Resumen de Programación en Python

Resumen

Esta serie de conferencias introduce la programación con Python, cubriendo conceptos fundamentales como funciones, condicionales, bucles, tipos de datos, entrada/salida de archivos, programación orientada a objetos y bibliotecas esenciales, mientras se avanza hacia la resolución práctica de problemas.

Conceptos Básicos de Python: Funciones, Variables y Sintaxis

• Python es adecuado para principiantes y no requiere experiencia previa en programación.
• El código se escribe en editores de texto y se guarda como archivos .py.
• print() muestra la salida, y input() recoge la entrada del usuario.
• Las funciones realizan acciones; los argumentos son entradas para las funciones.
• Las variables almacenan valores, y la asignación usa un solo signo =.
• Los comentarios comienzan con # y ayudan a documentar el código.
• La concatenación de cadenas usa +, mientras que , en print() separa argumentos con espacios.
• Los errores de sintaxis ocurren por símbolos faltantes (por ejemplo, paréntesis).
• El código Python se ejecuta usando el comando python filename.py en la terminal.

Tipos de Datos y Operaciones

• Tipos comunes: str (cadenas), int (enteros), float (números decimales), bool (True/False).
• La conversión de tipos se realiza usando int(), float(), y str().
• Los operadores aritméticos incluyen +, -, *, / y % (módulo, devuelve el resto).
• La entrada de input() llega como cadena y debe convertirse para operaciones numéricas.*

Condicionales y Flujo de Control

• if, elif (else if), y else se usan para lógica ramificada.
• Operadores de comparación: ==, !=, <, >, <=, >=.
• Operadores lógicos: and, or, not.
• La indentación (espacios) y : son necesarias para definir bloques de código tras condicionales.
• match permite ramificación múltiple tipo switch (Python 3.10+).

Bucles e Iteración

• Los bucles while se repiten mientras una condición sea verdadera; asegúrese de actualizar la variable del bucle.
• Los bucles for iteran sobre una secuencia, incluyendo listas y rangos.
• La función range(n) genera números de 0 a n-1 para bucles.
• Las listas se definen con [], soportan indexación y pueden iterarse directamente.
• Los diccionarios (dict) mapean claves a valores y se definen con {}.

Manejo de Errores con Excepciones

• Los errores durante la ejecución generan excepciones (por ejemplo, ValueError, TypeError).
• Use try-except para capturar y manejar excepciones de forma elegante.
• La palabra clave raise crea errores personalizados para condiciones inválidas.

Entrada y Salida de Archivos (File I/O)

• Use open(filename, mode) para leer ('r') o escribir/agregar ('w'/'a') archivos.
• Los objetos archivo pueden iterarse por líneas o escribirse usando write().
• La sentencia with asegura que los archivos se cierren correctamente.
• Los archivos CSV se manejan con el módulo csv, soportando reader y DictReader.

Bibliotecas y Paquetes de Terceros

• Importe módulos integrados con import module o funciones con from module import function.
• Módulos populares incluyen random, statistics y sys.
• Los paquetes externos se instalan con pip install package (por ejemplo, requests para APIs web).
• Use bibliotecas para evitar reinventar soluciones comunes.

Pruebas y Depuración

• Las pruebas unitarias son esenciales para verificar el código automáticamente.
• La palabra clave assert y frameworks como pytest ayudan a verificar resultados.
• Las pruebas pueden agruparse en archivos y usar prefijos test_ para su descubrimiento._

Expresiones Regulares y Validación de Datos

• Las expresiones regulares (regex) definen patrones de búsqueda para validar y extraer texto.
• El módulo re proporciona funciones como search(), match(), y sub().
• Los patrones usan símbolos especiales (por ejemplo, ., *, +, [], ^, $, ?) para coincidencias flexibles.*

Programación Orientada a Objetos (POO)

• Las clases definen plantillas para entidades del mundo real, usando la palabra clave class.
• Los objetos (instancias) se crean a partir de clases; __init__ configura atributos.
• Los métodos son funciones dentro de clases; use self para referirse al objeto.
• Propiedades, getters/setters y decoradores (@property) encapsulan datos.
• La herencia permite que nuevas clases extiendan las existentes.
• La sobrecarga de operadores (por ejemplo, __add__) personaliza operadores integrados para clases.

Características Avanzadas de Python

• Las comprensiones de listas y diccionarios proporcionan formas concisas de generar colecciones.
• Los generadores usan yield para producir ítems uno a la vez, eficientemente en memoria.
• Las anotaciones de tipo (variable: type) y el análisis estático (por ejemplo, con mypy) mejoran la fiabilidad del código.
• Los docstrings (comillas triples) dentro de funciones o clases documentan el uso previsto.

Términos Clave y Definiciones

• Función — Un bloque nombrado de código reutilizable que realiza una acción.
• Variable — Una ubicación nombrada usada para almacenar datos.
• Lista — Una secuencia ordenada y mutable de valores, definida con [].
• Diccionario — Una colección de pares clave-valor, definida con {}.
• Excepción — Un error en tiempo de ejecución que puede ser capturado y manejado.
• Clase — Un plano para crear objetos (instancias) con atributos y métodos.
• Objeto — Una instancia individual de una clase.
• Módulo/Biblioteca — Un archivo o paquete que contiene código reutilizable.
• Expresión Regular (Regex) — Un patrón de búsqueda para coincidir texto.
• Generador — Una función que produce valores uno a la vez para iteración.
• Anotación de Tipo — Una anotación que indica el tipo esperado de una variable o argumento de función.
• Docstring — Una cadena especial al inicio de una función o clase usada para documentación.
• Prueba Unitaria — Código que verifica automáticamente si las funciones devuelven resultados esperados.

Acciones / Próximos Pasos

• Practique escribir y probar programas usando funciones, condicionales, bucles y entrada/salida de archivos.
• Complete conjuntos de problemas o ejercicios sobre cada tema para experiencia práctica.
• Explore más bibliotecas y módulos de Python relevantes a sus intereses.
• Revise la documentación de Python, enfocándose en tipos de datos, manejo de errores y POO.
• Use anotaciones de tipo y docstrings en sus futuros proyectos para claridad y fiabilidad.