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https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-11-27 13:32:56 +03:00
887cbee8af
Before renaming, all Python 2 filenames were 'learnpython-*.py'. This commit renames them to 'learnpythonlegacy-*.py'. To verify that the filenames were named consistently across translations prior to this commit, and to change this: ``` find . -name "pythonlegacy*.markdown" -exec ack filename: {} \; find . -name "pythonlegacy*.markdown" -exec \ sed -i 's/^filename: learnpython/filename: learnpythonlegacy/' {} \; ```
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16 KiB
Markdown
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language: Python 2 (legacy)
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
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translators:
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- ["Camilo Garrido", "http://www.twitter.com/hirohope"]
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- ["Fabio Souto", "http://fabiosouto.me"]
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lang: es-es
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filename: learnpythonlegacy-es.py
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Python fue creado por Guido Van Rossum en el principio de los 90. Ahora es uno
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de los lenguajes más populares que existen. Me enamoré de Python por su claridad sintáctica.
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Es básicamente pseudocódigo ejecutable.
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¡Comentarios serán muy apreciados! Pueden contactarme en [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) o louiedinh [at] [servicio de email de google]
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Nota: Este artículo aplica a Python 2.7 específicamente, pero debería ser aplicable a Python 2.x. ¡Pronto un recorrido por Python 3!
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```python
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# Comentarios de una línea comienzan con una almohadilla (o signo gato)
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""" Strings multilínea pueden escribirse
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usando tres "'s, y comúnmente son usados
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como comentarios.
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"""
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## 1. Tipos de datos primitivos y operadores.
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# Tienes números
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3 #=> 3
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# Evidentemente puedes realizar operaciones matemáticas
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1 + 1 #=> 2
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8 - 1 #=> 7
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10 * 2 #=> 20
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35 / 5 #=> 7
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# La división es un poco complicada. Es división entera y toma la parte entera
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# de los resultados automáticamente.
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5 / 2 #=> 2
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# Para arreglar la división necesitamos aprender sobre 'floats'
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# (números de coma flotante).
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2.0 # Esto es un 'float'
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11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...mucho mejor
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# Resultado de la división de enteros truncada para positivos y negativos
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5 // 3 # => 1
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5.0 // 3.0 # => 1.0 # funciona con números de coma flotante
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-5 // 3 # => -2
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-5.0 // 3.0 # => -2.0
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# El operador módulo devuelve el resto de una división entre enteros
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7 % 3 # => 1
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# Exponenciación (x elevado a y)
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2**4 # => 16
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# Refuerza la precedencia con paréntesis
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(1 + 3) * 2 #=> 8
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# Operadores booleanos
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# Nota: "and" y "or" son sensibles a mayúsculas
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True and False #=> False
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False or True #=> True
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# Podemos usar operadores booleanos con números enteros
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0 and 2 #=> 0
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-5 or 0 #=> -5
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0 == False #=> True
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2 == True #=> False
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1 == True #=> True
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# Niega con 'not'
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not True #=> False
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not False #=> True
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# Igualdad es ==
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1 == 1 #=> True
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2 == 1 #=> False
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# Desigualdad es !=
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1 != 1 #=> False
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2 != 1 #=> True
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# Más comparaciones
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1 < 10 #=> True
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1 > 10 #=> False
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2 <= 2 #=> True
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2 >= 2 #=> True
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# ¡Las comparaciones pueden ser concatenadas!
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1 < 2 < 3 #=> True
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2 < 3 < 2 #=> False
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# Strings se crean con " o '
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"Esto es un string."
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'Esto también es un string'
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# ¡Strings también pueden ser sumados!
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"Hola " + "mundo!" #=> "Hola mundo!"
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# Un string puede ser tratado como una lista de caracteres
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"Esto es un string"[0] #=> 'E'
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# % pueden ser usados para formatear strings, como esto:
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"%s pueden ser %s" % ("strings", "interpolados")
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# Una forma más reciente de formatear strings es el método 'format'.
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# Este método es la forma preferida
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"{0} pueden ser {1}".format("strings", "formateados")
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# Puedes usar palabras clave si no quieres contar.
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"{nombre} quiere comer {comida}".format(nombre="Bob", comida="lasaña")
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# None es un objeto
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None #=> None
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# No uses el símbolo de igualdad `==` para comparar objetos con None
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# Usa `is` en lugar de
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"etc" is None #=> False
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None is None #=> True
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# El operador 'is' prueba la identidad del objeto. Esto no es
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# muy útil cuando se trata de datos primitivos, pero es
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# muy útil cuando se trata de objetos.
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# None, 0, y strings/listas vacíos(as) todas se evalúan como False.
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# Todos los otros valores son True
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bool(0) #=> False
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bool("") #=> False
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## 2. Variables y Colecciones
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# Imprimir es muy fácil
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print "Soy Python. ¡Encantado de conocerte!"
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# No hay necesidad de declarar las variables antes de asignarlas.
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una_variable = 5 # La convención es usar guiones_bajos_con_minúsculas
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una_variable #=> 5
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# Acceder a variables no asignadas previamente es una excepción.
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# Ve Control de Flujo para aprender más sobre el manejo de excepciones.
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otra_variable # Levanta un error de nombre
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# 'if' puede ser usado como una expresión
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"yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"
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# Las listas almacenan secuencias
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lista = []
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# Puedes empezar con una lista prellenada
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otra_lista = [4, 5, 6]
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# Añadir cosas al final de una lista con 'append'
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lista.append(1) # lista ahora es [1]
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lista.append(2) # lista ahora es [1, 2]
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lista.append(4) # lista ahora es [1, 2, 4]
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lista.append(3) # lista ahora es [1, 2, 4, 3]
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# Remueve del final de la lista con 'pop'
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lista.pop() #=> 3 y lista ahora es [1, 2, 4]
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# Pongámoslo de vuelta
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lista.append(3) # Nuevamente lista ahora es [1, 2, 4, 3].
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# Accede a una lista como lo harías con cualquier arreglo
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lista[0] #=> 1
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# Mira el último elemento
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lista[-1] #=> 3
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# Mirar fuera de los límites es un error 'IndexError'
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lista[4] # Levanta la excepción IndexError
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# Puedes mirar por rango con la sintáxis de trozo.
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# (Es un rango cerrado/abierto para ustedes los matemáticos.)
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lista[1:3] #=> [2, 4]
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# Omite el inicio
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lista[2:] #=> [4, 3]
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# Omite el final
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lista[:3] #=> [1, 2, 4]
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# Remueve elementos arbitrarios de una lista con 'del'
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del lista[2] # lista ahora es [1, 2, 3]
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# Puedes sumar listas
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lista + otra_lista #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Nota: lista y otra_lista no se tocan
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# Concatenar listas con 'extend'
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lista.extend(otra_lista) # lista ahora es [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Chequea la existencia en una lista con
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1 in lista #=> True
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# Examina el tamaño de una lista con 'len'
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len(lista) #=> 6
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# Las tuplas son como las listas, pero son inmutables.
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tupla = (1, 2, 3)
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tupla[0] #=> 1
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tupla[0] = 3 # Levanta un error TypeError
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# También puedes hacer todas esas cosas que haces con listas
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len(tupla) #=> 3
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tupla + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
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tupla[:2] #=> (1, 2)
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2 in tupla #=> True
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# Puedes desempacar tuplas (o listas) en variables
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a, b, c = (1, 2, 3) # a ahora es 1, b ahora es 2 y c ahora es 3
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# Tuplas son creadas por defecto si omites los paréntesis
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d, e, f = 4, 5, 6
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# Ahora mira que fácil es intercambiar dos valores
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e, d = d, e # d ahora es 5 y e ahora es 4
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# Diccionarios almacenan mapeos
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dicc_vacio = {}
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# Aquí está un diccionario prellenado
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dicc_lleno = {"uno": 1, "dos": 2, "tres": 3}
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# Busca valores con []
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dicc_lleno["uno"] #=> 1
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# Obtén todas las llaves como una lista
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dicc_lleno.keys() #=> ["tres", "dos", "uno"]
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# Nota - El orden de las llaves del diccionario no está garantizada.
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|
# Tus resultados podrían no ser los mismos del ejemplo.
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# Obtén todos los valores como una lista
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dicc_lleno.values() #=> [3, 2, 1]
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# Nota - Lo mismo que con las llaves, no se garantiza el orden.
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# Chequea la existencia de una llave en el diccionario con 'in'
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"uno" in dicc_lleno #=> True
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1 in dicc_lleno #=> False
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# Buscar una llave inexistente deriva en KeyError
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dicc_lleno["cuatro"] # KeyError
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# Usa el método 'get' para evitar la excepción KeyError
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dicc_lleno.get("uno") #=> 1
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dicc_lleno.get("cuatro") #=> None
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# El método 'get' soporta un argumento por defecto cuando el valor no existe.
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dicc_lleno.get("uno", 4) #=> 1
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dicc_lleno.get("cuatro", 4) #=> 4
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# El método 'setdefault' es una manera segura de añadir nuevos pares
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# llave-valor en un diccionario
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dicc_lleno.setdefault("cinco", 5) #dicc_lleno["cinco"] es puesto con valor 5
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|
dicc_lleno.setdefault("cinco", 6) #dicc_lleno["cinco"] todavía es 5
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# Sets (conjuntos) almacenan ... bueno, conjuntos
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conjunto_vacio = set()
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|
# Inicializar un conjunto con montón de valores
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un_conjunto = set([1,2,2,3,4]) # un_conjunto ahora es set([1, 2, 3, 4])
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|
# Desde Python 2.7, {} puede ser usado para declarar un conjunto
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conjunto_lleno = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1 2 3 4}
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# Añade más valores a un conjunto
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conjunto_lleno.add(5) # conjunto_lleno ahora es {1, 2, 3, 4, 5}
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# Haz intersección de conjuntos con &
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otro_conjunto = {3, 4, 5, 6}
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conjunto_lleno & otro_conjunto #=> {3, 4, 5}
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# Haz unión de conjuntos con |
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conjunto_lleno | otro_conjunto #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
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# Haz diferencia de conjuntos con -
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{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}
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# Chequea la existencia en un conjunto con 'in'
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2 in conjunto_lleno #=> True
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|
10 in conjunto_lleno #=> False
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## 3. Control de Flujo
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####################################################
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# Hagamos sólo una variable
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una_variable = 5
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|
# Aquí está una declaración de un 'if'. ¡La indentación es importante en Python!
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# imprime "una_variable es menor que 10"
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|
if una_variable > 10:
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|
print "una_variable es completamente mas grande que 10."
|
|
elif una_variable < 10: # Este condición 'elif' es opcional.
|
|
print "una_variable es mas chica que 10."
|
|
else: # Esto también es opcional.
|
|
print "una_variable es de hecho 10."
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|
|
|
|
|
"""
|
|
For itera sobre listas
|
|
imprime:
|
|
perro es un mamifero
|
|
gato es un mamifero
|
|
raton es un mamifero
|
|
"""
|
|
for animal in ["perro", "gato", "raton"]:
|
|
# Puedes usar % para interpolar strings formateados
|
|
print "%s es un mamifero" % animal
|
|
|
|
"""
|
|
`range(número)` retorna una lista de números
|
|
desde cero hasta el número dado
|
|
imprime:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
for i in range(4):
|
|
print i
|
|
|
|
"""
|
|
While itera hasta que una condición no se cumple.
|
|
imprime:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print x
|
|
x += 1 # versión corta de x = x + 1
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|
# Maneja excepciones con un bloque try/except
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|
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# Funciona desde Python 2.6 en adelante:
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|
try:
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|
# Usa raise para levantar un error
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|
raise IndexError("Este es un error de indice")
|
|
except IndexError as e:
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|
pass # Pass no hace nada. Usualmente harias alguna recuperacion aqui.
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|
|
|
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####################################################
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|
## 4. Funciones
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####################################################
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|
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|
# Usa 'def' para crear nuevas funciones
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|
def add(x, y):
|
|
print "x es %s y y es %s" % (x, y)
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|
return x + y # Retorna valores con una la declaración return
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|
|
# Llamando funciones con parámetros
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|
add(5, 6) #=> imprime "x es 5 y y es 6" y retorna 11
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|
# Otra forma de llamar funciones es con argumentos de palabras claves
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|
add(y=6, x=5) # Argumentos de palabra clave pueden ir en cualquier orden.
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|
|
# Puedes definir funciones que tomen un número variable de argumentos
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|
def varargs(*args):
|
|
return args
|
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|
|
varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)
|
|
|
|
|
|
# Puedes definir funciones que toman un número variable de argumentos
|
|
# de palabras claves
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|
def keyword_args(**kwargs):
|
|
return kwargs
|
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|
# Llamémosla para ver que sucede
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keyword_args(pie="grande", lago="ness") #=> {"pie": "grande", "lago": "ness"}
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|
# Puedes hacer ambas a la vez si quieres
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|
def todos_los_argumentos(*args, **kwargs):
|
|
print args
|
|
print kwargs
|
|
"""
|
|
todos_los_argumentos(1, 2, a=3, b=4) imprime:
|
|
(1, 2)
|
|
{"a": 3, "b": 4}
|
|
"""
|
|
|
|
# ¡Cuando llames funciones, puedes hacer lo opuesto a varargs/kwargs!
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|
# Usa * para expandir tuplas y usa ** para expandir argumentos de palabras claves.
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|
args = (1, 2, 3, 4)
|
|
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
|
|
todos_los_argumentos(*args) # es equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
|
|
todos_los_argumentos(**kwargs) # es equivalente a foo(a=3, b=4)
|
|
todos_los_argumentos(*args, **kwargs) # es equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
|
|
|
|
# Python tiene funciones de primera clase
|
|
def crear_suma(x):
|
|
def suma(y):
|
|
return x + y
|
|
return suma
|
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|
|
sumar_10 = crear_suma(10)
|
|
sumar_10(3) #=> 13
|
|
|
|
# También hay funciones anónimas
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|
(lambda x: x > 2)(3) #=> True
|
|
|
|
# Hay funciones integradas de orden superior
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|
map(sumar_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
|
|
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]
|
|
|
|
# Podemos usar listas por comprensión para mapeos y filtros agradables
|
|
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13]
|
|
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 5. Clases
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Heredamos de object para obtener una clase.
|
|
class Humano(object):
|
|
|
|
# Un atributo de clase es compartido por todas las instancias de esta clase
|
|
especie = "H. sapiens"
|
|
|
|
# Constructor básico, se llama al instanciar la clase.
|
|
def __init__(self, nombre):
|
|
# Asigna el argumento al atributo nombre de la instancia
|
|
self.nombre = nombre
|
|
|
|
# Un método de instancia. Todos los metodos toman self como primer argumento
|
|
def decir(self, msg):
|
|
return "%s: %s" % (self.nombre, msg)
|
|
|
|
# Un metodo de clase es compartido a través de todas las instancias
|
|
# Son llamados con la clase como primer argumento
|
|
@classmethod
|
|
def get_especie(cls):
|
|
return cls.especie
|
|
|
|
# Un metodo estático es llamado sin la clase o instancia como referencia
|
|
@staticmethod
|
|
def roncar():
|
|
return "*roncar*"
|
|
|
|
|
|
# Instancia una clase
|
|
i = Humano(nombre="Ian")
|
|
print i.decir("hi") # imprime "Ian: hi"
|
|
|
|
j = Humano("Joel")
|
|
print j.decir("hello") #imprime "Joel: hello"
|
|
|
|
# Llama nuestro método de clase
|
|
i.get_especie() #=> "H. sapiens"
|
|
|
|
# Cambia los atributos compartidos
|
|
Humano.especie = "H. neanderthalensis"
|
|
i.get_especie() #=> "H. neanderthalensis"
|
|
j.get_especie() #=> "H. neanderthalensis"
|
|
|
|
# Llama al método estático
|
|
Humano.roncar() #=> "*roncar*"
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 6. Módulos
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Puedes importar módulos
|
|
import math
|
|
print math.sqrt(16) #=> 4.0
|
|
|
|
# Puedes obtener funciones específicas desde un módulo
|
|
from math import ceil, floor
|
|
print ceil(3.7) #=> 4.0
|
|
print floor(3.7) #=> 3.0
|
|
|
|
# Puedes importar todas las funciones de un módulo
|
|
# Precaución: Esto no es recomendable
|
|
from math import *
|
|
|
|
# Puedes acortar los nombres de los módulos
|
|
import math as m
|
|
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True
|
|
|
|
# Los módulos de Python son sólo archivos ordinarios de Python.
|
|
# Puedes escribir tus propios módulos e importarlos. El nombre del módulo
|
|
# es el mismo del nombre del archivo.
|
|
|
|
# Puedes encontrar que funciones y atributos definen un módulo.
|
|
import math
|
|
dir(math)
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 7. Avanzado
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Los generadores permiten evaluación perezosa
|
|
def duplicar_numeros(iterable):
|
|
for i in iterable:
|
|
yield i + i
|
|
|
|
# Un generador crea valores sobre la marcha
|
|
# En vez de generar y devolver todos los valores de una vez, crea un valor
|
|
# en cada iteración. En este ejemplo los valores mayores que 15 no serán
|
|
# procesados en duplicar_numeros.
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# Nota: xrange es un generador que hace lo mismo que range.
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# Crear una lista de 1 a 900000000 lleva mucho tiempo y ocupa mucho espacio.
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# xrange crea un generador, mientras que range crea toda la lista.
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# Añadimos un guión bajo a los nombres de variable que coinciden con palabras
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# reservadas de python.
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xrange_ = xrange(1, 900000000)
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# duplica todos los números hasta que encuentra un resultado >= 30
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for i in duplicar_numeros(xrange_):
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print i
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if i >= 30:
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break
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# Decoradores
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# en este ejemplo pedir rodea a hablar
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# Si por_favor es True se cambiará el mensaje.
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from functools import wraps
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def pedir(target_function):
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@wraps(target_function)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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msg, por_favor = target_function(*args, **kwargs)
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if por_favor:
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return "{} {}".format(msg, "¡Por favor! Soy pobre :(")
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return msg
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return wrapper
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@pedir
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def hablar(por_favor=False):
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msg = "¿Me puedes comprar una cerveza?"
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return msg, por_favor
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print hablar() # ¿Me puedes comprar una cerveza?
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print hablar(por_favor=True) # ¿Me puedes comprar una cerveza? ¡Por favor! Soy pobre :(
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```
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## ¿Listo para más?
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### Gratis y en línea
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* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
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* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
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* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
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* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
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* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
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* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
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### Encuadernados
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* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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