except y finally en la
misma sentencia try):
>>> def dividir(x, y):
... try:
... resultado = x / y
... except ZeroDivisionError:
... print "¡división por cero!"
... else:
... print "el resultado es", resultado
... finally:
... print "ejecutando la clausula finally"
...
>>> dividir(2, 1)
el resultado es 2
ejecutando la clausula finally
>>> dividir(2, 0)
¡división por cero!
>>> divide("2", "1")
File "<stdin>", line 3, in divide
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'
Como puedes ver, la sentencia finally es ejecutada siempre. La excepción TypeError (Página 185) lanzada al
dividir dos cadenas de caracteres no es manejado por la sentencia except y por lo tanto es relanzada luego de
que se ejecuta la sentencia finally.
En aplicaciones reales, la sentencia finally es útil para liberar recursos externos (como archivos o conexiones
de red), sin importar si el uso del recurso fue exitoso.

Acciones predefinidas de limpieza
Algunos objetos definen acciones de limpieza estándar que llevar a cabo cuando el objeto no es más necesitado,
independientemente de que las operaciones sobre el objeto hayan sido exitosas o no. Mirá el siguiente ejemplo,
que intenta abrir un archivo (Página 150) e imprimir su contenido en la pantalla.
for linea in open("numeros.txt"):
print linea
El problema con este código es que deja el archivo abierto por un periodo de tiempo indeterminado luego de que
termine de ejecutarse. Esto no es un problema en scripts simples, pero puede ser un problema en aplicaciones más
grandes.
Sentencia with
La sentencia with permite que objetos como archivos sean usados de una forma que asegure que siempre se los
libera rápido y en forma correcta.
with open("numeros.txt") as f:
for linea in f:
print linea
Luego de que la sentencia sea ejecutada, el archivo f siempre es cerrado, incluso si se encuentra un problema al
procesar las líneas. Otros objetos que provean acciones de limpieza predefinidas lo indicarán en su documentación.
Traceback
El Traceback o trazado inverso, es un listado de las funciones en curso de ejecución, presentadas cuando sucede
un error en tiempo de ejecución. Es común que al trazado inverso también se le conozca como trazado de pila,
porque lista las funciones en el orden en el cual son almacenadas en la pila de llamadas1 .
El módulo integrado traceback2 incorpora el comportamiento de Traceback o trazado inverso ya que extrae,
formatea e imprime información acerca de trazado del stack de los errores y excepciones en Python.
>>> import traceback
>>> traceback.__doc__
'Extract, format and print information about Python stack traces.'
>>> help(traceback)
excepciones_integradas.py, excepciones_propias.py y errores_propios.py.
Truco: Para ejecutar el código excepciones_integradas.py y errores_propios.py, abra una con-

sola de comando, acceda al directorio donde se encuentra ambos programas:
leccion9/
-- excepciones_integradas.py
-- excepciones_propias.py
-- errores_propios.py
python excepciones_integradas.py
python errores_propios.py
1 http://es.wikipedia.org/wiki/Pila_(estructura_de_datos)#Pila_de_llamadas
2 https://docs.python.org/library/traceback

Ver también:
esta temática.
Excepciones integradas
Las excepciones pueden ser objetos de una clase u objetos cadena. Aunque la mayoría de las excepciones eran
objetos cadena en las anteriores versiones de Python, en Python 1.5 y versiones posteriores, todas las excepciones
estándar han sido convertidas en objetos de clase y se anima a los usuarios a que hagan lo propio. Las excepciones
están definidas en el módulo exceptions. Nunca es necesario importar este módulo explícitamente, pues las
excepciones vienen proporcionadas por el espacio nominal interno.
Dos objetos de cadena distintos con el mismo valor se consideran diferentes excepciones. Esto es así para forzar a
los programadores a usar nombres de excepción en lugar de su valor textual al especificar gestores de excepciones.
El valor de cadena de todas las excepciones internas es su nombre, pero no es un requisito para las excepciones
definidas por el usuario (Página 178) u otras excepciones definidas por módulos de biblioteca.
En el caso de las clases de excepción, en una sentencia try con una sentencia except que mencione una clase
particular, esta sentencia también gestionará cualquier excepción derivada de dicha clase (pero no las clases de
excepción de las que deriva ella). Dos clases de excepción no emparentadas mediante sub-clasificación nunca son
equivalentes, aunque tengan el mismo nombre.
Las excepciones internas enumeradas a continuación pueden ser generadas por el intérprete o por funciones in-
ternas. Excepto en los casos mencionados, tienen un valor asociado indicando en detalle la causa del error.
Este valor puede ser una cadena o tupla de varios elementos informativos (es decir, un código de error y una
cadena que explica el código). El valor asociado es el segundo argumento a la sentencia raise. En las cadenas
de excepción, el propio valor asociado se almacenará en la variable nombrada como el segundo argumento de la
sentencia except (si la hay). En las clases de excepción, dicha variable recoge la instancia de la excepción. Si la
clase de excepción deriva de la clase raíz estándar Exception (Página 182), el valor asociado está disponible en el
atributo args de la instancia de excepción y es probable que aparezca en otros atributos.
El código de usuario puede lanzar excepciones internas. Se puede usar para comprobar un gestor de excepciones
o para informar de una condición de error del mismo modo que el intérprete lanza la misma excepción. Hay que
ser precavido, pues nada incluye que el código de usuario lance una excepción inadecuada.
Las siguientes excepciones sólo se usan como clase base de otras excepciones.
BaseException La clase base de todas las comunes excepciones. Deriva de la clase raíz
__builtin__.object, es el tipo más básico.
Exception La clase base de todas las excepciones no existentes. Deriva de la clase raíz BaseException (Pági-
na 182).
La clase base de las excepciones. Todas las excepciones internas derivan de esta clase. Todas las excepcio-
nes definidas por usuario deberían derivarse de esta clase, aunque no es obligatorio (todavía). La función
str(), aplicada a una instancia de una clase (o la mayoría de sus clases derivadas) devuelve un valor ca-
dena a partir de sus argumentos o una cadena vacía si no se proporcionaron argumentos al constructor. Si se
usa como secuencia, accede a los argumentos proporcionados al constructor (útil para compatibilidad con
código antiguo). Los argumentos también están disponibles en el atributo args de la instancia, como tupla.
StandardError La clase base para todas las excepciones internas excepto SystemExit (Página 184). Deriva de
la clase raíz Exception (Página 182).
ArithmeticError La clase base de las excepciones lanzadas por diversos errores aritméticos: OverflowError
(Página 184), ZeroDivisionError (Página 185) y FloatingPointError (Página 183). Deriva de la clase raíz
StandardError (Página 182).

LookupError La clase base de las excepciones lanzadas cuando una clave o índice utilizado en una correspon-
dencia (diccionario) o secuencia son incorrectos: IndexError (Página 183), KeyError (Página 183). Deriva
de la clase raíz StandardError (Página 182).
EnvironmentError La clase base de las excepciones que pueden ocurrir fuera del sistema Python: IOError
(Página 183), OSError (Página 184). Cuando se crean excepciones de este tipo con una tupla de dos valores,
el primer elemento queda disponible en el atributo errno de la instancia (se supone que es un número de
error) y el segundo en el atributo strerror (suele ser el mensaje de error asociado). La propia tupla está
disponible en el atributo args. Cuando se instancia una excepción EnvironmentError con una tupla de
tres elementos, los primeros dos quedan disponibles como en el caso de dos elementos y el tercero queda en
el atributo filename. Sin embargo, por compatibilidad con sistemas anteriores, el atributo args contiene
sólo una tupla de dos elementos de los dos primeros argumentos del constructor. El atributo filename
es None (Página 201) cuando se cree la excepción con una cantidad de argumentos diferente de 3. Los
atributos errno y strerror son también None cuando la instancia no se cree con 2 ó 3 argumentos. En
este último caso, args contiene los argumentos del constructor tal cual, en forma de tupla. Deriva de la
clase raíz StandardError (Página 182).
Las siguientes excepciones son las realmente lanzadas.
AssertionError Se lanza cuando una sentencia assert es False. Deriva de la clase raíz StandardError
(Página 182).
AttributeError Se lanza cuando una referencia o asignación a atributo fracasa (cuando un objeto no tenga
referencias o asignaciones a atributos en absoluto, se lanza, la excepción TypeError (Página 185).) Deriva
de la clase raíz StandardError (Página 182).
BufferError Se lanza cuando un error Buffer sucede. Deriva de la excepción StandardError (Página 182).
EOFError Se lanza cuando las funciones internas (input() (Página 118) o raw_input() (Página 119)) alcanzan
un end of file EOF (final de archivo) sin leer datos. N.B.: Los métodos read() (Página 205) y readline()
(Página 205) de los objetos archivo devuelven una cadena vacía al alcanzar EOF. Deriva de la clase raíz
StandardError (Página 182).
FloatingPointError Se lanza cuando falla una operación de coma flotante. Esta excepción siempre está
definida, pero sólo se puede lanzar cuando Python esta configurado con la opción --with-fpectl o
se ha definido el símbolo WANT_SIGFPE_HANDLER en el archivo config.h. Deriva de la clase raíz
ArithmeticError (Página 182).
GeneratorExit Se lanza cuando la solicitud de salida de un generador Python sucede. Deriva de la excepción
BaseException (Página 182).
IOError Se lanza cuando una operación de E/S (tal como una sentencia print (Página 149), la función integrada
open() (Página 115) o un método de un objeto archivo) fracasa por motivos relativos a E/S, por ejemplo, por
no encontrarse un archivo o llenarse el disco. Esta clase se deriva de EnvironmentError (Página 183). En
la explicación anterior se proporciona información adicional sobre los atributos de instancias de excepción.
Deriva de la clase raíz EnvironmentError (Página 183).
ImportError Se lanza cuando una sentencia import no encuentra la definición del módulo o cuando from
... import no encuentra un nombre a importar. Deriva de la clase raíz StandardError (Página 182).
IndexError Se lanza cuando un sub-índice de una secuencia se sale del rango. Los índices de corte se truncan
silenciosamente al rango disponible. Si un índice no es un entero simple, se lanza TypeError (Página 185).
Deriva de la clase raíz LookupError (Página 182).
IndentationError Se lanza cuando una indentación incorrecta sucede. Deriva de la excepción SyntaxError
(Página 184).
KeyError Se lanza cuando no se encuentra una clave de una correspondencia (diccionario) en el conjunto de
claves existentes. Deriva de la clase raíz LookupError (Página 182).
KeyboardInterrupt Se lanza cuando el usuario pulsa la tecla de interrupción (normalmente con la combi-
nación de teclas Control-C o DEL2.7). A lo largo de la ejecución se comprueba si se ha interrumpido
regularmente. Las interrupciones ocurridas cuando una función input() (Página 118) o raw_input() (Pági-
na 119)) espera datos también lanzan esta excepción. Deriva de la clase raíz BaseException (Página 182).
9.2. Excepciones integradas 183

MemoryError Se lanza cuando una operación agota la memoria pero aún se puede salvar la situación (borrando
objetos). El valor asociado es una cadena que indica qué tipo de operación (interna) agotó la memoria.
Obsérvese que por la arquitectura de gestión de memoria subyacente (la función de C malloc()), puede
que el intérprete no siempre sea capaz de recuperarse completamente de esta situación. De cualquier modo,
se lanza una excepción para que se pueda imprimir una traza, por si la causa fue un programa desbocado.
Deriva de la clase raíz StandardError (Página 182).
NameError Se lanza cuando no se encuentra un nombre local o global. Sólo se aplica a nombre no calificados.
El valor asociado es el nombre no encontrado. Deriva de la clase raíz StandardError (Página 182).
NotImplementedError Esta excepción se deriva de RuntimeError (Página 184). En clases base definidas por
el usuario, los métodos abstractos deberían lanzar esta excepción cuando se desea que las clases derivadas
redefinan este método. Deriva de la clase raíz RuntimeError (Página 184).
OSError Esta clase se deriva de EnvironmentError (Página 183) y se usa principalmente como excepción
os.error de os. En EnvironmentError (Página 183) hay una descripción de los posibles valores asociados.
OverflowError Se lanza cuando el resultado de una operación aritmética es demasiado grande para repre-
sentarse (desbordamiento). Esto no es posible en los enteros largos (que antes que rendirse lanzarían Me-
moryError (Página 183)). Por la falta de normalización de la gestión de excepciones de coma flotante en
C, la mayoría de las operaciones de coma flotante, tampoco se comprueban. En el caso de enteros norma-
les, se comprueban todas las operaciones que pueden desbordar excepto el desplazamiento a la izquierda,
en el que las aplicaciones típicas prefieren perder bits que lanzar una excepción. Deriva de la clase raíz
RuntimeError Se lanza cuando se detecta un error que no cuadra en ninguna de las otras categorías. El valor
asociado es una cadena que indica qué fue mal concretamente. Esta excepción es mayormente una reliquia
de versiones anteriores del intérprete; ya casi no se usa. Deriva de la clase raíz StandardError (Página 182).
StopIteration Se lanza cuando se indica el final desde iterator.next(). Deriva de la excepción Ex-
ception (Página 182).
SyntaxError Se lanza cuando el analizador encuentra un error en la sintaxis. Esto puede ocurrir en una senten-
cia import, en una sentencia exec, en una llamada a la función interna eval() o input() (Página 118), o
al leer el guion inicial o la entrada estándar (por ejemplo, la entrada interactiva). Si se usan excepciones de
clase, las instancias de esta clase tienen disponibles los atributos filename (nombre del archivo), lineno
(nº de línea), offset (nº de columna) y text (texto), que ofrecen un acceso más fácil a los detalles. En
las excepciones de cadena, el valor asociado suele ser una tupla de la forma (mensaje, (nombreFichero,
numLinea, columna, texto)). En las excepciones de clase, str() sólo devuelve el mensaje. Deriva de la
clase raíz StandardError (Página 182).
SystemError Se lanza cuando el intérprete encuentra un error interno, pero la situación no parece tan grave
como para perder la esperanza. El valor asociado es una cadena que indica qué ha ido mal (en términos
de bajo nivel). Se debería dar parte de este error al autor o mantenedor del intérprete Python en cuestión.
Se debe incluir en el informe la cadena de versión del intérprete Python (sys.version, que también se
muestra al inicio de una sesión interactiva), la causa exacta del error y, si es posible, el código fuente del
programa que provocó el error. Deriva de la clase raíz StandardError (Página 182).
SystemExit Lanzada por la función sys.exit(). Si no se captura, el intérprete de Python finaliza la eje-
cución sin presentar una pila de llamadas. Si el valor asociado es un entero normal, especifica el estado de
salida al sistema (se pasa a la función de C exit()), Si es None, el estado de salida es cero (que indica
una salida normal sin errores). En el caso de ser de otro tipo, se presenta el valor del objeto y el estado de
salida será 1. Las instancias tienen un atributo code cuyo valor se establece al estado de salida o mensaje
de error propuesto (inicialmente None). Además, esta excepción deriva directamente de Exception (Pági-
na 182) y no de la excepción StandardError (Página 182), ya que técnicamente no es un error. Una llamada
a sys.exit() se traduce a un error para que los gestores de limpieza final (las sentencias finally de
las sentencias try) se puedan ejecutar y para que un depurador pueda ejecutar un guion sin riesgo de per-
der el control. Se puede usar la función os._exit() si es total y absolutamente necesario salir inmediatamente
(por ejemplo, tras un fork() en el proceso hijo). Deriva de la clase raíz BaseException (Página 182).
ReferenceError Se lanza cuando se usó un proxy de referencia débil después de que el referente desapareció.
Deriva de la excepción StandardError (Página 182).

TabError Se lanza cuando sucede una mezcla inadecuada de espacios y tabulaciones. Deriva de la excepción
IndentationError (Página 183).
TypeError Se lanza cuando una operación o función interna se aplica a un objeto de tipo inadecuado. El valor
asociado es una cadena con detalles de la incoherencia de tipos. Deriva de la clase raíz StandardError
(Página 182).
UnboundLocalError Se lanza cuando se hace referencia a una variable local en una función o método, pero
no se ha asignado un valor a dicha variable. Deriva de la excepción NameError (Página 184).
UnicodeError Se lanza cuando se da un error relativo a codificación/descodificación Unicode. Deriva de la
excepción ValueError (Página 185).
UnicodeDecodeError Se lanza cuando un error al decodificar Unicode sucede. Deriva de la excepción
UnicodeError (Página 185).
UnicodeEncodeError Se lanza cuando un error al codificar Unicode sucede. Deriva de la excepción Uni-
codeError (Página 185).
UnicodeTranslateError Se lanza cuando un error al traducir Unicode sucede. Deriva de la excepción
UnicodeError (Página 185).
ValueError Se lanza cuando una operación o función interna recibe un argumento del tipo correcto, pero con
un valor inapropiado y no es posible describir la situación con una excepción más precisa, como IndexError
(Página 183).
ZeroDivisionError Se lanza cuando el segundo argumento de una operación de división o módulo es cero.
El valor asociado es una cadena que indica el tipo de operandos y la operación. Deriva de la clase raíz
Warning La clase base para las categorías de advertencias. Deriva de la excepción Exception (Página 182).
BytesWarning La clase base para las advertencias acerca de problemas relacionados con bytes y buffer, mas
relacionado a la conversión desde str o comparando a str. Deriva de la excepción Warning (Página 185).
DeprecationWarning La clase base para las advertencias acerca de características obsoletas. Deriva de la
excepción Warning (Página 185).
FutureWarning La clase base para las advertencias acerca de constructores que pueden ser cambiado siste-
máticamente en el futuro. Deriva de la excepción Warning (Página 185).
ImportWarning La clase base para las advertencias acerca de probables errores en importar módulos. Deriva
de la excepción Warning (Página 185).
PendingDeprecationWarning La clase base para las advertencias acerca de características las cuales serán
obsoletas en el futuro. Deriva de la excepción Warning (Página 185).
RuntimeWarning La clase base para las advertencias acerca de comportamiento del tiempo de ejecución du-
dosa. Deriva de la excepción Warning (Página 185).
SyntaxWarning La clase base para las advertencias acerca de sintaxis dudosa. Deriva de la excepción Warning
(Página 185).
UnicodeWarning La clase base para las advertencias acerca de problemas relacionado con Unicode, más
relacionado a problemas de conversión. Deriva de la excepción Warning (Página 185).
UserWarning La clase base para las advertencias generadas por código de usuario. Deriva de la excepción
Warning (Página 185).
Ver también:
esta temática.
9.2. Excepciones integradas 185

Programación orientada a objetos
La programación orientada a objetos (POO, u OOP según sus siglas en inglés) es un paradigma de programación
que viene a innovar la forma de obtener resultados. Los objetos manipulan los datos de entrada para la obtención
de datos de salida específicos, donde cada objeto ofrece una funcionalidad especial.
Muchos de los objetos prediseñados de los lenguajes de programación actuales permiten la agrupación en bibliote-
cas o librerías, sin embargo, muchos de estos lenguajes permiten al usuario la creación de sus propias bibliotecas.
Figura 9.1: Programación Orientada a Objetos - POO
Está basada en varias técnicas, como las siguientes:

herencia (Página 193).
cohesión.
abstracción (Página 198).
polimorfismo (Página 199).
acoplamiento.
encapsulación (Página 198).
La POO tiene sus raíces en la década del 60 con el lenguaje de programación Simula que en 1967, el cual fue el
primer lenguaje que posee las características principales de un lenguaje orientado a objetos.
Smalltalk (de 1972 a 1980) es posiblemente el ejemplo canónico, y con el que gran parte de la teoría de la POO
se ha desarrollado. Más su uso se popularizó a principios de la década de 1990.
En la actualidad, existe una gran variedad de lenguajes de programación que soportan la orientación a objetos.
Los objetivos de la POO son:
Organizar el código fuente, y
re-usar código fuente en similares contextos.
Nota: Más información consulte el articulo de Wikipedia Programación orientada a objetos3 .
POO en Python
El mecanismo de clases de Python agrega clases al lenguaje con un mínimo de nuevas sintaxis y semánticas.
3 https://es.wikipedia.org/wiki/Programaci %C3 %B3n_orientada_a_objetos

En Python las clases es una mezcla de los mecanismos de clase encontrados en C++ y Modula-3.
Como es cierto para los módulos, las clases en Python no ponen una barrera absoluta entre la definición y el
usuario, sino que más bien se apoya en la cortesía del usuario de no “forzar la definición”.
Sin embargo, se mantiene el poder completo de las características más importantes de las clases: el mecanismo
de la herencia de clases permite múltiples clases base, una clase derivada puede sobrescribir cualquier método de
su(s) clase(s) base, y un método puede llamar al método de la clase base con el mismo nombre.
“Los objetos pueden tener una cantidad arbitraria de datos.”
En terminología de C++, todos los miembros de las clases (incluyendo los miembros de datos), son públicos, y
todas las funciones miembro son virtuales.
Como en Modula-3, no hay atajos para hacer referencia a los miembros del objeto desde sus métodos: la función
método se declara con un primer argumento explícito que representa al objeto, el cual se provee implícitamente
por la llamada.
Como en Smalltalk, las clases mismas son objetos. Esto provee una semántica para importar y renombrar.
A diferencia de C++ y Modula-3, los tipos de datos integrados pueden usarse como clases base para que el
usuario los extienda.
También, como en C++ pero a diferencia de Modula-3, la mayoría de los operadores integrados con sintaxis
especial (operadores aritméticos, de subíndice, etc.) pueden ser redefinidos por instancias de la clase.
(Sin haber una terminología universalmente aceptada sobre clases, haré uso ocasional de términos de Smalltalk
y C++. Usaría términos de Modula-3, ya que su semántica orientada a objetos es más cercana a Python que C++,
pero no espero que muchos lectores hayan escuchado hablar de él).
Algunas particularidades de POO en Python son las siguientes:
Todo es un objeto, incluyendo los tipos y clases.
Permite herencia múltiple.
No existen métodos ni atributos privados.
Los atributos pueden ser modificados directamente.
Permite “monkey patching”.
Permite “duck typing”.
Permite la sobrecarga de operadores.
Permite la creación de nuevos tipos de datos.
A continuación se procede a definir algunos conceptos necesarios para entender la POO:
Objetos
Los objetos son abstracción de Python para data. Toda la data en un programa Python es representado por objectos
o por relaciones entre objectos. (En cierto sentido, y en el código modelo de Von Neumann de una “computadora
almacenada del programa” también es un código representado por los objetos.)
Cada objeto tiene una identidad, un tipo y un valor. Una identidad de objecto nunca cambia una vez es creada;
usted puede pensar eso como la dirección de objeto en memoria. El operador in (Página 80) compara la identidad
de dos objetos; la función id() (Página 114) devuelve un número entero representando la identidad (actualmente
implementado como su dirección).
El tipo de un objeto también es inmutable. El tipo de un objeto determina las operaciones que admite el objeto
(por ejemplo, “¿tiene una longitud?”) Y también define los valores posibles para los objetos de ese tipo. La
función “type() (Página 117)” devuelve el tipo de un objeto (que es un objeto en sí mismo). El valor *de algunos
objetos puede cambiar. Se dice que los objetos cuyo valor puede cambiar son *mutables; los objetos cuyo valor
no se puede cambiar una vez que se crean se llaman immutable. (El valor de un objeto contenedor inmutable
que contiene una referencia a un objeto mutable puede cambiar cuando se cambia el valor de este último; sin
embargo, el contenedor todavía se considera inmutable, porque la colección de objetos que contiene no se puede
9.3. Programación orientada a objetos 187

cambiar. Por lo tanto, la inmutabilidad no es estrictamente lo mismo que tener un valor incambiable, es más sutil.)
La mutabilidad de un objeto está determinada por su tipo; por ejemplo, los números, las cadenas y las tuplas son
inmutables, mientras que los diccionarios y las listas son mutables.
Los objetos son la clave para entender la POO (Página 186). Si mira a nuestro alrededor encontrará un sin fin de
objetos de la vida real: perro, escritorio, televisor, bicicleta, etc...
En Python puede definir una clase con la palabra reservada class (Página 192), de la siguiente forma:
class Persona:
pass
En el ejemplo anterior, el nombre de la clase es Persona y dentro del bloque de código usa la sentencia pass
(Página 99). Aunque no es requerido por el intérprete, los nombres de las clases se escriben por convención
capitalizadas. Las clases pueden (y siempre deberían) tener comentarios.
Figura 9.2: Diagrama de Objeto Persona
Estado de un objeto
El conjunto de datos y objetos relacionados con un objeto en un momento dado, se le conoce como “estado”.
Un objeto puede tener múltiples estados a lo largo de su existencia conforme se relaciona con su entorno y otros
objetos.
Por hacer
TODO explicar el concepto Estado de un objeto.
Atributos
Los atributos o propiedades de los objetos son las características que puede tener un objeto, como el color. Si el
objeto es Persona, los atributos podrían ser: cedula, nombre, apellido, sexo, etc...
Los atributos describen el estado de un objeto. Pueden ser de cualquier tipo de dato.
class Persona:
"""Clase que representa una Persona"""
cedula = "V-13458796"
nombre = "Leonardo"
apellido = "Caballero"
sexo = "M"
Usted puede probar el código anterior, si lo transcribe en el consola interactiva (Página 15) Python como lo
siguiente:

>>> class Persona:

... cedula = "V-13458796"
... sexo = "M"
...
>>> type(macagua)
<type 'classobj'>
>>> dir(macagua)
['__doc__', '__module__', 'apellido', 'cedula', 'nombre', 'sexo']
>>> macagua.cedula
'V-13458796'
>>> macagua.nombre
'Leonardo'
>>> macagua.apellido
'Caballero'
>>> macagua.sexo
'M'
>>> print "El objeto de la clase " + macagua.__name__ +"," \
... + macagua.__doc__ + "."
El objeto de la clase Persona, Clase que representa una Persona.
>>> print "Hola, mucho gusto, mi nombre es '"+ \
... macagua.nombre +" "+ \
... macagua.apellido +"', \nmi cédula de identidad es '"+ \
... macagua.cedula +"', y mi sexo es '"+ \
... macagua.sexo +"'."
Hola, mucho gusto, mi nombre es 'Leonardo Caballero',
mi cédula de identidad es 'V-13458796', y mi sexo es 'M'.
Si el nombre de un atributo esta encerrado entre dobles guiones bajos son atributos especiales.
__name__, describe el nombre del objeto o del método.
>>> macagua.__name__
'Persona'
__doc__, contiene la documentación de un módulo, una clase, o método especifico, escrita en el formato
docstrings (Página 49).
>>> macagua.__doc__
'Clase que representa una Persona'
Si el nombre de un atributo esta con dobles guiones bajos al principio son atributos “escondidos”. A continuación
un pseudo código que ilustra un ejemplo:
>>> ms_windows.__privado
'True'
>>> ms_windows.codigo_fuente.__no_tocar
'True'
En la sección encapsulación (Página 198) se describe esto a más profundidad.
Métodos
Los métodos describen el comportamiento de los objetos de una clase. Estos representan las operaciones que se
pueden realizar con los objetos de la clase,
La ejecución de un método puede conducir a cambiar el estado del objeto.

Se definen de la misma forma que las funciones normales pero deben declararse dentro de la clase y su primer
argumento siempre referencia a la instancia que la llama, de esta forma se afirma que los métodos son funciones
(Página 96), adjuntadas a objectos (Página 187).
Nota: Usted puede encontrar ejemplos en las funciones de cadena de caracteres (Página 45), listas (Página 56),
diccionarios (Página 63), etc.
Si el objeto es Persona, los métodos pueden ser: hablar, caminar, comer, dormir, etc.
class Persona:
cedula = "V-13458796"
nombre = "Leonardo"
apellido = "Caballero"
sexo = "M"
def hablar(self, mensaje):

"""Mostrar mensaje de saludo de Persona"""
return mensaje
La única diferencia sintáctica entre la definición de un método y la definición de una función es que el primer
parámetro del método por convención debe ser el nombre self.
Usted puede probar el código anterior, si lo transcribe en el consola interactiva (Página 15) Python como lo
siguiente:
>>> class Persona:
... cedula = "V-13458796"
... sexo = "M"
...
... def hablar(self, mensaje):
... """Mostrar mensaje de saludo de Persona"""
... return mensaje
...
>>>
>>> Persona().hablar("Hola, soy la clase {0}.".format(
... macagua.__name__))
'Hola, soy la clase Persona.'
>>> type(Persona().hablar)
<type 'instancemethod'>
>>> Persona().hablar.__doc__
'Mostrar mensaje de saludo de Persona'
Si crea una instancia de objeto para la clase Persona e intenta llamar al método hablar() esto lanzara una
excepción TypeError (Página 185), como sucede a continuación:
>>> macagua.hablar("Hola Plone")
TypeError: unbound method hablar() must be called with Persona instance as first argumen
Esto sucede por...
Por hacer
TODO explicar por que se lanza la excepción TypeError.

Ámbito de los métodos
Los métodos cuentan con un espacio de nombres propio. En caso de no encontrar un nombre en su ámbito local,
buscará en el ámbito superior hasta encontrar alguna coincidencia.
Los métodos pueden acceder y crear atributos dentro del objeto al que pertenecen, anteponiendo la palabra self
y el operador de atributo ”.” antes del nombre del atributo en cuestión.
Métodos especiales
Las clases en Python cuentan con múltiples métodos especiales, los cuales se encuentran entre dobles guiones
bajos __<metodo>__().
Los métodos especiales más utilizados son __init__() (Página 193), __str__() (Página 191) y __del__() (Pági-
na 191).
__str__()
El método __str__() es un método especial, el cual se ejecuta al momento en el cual un objeto se manda
a mostrar, es decir es una cadena representativa de la clase, la cual puede incluir formatos personalizados de
presentación del mismo.
def __str__(self):
"""Devuelve una cadena representativa de Persona"""
return "%s: %s, %s %s, %s." % (
self.__doc__[25:34], str(self.cedula), self.nombre,
self.apellido, self.getGenero(self.sexo))
__del__()
El método __del__() es un método especial, el cual se ejecuta al momento en el cual un objeto es descartado
por el intérprete. El comportamiento de __del__() es muy similar a los “destructores” en otros lenguajes.
Métodos de clase
En ocasiones es necesario contar con métodos que interactúen con elementos de la clase de la cual el objeto es
instanciado. Python permite definir métodos de clase para esto.
Los métodos de clase son aquellos que están ligados directamente con los atributos definidos en la clase que los
contiene. Para definir un método de clase se utiliza el decorador @classmethod y por convención se utiliza
cls como argumento inicial en lugar de self.
Del mismo modo, los métodos de clase utilizan el prefijo cls para referirse a los atributos de la clase.
class <Clase>(object):
...
...
@classmethod
def <metodo>(cls, <argumentos>):
...
...
Métodos estáticos
Los métodos estáticos hacen referencia a las instancias y métodos de una clase. Para definir un método estático se
utiliza el decorador @staticmethod y no utiliza ningún argumento inicial.
Al no utilizar self, los métodos estáticos no pueden interactuar con los atributos y métodos de la instancia.

Para referirse a los elementos de la clase, se debe utilizar el nombre de la clase como prefijo.
class <Clase>(object):
...
...
@staticmethod
def <metodo>(<argumentos>):
...
...
Interfaces
La forma en que los métodos de un objeto pueden ser accedidos por otros objetos se conoce como “interfaz”. Una
interfaz bien definida permite a objetos de distinta índole interactuar entre sí de forma modular. La interfaz define
el modo en que los objetos intercambian información.
Por hacer
TODO explicar el concepto de Interfaces.
Implementaciones
Una implementación corresponde al mecanismo interno que se desencadena en un método cuando éste es llamado.
Las implementaciones procesan las entradas proveniente de las interfaces y actúan en consecuencia ya sea:
Modificando el estado del objeto.
Transfiriendo la información resultante del proceso interno a través de la interfaces.
Por hacer
TODO explicar el concepto de Implementaciones.
Clases
Las clases definen las características del objeto (Página 187).

Con todos los conceptos anteriores explicados, se puede decir que una clase es una plantilla genérica de un objeto
(Página 187). La clase proporciona variables iniciales de estado (donde se guardan los atributos (Página 188))
e implementaciones de comportamiento (métodos (Página 189)) necesarias para crear nuevos objetos, son los
modelos sobre los cuáles serán construidos.
Instancias
Ya sabe que una clase es una estructura general del objeto. Por ejemplo, puede decir que la clase Persona
necesita tener una cedula, un nombre, un apellido y una sexo, pero no va a decir cual es cedula,
nombre, apellido y sexo, es aquí donde entran las instancias.
Una instancia es una copia específica de la clase con todo su contenido. Por ejemplo:
TypeError: this constructor takes no arguments
La excepción TypeError (Página 185) indica que el método constructor no toma argumentos, esto se debe a que
la momento de definir la clase a cada atributo se le asigno un valor (tipo de dato).
Usted puede definir el metodo constructor de la clase usando el método __init__() (Página 193).

Método __init__()
El método __init__() es un método especial, el cual se ejecuta al momento de instanciar un objeto. El com-
portamiento de __init__() es muy similar a los “constructores” en otros lenguajes. Los argumentos que se
utilizan en la definición de __init__() corresponden a los parámetros que se deben ingresar al instanciar un
objeto.
def __init__(self, cedula, nombre, apellido, sexo):
"""Constructor de clase Persona"""
self.cedula = cedula
self.nombre = nombre
self.apellido = apellido
self.sexo = sexo
Función isinstance()
isinstance(), es una función integrada (Página 109) la cual le permite corroborar si un objeto es instancia de
una clase.
Nota: Más información consulte la documentación detallada de la función isinstance() (Página 136).
Truco: Para ejecutar el código poo.py, abra una consola de comando, acceda al directorio donde se encuentra
el mismo, y ejecute el siguiente comando:
python poo.py
Ver también:
esta temática.
Herencia
La herencia es una de las premisas y técnicas de la POO (Página 186) la cual permite a los programadores crear
una clase general primero y luego más tarde crear clases más especializadas que re-utilicen código de la clase
general. La herencia también le permite escribir un código más limpio y legible.
Clase Base
Clase Base o también conocida como Clase abstracta le permite definir una clase que puede heredarse en otras
clases los atributos y comportamientos definido en esta.
Use el diagrama anterior para ilustrar el concepto de la herencia, vea el caso de dos clases que tiene algo en
común, ambas son personas, con atributos de datos personales y comportamiento típicos como hablar, comer,
caminar, entonces para eso se crea una clase base llamada Persona. A continuación un ejemplo de la clase
Persona con un método interno:
class Persona(object):
def __init__(self, cedula, nombre, apellido, sexo):

"""Constructor de clase Persona"""
self.cedula = cedula
self.nombre = nombre
9.4. Herencia 193

Figura 9.3: Clase base o abstracta
self.apellido = apellido
self.sexo = sexo
def __str__(self):
"""Devuelve una cadena representativa de Persona"""
return "%s: %s, %s %s, %s." % (
self.__doc__[25:34], str(self.cedula), self.nombre,
self.apellido, self.getGenero(self.sexo))
def hablar(self, mensaje):

"""Mostrar mensaje de saludo de Persona"""
return mensaje
def getGenero(self, sexo):

"""Mostrar el genero de la Persona"""
genero = ('Masculino','Femenino')
if sexo == "M":
return genero[0]
elif sexo == "F":
return genero[1]
else:
return "Desconocido"
En el ejemplo previo, es donde empieza a crear una clase (lo hace con la palabra class). La segunda palabra
Persona es el nombre de la clase. La tercera palabra que se encuentra dentro de los paréntesis este hace referencia
al objeto object (Página 210), usando para indicar la clase de la cual precede.
La clase Persona tiene los métodos __init__, __str__, hablar y getGenero. Sus atributos son
cedula, nombre, apellido y sexo.
La instancia de dos nuevos objetos Persona seria de la siguiente forma:
persona1 = Persona("V-13458796", "Leonardo", "Caballero", "M")
persona2 = Persona("V-23569874", "Ana", "Poleo", "F")
El método constructor __init__ es un método especial el cual debe escribir como: MiClase(parámetros
iniciales si hay cualquiera).

Usted puede llamar esos métodos y atributos con la siguiente notación: claseinstancia.metodo o
claseinstancia.atributo.
>>> print persona1.nombre, persona1.apellido
>>> print persona1.getGenero(persona1.sexo)
El método __str__ es un método usando para imprimir la descripción de la instancia de objeto el cual debe
mostrar como:
print "\n" + str(persona1) + "\n"
En el anterior código se usan para cierto formato para imprimir la instancia de objeto usando la sentencia print,
concatenando el carácter \n para generar un salto de página y seguidamente convertir a formato cadena de carac-
teres usando la función str() a la instancia de objeto llamada persona2.
Herencia simple
La herencia simple se apoya en el uso de clases base (Página 193) para compartir sus atributos y comportamientos
con otros clases derivadas como los siguiente ejemplos el objeto Supervisor y el objeto Obrero.
Figura 9.4: Diagrama de herencia de Objetos
El siguiente es un ejemplo de la clase Supervisor que derivada de la clase Persona con función interna:
class Supervisor(Persona):
"""Clase que representa a un Supervisor"""
def __init__(self, cedula, nombre, apellido, sexo, rol):

"""Constructor de clase Supervisor"""
# Invoca al constructor de clase Persona

Persona.__init__(self, cedula, nombre, apellido, sexo)
# Nuevos atributos
self.rol = rol
self.tareas = ['10','11','12','13']
9.4. Herencia 195

def __str__(self):
"""Devuelve una cadena representativa al Supervisor"""
return "%s: %s %s, rol: '%s', sus tareas: %s." % (
self.__doc__[26:37], self.nombre, self.apellido,
self.rol, self.consulta_tareas())
def consulta_tareas(self):
"""Mostrar las tareas del Supervisor"""
return ', '.join(self.tareas)
Ahora, se creará una nueva clase Supervisor con los mismos métodos y atributos como la clase Persona,
pero con dos nuevos atributos rol y tareas. No se copia la clase previa, pero si se hereda de ella.
La instancia del nuevo objeto Supervisor seria de la siguiente forma:
supervisor1 = Supervisor("V-16987456", "Jen", "Paz", "D", "Chivo")
Luego que generá la instancia del nuevo objeto Supervisor llamada supervisor1 se puede imprimir sus
detalles de la siguiente forma:
print "\n" + str(supervisor1) + "\n"
Como la instancia de objeto supervisor1 hereda los atributo(s) y método(s) de la clase Persona usted puede
reusarlo y llamarlo de la siguiente forma:
print "- Cedula de identidad: {0}.".format(supervisor1.cedula)
print "- Nombre completo: {0} {1}.".format(
supervisor1.nombre, supervisor1.apellido)
print "- Genero: {0}.".format(
supervisor1.getGenero(supervisor1.sexo))
print "- {0} {1} dijo: {2}".format(
supervisor1.nombre, supervisor1.apellido,
supervisor1.hablar("A trabajar Leonardo!!!".upper()))
Si desea usar los atributo(s) y método(s) heredados de la clase Supervisor se puede imprimir de la siguiente
forma:
print "- Rol: {0}.".format(supervisor1.rol)
print "- N. Tareas: {0}.".format(supervisor1.consulta_tareas())
El uso de las clases y la programación orientada a objetos, le permite a usted que pueda organizar el código con
diferentes clases correspondientes a diferentes objetos que encontrará (una clase Persona, una clase Carro, una
clase Departamento, etc.), con sus propios métodos y atributos. Luego puede usar la herencia para considerar
las variaciones en torno a una clase base y reutilizar el código. Ej.: a partir de una clase base de Persona, usted
puede crear clases derivadas como Supervisor, JefeCuadrilla, Obrero, etc.
print """\nHola, Soy el {0} {1} {2}, mi cédula es '{3}',
mi genero '{4}', con el rol '{5}' y mis tareas
asignadas '{6}'.""".format(
supervisor1.__doc__[26:37].lower(),
supervisor1.nombre, supervisor1.apellido, supervisor1.cedula,
supervisor1.getGenero(supervisor1.sexo), supervisor1.rol,
supervisor1.consulta_tareas())
Función issubclass()
issubclass(), es una función integrada (Página 109) la cual le permite corroborar si un objeto es instancia de
una clase.
Nota: Más información consulte la documentación detallada de la función issubclass() (Página 136).

clases.py y herencia_simple.py.
Truco: Para ejecutar el código clases.py y herencia_simple.py, abra una consola de comando, acceda
al directorio donde se encuentra ambos programas:
leccion9/
-- clases.py
-- herencia_simple.py
python herencia_simple.py
Herencia múltiple
A diferencia de lenguajes como Java y C#, el lenguaje Python permite la herencia múltiple, es decir, se puede
heredar de múltiples clases.
La herencia múltiple es la capacidad de una subclase de heredar de múltiples súper clases.
Esto conlleva un problema, y es que si varias súper clases tienen los mismos atributos o métodos, la subclase sólo
podrá heredar de una de ellas.
En estos casos Python dará prioridad a las clases más a la izquierda en el momento de la declaración de la subclase:
class Destreza(object):
"""Clase la cual representa la Destreza de la Persona"""
def __init__(self, area, herramienta, experiencia):

"""Constructor de clase Destreza"""
self.area = area
self.herramienta = herramienta
self.experiencia = experiencia
def __str__(self):
"""Devuelve una cadena representativa de la Destreza"""
return """Destreza en el área %s con la herramienta %s,
tiene %s años de experiencia.""" % (
str(self.area), self.experiencia, self.herramienta)
class JefeCuadrilla(Supervisor, Destreza):

"""Clase la cual representa al Jefe de Cuadrilla"""
def __init__(self, cedula, nombre, apellido, sexo,

rol, area, herramienta, experiencia, cuadrilla):
"""Constructor de clase Jefe de Cuadrilla"""
# Invoca al constructor de clase Supervisor

Supervisor.__init__(self, cedula, nombre, apellido, sexo,
rol)
# Invoca al constructor de clase Destreza
Destreza.__init__(self, area, herramienta, experiencia)
# Nuevos atributos
self.cuadrilla = cuadrilla
def __str__(self):
9.4. Herencia 197

"""Devuelve cadena representativa al Jefe de Cuadrilla"""

jq = "{0}: {1} {2}, rol '{3}', tareas {4}, cuadrilla: {5}"
return jq.format(
self.__doc__[28:46], self.nombre, self.apellido,
self.rol, self.consulta_tareas(), self.cuadrilla)
Por hacer
TODO terminar de escribir esta sección.
clases.py y herencia_multiple.py.
Truco: Para ejecutar el código clases.py y herencia_multiple.py, abra una consola de comando,
acceda al directorio donde se encuentra ambos programas:
leccion9/
-- clases.py
-- herencia_multiple.py
python herencia_multiple.py
Ver también:
esta temática.
Abstracción
El concepto de encapsulamiento se apoya sobre el concepto de abstracción.

En POO (Página 186) solo necesita saber como interaccionar con los objetos, no necesita conocer los detalles
de cómo está implementada la clase a partir de la cual se instancia el objeto. Sólo necesita conocer su interfaz
pública.
La encapsulación es una forma de abstracción, ademas es un mecanismo para llevar a la práctica la abstracción.
El nivel de abstracción puede ser bajo (en un objeto se manipulan datos y métodos individualmente), o alto (en un
objeto solo se usan sus métodos de servicio).
Encapsulación
La encapsulación se considera una de las características definitorias de la POO (Página 186).

Cuando una clase existe (se define), se crean objetos a partir de ella, y se usan dichos objetos llamando los métodos
necesarios. Es decir, crea objetos para usar los servicios que nos proporciona la clase a través de sus métodos.
No necesita saber cómo trabaja el objeto, ni saber las variables que usa, ni el código que contiene.
El objeto es una caja negra. –> Modelo cliente - servidor. Es decir, el objeto es un servidor que proporciona
servicios a los clientes que lo solicitan.
La encapsulación describe el hecho de que los objetos se usan como cajas negras. Así, un objeto encapsula datos
y métodos, que están dentro del objeto.

Interfaz pública de una clase: Es el conjunto de métodos (métodos de servicio) que sirve para que los objetos de
una clase proporcionen sus servicios. Estos servicios son los que pueden ser llamados por un cliente.
Métodos de soporte: Son métodos adicionales en un objeto que no definen un servicio utilizable por un cliente,
pero que ayudan a otros métodos en sus tareas.
La encapsulación es un mecanismo de control. El estado (el conjunto de propiedades, atributos ó datos) de un
objeto sólo debe ser modificado por medio de los métodos del propio objeto.
La técnica de encapsulación, es conocida como ocultación de datos, le permite que los atributos de un objeto
pueden ocultarse (superficialmente) para que no sean accedidos desde fuera de la definición de una clase. Para
ello, es necesario nombrar los atributos con un prefijo de doble subrayado: __atributo.
>>> class Factura:
... __tasa = 19
... def __init__(self, unidad, precio):
... self.unidad = unidad
... self.precio = precio
... def por_pagar(self):
... total = self.unidad * self.precio
... impuesto = total * Factura.__tasa / 100
... return(total + impuesto)
...
>>> compra1 = Factura(12, 110)
>>> print compra1.unidad
12
>>> print compra1.precio
110
>>> print compra1.por_pagar(), "bitcoins"
(1570, 'bitcoins')
>>> print Factura.__tasa
AttributeError: class Factura has no attribute '__tasa'
>>>
Python protege estos atributos cambiando su nombre internamente. A sus nombres agrega el nombre de la clase:
objeto._NombreClase__NombreAtributo
>>> print compra1._Factura__tasa
19
>>>
Por hacer
TODO terminar de escribir esta sección
Ver también:
esta temática.
Polimorfismo
La técnica de polimorfismo de la POO (Página 186) significa la capacidad de tomar más de una forma. Una
operación puede presentar diferentes comportamientos en diferentes instancias. El comportamiento depende de
los tipos de datos utilizados en la operación. El polimorfismo es ampliamente utilizado en la aplicación de la
herencia.
9.6. Polimorfismo 199

Por hacer
TODO escribir esta sección
Sobrecarga de métodos
La sobrecarga de métodos es también es conocida por Overriding Methods, le permite sustituir un método pro-
veniente de la Clase Base, en la Clase Derivada debe definir un método con la misma forma (es decir, mismo
nombre de método y mismo número de parámetros que como está definido en la Clase Base).
>>> class Persona():
... self.cedula = 13765890
... def mensaje(self):
... print("mensaje desde la clase Persona")
...
>>> class Obrero(Persona):
... self.__especialista = 1
... def mensaje(self):
... print("mensaje desde la clase Obrero")
...
>>> obrero_planta = Obrero()
>>> obrero_planta.mensaje()
mensaje desde la clase Obrero
>>>
Lo que se logra definiendo el método mensaje() en la Clase Derivada (Obrero) se conoce como Método
Overriding (cuando se cree el objeto (en este caso obrero_planta y se llame al método mensaje(), este
será tomado de la propia clase y no de la Clase Base Persona). Si comenta o borra el método mensaje() de
la clase Obrero (Clase Derivada) y corre nuevamente el código, el método llamado será el mensaje() de la
Clase Base Persona.
Sobrecarga de Operadores
La sobrecarga de operadores es también es conocida por Overloading Operators, trata básicamente de lo mismo
que la sobrecarga de métodos pero pertenece en esencia al ámbito de los operadores aritméticos, binarios, de
comparación y lógicos.
>>> class Punto:
... def __init__(self,x = 0,y = 0):
... self.x = x
... self.y = y
... def __add__(self,other):
... x = self.x + other.x
... y = self.y + other.y
... return x, y
...
>>> punto1 = Punto(4,6)
>>> punto2 = Punto(1,-2)
>>> print punto1 + punto2
(5, 4)
Ver también:
esta temática.

Objetos de tipos integrados
Existe otros tipos de datos integrados (Página 25) en el interprete Python, que para muchos no son de uso frecuen-
te, los cuales se describen a continuación:
Ellipsis
Este tipo tiene un solo valor. Hay un solo objeto con este valor. Se accede a este objeto elipsis a través del
nombre incorporado “Ellipsis”. Se utiliza para indicar la presencia de la sintaxis “...” en una porción o la
notación de corte extendida. Su valor de verdad es True.
>>> type(Ellipsis)
<type 'ellipsis'>
None
Este tipo tiene un solo valor. Hay un solo objeto con este valor. Se accede a este objeto a través del nombre incor-
porado “None”. Se utiliza para indicar la ausencia de un valor en muchas situaciones, por ejemplo, se devuelve
desde las funciones que no devuelven nada explícitamente. Su valor de verdad es False.
>>> type(None)
<type 'NoneType'>
NotImplemented
Este tipo tiene un solo valor. Hay un solo objeto con este valor. Se accede a este objeto a través del nombre
incorporado “NotImplemented”. Los métodos numéricos y los métodos de comparación enriquecidos (como
__eq__(), __lt__() y amigos), para indicar que la comparación no se implementa con respecto al otro tipo, es
decir, pueden devolver este valor si no implementan la operación para los operandos proporcionados. (El intérprete
luego intentará la operación reflejada, o algún otro respaldo “fallback”, dependiendo del operador). Su valor
de verdad es True.
>>> type(NotImplemented)
<type 'NotImplementedType'>
Ver también:
esta temática.
Clases de tipos integrados
Python integra varias clases de tipos en el modulo __builtin__, a continuación se describen algunas clases:
Clases generales
Las clases de uso general se describen a continuación:
buffer
El objeto de la clase buffer() crea un nuevo objeto de búfer que haga referencia al objeto dado. El búfer hará
referencia a una porción del objeto de destino desde el inicio del objeto (o en el desplazamiento especificado). La
división se extenderá hasta el final del objeto de destino (o con el tamaño especificado).
>>>
9.7. Objetos de tipos integrados 201

Por hacer
TODO escribir sobre esta clase integrada.
bytes
El objeto de la clase bytes ....

>>>
Por hacer
staticmethod
La clase staticmethod convierte una función a un método estático. Un método estático no recibe un argumento
primero implícito. Un método estático no recibe un primer argumento implícito.
>>> staticmethod(function) -> method
>>>
Para declarar un método estático, use este lenguaje:
class C:
@staticmethod
def f(arg1, arg2, ...):
...
Se puede llamar en la clase (por ejemplo, C.f()) o en una instancia (por ejemplo, C().f()). La instancia se
ignora a excepción de su clase.
Los métodos estáticos son similares a los métodos estáticos Java o C++. Para un concepto más avanzado, mire
la clase classmethod (Página 209) integrada en el interprete.
Por hacer
Clases de secuencias
Las clases de tipos secuencias se describen a continuación:
enumerate
La clase enumerate devuelve un objeto enumerate. El iterable debe ser otro objeto que soporte iteradores
(Página 88). El objeto enumerate produce pares que contiene una cuenta (desde donde inicia, el cual el valor por
defecto es cero) y un valor producido por el argumento iterable.
Cuando la iteración de la secuencia llega al final se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa
el detener la iteración. El objeto enumerate es muy útil para obtener una lista indexada como: (0, seq[0]),
(1, seq[1]), (2, seq[2]), ....
>>> enumerar = enumerate(xrange(3))
>>> enumerar.next()
(0, 0)
>>> enumerar.next()
(1, 1)

>>> enumerar.next()
(2, 2)
>>> enumerar.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior usa una secuencia numérica de 3 elementos generada por la función integrada xrange()
(Página 116).
A continuación se le pasa el parámetro de inicio con el valor 1 de la secuencia generada por la clase enumerate:
>>> enumerar = enumerate(xrange(3), 1)
>>> enumerar.next()
(1, 0)
>>> enumerar.next()
(2, 1)
>>> enumerar.next()
(3, 2)
>>> enumerar.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior usa una secuencia numérica de 3 elementos generada con el valor inicial de 1 por la función
integrada xrange() (Página 116).
reversed
La clase reversed devolver un iterador (Página 88) inverso sobre los valores de la secuencia, cuando la iteración
de la secuencia llega al final se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el detener la iteración.
>>> inversa = reversed(xrange(3))
>>> inversa.next()
2
>>> inversa.next()
1
>>> inversa.next()
0
>>> inversa.next()
StopIteration
En el ejemplo anterior usa una secuencia numérica de 3 elementos generada por la función integrada xrange()
(Página 116).
Clases de archivos
Las clases de tipos archivos se describen a continuación:
file()
El objeto file() se implementan con el paquete del lenguaje C stdio y se pueden crear con la función interna
open() (Página 115). También son el resultado de otras funciones y métodos internos, por ejemplo, os.popen()
y os.fdopen() y el método makefile() de los objetos socket.
9.8. Clases de tipos integrados 203

Cuando falla una operación de archivos por una cuestión de E/S, se lanza la excepción IOError (Página 183). Esto
incluye situaciones donde la operación no esté definida por cualquier motivo, como usar seek() (Página 206) en
un dispositivo tty o intentar escribir en un archivo abierto para lectura.
Métodos
El objeto file() implementa los siguientes métodos integrados:
close() El método close() permite cerrar la manipulación del archivo. No es posible escribir ni leer en un
archivo cerrado. Cualquier operación que requiera que el archivo esté abierto lanzará IOError (Página 183) si el
archivo se ha cerrado. Está permitido llamar a close() más de una vez.
Una vez que se terminó de usar el archivo es necesario cerrarlo, para liberar los recursos tomados por el manejo
del archivo. Eso se hace con la sentencia archivo.close():
>>> archivo.close() # cierra el archivo datos.txt
Luego de lo cual no se puede acceder al archivo datos.txt, si intenta una llamada a la método archivo.read()
(Página 205) devuelve una excepción ValueError (Página 185), porque el archivo está cerrado:
>>> archivo.close()
>>> archivo.read()
ValueError: I/O operation on closed file
Truco: Para más detalles: http://docs.python.org/tutorial/inputoutput.html
flush() El método flush() permite descargar el tampón interno, como la función de lenguaje C fflush()
de la librería stdio. Puede no tener efecto en ciertos objetos similares a los archivos.
>>>
Por hacer
TODO escribir un ejemplo del uso de este método integrado.
isatty() El método isatty() devuelve True si el archivo está conectado a un dispositivo tty (un terminal
interactivo de líneas de orden), en caso contrario, False.
Nota: Si un objeto similar a los archivos no está asociado a un archivo real, no debe implementar este método.

>>> archivo.isatty()
False
fileno() El método fileno() devuelve el “descriptor de archivo” utilizado por la implementación subyacente
para solicitar operaciones E/S del sistema operativo. Puede ser útil para interfaces de bajo nivel que utilicen
descriptores de archivos, por ejemplo, el módulo fcntl o os.read() y similares.
Nota: Si un objeto similar a los archivos no tiene un descriptor de archivo, no debe implementar este método.
>>> archivo = open("datos.txt",mode="r")

>>> archivo.fileno()
6

next() El método next() permite usar un iterador para tratar cada linea del archivo como el próximo valor,
cuando la iteración del archivo llega al final se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el
detener la iteración.
>>> archivo
>>> archivo.__iter__()
>>> iter(archivo)
>>> archivo is archivo.__iter__()
True
>>> linea = archivo.__iter__()
>>> linea.next()
'laptop\n'
>>> linea.next()
StopIteration
read() El método read() permite leer el contenido del archivo. El argumento es opcional y si no se especifica
(o es -1) devuelve el contenido de todo el archivo. Una vez que se leyó todo el archivo, una nueva llamada a la
función devuelve una cadena vacía (‘’).
>>> archivo.read()
'Este es una prueba \ny otra prueba'
>>> archivo.read()
''
Si desea recibir una salida formateada por consola leyendo un archivo, a continuación un ejemplo:
>>> contenido = archivo.read()
>>> print contenido
Este es una prueba
y otra prueba
readline() El método readline() permite leer una sola línea del archivo, devuelve al final de la línea el
carácter de nueva línea y solo se omite en la última línea del archivo (si no termina con el carácter de nueva línea).
Esto hace que el valor de retorno no sea ambiguo. Si devuelve una cadena de caracteres vacía se alcanzó el fin del
archivo, mientras que una línea en blanco se representa con un carácter de nueva línea.
>>> print archivo.readline() # lee la linea "Este es una prueba "
>>> print archivo.readline() # lee la linea "y otra prueba"
>>> print archivo.readline()
>>>
readlines() El método readlines() devuelve una lista que contiene todas las líneas del archivo.
>>> lineas = archivo.readlines()
>>> print lineas
['Este es una prueba \n', 'y otra prueba']

seek() El método seek() mueve la posición actual del cursos del archivo, como la función del lenguaje C
fseek() de la librería stdio. No devuelve ningún valor.
El método seek() lleva la siguiente nomenclatura:
>>> seek(posicion_actual[, punto_referencia])
A continuación, un ejemplo que escribir y leer el archivo datos.txt agregando una lista de lineas al principio
del archivo, como al final del archivo:
>>> lista_de_lineas = ["Esta es la 1er linea", \
... "Esta es la 2da linea", "Esta es la 3era linea"]
>>> archivo.writelines("\n".join(lista_de_lineas))
>>> archivo.close()
>>> archivo.next()
'Esta es la 1er linea\n'
>>> archivo.seek(8)
>>> archivo.next()
'la 1er linea\n'
>>> archivo.next()
'Esta es la 2da linea\n'
>>> archivo.next()
'Esta es la 3era linea'
>>> archivo.next()
StopIteration
>>> archivo.close()
En el ejemplo anterior, puede ver que se escriben tres lineas y se pasa como argumento posicion_actual el
valor 8 el cual posiciona el curso de búsqueda en dicha posición de la primera linea con archivo.seek(8) y
muestra una parte de la linea.
El argumento punto_referencia es opcional, con un valor predeterminado de 0 (es el principio del archivo);
otros valores posibles son 1 (la posición actual del archivo) y 2 (el final del archivo). No hay valor de retorno.
>>> lista_de_lineas = ["Esta es la 1er linea", \
... "Esta es la 2da linea", "Esta es la 3era linea"]
>>> archivo.close()
>>> archivo.next()
'Esta es la 1er linea\n'
>>> archivo.seek(8)
>>> archivo.next()
'la 1er linea\n'
>>> archivo.close()
>>> archivo = open('datos.txt', 'rw+')
>>> nuevas_lineas = ["\nEsta es la 4ta linea", \
... "Esta es la 5ta linea"]
>>> # Escribe la secuencia de la lineas al final del archivo.
... archivo.seek(0, 2)
>>> archivo.writelines("\n".join(nuevas_lineas))
>>> # Ahora lea completamente el archivo desde el inicio.
... archivo.seek(0,0)
>>> for elemento in range(1, 6):
... linea = archivo.next()
... print "Linea No %d - %s" % (elemento, linea)
...

Linea No 1 - Esta es la 1er linea
Linea No 2 - Esta es la 2da linea
Linea No 3 - Esta es la 3era linea
Linea No 4 - Esta es la 4ta linea
Linea No 5 - Esta es la 5ta linea

>>> # Cerrar archivo abierto
... archivo.close()
>>>
En el ejemplo anterior se pudo usar el método seek() con el argumento punto_referencia al final del
archivo para agregar nuevas lineas y luego se uso de nuevo el argumento punto_referencia para ubicarse al
inicio del archivo para mostrar todo el contenido del archivo.
tell() El método tell() devuelve la posición actual del archivo, como la función del lenguaje C ftell() de
la librería stdio.
>>> archivo.tell()
0
>>> linea = iter(archivo)
>>> linea.next()
'debacagua9\n'
>>> archivo.tell()
11
>>> len('debacagua9\n')
11
>>> linea.next()
StopIteration
>>> archivo.tell()
11
Cuando la iteración de la secuencia llega al final se llama a la excepción StopIteration (Página 184) y se causa el
detener la iteración.
truncate()
>>> archivo.write('Este es una prueba \ny otra prueba')
>>> archivo.truncate(20)
>>> archivo.close()
>>> archivo.read()
'Este es una prueba \n'
El método truncate() trunca el archivo. Si se proporciona el argumento opcional, el archivo se trunca a (como
mucho) ese tamaño. El tamaño depende de la posición actual. La disponibilidad de esta función depende de la
versión del sistema operativo (por ejemplo, no todas las versiones de Unix dan soporte a esta operación).
write() El método write() permite escribir el contenido de la cadena de texto al archivo, y devuelve la canti-
dad de caracteres escritos.
Para escribir algo que no sea una cadena de caracteres, antes se debe convertir a cadena de caracteres.


>>> # escribe el archivo datos.txt
... archivo.write('Este es una prueba \ny otra prueba')
>>>
writelines() El método writelines() escribe una lista de cadenas al archivo. No se devuelve ningún valor.
El nombre es paralelo a readlines(), writelines() no añade separadores de línea.
>>> lista_de_lineas = ['Plone es el más poderoso, ', \
... 'escalable, seguro ', 'y longevo CMS, ', \
... 'escrito en Python.']
>>> archivo.close()
Atributos
Los objetos archivo también ofrecen otros atributos interesantes. No son necesarios para los objetos de interfaz
tipo archivo, pero deberían implementarse si tienen sentido en un objeto particular.
closed El atributo closed del objeto file (Página 203) de tipo booleano (Página 43) indica el estado actual. Es
un atributo de sólo lectura, que se cambia mediante el método close() (Página 204). Puede no estar disponible en
todos los objetos con interfaz tipo archivo.
>>> archivo.closed
False
>>> archivo.close()
>>> archivo.closed
True
mode El atributo mode del objeto file (Página 203), es el modo de E/S del archivo. Si se creó el archivo con la
función integrada open() (Página 115), será el valor del parámetro mode. Es un atributo de sólo lectura y puede
no estar disponible en todos los objetos con interfaz tipo archivo.
>>> archivo.mode
'w'
name El atributo name del objeto file (Página 203), es el nombre del archivo si se creó el objeto archivo mediante
la función integrada open() (Página 115), el nombre del archivo. En caso contrario, alguna cadena que indique el
origen del archivo, de la forma “<...>”. Es un atributo de sólo lectura y puede no estar disponible en todos los
objetos con interfaz tipo archivo.
>>> archivo.name
'datos.txt'
encoding El atributo encoding del objeto file (Página 203), es el encoding del archivo.
>>> with open("datos.txt",mode="r") as archivo:
... print "Encoding por defecto:", archivo.encoding
... archivo.close()
...
Encoding por defecto: None

softspace El atributo softspace del objeto file (Página 203) del tipo booleano (Página 43) indica si se debe
escribir un espacio antes de escribir otro valor al usar la sentencia print (Página 149). Las clases que intenten
simular un objeto archivo deberían tener un atributo escribible softspace, que debería inicializarse a cero.
Esto será automático en la mayoría de las clases implementadas en Python (se debe tener cuidado en las clases
que redefinan el acceso a los atributos). Los tipos implementados en el lenguaje C tendrán que proporcionar un
atributo softspace escribible.
Nota: Este atributo no se usa para controlar la sentencia print, sino para permitir que la implementación de
print lleve la cuenta de su estado interno.
>>> archivo.softspace
0
Por hacer
TODO escribir un ejemplo del uso de este atributo integrado.
Clases de objetos
Las clases de objetos se describen a continuación:
classmethod
La clase classmethod convierte una función para ser un método de clase. Un método de clase recibe la clase
como primer argumento implícito, al igual que un método de instancia recibe la instancia.
>>> classmethod(function) -> method
Por hacer
TODO escribir un ejemplo real del uso de esta clase integrada.
Para declarar un método de clase, use este idioma:

class C:
@classmethod
def f(cls, arg1, arg2, ...):
...
Se puede llamar en la clase (por ejemplo, C.f()) o en una instancia (por ejemplo, C().f()). La instancia se
ignora a excepción de su clase. Si se llama a un método de clase para una clase derivada, el objeto de clase derivada
se pasa como el primer argumento implícito.
Los métodos de clase son diferentes a los métodos estáticos C++ o Java. Si quieres eso, mira la clase staticmethod
(Página 202) integrada en el interprete.
Por hacer
memoryview
La clase memoryview crea un nuevo objecto memoryview el cual referencias al objecto dado.
>>> memoryview(object)
Por hacer

object
El objeto de la clase object es el tipo más básico de objeto, es integrado en el módulo __builtin__. Este
objeto se usa como herencia (Página 193) cuando se crea una nueva clase en Python.
Todo, incluyendo las clases y tipos de Python son instancias de object. Para corroborar si un objeto es instancia
de una clase se utiliza la función isinstance() (Página 136).
>>> object
<type 'object'>
property
La clase property típicamente es usado para definir un atributo administrado:

>>> property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) -> property attribute
fget es una función a ser usada para obtener un valor de un atributo, y igualmente fset es una función para
definir el valor de un atributo, y fdel es una función para eliminar un atributo.
class C(object):
def getx(self): return self._x
def setx(self, value): self._x = value
def delx(self): del self._x
x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
Los decoradores facilitan la definición de nuevas propiedades o la modificación de las existentes:
class C(object):
@property
def x(self):
"I am the 'x' property."
return self._x
@x.setter
def x(self, value):
self._x = value
@x.deleter
def x(self):
del self._x
Por hacer
super
La clase super típicamente es usada al llamar un método de superclase cooperativo.

>>> super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type)
>>> super(type) -> unbound super object
>>> super(type, type2) -> bound super object; requires issubclass(type2, type)
Para declarar un método de superclase cooperativo, use este idioma:
class C(B):
def meth(self, arg):
super(C, self).meth(arg)
Por hacer

type
Los objetos tipo (Página 26) representan los diversos tipos de objeto. El tipo de un objeto es accesible mediante la
función integrada type() (Página 117). No hay operaciones especiales sobre los tipos. El módulo estándar types
define nombres para todos los tipos internos estándar.
>>> type(type)
<type 'type'>
Ver también:
esta temática.


CAPÍTULO 10
Decoradores y la librería estándar
Decoradores
Un decorador en Python permite modificar de forma dinámica a una función o un método mediante otra función.
Para llamar un decorador se utiliza el signo de arroba (@).
Los decoradores en Python son discutidos y definidos en el PEP-318. http://www.python.org/dev/peps/pep-0318/
Por hacer
TODO Terminar de escribir esta sección
Listas de comprensión
La listas de comprensión, del inglés list comprehensions, es una funcionalidad que le permite crear listas avanzadas
en una misma línea de código.
La forma general de la definición de una lista por comprensión es:
[expresion for item in iterable]
Opcionalmente, se puede incluir un condicional en la expresión:
[expresion for item in iterable if condicion]
expresion puede ser cualquier expresión computable en Python, generalmente involucrando un item del ite-
rable llamado iterable puede ser cualquier objeto iterable, como una secuencia (lista (Página 56) o cadena de
caracteres (Página 45)), la función la función range() (Página 115), etc.
La salida siempre es un tipo de lista (Página 56) Python.
Ejemplo 1
Si requiere crear una lista de 4 elementos y cada elemento calcularle la potencia de 2, usando el método tradicional,
eso seria así:
>>> lista = []
>>> for i in range(4):
... lista.append(i**2)
...
>>> print lista
[0, 1, 4, 9]
Entonces el ejemplo anterior usando listas de comprensión, eso seria así:
213
>>> [i**2 for i in range(4)]

[0, 1, 4, 9]
Ejemplo 2
A continuación se crear una lista con las letras de una palabra, usando el método tradicional, eso seria así:
>>> lista = []
>>> for letra in 'casa':
... lista.append(letra)
...
>>> print lista
['c', 'a', 's', 'a']
>>> lista = [letra for letra in 'casa']
>>> print lista
['c', 'a', 's', 'a']
Como puede detallar en el ejemplo anterior, gracias a la listas de comprensión usted puede indicar directamente
cada elemento que va a formar la lista, en este caso cada letra, a la vez que definimos el bucle for (Página 86),
entonces la lista está formada por cada letra que recorremos en el bucle for.
Ejemplo 3
A continuación se crear una lista con las potencias de 2 de los primeros 10 números, usando el método tradicional,
eso seria así:
>>> lista = []
>>> for numero in range(0,11):
... lista.append(numero**2)
...
>>> print lista
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
>>> lista = [numero**2 for numero in range(0,11)]
>>> print lista
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
De este código anterior usted puede aprender que es posible modificar al vuelo los elementos los cuales van a
formar la lista.
Ejemplo 4
A continuación se crear una lista con los todos los múltiples de 2 entre 0 y 10, usando el método tradicional, eso
seria así:
>>> lista = []
...
>>> print lista
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
También, si añade al código anterior, los números del 0 al 10 cuando su módulo de 2 sea 0 usando el método
tradicional, eso seria así:
214 Capítulo 10. Decoradores y la librería estándar

>>> lista = []
... if numero % 2 == 0:
... lista.append(numero)
...
>>> print lista
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
Entonces el ejemplo anterior donde crear una lista con los todos los múltiples de 2 entre 0 y 10, usando listas de
comprensión, eso seria así:
>>> lista = [numero for numero in range(0,11) if numero % 2 == 0 ]
>>> print lista
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
Para el ejemplo anterior donde crear una lista con los todos los múltiples de 2 entre 0 y 10 cuando su módulo de 2
sea 0, usando listas de comprensión, eso seria así:
>>> [numero for numero in range(0,11) if numero % 2 == 0 ]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
En este caso puede observar que incluso puede marcar una condición justo al final para añadir o no el elemento en
la lista.
Ejemplo 5
A continuación se crear una lista de pares a partir de otra lista creada con las potencias de 2 de los primeros 10
números, usando el método tradicional, eso seria así:
>>> lista = []
...
>>> pares = []
>>> for numero in lista:
... if numero % 2 == 0:
... pares.append(numero)
...
>>> print pares
[0, 4, 16, 36, 64, 100]
>>> lista = [numero for numero in
... [numero**2 for numero in range(0,11)]
... if numero % 2 == 0]
>>> print lista
[0, 4, 16, 36, 64, 100]
Crear listas a partir de listas anidadas le permite llevar la listas de comprensión al siguiente nivel y además no hay
un límite.
Usando Listas de comprensión con Archivos
Por hacer
Ver también:
10.2. Listas de comprensión 215

esta temática.
La librería estándar Python
La librería estándar Python 2 incluye los siguientes módulos y librerías:

Funciones integradas (Página 109) y funciones integradas no esenciales
Constantes integradas, con el módulo site.
Tipos integrados, incluye 13 tipos, como Booleano, Numérico y otros.
Manejo de Excepciones
Servicios cadenas de caracteres, incluye 11 librerías, como string, re y otros.
Tipos de datos, incluye 19 librerías, como datetime, pprint y otros.
Módulos numéricos y matemáticos, incluye 9 librerías, como decimal, math y otros.
Acceso a archivos y directorios, incluye 12 librerías, como os.path, fileinput y otros.
Persistencia de datos, incluye 13 librerías, como pickle, sqlite3 y otros.
Compresión de datos y de archivo, incluye 5 librerías, como zlib, gzip y otros.
Formatos de archivo, incluye 6 librerías, como csv, ConfigParser y otros.
Servicios criptográficos, incluye 4 librerías, como hashlib, md5 y otros.
Servicios genéricos del sistema operativo, incluye 17 librerías, como os, time y otros.
Servicios opcionales del sistema operativo, incluye 9 librerías, como threading, readline y otros.
Comunicación entre procesos y redes, incluye 7 librerías, como subprocess, socket y otros.
Manejo de datos de Internet, incluye 16 librerías, como email, json y otros.
Procesamiento de marcado estructurado, incluye 15 librerías, como HTMLParser, htmllib y otros.
Protocolos de Internet y soporte, incluye 25 librerías, como cgi, wsgiref y otros.
Servicios multimedia, incluye 10 librerías, como audioop, wave y otros.
Internacionalización, incluye las librerías gettext y locale.
Program Frameworks, incluye las librerías cmd y shlex.
Interfaces gráficas de usuario con Tk, incluye 7 librerías, como Tkinter, IDLE y otros.
Herramientas de desarrollo, incluye 6 librerías, como unittest, test y otros.
Depuración y Profiling, incluye 7 librerías, como pdb, trace y otros.
Empaquetado y distribución de software, incluye las librerías distutils y ensurepip.
Python Runtime Services, incluye 16 librerías, como sys, site y otros.
Intérpretes de Python personalizados, incluye las librerías code y codeop.
Ejecución restringida, incluye las librerías rexec y Bastion.
Importación de módulos, incluye 7 librerías, como imp, runpy y otros.
Python Language Services, incluye 13 librerías, como parser, dis y otros.
Paquete compilador de Python, incluye 5 librerías.
Servicios Misceláneos, formatter librería incluida.
Servicios específicos de MS Windows, incluye 4 librerías, como msilib, winsound y otros.

Servicios específicos de Unix, incluye 16 librerías, como commands, syslog y otros.

Servicios específicos de Mac OS X, incluye 9 librerías, como ic, MacOS y otros.
Módulos de MacPython OSA, incluye 12 librerías, como aepack, aetypes y otros.
Servicios específicos de SGI IRIX, incluye 12 librerías, como gl, jpeg y otros.
Servicios específicos de SunOS, las librerías sunaudiodev y SUNAUDIODEV.
Por hacer
Fecha y hora
Por hacer
Advertencia: Tenga en cuenta que este documento no está completo sin la palabra hablada de un instructor
a pesar de que tratamos de incluir las partes más importantes de lo que enseñamos en la narrativa no puede
considerarse completa sin la palabra hablada.
10.4. Fecha y hora 217


CAPÍTULO 11
Apéndices
Operadores
A continuación, se ofrecen una referencia corta de los diversos operadores en Python:
Una corta referencia de los operadores de asignación se ofrece a continuación:
219
Operador Descripción Ejemplo

= asigna valor a una variable
>>> r = 5
>>> r1 = r
+= suma el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r += 10; r
15
-= resta el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r -= 10; r
-5
*= multiplica el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r *= 10; r
50
/= divide el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r /= 10; r
0
**= calcula el exponente del valor de la

>>> r = 5
variable
>>> r **= 10; r
9765625
//= calcula la división entera del valor

>>> r = 5
de la variable
>>> r //= 10; r
0
%= devuelve el resto de la división del

>>> r = 5
valor de la variable
>>> r %= 10; r
5
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores de asignaciones (Pági-
na 32).
Una corta referencia de los operadores aritméticos se ofrece a continuación:
220 Capítulo 11. Apéndices


+ Suma
>>> 3 + 2
5
- Resta
>>> 4 - 7
-3
- Negación
>>> -7
-7
* Multiplicación
>>> 2 * 6
12
** Exponente
>>> 2 ** 6
64
/ División
>>> 3.5 / 2
1.75
// División entera
>>> 3.5 // 2
1.0
% Módulo
>>> 7 % 2
1
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores aritméticos (Página 35).
Una corta referencia de los operadores relacionales se ofrece a continuación:
11.1. Operadores 221


== ¿son iguales a y b?
>>> 5 == 3
False
!= ¿son distintos a y b?
>>> 5 != 3
True
< ¿es a menor que b?

>>> 5 < 3
False
> ¿es a mayor que b?

>>> 5 > 3
True
<= ¿es a menor o igual que b?

>>> 5 <= 5
True
>= ¿es a mayor o igual que b?

>>> 5 >= 3
True
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores relacionales (Pági-
na 37).
Operadores lógicos
Una corta referencia de los operadores lógicos se ofrece a continuación:

and ¿se cumple a y b?
>>> True and False
False
or ¿se cumple a o b?
>>> True or False
True
not No al valor
>>> not True
False
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores lógicos (Página 82).
Esquema del entrenamiento
Este entrenamiento toma 10 lecciones. Cada lección contiene material de lectura y ejercicios que usted tendrá que
escribir en el interprete Python. Cada lección aprendida están asociadas entre si mismas.
Lección 1 - Introducción al lenguaje Python
Descripción: Sensibilizar sobre la filosofía del lenguaje, su historia y evolución, casos de éxitos.

Práctica: Exponer los fundamentos sobre el lenguaje Python, comentar sobre usos e implementaciones exitosas a
nivel regional, nivel nacional y nivel mundial.
Lección 2 - Introspección del lenguaje Python
Descripción: Conocer las capacidades de introspección que ofrece el lenguaje.

Práctica: Acceder al interprete Python demostrando la documentación propia integrada, analizar las estructuras
de datos, métodos, clases y demás elementos disponibles del lenguaje. Instalar el paquete ipython y conocer
sus ventajas.
Lección 3 - Tipos y estructuras de datos
Descripción: Comprender la creación y asignación de tipos primitivos (variables numéricas, cadenas de texto con
sus operaciones; tipos compuestos (listas, tuplas, diccionarios).
Práctica: Ejemplos de creación y asignación de variables numéricas, cadenas de texto, listas, tuplas, diccionarios
y explorar el resultado desde el interprete Python.
Lección 4 - Bloques de código y estructuras de control
Descripción: Comprender las estructuras de control como if (elif, else); for, while (else, break,
continue, pass); las funciones range() (Página 115) y xrange() (Página 116); ademas de los tipos iteradores()
(Página 88).
Práctica: Ejemplos de creación a estructuras condicionales, repetitivas y funciones propias y explorar el resultado
desde el interprete Python.
Lección 5 - Funciones y programación estructurada
Descripción: Comprender el uso de las funciones y el paradigma de programación estructurada.

Práctica: Ejemplos de creación e uso de funciones, programar estructuradamente y explorar el resultado desde el
interprete Python.
Lección 6 - Introspección a la depuración con pdb
Descripción: Conocer las capacidades de depuración que ofrece el lenguaje.

Práctica: Ejemplo de uso de la herramienta pdb y explorar el resultado en un módulo.
Lección 7 - Operaciones de E/S y manipulación de archivos
Descripción: Comprender las operaciones de entrada/salida y manipular archivos.

Práctica: Ejemplo de la sentencia input, raw_input y print, además la creación, apertura, lectura, escritura
archivos y explorar el resultado en un módulo.
Lección 8 - Módulos, paquetes y distribución de software
Descripción: Comprender la creación de módulos, paquetes y distribución de software Python e implementación

de estos en sus propios desarrollos.
Práctica: Ejemplo de creación de módulos, paquetes y distribución de software Python organizando su código en
estas estructuras de programas y explorar el resultado en un módulo y paquete en el sistema de archivos.
11.2. Esquema del entrenamiento 223

Lección 9 - Manejos de errores y orientación a objetos
Descripción: Comprender el manejos de errores (try, except, else, finally, y raise) y el paradigma de
programación orientada a objetos (clases, herencia simple y múltiple, sobrecarga de métodos).
Práctica: Ejemplo de creación de clases, atributos, comportamientos, manipulación de errores en Python y explo-
rar el resultado en un paquete en el sistema de archivos.
Lección 10 - Decoradores y la librería estándar
Descripción: Comprender el uso de decoradores y los diversos módulos adicionales de la librería estándar de
Python.
Práctica: Ejemplo de uso de decoradores y módulos adicionales útiles de la biblioteca estándar explorando el
resultado en un paquete Python en el sistema de archivos.
Lecturas suplementarias del entrenamiento
Siempre aprender un nuevo lenguaje de programación tiene nuevos retos desde aprender sobre la filosofía del
lenguaje y hasta léxicos propios los cuales hacen característico el uso y expresión de sus programas con este nuevo
lenguaje, más esto requiere práctica y tiempo para lograr la fluidez en hablar y escribir programas en Python.
Hay más contenido complementario o detallada que el contenido del entrenamiento de las 10 lecciones cubiertas
en este entrenamiento. Al finalizar, yo he compilado una lista de lecturas relacionadas que soporta la información
que usted aprende en cada lección. Piensa que esto como materiales suplementarios. Usted puede leerlo en su
tiempo libre para ayudar a incrementar tanto la profundidad y amplitud en su conocimiento.
Las lecturas están organizada como las lecciones y sus temas.
Introducción a Python
Pagina Web Oficial1 .

Documentación oficial de Python 2.72 .
Tutorial de Python 2.73 .
Python para programadores con experiencia4 .
Introducción a la programación con Python5 .
Python Tutorial6 .
Wikipedia - Python7 .
Ver también:
2 https://docs.python.org/2.7/
3 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/contenido.html
4 http://es.diveintopython.net/odbchelper_divein.html
5 http://www.mclibre.org/consultar/python/
6 http://www.tutorialspoint.com/python/index.htm
7 https://es.wikipedia.org/wiki/Python

Figura 11.1: Vídeo Tutorial Python 1 - Introducción al Lenguaje de Programa-

ción (https://www.youtube.com/watch?v=CjmzDHMHxwU), cortesía de CodigoFacilito.com
(https://www.codigofacilito.com/).
Instalación
Descarga Python8 .
PyPI - the Python Package Index9 .
Ver también:
Figura 11.2: Vídeo Tutorial Python 2 - Instalación (https://www.youtube.com/watch?v=VTykmP-a2KY), cortesía

de CodigoFacilito.com (https://www.codigofacilito.com/).
Su primer programa
Getting Started with Python10

8 https://www.python.org/downloads/
9 https://pypi.org/
10 http://www.cs.utexas.edu/ mitra/bytes/start.html
11.3. Lecturas suplementarias del entrenamiento 225

Ver también:
Figura 11.3: Vídeo Tutorial Python 3 - Hola Mundo (https://www.youtube.com/watch?v=OtJEj7N9T6k), cortesía

Inmersión al modo interactivo de Python
Una pequeña inmersión al modo interactivo de Python11 de la fundación Cenditel.

Guide to Python introspection12 .
Inmersión en Python13 .
La librería estándar de Python14 .
Guía de aprendizaje de Python15 .
Python - Tipos básicos16 .

Python Data Types17 .
Python Variables, Constants and Literals18 .

Built-in Constants — Python 2.7.15 documentation19 .
11 https://lcaballero.wordpress.com/2012/07/01/inmersion-al-modo-interactivo-de-python/
12 https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-pyint/index.html
13 http://www.diveintopython3.net/
15 http://pyspanishdoc.sourceforge.net/tut/tut.html
16 http://mundogeek.net/archivos/2008/01/17/python-tipos-basicos/
17 https://www.programiz.com/python-programming/variables-datatypes
18 https://www.programiz.com/python-programming/variables-constants-literals
19 https://docs.python.org/2/library/constants.html

Operadores aritméticos, tipo enteros y reales
orden de precedencia - operadores aritméticos20 .

Introducción a la programación en Python - clase 121 .
Ver también:
Figura 11.4: Vídeo Tutorial Python 4 - Enteros, reales y operadores aritméti-

cos (https://www.youtube.com/watch?v=ssnkfbBbcuw), cortesía de CodigoFacilito.com
Tipo booleanos y cadenas de caracteres
Ver también:
Figura 11.5: Vídeo Tutorial Python 5 - Booleanos, operadores lógicos y cade-

nas (https://www.youtube.com/watch?v=ZrxcqbFYjiw), cortesía de CodigoFacilito.com
20 https://www.eumus.edu.uy/eme/ensenanza/electivas/python/CursoPython_clase01.html#orden-de-precedencia
21 https://www.eumus.edu.uy/eme/ensenanza/electivas/python/CursoPython_clase01.html

Tipo listas
Iterate over any sequence - Scipy lecture notes22 .

Listas I - clase 3 - Introducción a la programación en Python23 .
Tipo tuplas
Keeping track of enumeration number - Scipy lecture notes24 .
Tipo diccionarios
Looping over a dictionary - Scipy lecture notes25 .
Condicional if

Operadores básicos de Python27 .
Sentencias IF28 .
Condicionales if y else en Python29 .
Conditional Expressions - Scipy lecture notes30 .
Ver también:
Figura 11.6: Vídeo Tutorial Python 10 - Sentencias condicionales (https://www.youtube.com/watch?v=hLqKvB7tGWk),

cortesía de CodigoFacilito.com (https://www.codigofacilito.com/).
22 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#iterate-over-any-sequence
23 https://www.eumus.edu.uy/eme/ensenanza/electivas/python/CursoPython_clase03.html#Listas-I
24 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#keeping-track-of-enumeration-number
25 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#looping-over-a-dictionary
27 http://codigoprogramacion.com/cursos/tutoriales-python/operadores-basicos-de-python.html
28 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/controlflow.html#la-sentencia-if
29 http://codigoprogramacion.com/cursos/tutoriales-python/condicionales-if-y-else-en-python.html
30 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#conditional-expressions

Operadores lógicos
Ver también:
Figura 11.7: Vídeo Tutorial Python 5 - Booleanos, operadores lógicos y cade-

Bucle while
Introducción a Bucles ‘while’31 .

Ciclo while en Python32 .
Ver también:
Figura 11.8: Vídeo Tutorial Python 11 - Bucles (https://www.youtube.com/watch?v=IyI2ZuOq_xQ), cortesía de

CodigoFacilito.com (https://www.codigofacilito.com/).
31 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/introduction.html#primeros-pasos-hacia-la-programacion
32 http://codigoprogramacion.com/cursos/tutoriales-python/ciclo-while-en-python.html

Bucle for
Introducción a Bucles ‘for’33 .

Ver también:
Figura 11.9: Vídeo Tutorial Python 11 - Bucles (https://www.youtube.com/watch?v=IyI2ZuOq_xQ), cortesía de

Funciones definidas por el usuario
Introducción a Funciones34 - ¿Por qué?.

Defining functions - Scipy lecture notes35 .
Funciones de orden superior36 .
Ver también:
Reusing code: scripts and modules - Scipy lecture notes37 .

Programación estructurada38 .
Paseo por la programación estructurada y modular con Python - Rosalía Peña Ros39 .
33 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/controlflow.html#la-sentencia-for
34 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/controlflow.html#definiendo-funciones
35 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/functions.html
36 https://github.com/josuemontano/python_intro/wiki/Funciones-de-orden-superior
37 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/reusing_code.html
38 https://es.wikipedia.org/wiki/Programación_estructurada
39 http://www.aenui.net/ojs/index.php?journal=revision&page=article&op=viewArticle&path %5B %5D=184

Figura 11.10: Vídeo Tutorial Python 12 - Funciones (https://www.youtube.com/watch?v=_C7Uj7O5o_Q), corte-

sía de CodigoFacilito.com (https://www.codigofacilito.com/).
pdb — The Python Debugger40 .

Usando el depurador Python - Python Scientific Lecture Notes (Spanish translation)41 .
Ver también:
Figura 11.11: Vídeo Depurando um programa Python com pdb - Python Debugger
(https://www.youtube.com/watch?v=N4NtB4r28h0).

40 https://docs.python.org/2/library/pdb.html
41 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/advanced/debugging/index.html#usando-el-depurador-python

Entrada / Salida en Python
Python Programming / Input and Output42 .

Python - Entrada / Salida. Ficheros43 .
Ver también:
Ver los siguientes vídeos, cortesía de CodigoFacilito.com44 :
Figura 11.12: Vídeo Tutorial Python 30 - Entrada Estándar rawInput

(https://www.youtube.com/watch?v=AzeUCuMvW6I).
Figura 11.13: Vídeo Tutorial Python 31 - Salida Estándar rawInput (https://www.youtube.com/watch?v=B-

JPXgxK3Oc).
42 https://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming/Input_and_Output
43 http://mundogeek.net/archivos/2008/04/02/python-entrada-salida-ficheros/
44 https://www.codigofacilito.com/

Input and Output - Scipy lecture notes45 .
Módulos Python
Packaging Python Projects47 .
Plone Venezuela.
Principales errores al comenzar con Python49 .
Programación orientada a objetos - Wikipedia50 .

Clases — Tutorial de Python v2.7.051 .
Object-oriented programming (OOP) - Scipy lecture notes52 .
What’s the meaning of underscores (_ & __) in Python variable names?53 .
What is the meaning of a single and a double underscore before an object name?54 .
Ver también:
Iteradores
Ver también:
45 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/io.html
47 https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/
49 http://www.cursosgis.com/principales-errores-al-comenzar-con-python/
51 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/classes.html
52 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/oop.html
53 https://www.youtube.com/watch?v=ALZmCy2u0jQ
54 https://stackoverflow.com/questions/1301346/what-is-the-meaning-of-a-single-and-a-double-underscore-before-an-object-name

Figura 11.14: Vídeo Tutorial Python 13 - Clases y Objetos (https://www.youtube.com/watch?v=VYXdpjCZojA),

Figura 11.15: Vídeo Tutorial Python 25 - Comprensión de Listas (https://www.youtube.com/watch?v=87s8XQbUv1k).

Figura 11.16: Vídeo Tutorial Python 26 - Generadores (https://www.youtube.com/watch?v=tvHbC_OZV14).
Figura 11.17: Vídeo Tutorial Python 27 - Decoradores (https://www.youtube.com/watch?v=TaIWx9paNIA).

List Comprehensions - Scipy lecture notes56 .

Ver también:
Figura 11.18: Vídeo Tutorial Python 25 - Comprensión de Listas (https://www.youtube.com/watch?v=87s8XQbUv1k),

Glosario

Correo(s) leonardocaballero@gmail.com57
Compatible con Python 2.x, Python 3.x
Fecha 15 de Diciembre de 2018
A continuación una serie de términos usados en las tecnologías Python/Zope/Plone.
buildout En la herramienta buildout58 , es un conjunto de partes que describe como ensamblar una aplicación.
bundle Ver Paquete bundle.
Catalog Sinónimo en Ingles del termino Catálogo.
Catálogo Es un índice interno de los contenidos dentro de Plone para que se pueda buscar. El objetivo del
catálogo es que sea accesible a través de la ZMI59 a través de la herramienta portal_catalog60 .
Cheese shop Ver PyPI.
Collective Es un repositorio de código comunitario, para Productos Plone y productos de terceros, y es un sitio
muy útil para buscar la ultima versión de código fuente del producto para cientos de productos de terceros
a Plone. Los desarrolladores de nuevos productos de Plone son animados a compartir su código a través de
Collective para que otros puedan encontrarlo, usarlo, y contribuir con correcciones / mejoras.
En la actualidad la comunidad ofrece dos repositorio Collective un basado en Git y otro Subversion.
56 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#list-comprehensions
57 leonardocaballero@gmail.com
58 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/buildout/replicacion_proyectos_python.html
59 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/zope/zmi/index.html
60 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/zope/zmi/index.html#portal-catalog

Si usted quiere publicar un nuevo producto en el repositorio Git de Collective de Plone necesita obtener
acceso de escritura61 y seguir las reglas en github/collective, también puede consultarlo en la cuenta en
github.com62 .
Si usted quiere publicar un nuevo producto en el repositorio Subversion de Collective de Plone necesita
obtener acceso de escritura al repositorio63 y crear su estructura básica de repositorio64 para su producto,
también puede consultarlo vía Web consulte el siguiente enlace65 .
Declaración ZCML El uso concreto de una Directiva ZCML dentro de un archivo ZCML.
Directiva ZCML Una “etiqueta” ZCML como <include /> o <utility />.
Egg Ver paquetes Egg.
esqueleto Los archivos y carpetas recreados por un usuario el cual los genero ejecutando alguna plantilla
templer (PasteScript).
estructura 1) Una clase Python la cual controla la generación de un árbol de carpetas que contiene archivos.
2) Una unidad de carpetas y archivos proveídos por el sistema templer para ser usado en una plantilla
o plantillas. Las estructuras proporcionan recursos estáticos compartidos, que pueden ser utilizados por
cualquier paquete en el sistema de templer.
Las estructuras diferencian de las plantillas en que no proporcionan las vars.
filesystem Termino ingles File system, referido al sistema de archivo del sistema operativo.
Flujo de trabajo Es una forma muy poderosa de imitar los procesos de negocio de su organización, es también
la forma en se manejan la configuración de seguridad de Plone.
Flujo de trabajos Plural del termino Flujo de trabajo.
grok Ver la documentacion del proyecto grok66 .
Instalación de Zope El software propio del servidor de aplicaciones.
Instancia de Zope Un directorio específico que contiene una configuración completa del servidor Zope.
local command Una clase Paste67 la cual provee funcionalidad adicional a una estructura de esqueleto de pro-
yecto que ha sido generada.
módulo Del Ingles module, es un archivo fuente Python; un archivo en el sistema de archivo que típicamente
finaliza con la extensión .py o .pyc. Los modules son parte de un paquete.
Nombre de puntos Python Es la representación Python del “camino” para un determinado objeto / módulo
/ función, por ejemplo, Products.GenericSetup.tool.exportToolset. A menudo se utiliza
como referencia en configuraciones Paste y setuptools a cosas en Python.
paquete Ver Paquete Python.
Paquete bundle Este paquete consististe en un archivo comprimido con todos los módulos que son necesario
compilar o instalar en el PYTHONPATH de tu interprete Python.
paquete Egg Es una forma de empaquetar y distribuir paquetes Python. Cada Egg contiene un archivo
setup.py con metadata (como el nombre del autor y la correo electrónico y información sobre el li-
cenciamiento), como las dependencias del paquete.
La herramienta del setuptools <que_es_setuptools>, es la librería Python que permite usar el mecanismo
de paquetes egg, esta es capaz de encontrar y descargar automáticamente las dependencias de los paquetes
Egg que se instale.
Incluso es posible que dos paquetes Egg diferentes necesiten utilizar simultáneamente diferentes versiones
de la misma dependencia. El formato de paquetes Eggs también soportan una función llamada entry
61 https://collective.github.io/
62 https://github.com/collective
63 https://old.plone.org/countries/conosur/documentacion/obtener-acceso-de-escritura-al-repositorio-svn-de-plone
64 https://old.plone.org/countries/conosur/documentacion/crear-un-nuevo-proyecto-en-el-repositorio-collective-de-plone
65 https://svn.plone.org/svn/collective/
66 https://grok-community-docs.readthedocs.io/en/latest/
67 https://paste.readthedocs.io/en/latest/
11.4. Glosario 237

points, una especie de mecanismo genérico de plug-in. Mucha más detalle sobre este tema se encuentra
disponible en el sitio web de PEAK68 .
Paquete Python Es un termino generalmente usando para describir un módulo Python. en el más básico nivel,
un paquete es un directorio que contiene un archivo __init__.py y algún código Python.
paquetes Egg Plural del termino paquete Egg.
Paquetes Python Plural del termino Paquete Python.
part En la herramienta buildout, es un conjunto opciones que le permite a usted construir una pieza de la aplica-
ción.
plantilla 1) Una clase Python la cual controla la generación de un esqueleto. Las plantillas contiene una lis-
ta de variables para obtener la respuesta de un usuario. Las plantillas son ejecutadas con el comando
templer suministrando el nombre de la plantilla como un argumento templer basic_namespace
my.package.
2) Los archivos y carpetas proveídas un paquete templer como contenido a ser generado. Las respues-
tas proporcionadas por un usuario en respuesta a las variables se utilizan para rellenar los marcadores de
posición en este contenido.
Producto Es una terminología usada por la comunidad Zope / Plone asociada a cualquier implementación de
módulos / complementos y agregados que amplíen la funcionalidad por defecto que ofrece Zope / Plone.
También son conocidos como “Productos de terceros” del Ingles Third-Party Products69 .
Producto Plone Es un tipo especial de paquete Zope usado para extender las funcionalidades de Plone. Se puede
decir que son productos que su ámbito de uso es solo en el desde la interfaz gráfica de Plone.
Producto Zope Es un tipo especial de paquete Python usado para extender Zope. En las antiguas versiones de
Zope, todos los productos eran carpetas que se ubican dentro de una carpeta especial llamada Products
de una instancia Zope; estos tendrían un nombre de módulo Python que empiezan por “Products.”.
Por ejemplo, el núcleo de Plone es un producto llamado CMFPlone, conocido en Python como Pro-
ducts.CMFPlone70 .
Este tipo de productos esta disponibles desde la interfaz administrativa de Zope (ZMI)71 de su instalación72
donde deben acceder con las credenciales del usuario Administrador de Zope. Muchas veces el producto
simplemente no hay que instalarlo por que se agregar automáticamente.
Productos Plural del termino Producto.
Productos Plone Plural del termino Producto Plone.
Productos Zope Plural del termino Producto Zope.
profile Una configuración “predeterminada” de un sitio, que se define en el sistema de archivos o en un archivo
tar.
PyPI Siglas del termino en Ingles Python Package Index, es el servidor central de paquetes Egg Python ubicado
en la dirección https://pypi.org/.
Python Package Index Ver PyPI.
PYTHONPATH Una lista de nombre de directorios, que contiene librerías Python, con la misma sintaxis como
la declarativa PATH del shell del sistema operativo.
recipe En la herramienta buildout, es el software usado para crear partes de una instalación basada en sus opcio-
nes. Más información consulte el articulo Recipes Buildout73 .
setup.py El archivo setup.py es un módulo de Python, que por lo general indica que el módulo / paquete
que está a punto de instalar ha sido empacado y distribuidos con Distutils, que es el estándar para la
distribución de módulos de Python.
68 http://peak.telecommunity.com/DevCenter/setuptools
69 https://docs.plone.org/develop/addons/
70 https://pypi.org/project/Products.CMFPlone
72 http://localhost:8080/manage
73 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/buildout/recipes.html

Con esto le permite instalar fácilmente paquetes de Python, a menudo es suficiente para escribir:
python setup.py install
Entonces el módulo Python se instalará.
Ver también:
https://docs.python.org/2/install/index.html
Temas / Apariencias Por lo general si un producto de Tema esta bien diseñado y implementado debe aplicarse de
una ves al momento de instalarlo. En caso que no se aplique de una puede acceder a la sección Configuración
de Temas74 y cambiar el Tema predeterminado por el de su gusto.
Tipos de contenidos Los tipos de contenidos son productos que extienden la funcionalidad de Agregar elemen-
to que permite agregar nuevos tipos de registros (Contenidos) a tu sitio. Esto quiere decir que si instala un
tipo de contenido exitosamente debería poder acceder a usarlo desde el menú de Agregar elemento en el
sitio Plone. Opcionalmente algunos productos instalan un panel de control del producto que puede acceder
a este en la sección Configuración de Productos Adicionales75 .
var Diminutivo en singular del termino variable.
variable 1) Una pregunta que debe ser respondida por el usuario cuando esta generando una estructura de esque-
leto de proyecto usando el sistema de plantilla templer. En este caso una variable (var) es una descripción
de la información requerida, texto de ayuda y reglas de validación para garantizar la entrada de usuario
correcta.
2) Una declarativa cuyo valor puede ser variable o constante dentro de un programa Python o en el sistema
operativo.
variables Plural del termino variable.
vars Diminutivo en plural del termino variable.
Workflow Ver Flujo de trabajo.
ZCA, Zope Component Architecture La arquitectura de componentes de Zope (alias ZCA)76 , es un sistema
que permite la aplicación y la expedición enchufabilidad complejo basado en objetos que implementan una
interfaz.
ZCatalog Ver Catalog.
ZCML Siglas del termino en Ingles Zope Configuration Mark-up Language.
ZCML-slug Los así llamados “ZCML-slugs”, era configuraciones que estaban destinados a enlazar dentro
de un directorio una configuración especial en una instalación de Zope, por lo general se ven como
collective.foo-configure.zcml. Estas configuraciones ya no están más en uso, pueden ser eli-
minados agregando las configuraciones del paquete z3c.autoinclude77 .
Zope Configuration Mark-up Language Es un dialecto XML utilizado por Zope para las tareas de configura-
ción. ZCML es capaz de realizar diferentes tipos de declaración de configuración. Es utilizado para extender
y conectar a los sistemas basados en la Zope Component Architecture.
Zope 3 tiene la política de separar el código actual y moverlo a los archivos de configuración independien-
tes, típicamente un archivo configure.zcml en un buildout. Este archivo configura la instancia Zope.
El concepto ‘Configuración’ podría ser un poco engañoso aquí y debe ser pensado o tomarse más cableado.
ZCML, el lenguaje de configuración basado en XML que se utiliza para esto, se adapta a hacer el registro
de componentes y declaraciones de seguridad, en su mayor parte. Al habilitar o deshabilitar ciertos com-
ponentes en ZCML, puede configurar ciertas políticas de la aplicación general. En Zope 2, habilitar y
deshabilitar componentes significa eliminar o remover un determinado producto Zope 2. Cuando está ahí,
se importa y se carga automáticamente. Este no es el caso en Zope 3 Si no habilita explícitamente, no va
a ser encontrado.
74 http://localhost:8080/Plone/@@skins-controlpanel
75 http://localhost:8080/Plone/prefs_install_products_form
76 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/programacion/zca/zca-es.html
77 https://pypi.org/project/z3c.autoinclude
11.4. Glosario 239

El grok proyecto ha adoptado un enfoque diferente para el mismo problema, y permite el registro de com-
ponentes, etc haciendo declarativa de código Python. Ambos enfoques son posibles en Plone.
Licenciamientos
Reconocimiento-CompartirIgual 3.0 Venezuela de Creative Commons
Sobre esta licencia

Esta documentación se distribuye bajo los términos de la licencia Reconocimiento-CompartirIgual 3.0 Ve-
nezuela de Creative Commonsa .
a https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ve/
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Adaptar — remezclar, transformar y crear a partir del material.
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buir su contribución siempre que utilice la misma licencia que la obra original.
Términos detallados de la licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ve/legalcode
Tareas pendientes
Esta documentación tiene las siguientes tareas pendientes por hacer para mejorar la calidad de la misma:
Por hacer
TODO Terminar de escribir esta sección
(El entrada original (Página ??) se encuentra en /home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/entrenamiento-

python-basico/checkouts/latest/source/leccion10/decoradores.rst, en la línea 16.)
Por hacer

python-basico/checkouts/latest/source/leccion10/fecha_hora.rst, en la línea 9.)
Por hacer

python-basico/checkouts/latest/source/leccion10/libreria_estandar.rst, en la línea 87.)

Por hacer

python-basico/checkouts/latest/source/leccion10/listas_comprension.rst, en la línea 202.)
Por hacer
TODO terminar de escribir el párrafo de sección.

python-basico/checkouts/latest/source/leccion3/operadores_aritmeticos.rst, en la línea 51.)
Por hacer
TODO terminar de escribir la sección docstrings.

python-basico/checkouts/latest/source/leccion3/tipo_cadenas.rst, en la línea 503.)
Por hacer

python-basico/checkouts/latest/source/leccion3/tipo_conjuntos.rst, en la línea 117.)
Por hacer

Por hacer

Por hacer

Por hacer

Por hacer
11.6. Tareas pendientes 241


Por hacer

Por hacer

python-basico/checkouts/latest/source/leccion4/iteradores.rst, en la línea 465.)
Por hacer
TODO terminar de escribir la sección Funciones de predicado.

python-basico/checkouts/latest/source/leccion5/funciones_avanzadas.rst, en la línea 21.)
Por hacer
TODO escribir la sección Objetos de función.

python-basico/checkouts/latest/source/leccion5/funciones_avanzadas.rst, en la línea 28.)
Por hacer
TODO escribir sobre esta función integrada.

python-basico/checkouts/latest/source/leccion5/funciones_integradas.rst, en la línea 1607.)
Por hacer
TODO terminar de escribir la sección Funciones recursivas.

python-basico/checkouts/latest/source/leccion5/funciones_recursivas.rst, en la línea 76.)
Por hacer
TODO terminar de escribir esta sección

python-basico/checkouts/latest/source/leccion9/abstraccion.rst, en la línea 98.)
Por hacer

python-basico/checkouts/latest/source/leccion9/clases_integradas.rst, en la línea 36.)
Por hacer


Por hacer

Por hacer
TODO escribir un ejemplo del uso de este método integrado.

Por hacer
TODO escribir un ejemplo del uso de este atributo integrado.

Por hacer
TODO escribir un ejemplo real del uso de esta clase integrada.

Por hacer

Por hacer

Por hacer

Por hacer

Por hacer
11.6. Tareas pendientes 243


python-basico/checkouts/latest/source/leccion9/herencia.rst, en la línea 201.)
Por hacer
TODO escribir esta sección

python-basico/checkouts/latest/source/leccion9/polimorfismo.rst, en la línea 15.)
Por hacer
TODO explicar el concepto Estado de un objeto.

python-basico/checkouts/latest/source/leccion9/poo.rst, en la línea 185.)
Por hacer
TODO explicar por que se lanza la excepción TypeError.

Por hacer
TODO explicar el concepto de Interfaces.

Por hacer
TODO explicar el concepto de Implementaciones.


CAPÍTULO 12
Búsqueda
search
245
246 Capítulo 12. Búsqueda

APÉNDICE A
Operadores
A continuación, se ofrecen una referencia corta de los diversos operadores en Python:
Una corta referencia de los operadores de asignación se ofrece a continuación:

= asigna valor a una variable
>>> r = 5
>>> r1 = r
+= suma el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r += 10; r
15
-= resta el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r -= 10; r
-5
*= multiplica el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r *= 10; r
50
/= divide el valor a la variable

>>> r = 5
>>> r /= 10; r
0
**= calcula el exponente del valor de la

>>> r = 5
variable
>>> r **= 10; r
9765625
//= calcula la división entera del valor

>>> r = 5
de la variable
>>> r //= 10; r
0
%= devuelve el resto de la división del

>>> r = 5
valor de la variable
>>> r %= 10; r
5
247
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores de asignaciones (Pági-
na 32).
Una corta referencia de los operadores aritméticos se ofrece a continuación:

+ Suma
>>> 3 + 2
5
- Resta
>>> 4 - 7
-3
- Negación
>>> -7
-7
* Multiplicación
>>> 2 * 6
12
** Exponente
>>> 2 ** 6
64
/ División
>>> 3.5 / 2
1.75
// División entera
>>> 3.5 // 2
1.0
% Módulo
>>> 7 % 2
1
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores aritméticos (Página 35).
Una corta referencia de los operadores relacionales se ofrece a continuación:
248 Apéndice A. Operadores


== ¿son iguales a y b?
>>> 5 == 3
False
!= ¿son distintos a y b?
>>> 5 != 3
True
< ¿es a menor que b?

>>> 5 < 3
False
> ¿es a mayor que b?

>>> 5 > 3
True
<= ¿es a menor o igual que b?

>>> 5 <= 5
True
>= ¿es a mayor o igual que b?

>>> 5 >= 3
True
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores relacionales (Pági-
na 37).
Operadores lógicos
Una corta referencia de los operadores lógicos se ofrece a continuación:

and ¿se cumple a y b?
>>> True and False
False
or ¿se cumple a o b?
>>> True or False
True
not No al valor
>>> not True
False
Ver también:
Usted puede consultar para más información la explicación de cada uno de los operadores lógicos (Página 82).
A.4. Operadores lógicos 249

250 Apéndice A. Operadores

APÉNDICE B
Esquema del entrenamiento
Este entrenamiento toma 10 lecciones. Cada lección contiene material de lectura y ejercicios que usted tendrá que
escribir en el interprete Python. Cada lección aprendida están asociadas entre si mismas.
Descripción: Sensibilizar sobre la filosofía del lenguaje, su historia y evolución, casos de éxitos.
Práctica: Exponer los fundamentos sobre el lenguaje Python, comentar sobre usos e implementaciones exitosas a
nivel regional, nivel nacional y nivel mundial.
Descripción: Conocer las capacidades de introspección que ofrece el lenguaje.

Práctica: Acceder al interprete Python demostrando la documentación propia integrada, analizar las estructuras
de datos, métodos, clases y demás elementos disponibles del lenguaje. Instalar el paquete ipython y conocer
sus ventajas.
Descripción: Comprender la creación y asignación de tipos primitivos (variables numéricas, cadenas de texto con
sus operaciones; tipos compuestos (listas, tuplas, diccionarios).
Práctica: Ejemplos de creación y asignación de variables numéricas, cadenas de texto, listas, tuplas, diccionarios
y explorar el resultado desde el interprete Python.
Descripción: Comprender las estructuras de control como if (elif, else); for, while (else, break,
continue, pass); las funciones range() (Página 115) y xrange() (Página 116); ademas de los tipos iteradores()
(Página 88).
Práctica: Ejemplos de creación a estructuras condicionales, repetitivas y funciones propias y explorar el resultado
desde el interprete Python.
251
Descripción: Comprender el uso de las funciones y el paradigma de programación estructurada.

Práctica: Ejemplos de creación e uso de funciones, programar estructuradamente y explorar el resultado desde el
interprete Python.
Descripción: Conocer las capacidades de depuración que ofrece el lenguaje.

Práctica: Ejemplo de uso de la herramienta pdb y explorar el resultado en un módulo.
Descripción: Comprender las operaciones de entrada/salida y manipular archivos.

Práctica: Ejemplo de la sentencia input, raw_input y print, además la creación, apertura, lectura, escritura
archivos y explorar el resultado en un módulo.
Descripción: Comprender la creación de módulos, paquetes y distribución de software Python e implementación

de estos en sus propios desarrollos.
Práctica: Ejemplo de creación de módulos, paquetes y distribución de software Python organizando su código en
estas estructuras de programas y explorar el resultado en un módulo y paquete en el sistema de archivos.
Descripción: Comprender el manejos de errores (try, except, else, finally, y raise) y el paradigma de
programación orientada a objetos (clases, herencia simple y múltiple, sobrecarga de métodos).
Práctica: Ejemplo de creación de clases, atributos, comportamientos, manipulación de errores en Python y explo-
rar el resultado en un paquete en el sistema de archivos.
Descripción: Comprender el uso de decoradores y los diversos módulos adicionales de la librería estándar de
Python.
Práctica: Ejemplo de uso de decoradores y módulos adicionales útiles de la biblioteca estándar explorando el
resultado en un paquete Python en el sistema de archivos.
252 Apéndice B. Esquema del entrenamiento

APÉNDICE C
Lecturas suplementarias del entrenamiento
Siempre aprender un nuevo lenguaje de programación tiene nuevos retos desde aprender sobre la filosofía del
lenguaje y hasta léxicos propios los cuales hacen característico el uso y expresión de sus programas con este nuevo
lenguaje, más esto requiere práctica y tiempo para lograr la fluidez en hablar y escribir programas en Python.
Hay más contenido complementario o detallada que el contenido del entrenamiento de las 10 lecciones cubiertas
en este entrenamiento. Al finalizar, yo he compilado una lista de lecturas relacionadas que soporta la información
que usted aprende en cada lección. Piensa que esto como materiales suplementarios. Usted puede leerlo en su
tiempo libre para ayudar a incrementar tanto la profundidad y amplitud en su conocimiento.
Las lecturas están organizada como las lecciones y sus temas.
Introducción a Python
Pagina Web Oficial1 .

Documentación oficial de Python 2.72 .
Tutorial de Python 2.73 .
Python para programadores con experiencia4 .
Introducción a la programación con Python5 .
Python Tutorial6 .
Wikipedia - Python7 .
Ver también:
Instalación
Descarga Python8 .
PyPI - the Python Package Index9 .
Ver también:
2 https://docs.python.org/2.7/
3 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/contenido.html
4 http://es.diveintopython.net/odbchelper_divein.html
5 http://www.mclibre.org/consultar/python/
6 http://www.tutorialspoint.com/python/index.htm
7 https://es.wikipedia.org/wiki/Python
8 https://www.python.org/downloads/
9 https://pypi.org/
253
Figura C.1: Vídeo Tutorial Python 1 - Introducción al Lenguaje de Programa-

ción (https://www.youtube.com/watch?v=CjmzDHMHxwU), cortesía de CodigoFacilito.com
Figura C.2: Vídeo Tutorial Python 2 - Instalación (https://www.youtube.com/watch?v=VTykmP-a2KY), cortesía

254 Apéndice C. Lecturas suplementarias del entrenamiento

Su primer programa
Getting Started with Python10

Ver también:
Figura C.3: Vídeo Tutorial Python 3 - Hola Mundo (https://www.youtube.com/watch?v=OtJEj7N9T6k), cortesía

Inmersión al modo interactivo de Python
Una pequeña inmersión al modo interactivo de Python11 de la fundación Cenditel.

Guide to Python introspection12 .
Inmersión en Python13 .
La librería estándar de Python14 .
Guía de aprendizaje de Python15 .

Python Data Types17 .
10 http://www.cs.utexas.edu/ mitra/bytes/start.html
11 https://lcaballero.wordpress.com/2012/07/01/inmersion-al-modo-interactivo-de-python/
12 https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-pyint/index.html
13 http://www.diveintopython3.net/
15 http://pyspanishdoc.sourceforge.net/tut/tut.html
17 https://www.programiz.com/python-programming/variables-datatypes
C.2. Lección 2 - Introspección del lenguaje Python 255

Python Variables, Constants and Literals18 .

Built-in Constants — Python 2.7.15 documentation19 .
Operadores aritméticos, tipo enteros y reales
orden de precedencia - operadores aritméticos20 .

Introducción a la programación en Python - clase 121 .
Ver también:
Figura C.4: Vídeo Tutorial Python 4 - Enteros, reales y operadores aritméti-

cos (https://www.youtube.com/watch?v=ssnkfbBbcuw), cortesía de CodigoFacilito.com
Tipo booleanos y cadenas de caracteres
Ver también:
Tipo listas
Iterate over any sequence - Scipy lecture notes22 .

Listas I - clase 3 - Introducción a la programación en Python23 .
Tipo tuplas
Keeping track of enumeration number - Scipy lecture notes24 .

18 https://www.programiz.com/python-programming/variables-constants-literals
19 https://docs.python.org/2/library/constants.html
20 https://www.eumus.edu.uy/eme/ensenanza/electivas/python/CursoPython_clase01.html#orden-de-precedencia
21 https://www.eumus.edu.uy/eme/ensenanza/electivas/python/CursoPython_clase01.html
22 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#iterate-over-any-sequence
23 https://www.eumus.edu.uy/eme/ensenanza/electivas/python/CursoPython_clase03.html#Listas-I
24 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#keeping-track-of-enumeration-number

Figura C.5: Vídeo Tutorial Python 5 - Booleanos, operadores lógicos y cade-

Tipo diccionarios
Looping over a dictionary - Scipy lecture notes25 .
Condicional if

Operadores básicos de Python27 .
Sentencias IF28 .
Condicionales if y else en Python29 .
Conditional Expressions - Scipy lecture notes30 .
Ver también:
Operadores lógicos
Ver también:
Bucle while
Introducción a Bucles ‘while’31 .

25 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#looping-over-a-dictionary
27 http://codigoprogramacion.com/cursos/tutoriales-python/operadores-basicos-de-python.html
28 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/controlflow.html#la-sentencia-if
29 http://codigoprogramacion.com/cursos/tutoriales-python/condicionales-if-y-else-en-python.html
30 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#conditional-expressions
31 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/introduction.html#primeros-pasos-hacia-la-programacion
C.4. Lección 4 - Bloques de código y estructuras de control 257

Figura C.6: Vídeo Tutorial Python 10 - Sentencias condicionales (https://www.youtube.com/watch?v=hLqKvB7tGWk),

Figura C.7: Vídeo Tutorial Python 5 - Booleanos, operadores lógicos y cade-


Ciclo while en Python32 .

Ver también:
Figura C.8: Vídeo Tutorial Python 11 - Bucles (https://www.youtube.com/watch?v=IyI2ZuOq_xQ), cortesía de

Bucle for
Introducción a Bucles ‘for’33 .

Ver también:
Figura C.9: Vídeo Tutorial Python 11 - Bucles (https://www.youtube.com/watch?v=IyI2ZuOq_xQ), cortesía de

32 http://codigoprogramacion.com/cursos/tutoriales-python/ciclo-while-en-python.html
33 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/controlflow.html#la-sentencia-for
C.4. Lección 4 - Bloques de código y estructuras de control 259

Funciones definidas por el usuario
Introducción a Funciones34 - ¿Por qué?.

Defining functions - Scipy lecture notes35 .
Funciones de orden superior36 .
Ver también:
Figura C.10: Vídeo Tutorial Python 12 - Funciones (https://www.youtube.com/watch?v=_C7Uj7O5o_Q), cortesía


Programación estructurada38 .
Paseo por la programación estructurada y modular con Python - Rosalía Peña Ros39 .
pdb — The Python Debugger40 .

Usando el depurador Python - Python Scientific Lecture Notes (Spanish translation)41 .
Ver también:
34 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/controlflow.html#definiendo-funciones
35 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/functions.html
36 https://github.com/josuemontano/python_intro/wiki/Funciones-de-orden-superior
38 https://es.wikipedia.org/wiki/Programación_estructurada
39 http://www.aenui.net/ojs/index.php?journal=revision&page=article&op=viewArticle&path %5B %5D=184
40 https://docs.python.org/2/library/pdb.html
41 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/advanced/debugging/index.html#usando-el-depurador-python

Figura C.11: Vídeo Depurando um programa Python com pdb - Python Debugger
(https://www.youtube.com/watch?v=N4NtB4r28h0).
Entrada / Salida en Python
Python Programming / Input and Output42 .

Python - Entrada / Salida. Ficheros43 .
Ver también:
Figura C.12: Vídeo Tutorial Python 30 - Entrada Estándar rawInput

(https://www.youtube.com/watch?v=AzeUCuMvW6I).
42 https://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming/Input_and_Output
43 http://mundogeek.net/archivos/2008/04/02/python-entrada-salida-ficheros/
C.7. Lección 7 - Operaciones de E/S y manipulación de archivos 261

Figura C.13: Vídeo Tutorial Python 31 - Salida Estándar rawInput (https://www.youtube.com/watch?v=B-

JPXgxK3Oc).
Input and Output - Scipy lecture notes45 .
Módulos Python
Packaging Python Projects47 .
Plone Venezuela.
Principales errores al comenzar con Python49 .

45 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/io.html
47 https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/
49 http://www.cursosgis.com/principales-errores-al-comenzar-con-python/

Programación orientada a objetos - Wikipedia50 .

Clases — Tutorial de Python v2.7.051 .
Object-oriented programming (OOP) - Scipy lecture notes52 .
What’s the meaning of underscores (_ & __) in Python variable names?53 .
What is the meaning of a single and a double underscore before an object name?54 .
Ver también:
Figura C.14: Vídeo Tutorial Python 13 - Clases y Objetos (https://www.youtube.com/watch?v=VYXdpjCZojA),

Iteradores
Ver también:
List Comprehensions - Scipy lecture notes56 .

Ver también:

51 http://docs.python.org.ar/tutorial/2/classes.html
52 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/oop.html
53 https://www.youtube.com/watch?v=ALZmCy2u0jQ
54 https://stackoverflow.com/questions/1301346/what-is-the-meaning-of-a-single-and-a-double-underscore-before-an-object-name
56 https://www.pybonacci.org/scipy-lecture-notes-ES/intro/language/control_flow.html#list-comprehensions
C.10. Lección 10 - Decoradores y la librería estándar 263

Figura C.15: Vídeo Tutorial Python 25 - Comprensión de Listas (https://www.youtube.com/watch?v=87s8XQbUv1k).
Figura C.16: Vídeo Tutorial Python 26 - Generadores (https://www.youtube.com/watch?v=tvHbC_OZV14).
Figura C.17: Vídeo Tutorial Python 27 - Decoradores (https://www.youtube.com/watch?v=TaIWx9paNIA).

Figura C.18: Vídeo Tutorial Python 25 - Comprensión de Listas (https://www.youtube.com/watch?v=87s8XQbUv1k),

C.10. Lección 10 - Decoradores y la librería estándar 265


APÉNDICE D
Glosario

Correo(s) leonardocaballero@gmail.com1
Compatible con Python 2.x, Python 3.x
Fecha 15 de Diciembre de 2018
A continuación una serie de términos usados en las tecnologías Python/Zope/Plone.
buildout En la herramienta buildout2 , es un conjunto de partes que describe como ensamblar una aplicación.
bundle Ver Paquete bundle.
Catalog Sinónimo en Ingles del termino Catálogo.
Catálogo Es un índice interno de los contenidos dentro de Plone para que se pueda buscar. El objetivo del
catálogo es que sea accesible a través de la ZMI3 a través de la herramienta portal_catalog4 .
Cheese shop Ver PyPI.
Collective Es un repositorio de código comunitario, para Productos Plone y productos de terceros, y es un sitio
muy útil para buscar la ultima versión de código fuente del producto para cientos de productos de terceros
a Plone. Los desarrolladores de nuevos productos de Plone son animados a compartir su código a través de
Collective para que otros puedan encontrarlo, usarlo, y contribuir con correcciones / mejoras.
En la actualidad la comunidad ofrece dos repositorio Collective un basado en Git y otro Subversion.
Si usted quiere publicar un nuevo producto en el repositorio Git de Collective de Plone necesita obtener
acceso de escritura5 y seguir las reglas en github/collective, también puede consultarlo en la cuenta en
github.com6 .
Si usted quiere publicar un nuevo producto en el repositorio Subversion de Collective de Plone necesita
obtener acceso de escritura al repositorio7 y crear su estructura básica de repositorio8 para su producto,
también puede consultarlo vía Web consulte el siguiente enlace9 .
Declaración ZCML El uso concreto de una Directiva ZCML dentro de un archivo ZCML.
Directiva ZCML Una “etiqueta” ZCML como <include /> o <utility />.
Egg Ver paquetes Egg.
esqueleto Los archivos y carpetas recreados por un usuario el cual los genero ejecutando alguna plantilla
templer (PasteScript).
1 leonardocaballero@gmail.com
2 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/buildout/replicacion_proyectos_python.html
4 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/zope/zmi/index.html#portal-catalog
5 https://collective.github.io/
6 https://github.com/collective
7 https://old.plone.org/countries/conosur/documentacion/obtener-acceso-de-escritura-al-repositorio-svn-de-plone
8 https://old.plone.org/countries/conosur/documentacion/crear-un-nuevo-proyecto-en-el-repositorio-collective-de-plone
9 https://svn.plone.org/svn/collective/
267
estructura 1) Una clase Python la cual controla la generación de un árbol de carpetas que contiene archivos.
2) Una unidad de carpetas y archivos proveídos por el sistema templer para ser usado en una plantilla
o plantillas. Las estructuras proporcionan recursos estáticos compartidos, que pueden ser utilizados por
cualquier paquete en el sistema de templer.
Las estructuras diferencian de las plantillas en que no proporcionan las vars.
filesystem Termino ingles File system, referido al sistema de archivo del sistema operativo.
Flujo de trabajo Es una forma muy poderosa de imitar los procesos de negocio de su organización, es también
la forma en se manejan la configuración de seguridad de Plone.
Flujo de trabajos Plural del termino Flujo de trabajo.
grok Ver la documentacion del proyecto grok10 .
Instalación de Zope El software propio del servidor de aplicaciones.
Instancia de Zope Un directorio específico que contiene una configuración completa del servidor Zope.
local command Una clase Paste11 la cual provee funcionalidad adicional a una estructura de esqueleto de pro-
yecto que ha sido generada.
módulo Del Ingles module, es un archivo fuente Python; un archivo en el sistema de archivo que típicamente
finaliza con la extensión .py o .pyc. Los modules son parte de un paquete.
Nombre de puntos Python Es la representación Python del “camino” para un determinado objeto / módulo
/ función, por ejemplo, Products.GenericSetup.tool.exportToolset. A menudo se utiliza
como referencia en configuraciones Paste y setuptools a cosas en Python.
paquete Ver Paquete Python.
Paquete bundle Este paquete consististe en un archivo comprimido con todos los módulos que son necesario
compilar o instalar en el PYTHONPATH de tu interprete Python.
paquete Egg Es una forma de empaquetar y distribuir paquetes Python. Cada Egg contiene un archivo
setup.py con metadata (como el nombre del autor y la correo electrónico y información sobre el li-
cenciamiento), como las dependencias del paquete.
La herramienta del setuptools <que_es_setuptools>, es la librería Python que permite usar el mecanismo
de paquetes egg, esta es capaz de encontrar y descargar automáticamente las dependencias de los paquetes
Egg que se instale.
Incluso es posible que dos paquetes Egg diferentes necesiten utilizar simultáneamente diferentes versiones
de la misma dependencia. El formato de paquetes Eggs también soportan una función llamada entry
points, una especie de mecanismo genérico de plug-in. Mucha más detalle sobre este tema se encuentra
disponible en el sitio web de PEAK12 .
Paquete Python Es un termino generalmente usando para describir un módulo Python. en el más básico nivel,
un paquete es un directorio que contiene un archivo __init__.py y algún código Python.
paquetes Egg Plural del termino paquete Egg.
Paquetes Python Plural del termino Paquete Python.
part En la herramienta buildout, es un conjunto opciones que le permite a usted construir una pieza de la aplica-
ción.
plantilla 1) Una clase Python la cual controla la generación de un esqueleto. Las plantillas contiene una lis-
ta de variables para obtener la respuesta de un usuario. Las plantillas son ejecutadas con el comando
templer suministrando el nombre de la plantilla como un argumento templer basic_namespace
my.package.
10 https://grok-community-docs.readthedocs.io/en/latest/
11 https://paste.readthedocs.io/en/latest/
12 http://peak.telecommunity.com/DevCenter/setuptools
268 Apéndice D. Glosario

2) Los archivos y carpetas proveídas un paquete templer como contenido a ser generado. Las respues-
tas proporcionadas por un usuario en respuesta a las variables se utilizan para rellenar los marcadores de
posición en este contenido.
Producto Es una terminología usada por la comunidad Zope / Plone asociada a cualquier implementación de
módulos / complementos y agregados que amplíen la funcionalidad por defecto que ofrece Zope / Plone.
También son conocidos como “Productos de terceros” del Ingles Third-Party Products13 .
Producto Plone Es un tipo especial de paquete Zope usado para extender las funcionalidades de Plone. Se puede
decir que son productos que su ámbito de uso es solo en el desde la interfaz gráfica de Plone.
Producto Zope Es un tipo especial de paquete Python usado para extender Zope. En las antiguas versiones de
Zope, todos los productos eran carpetas que se ubican dentro de una carpeta especial llamada Products
de una instancia Zope; estos tendrían un nombre de módulo Python que empiezan por “Products.”.
Por ejemplo, el núcleo de Plone es un producto llamado CMFPlone, conocido en Python como Pro-
ducts.CMFPlone14 .
Este tipo de productos esta disponibles desde la interfaz administrativa de Zope (ZMI)15 de su instalación16
donde deben acceder con las credenciales del usuario Administrador de Zope. Muchas veces el producto
simplemente no hay que instalarlo por que se agregar automáticamente.
Productos Plural del termino Producto.
Productos Plone Plural del termino Producto Plone.
Productos Zope Plural del termino Producto Zope.
profile Una configuración “predeterminada” de un sitio, que se define en el sistema de archivos o en un archivo
tar.
PyPI Siglas del termino en Ingles Python Package Index, es el servidor central de paquetes Egg Python ubicado
en la dirección https://pypi.org/.
Python Package Index Ver PyPI.
PYTHONPATH Una lista de nombre de directorios, que contiene librerías Python, con la misma sintaxis como
la declarativa PATH del shell del sistema operativo.
recipe En la herramienta buildout, es el software usado para crear partes de una instalación basada en sus opcio-
nes. Más información consulte el articulo Recipes Buildout17 .
setup.py El archivo setup.py es un módulo de Python, que por lo general indica que el módulo / paquete
que está a punto de instalar ha sido empacado y distribuidos con Distutils, que es el estándar para la
distribución de módulos de Python.
Con esto le permite instalar fácilmente paquetes de Python, a menudo es suficiente para escribir:
python setup.py install
Entonces el módulo Python se instalará.
Ver también:
https://docs.python.org/2/install/index.html
Temas / Apariencias Por lo general si un producto de Tema esta bien diseñado y implementado debe aplicarse de
una ves al momento de instalarlo. En caso que no se aplique de una puede acceder a la sección Configuración
de Temas18 y cambiar el Tema predeterminado por el de su gusto.
Tipos de contenidos Los tipos de contenidos son productos que extienden la funcionalidad de Agregar elemen-
to que permite agregar nuevos tipos de registros (Contenidos) a tu sitio. Esto quiere decir que si instala un
tipo de contenido exitosamente debería poder acceder a usarlo desde el menú de Agregar elemento en el
13 https://docs.plone.org/develop/addons/
14 https://pypi.org/project/Products.CMFPlone
16 http://localhost:8080/manage
17 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/buildout/recipes.html
18 http://localhost:8080/Plone/@@skins-controlpanel
269
sitio Plone. Opcionalmente algunos productos instalan un panel de control del producto que puede acceder
a este en la sección Configuración de Productos Adicionales19 .
var Diminutivo en singular del termino variable.
variable 1) Una pregunta que debe ser respondida por el usuario cuando esta generando una estructura de esque-
leto de proyecto usando el sistema de plantilla templer. En este caso una variable (var) es una descripción
de la información requerida, texto de ayuda y reglas de validación para garantizar la entrada de usuario
correcta.
2) Una declarativa cuyo valor puede ser variable o constante dentro de un programa Python o en el sistema
operativo.
variables Plural del termino variable.
vars Diminutivo en plural del termino variable.
Workflow Ver Flujo de trabajo.
ZCA, Zope Component Architecture La arquitectura de componentes de Zope (alias ZCA)20 , es un sistema
que permite la aplicación y la expedición enchufabilidad complejo basado en objetos que implementan una
interfaz.
ZCatalog Ver Catalog.
ZCML Siglas del termino en Ingles Zope Configuration Mark-up Language.
ZCML-slug Los así llamados “ZCML-slugs”, era configuraciones que estaban destinados a enlazar dentro
de un directorio una configuración especial en una instalación de Zope, por lo general se ven como
collective.foo-configure.zcml. Estas configuraciones ya no están más en uso, pueden ser eli-
minados agregando las configuraciones del paquete z3c.autoinclude21 .
Zope Configuration Mark-up Language Es un dialecto XML utilizado por Zope para las tareas de configura-
ción. ZCML es capaz de realizar diferentes tipos de declaración de configuración. Es utilizado para extender
y conectar a los sistemas basados en la Zope Component Architecture.
Zope 3 tiene la política de separar el código actual y moverlo a los archivos de configuración independien-
tes, típicamente un archivo configure.zcml en un buildout. Este archivo configura la instancia Zope.
El concepto ‘Configuración’ podría ser un poco engañoso aquí y debe ser pensado o tomarse más cableado.
ZCML, el lenguaje de configuración basado en XML que se utiliza para esto, se adapta a hacer el registro
de componentes y declaraciones de seguridad, en su mayor parte. Al habilitar o deshabilitar ciertos com-
ponentes en ZCML, puede configurar ciertas políticas de la aplicación general. En Zope 2, habilitar y
deshabilitar componentes significa eliminar o remover un determinado producto Zope 2. Cuando está ahí,
se importa y se carga automáticamente. Este no es el caso en Zope 3 Si no habilita explícitamente, no va
a ser encontrado.
El grok proyecto ha adoptado un enfoque diferente para el mismo problema, y permite el registro de com-
ponentes, etc haciendo declarativa de código Python. Ambos enfoques son posibles en Plone.
19 http://localhost:8080/Plone/prefs_install_products_form
20 https://plone-spanish-docs.readthedocs.io/es/latest/programacion/zca/zca-es.html
21 https://pypi.org/project/z3c.autoinclude
270 Apéndice D. Glosario

APÉNDICE E
Licenciamientos
Reconocimiento-CompartirIgual 3.0 Venezuela de Creative Com-

mons
Sobre esta licencia

Esta documentación se distribuye bajo los términos de la licencia Reconocimiento-CompartirIgual 3.0 Ve-
nezuela de Creative Commonsa .
a https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ve/
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se han realizado cambios. Usted puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no en una manera que
sugiere el licenciante a usted o que apruebe su utilización.
CompartirIgual - Si usted mezcla, transforma o crea nuevo material a partir de esta obra, usted podrá distri-
buir su contribución siempre que utilice la misma licencia que la obra original.
Términos detallados de la licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ve/legalcode
271
272 Apéndice E. Licenciamientos

Índice
B Paquete Python, 238, 268

buildout, 236, 267 paquetes Egg, 238, 268
bundle, 236, 267 Paquetes Python, 238, 268
part, 238, 268
C plantilla, 238, 268
Catálogo, 236, 267 Producto, 238, 269
Catalog, 236, 267 Producto Plone, 238, 269
Cheese shop, 236, 267 Producto Zope, 238, 269
Collective, 236, 267 Productos, 238, 269
Productos Plone, 238, 269
D Productos Zope, 238, 269
profile, 238, 269
Declaración ZCML, 237, 267
PyPI, 238, 269
Directiva ZCML, 237, 267
Python Package Index, 238, 269
E PYTHONPATH, 238, 269
Egg, 237, 267 R
esqueleto, 237, 267
estructura, 237, 268 recipe, 238, 269
F S
filesystem, 237, 268 setup.py, 238, 269
Flujo de trabajo, 237, 268
Flujo de trabajos, 237, 268 T
Temas / Apariencias, 239, 269
G Tipos de contenidos, 239, 269
grok, 237, 268
V
I var, 239, 270
Instalación de Zope, 237, 268 variable, 239, 270
Instancia de Zope, 237, 268 variables, 239, 270
vars, 239, 270
L
local command, 237, 268
W
Workflow, 239, 270
M
módulo, 237, 268
Z
ZCA, 239, 270
N ZCatalog, 239, 270
Nombre de puntos Python, 237, 268 ZCML, 239, 270
ZCML-slug, 239, 270
P Zope Component Architecture, 239, 270
Zope Configuration Mark-up Language, 239, 270
paquete, 237, 268
Paquete bundle, 237, 268
paquete Egg, 237, 268
273

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Materiales del entrenamiento de

programación en Python - Nivel

Covantec R.L., Santa Cruz de Mara, Mara, Zulia. 4046.

1. Introducción al lenguaje Python 3

2. Introspección del lenguaje Python 15

3. Tipos y estructuras de datos 25

4. Bloques de código y estructuras de control 79

5. Funciones y programación estructurada 95

6. Introspección a la depuración con pdb 139

7. Operaciones de E/S y manipulación de archivos 147

8. Módulos, paquetes y distribución de software 153

9. Manejos de errores y orientación a objetos 175

10. Decoradores y la librería estándar 213

11. Apéndices 219

12. Búsqueda 245

B. Esquema del entrenamiento 251

C. Lecturas suplementarias del entrenamiento 253

Sobre este entrenamiento

Introducción al lenguaje Python

Figura 1.1: Lenguaje de programación Python.

Figura 1.2: Guido van Rossum en 2006.

Figura 1.3: Logotipo de la Open Source Initiative.

4 Capítulo 1. Introducción al lenguaje Python

Aprenda más sobre la licencia2 .

Python Software Foundation

Figura 1.4: Python Software Foundation.

Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/psf/

1.1. Acerca de Python 5

Figura 1.5: Aplicaciones estan disponibles en el Python Package Index (PyPI).

Figura 1.6: Comunidad Python reunidad en la PyCon 2018 in Cleveland, Ohio.

6 Capítulo 1. Introducción al lenguaje Python

Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/community/diversity/

Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/community/lists/

Internet Relay Chat - IRC

Nota: Mayor información consulte https://www.python.org/community/irc/

Existe algunos recursos disponibles en formato de Foros, a continuación se listan:

1.1. Acerca de Python 7

Las características23 del lenguaje de programación Python se resumen a continuación:

8 Capítulo 1. Introducción al lenguaje Python

• Jython36 , Python ejecutando en el Java Virtual Machine.

Filosofía “Incluye baterías”

Python ha mantenido durante mucho tiempo esta filosofía de “baterías incluidas”:

10 Capítulo 1. Introducción al lenguaje Python

Lo práctico gana a lo puro.

Las ventajas del lenguaje Python son las siguientes:

Las desventajas del lenguaje Python son las siguientes:

1.3. Ventajas y desventajas 11

Instalando Python en Windows

Instalando Python en Windows43 .

Instalando Python en una Mac

Instalando Python en una Mac44 .

Instalando Python en un Linux

12 Capítulo 1. Introducción al lenguaje Python

Programa ¡Hola, Mundo! en diversas versiones de Python: Python 2.x:

Ejecutar un programa en Windows

Ejecutar un programa en Mac OSX

1. Haga clic en Archivo y luego la nueva Ventana del Finder.

1.5. Su primer programa 13

10. Desde el archivo de menú en TextEdit.

Ejecutar un programa en Linux