Python
Python es un lenguaje de alto nivel de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código. Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta parcialmente la orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Es un lenguaje interpretado, dinámico y multiplataforma. Administrado por Python Software Foundation, posee una licencia de código abierto, denominada Python Software Foundation License.[3] Python se clasifica constantemente como uno de los lenguajes de programación más populares.[4] Historia Python fue creado a finales de los años ochenta por Guido van Rossum en Stichting Mathematisch Centrum (CWI),[5] en Países Bajos, como un sucesor del lenguaje de programación ABC, capaz de manejar excepciones e interactuar con el sistema operativo Amoeba.[6] El nombre del lenguaje proviene de la afición de su creador por los humoristas británicos Monty Python.[7] Guido van Rossum es el principal autor de Python, y su continuo rol central en decidir la dirección de Python es reconocido, refiriéndose a él como Benevolente Dictador Vitalicio (en inglés: Benevolent Dictator for Life, BDFL); sin embargo el 12 de julio de 2018 declinó de dicha situación de honor sin dejar un sucesor o sucesora y con una declaración altisonante:[8]
El 20 de febrero de 1991, van Rossum publicó el código por primera vez en alt.sources, con el número de versión 0.9.0.[10] En esta etapa del desarrollo ya estaban presentes clases con herencia, manejo de excepciones, funciones y los tipos modulares, como: Python alcanzó la versión 1.0 en enero de 1994. Una característica de este lanzamiento fueron las herramientas de la programación funcional: La última versión liberada proveniente de CWI fue Python 1.2. En 1995, van Rossum continuó su trabajo en Python en la Corporation for National Research Initiatives (CNRI) en Reston, Virginia, donde lanzó varias versiones del software. Durante su estancia en CNRI, van Rossum lanzó la iniciativa Computer Programming for Everybody (CP4E), con el fin de hacer la programación más accesible a más gente, con un nivel de 'alfabetización' básico en lenguajes de programación, similar a la alfabetización básica en inglés y habilidades matemáticas necesarias por muchos trabajadores. Python tuvo un papel crucial en este proceso: debido a su orientación hacia una sintaxis limpia, ya era idóneo, y las metas de CP4E presentaban similitudes con su predecesor, ABC. El proyecto fue patrocinado por DARPA.[13] Para el año 2007, el proyecto CP4E se encontraba inactivo;[14] a pesar de ello, Python continúa intentando ser fácil de aprender y no muy arcano en su sintaxis y semántica, con el objetivo de ser entendible incluso para no-programadores. En el año 2000, el equipo principal de desarrolladores de Python se cambió a BeOpen.com para formar el equipo BeOpen PythonLabs. CNRI pidió que la versión 1.6 fuera pública, continuando su desarrollo hasta que el equipo de desarrollo abandonó CNRI; su programa de lanzamiento y el de la versión 2.0 tenían una significativa cantidad de traslapo.[15] Python 2.0 fue el primer y único lanzamiento de BeOpen.com. Después que Python 2.0 fuera publicado por BeOpen.com, Guido van Rossum y los otros desarrolladores de PythonLabs se unieron en Digital Creations. Python 2.0 tomó una característica mayor del lenguaje de programación funcional Haskell: listas por comprensión. La sintaxis de Python para esta construcción es muy similar a la de Haskell, salvo por la preferencia de los caracteres de puntuación en Haskell, y la preferencia de Python por palabras claves alfabéticas. Python 2.0 introdujo además un sistema de recolección de basura capaz de recolectar referencias cíclicas.[15] Posterior a este doble lanzamiento, y después que van Rossum dejara CNRI para trabajar con desarrolladores de software comercial, quedó claro que la opción de usar Python con software disponible bajo la GNU GPL era muy deseable. La licencia usada entonces, la Python License, incluía una cláusula estipulando que la licencia estaba gobernada por el estado de Virginia, por lo que, bajo la óptica de los abogados de Free Software Foundation (FSF), se hacía incompatible con GPL. Para las versiones 1.61 y 2.1, CNRI y FSF hicieron compatibles la licencia de Python con GPL, renombrándola como Python Software Foundation License. En el año 2001, van Rossum fue premiado con el FSF Award for the Advancement of Free Software.  Python 2.1 fue un trabajo derivado de las versiones 1.6.1 y 2.0. Es a partir de este momento que Python Software Foundation (PSF) pasa a dirigir el proyecto, organizada como una organización sin ánimo de lucro fundada en el año 2001, tomando como modelo a la Apache Software Foundation.[3] Incluida con este lanzamiento estuvo una implementación del alcance de variables más parecida a las reglas del static scoping originado por Scheme.[16] Una innovación mayor en Python 2.2 fue la unificación de los tipos en Python (tipos escritos en C), y clases (tipos escritos en Python) dentro de una jerarquía. Esa unificación logró un modelo de objetos de Python puro y consistente.[17] También fueron agregados los generadores, que fueron inspirados por el lenguaje Icon.[18] Las adiciones a la biblioteca estándar de Python y las decisiones sintácticas fueron influenciadas fuertemente por Java en algunos casos: el paquete Python 2.7.x (última versión de la serie Python 2.x) fue oficialmente descontinuado el 1 de enero de 2020 (paso inicialmente planeado para 2015), por lo que ya no se publicarán parches de seguridad y otras mejoras para él.[21][22] Con el final del ciclo de vida de Python 2, solo tienen soporte la rama Python 3.6.x[23] y posteriores. Con Python 3.5 llegaría el soporte incluido para entrada/salida asíncrona a través de la biblioteca Evolución de Python 3.x A continuación, se detallan las características más destacadas de las versiones recientes de Python 3.x: Python 3.6[25] (23 de diciembre de 2016):
Python 3.7[26] (27 de junio de 2018):
Python 3.8[27] (14 de octubre de 2019):
Python 3.9[28] (5 de octubre de 2020):
Python 3.10[29] (4 de octubre de 2021):
Python 3.11[30] (24 de octubre de 2022):
En la actualidad, Python se aplica en los campos de inteligencia artificial y machine learning.[31] Características y paradigmasPython es un lenguaje de programación multiparadigma. Esto significa que más que forzar a los programadores a adoptar un estilo particular de programación, permite varios estilos: programación orientada a objetos, programación imperativa y programación funcional. Otros paradigmas están soportados mediante el uso de extensiones. Python usa tipado dinámico y conteo de referencias para la gestión de memoria. Una característica importante de Python es la resolución dinámica de nombres; es decir, lo que enlaza un método y un nombre de variable durante la ejecución del programa (también llamado enlace dinámico de métodos). Otro objetivo del diseño del lenguaje es la facilidad de extensión. Se pueden escribir nuevos módulos fácilmente en C o C++. Python puede incluirse en aplicaciones que necesitan una interfaz programable.[32] Aunque la programación en Python podría considerarse en algunas situaciones hostil a la programación funcional tradicional expuesta por Lisp, existen bastantes analogías entre Python y los lenguajes minimalistas de la familia Lisp (como Scheme). FilosofíaLos usuarios de Python se refieren a menudo a la filosofía de Python, que es bastante similar a la filosofía de Unix. El código que siga los principios de Python es reconocido como «pythónico». Estos principios fueron descritos por el desarrollador de Python Tim Peters en El Zen de Python:
Desde la versión 2.1.2, Python incluye estos puntos (en su versión original en inglés) como un huevo de Pascua que se muestra al ejecutar  Modo interactivoEl intérprete de Python estándar incluye un modo interactivo en el cual se escriben las instrucciones en una especie de intérprete de comandos: las expresiones pueden ser introducidas una a una, pudiendo verse el resultado de su evaluación inmediatamente, lo que da la posibilidad de probar porciones de código en el modo interactivo antes de integrarlo como parte de un programa. Esto resulta útil tanto para las personas que se están familiarizando con el lenguaje como para los programadores más avanzados. Existen otros programas, como IDLE, bpython e IPython,[35] que añaden funcionalidades extra al modo interactivo, como completamiento automático de código y coloreado de la sintaxis del lenguaje. Ejemplo del modo interactivo: >>> 1 + 1
2
>>> a = range(10)
>>> print(list(a))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Elementos del lenguaje y sintaxisPython está destinado a ser un lenguaje de fácil lectura. Su formato es visualmente ordenado y, a menudo, usa palabras clave en inglés donde otros idiomas usan puntuación. A diferencia de muchos otros lenguajes, no utiliza corchetes para delimitar bloques y se permiten puntos y coma después de las declaraciones, pero rara vez, si es que alguna vez, se utilizan. Tiene menos excepciones sintácticas y casos especiales que C o Pascal. Diseñado para ser leído con facilidad, una de sus características es el uso de palabras donde otros lenguajes utilizarían símbolos. Por ejemplo, los operadores lógicos El contenido de los bloques de código (bucles, funciones, clases, etc.) es delimitado mediante espacios o tabuladores, conocidos como sangrado o indentación, antes de cada línea de órdenes pertenecientes al bloque.[36] Python se diferencia así de otros lenguajes de programación que mantienen como costumbre declarar los bloques mediante un conjunto de caracteres, normalmente entre llaves
Debido al significado sintáctico de la sangría, cada instrucción debe estar contenida en una sola línea. No obstante, si por legibilidad se quiere dividir la instrucción en varias líneas, añadiendo una barra invertida Estas instrucciones son equivalentes:
ComentariosLos comentarios se pueden poner de dos formas. La primera y más apropiada para comentarios largos es utilizando la notación ''' comentario ''', tres apóstrofos de apertura y tres de cierre. La segunda notación utiliza el símbolo El intérprete no tiene en cuenta los comentarios, lo cual es útil si deseamos poner información adicional en el código. Por ejemplo, una explicación sobre el comportamiento de una sección del programa. '''
Comentario más largo en una línea en Python
'''
print("Hola mundo") # También es posible añadir un comentario al final de una línea de código
VariablesLas variables se definen de forma dinámica, lo que significa que no se tiene que especificar cuál es su tipo de antemano y puede tomar distintos valores en otro momento, incluso de un tipo diferente al que tenía previamente. Se usa el símbolo x = 1
x = "texto" # Esto es posible porque los tipos son asignados dinámicamente
Los nombres de variables pueden contener números y letras pero deben comenzar con una letra. Además, existen 35 palabras reservadas en python:[40][41] A partir de Python 3.10 existen también soft keywords, palabras que son reservadas en ciertos contextos, pero que normalmente pueden ser usadas como nombres de variables. Estos identificadores son Tipos de datos Los tipos de datos básicos se pueden resumir en esta tabla:
CondicionalesUna sentencia condicional ejecuta su bloque de código interno solo si se cumple cierta condición. Se define usando la palabra clave >>> verdadero = True
>>> if verdadero: # No es necesario poner "verdadero == True"
... print("Verdadero")
... else:
... print("Falso")
...
Verdadero
>>> lenguaje = "Python"
>>> if lenguaje == "C": # lenguaje no es "C", por lo que este bloque se obviará y evaluará la siguiente condición
... print("Lenguaje de programación: C")
... elif lenguaje == "Python": # Se pueden añadir tantos bloques "elif" como se quiera
... print("Lenguaje de programación: Python")
... else: # En caso de que ninguna de las anteriores condiciones fuera cierta, se ejecutaría este bloque
... print("Lenguaje de programación: indefinido")
...
Lenguaje de programación: Python
>>> if verdadero and lenguaje == "Python": # Uso de "and" para comprobar que ambas condiciones son verdaderas
... print("Verdadero y Lenguaje de programación: Python")
...
Verdadero y Lenguaje de programación: Python
Bucle forEl bucle for es similar a foreach en otros lenguajes. Recorre un objeto iterable, como una lista, una tupla o un generador, y por cada elemento del iterable ejecuta el bloque de código interno. Se define con la palabra clave >>> lista = ["a", "b", "c"]
>>> for i in lista: # Iteramos sobre una lista, que es iterable
... print(i)
...
a
b
c
>>> cadena = "abcdef"
>>> for i in cadena: # Iteramos sobre una cadena, que también es iterable
... print(i, end=', ') # Añadiendo end=', ' al final hacemos que no introduzca un salto de línea, sino una coma y un espacio
...
a, b, c, d, e, f,
Bucle whileEl bucle while evalúa una condición y, si es verdadera, ejecuta el bloque de código interno. Continúa evaluando y ejecutando mientras la condición sea verdadera. Se define con la palabra clave >>> numero = 0
>>> while numero < 10:
... print(numero, end=" ")
... numero += 1 # Un buen programador modificará las variables de control al finalizar el ciclo while
...
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Listas y Tuplas
>>> lista = ["abc", 42, 3.1415]
>>> lista[0] # Acceder a un elemento por su índice
'abc'
>>> lista[-1] # Acceder a un elemento usando un índice negativo
3.1415
>>> lista.append(True) # Añadir un elemento al final de la lista
>>> lista
['abc', 42, 3.1415, True]
>>> del lista[3] # Borra un elemento de la lista usando un índice (en este caso: True)
>>> lista[0] = "xyz" # Re-asignar el valor del primer elemento de la lista
>>> lista[0:2] # Mostrar los elementos de la lista del índice "0" al "2" (sin incluir este último)
['xyz', 42]
>>> lista_anidada = [lista, [True, 42]] # Es posible anidar listas
>>> lista_anidada
[['xyz', 42, 3.1415], [True, 42]]
>>> lista_anidada[1][0] # Acceder a un elemento de una lista dentro de otra lista (del segundo elemento,
mostrar el primer elemento)
True
>>> tupla = ("abc", 42, 3.1415)
>>> tupla[0] # Acceder a un elemento por su índice
'abc'
>>> del tupla[0] # No es posible borrar (ni añadir) un elemento en una tupla, lo que provocará una excepción
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion
>>> tupla[0] = "xyz" # Tampoco es posible re-asignar el valor de un elemento en una tupla, lo que también provocará una excepción
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> tupla[0:2] # Mostrar los elementos de la tupla del índice "0" al "2" (sin incluir este último)
('abc', 42)
>>> tupla_anidada = (tupla, (True, 3.1415)) # También es posible anidar tuplas
>>> 1, 2, 3, "abc" # Esto también es una tupla, aunque es recomendable ponerla entre paréntesis (recuerde que
requiere, al menos, una coma)
(1, 2, 3, 'abc')
>>> (1) # Aunque se encuentra entre paréntesis, esto no es una tupla, ya que no posee al menos una coma, por
lo que únicamente aparecerá el valor
1
>>> (1,) # En cambio, en este otro caso, sí es una tupla
(1,)
>>> (1, 2) # Con más de un elemento no es necesaria la coma final
(1, 2)
>>> (1, 2,) # Aunque agregarla no modifica el resultado
(1, 2)
Diccionarios
>>> diccionario = {"cadena": "abc", "numero": 42, "lista": [True, 42]} # Diccionario que tiene diferentes
valores por cada clave, incluso una lista
>>> diccionario["cadena"] # Usando una clave, se accede a su valor
'abc'
>>> diccionario["lista"][0] # Acceder a un elemento de una lista dentro de un valor (del valor de la clave
"lista", mostrar el primer elemento)
True
>>> diccionario["cadena"] = "xyz" # Re-asignar el valor de una clave
>>> diccionario["cadena"]
'xyz'
>>> diccionario["decimal"] = 3.1415927 # Insertar un nuevo elemento clave:valor
>>> diccionario["decimal"]
3.1415927
>>> diccionario_mixto = {"tupla": (True, 3.1415), "diccionario": diccionario} # También es posible
que un valor sea un diccionario
>>> diccionario_mixto["diccionario"]["lista"][1] # Acceder a un elemento dentro de una lista, que se
encuentra dentro de un diccionario
42
>>> diccionario = {("abc",): 42} # Sí es posible que una clave sea una tupla, pues es inmutable
>>> diccionario = {["abc"]: 42} # No es posible que una clave sea una lista, pues es mutable, lo que provocará una excepción
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
Sentencia match-casePython cuenta con la estructura match-case desde la versión 3.10. Esta tiene el nombre de Structural Pattern Matching. match variable:
case condicion:
# codigo
case condicion:
# codigo
case condicion:
# codigo
case _:
# codigo
Cabe destacar que esta funcionalidad es considerablemente más compleja que el conocido switch-case de la mayoría de lenguajes de programación, ya que no solo permite realizar una comparación del valor, sino que también puede comprobar el tipo del objeto, y sus atributos. Además, puede realizar un desempaquetado directo de secuencias de datos, y comprobarlos de forma específica.
En el siguiente ejemplo, se comprueban los atributos de nuestra instancia de from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Punto:
x: int
y: int
coordenada = Punto(10, 34)
match coordenada:
case Punto(x=10, y=40): # los atributos "x" e "y" tienen el valor especificado
print("Coordenada 10, 40")
case Punto(): # si es una instancia de Punto
print("es un punto")
case _: # si ninguna condición cumplida (por defecto)
print("No es un punto")
En versiones anteriores, existen diferentes formas de realizar esta operación lógica de forma similar: Usando if, elif, elsePodemos usar la estructura de la siguiente manera: >>> if condicion1:
... hacer1
>>> elif condicion2:
... hacer2
>>> elif condicion3:
... hacer3
>>> else:
... hacer
En esa estructura se ejecutara controlando la condicion1, si no se cumple pasara a la siguiente y así sucesivamente hasta entrar en el else. Un ejemplo práctico sería: >>> def calculo(op, a, b):
... if op == 'sum':
... return a + b
... elif op == 'rest':
... return a - b
... elif op == 'mult':
... return a * b
... elif op == 'div':
... return a / b
... else:
... return None
>>>
>>> print(calculo('sum',3,4))
7
def fibo(n):
'''\
Calcula el n-simo termino de la sucesión de Fibonacci,
con una función recursiva.
'''
if n == 0:
return(0)
elif n == 1:
return(1)
elif n > 1:
return(fibo(n-1) + fibo(n-2))
else:
return(None) # Valor no valido
Podríamos decir que el lado negativo de la sentencia armada con if, elif y else es que si la lista de posibles operaciones es muy larga, las tiene que recorrer una por una hasta llegar a la correcta. Usando diccionariosPodemos usar un diccionario para el mismo ejemplo: >>> def calculo(op, a, b):
... return {
... 'sum': lambda: a + b,
... 'rest': lambda: a - b,
... 'mult': lambda: a * b,
... 'div': lambda: a/b
... }.get(op, lambda: None)()
>>>
>>> print(calculo('sum',3,4))
7
De esta manera, si las opciones fueran muchas, no recorrería todas; solo iría directamente a la operación buscada en la última línea ( Conjuntos
>>> conjunto_inmutable = frozenset(["a", "b", "a"]) # Se utiliza una lista como objeto iterable
>>> conjunto_inmutable
frozenset(['a', 'b'])
>>> conjunto1 = set(["a", "b", "a"]) # Primer conjunto mutable
>>> conjunto1
set(['a', 'b'])
>>> conjunto2 = set(["a", "b", "c", "d"]) # Segundo conjunto mutable
>>> conjunto2
set(['a', 'c', 'b', 'd']) # Los conjuntos no mantienen el orden, como los diccionarios
>>> conjunto1 & conjunto2 # Intersección
set(['a', 'b'])
>>> conjunto1 | conjunto2 # Unión
set(['a', 'c', 'b', 'd'])
>>> conjunto1 - conjunto2 # Diferencia (1)
set([])
>>> conjunto2 - conjunto1 # Diferencia (2)
set(['c', 'd'])
>>> conjunto1 ^ conjunto2 # Diferencia simétrica
set(['c', 'd'])
Listas por comprensiónUna lista por comprensión (en inglés list comprehension) es una expresión compacta para definir listas. Al igual que >>> range(5) # La función range devuelve una lista, empezando en 0 y terminando con el número indicado menos uno
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> [i * i for i in range(5)] # Por cada elemento del rango, lo multiplica por sí mismo y lo agrega al resultado
[0, 1, 4, 9, 16]
>>> lista = [(i, i + 2) for i in range(5)]
>>> lista
[(0, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 5), (4, 6)]
Funciones
>>> def suma(x, y=2):
... return x + y # Retornar la suma del valor de la variable "x" y el valor de "y"
...
>>> suma(4) # La variable "y" no se modifica, siendo su valor: 2
6
>>> suma(4, 10) # La variable "y" sí se modifica, siendo su nuevo valor: 10
14
>>> def suma(*args):
... resultado = 0
... # Se itera la tupla de argumentos
... for num in args:
... resultado += num # Suma todos los argumentos
... return resultado # Retorna el resultado de la suma
...
>>> suma(2, 4)
6
>>> suma(1, 3, 5, 7, 9) # No importa el número de variables posicionales que se pasen a la función
25
def suma(**kwargs):
... resultado = 0
... # Se itera el diccionario de argumentos
... for key, value in kwargs.items():
... resultado += value # Suma todos los valores de los argumentos
... return resultado
...
>>> suma(x=1, y=3)
4
>>> suma(x=2, y=4, z=6) # No importa el número de variables por clave que se pasen a la función
12
>>> suma = lambda x, y=2: x + y
>>> suma(4) # La variable "y" no se modifica, siendo su valor: 2
6
>>> suma(4, 10) # La variable "y" sí se modifica, siendo su nuevo valor: 10
14
Clases
>>> class Persona():
... def __init__(self, nombre, edad):
... self.nombre = nombre # Un atributo cualquiera
... self.edad = edad # Otro atributo cualquiera
... def mostrar_edad(self): # Es necesario que, al menos, tenga un parámetro, generalmente self
... print(self.edad) # mostrando un atributo
... def modificar_edad(self, edad): # Modificando edad
... if 0 > edad < 150: # Se comprueba que la edad no sea menor que 0 (algo imposible) ni mayor que 150 (algo realmente difícil)
... return False
... else: # Si está en el rango 0-150, entonces se modifica la variable
... self.edad = edad # Se modifica la edad
...
>>> p = Persona('Alicia', 20) # Instanciando la clase. Como se puede ver, no se especifica el valor de self
>>> p.nombre # La variable "nombre" del objeto sí es accesible desde fuera
'Alicia'
>>> p.nombre = 'Andrea' # Y por tanto, se puede cambiar su contenido
>>> p.nombre
'Andrea'
>>> p.mostrar_edad() # Se llama a un método de la clase
20
>>> p.modificar_edad(21) # Es posible cambiar la edad usando el método específico que hemos hecho para hacerlo de forma controlada
>>> p.mostrar_edad()
21
MódulosExisten muchas propiedades que se pueden agregar al lenguaje importando módulos, conjuntos de funciones y clases para realizar determinadas tareas usualmente escritos también en Python. Un ejemplo es el módulo tkinter,[44] que permite crear interfaces gráficas basadas en la biblioteca Tk. Otro ejemplo es el módulo Instalación de módulos (pip)La instalación de módulos en Python se puede realizar mediante la herramienta de software Pip, que suele estar incluida en las instalaciones de Python. Esta herramienta permite la gestión de los distintos paquetes o módulos instalables para Python, incluyendo así las siguientes características:
Interfaz al sistema operativoEl módulo os provee funciones para interactuar con el sistema operativo: >>> import os
>>> os.name # Devuelve el nombre del sistema operativo
'posix'
>>> os.mkdir("/tmp/ejemplo") # Crea un directorio en la ruta especificada
Para tareas de administración de archivos, el módulo shutil provee una interfaz de más alto nivel: >>> import shutil
>>> shutil.copyfile('datos.db', 'informacion.db')
'informacion.db'
>>> shutil.move('/build/programas', 'dir_progs')
'dir_progs'
Comodines de archivosEl módulo glob provee una función para crear listas de archivos a partir de búsquedas con comodines en carpetas: >>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['numeros.py', 'ejemplo.py', 'ejemplo2.py']
Argumentos de línea de órdenesLos argumentos de línea de órdenes se almacenan en el atributo argv del módulo sys como una lista. >>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demostracion.py', 'uno', 'dos', 'tres']
MatemáticaEl módulo math permite acceder a las funciones de matemática de punto flotante: >>> import math
>>> math.cos(math.pi / 3)
0.494888338963
>>> math.log(1024, 2)
10.0
El módulo random se utiliza para realizar selecciones al azar: >>> import random
>>> random.choice(['durazno', 'manzana', 'frutilla'])
'durazno'
>>> random.sample(range(100), 10) # Elección sin reemplazo
[30, 23, 17, 24, 8, 81, 41, 80, 28, 13]
>>> random.random() # Un float al azar en el intervalo [0, 1)
0.23370387692726126
>>> random.randrange(6) # Un entero al azar en el intervalo [0, 6)
3
El módulo statistics se utiliza para estadística básica, por ejemplo: media, mediana, varianza, etc.: >>> import statistics
>>> datos = [1.75, 2.75, 1.25, 0.5, 0.25, 1.25, 3.5]
>>> statistics.mean(datos)
1.6071428571428572
>>> statistics.median(datos)
1.25
>>> statistics.variance(datos)
1.3720238095238095
Fechas y horasLos módulos time y datetime permiten trabajar con fechas y horas. >>> from datetime import datetime
>>> import time
>>> datetime.now().isoformat() # Devuelve la fecha y hora actual
'2010-08-10T18:01:17.900401'
>>> datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # Devuelve la fecha y/u hora actual con el formato especificado
'2010-08-10 18:01:17'
>>> time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # Método equivalente
'2010-08-10 18:01:17'
Módulo TurtleEl módulo turtle permite la implementación de gráficas tortuga: >>> import turtle
>>> turtle.pensize(2)
>>> turtle.left(120)
>>> turtle.forward(100)
Polígonos con el módulo Turtle:
Sistema de objetosEn Python todo es un objeto (incluso las clases). Las clases, al ser objetos, son instancias de una metaclase. Python, además, soporta herencia múltiple y polimorfismo. >>> cadena = "abc" # Una cadena es un objeto de "str"
>>> cadena.upper() # Al ser un objeto, posee sus propios métodos
'ABC'
>>> lista = [True, 3.1415] # Una lista es un objeto de "list"
>>> lista.append(42) # Una lista (al igual que todo) es un objeto, y también posee sus propios métodos
>>> lista
[True, 3.1415, 42]
Biblioteca estándar Python tiene una gran biblioteca estándar, usada para una diversidad de tareas. Esto viene de la filosofía «pilas incluidas» (batteries included) en referencia a los módulos de Python. Los módulos de la biblioteca estándar pueden complementarse con módulos personalizados escritos en C o en Python. Debido a la gran variedad de herramientas incluidas en la biblioteca estándar, combinada con la capacidad de usar lenguajes de bajo nivel como C y C++ (los cuales son capaces de interactuar con otras bibliotecas), Python es un lenguaje que combina su clara sintaxis con el inmenso poder de lenguajes de más bajo nivel.[46] ImplementacionesExisten diversas implementaciones del lenguaje:
IncidenciasA lo largo de su historia, Python ha presentado una serie de incidencias, de las cuales las más importantes han sido las siguientes:
Véase también
Referencias
<ref> definida en las <references> con nombre «Glosario LUCA, 2020» no se utiliza en el texto anterior.Bibliografía
Enlaces externos
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