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language: Python
contributors:
    - ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
translators:
    - ["Camilo Garrido", "http://twitter.com/hirohope"]
lang: es-es
filename: learnpython-es.py
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Python fue creado por Guido Van Rossum en el principio de los 90'. Ahora es uno
de los lenguajes más populares en existencia. Me enamoré de Python por su claridad sintáctica.
Es básicamente pseudocódigo ejecutable.

¡Comentarios serán muy apreciados! Pueden contactarme en [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) o louiedinh [at] [servicio de email de google]

```python

# Comentarios de una línea comienzan con una almohadilla (o signo gato)

""" Strings multilinea pueden escribirse
    usando tres "'s, y comunmente son usados
    como comentarios.
"""

####################################################
## 1. Tipos de datos primitivos y operadores.
####################################################

# Tienes números
3 #=> 3

# Matemática es lo que esperarías
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20

# Excepto la división la cual por defecto retorna un número 'float' (número de coma flotante)
35 / 5  # => 7.0
# Sin embargo también tienes disponible división entera
34 // 5 # => 6

# Cuando usas un float, los resultados son floats
3 * 2.0 # => 6.0

# Refuerza la precedencia con paréntesis
(1 + 3) * 2  # => 8


# Valores 'boolean' (booleanos) son primitivos
True
False

# Niega con 'not'
not True  # => False
not False  # => True


# Igualdad es ==
1 == 1  # => True
2 == 1  # => False

# Desigualdad es !=
1 != 1  # => False
2 != 1  # => True

# Más comparaciones
1 < 10  # => True
1 > 10  # => False
2 <= 2  # => True
2 >= 2  # => True

# ¡Las comparaciones pueden ser concatenadas!
1 < 2 < 3  # => True
2 < 3 < 2  # => False

# Strings se crean con " o '
"Esto es un string."
'Esto también es un string'

# ¡Strings también pueden ser sumados!
"Hola " + "mundo!" #=> "Hola mundo!"

# Un string puede ser tratado como una lista de caracteres
"Esto es un string"[0] #=> 'E'

# .format puede ser usaro para darle formato a los strings, así:
"{} pueden ser {}".format("strings", "interpolados")

# Puedes reutilizar los argumentos de formato si estos se repiten.
"{0} sé ligero, {0} sé rápido, {0} brinca sobre la {1}".format("Jack", "vela") #=> "Jack sé ligero, Jack sé rápido, Jack brinca sobre la vela"
# Puedes usar palabras claves si no quieres contar.
"{nombre} quiere comer {comida}".format(nombre="Bob", comida="lasaña") #=> "Bob quiere comer lasaña"
# También puedes interpolar cadenas usando variables en el contexto
nombre = 'Bob'
comida = 'Lasaña'
f'{nombre} quiere comer {comida}'  #=> "Bob quiere comer lasaña"

# None es un objeto
None  # => None

# No uses el símbolo de igualdad `==` para comparar objetos con None
# Usa `is` en su lugar
"etc" is None #=> False
None is None  #=> True

# None, 0, y strings/listas/diccionarios/conjuntos vacíos(as) todos se evalúan como False.
# Todos los otros valores son True
bool(0)  # => False
bool("")  # => False
bool([]) #=> False
bool({}) #=> False
bool(set()) #=> False


####################################################
## 2. Variables y Colecciones
####################################################

# Python tiene una función para imprimir
print("Soy Python. Encantado de conocerte")

# No hay necesidad de declarar las variables antes de asignarlas.
una_variable = 5    # La convención es usar guiones_bajos_con_minúsculas
una_variable #=> 5

# Acceder a variables no asignadas previamente es una excepción.
# Ve Control de Flujo para aprender más sobre el manejo de excepciones.
otra_variable  # Levanta un error de nombre

# Listas almacena secuencias
lista = []
# Puedes empezar con una lista prellenada
otra_lista = [4, 5, 6]

# Añadir cosas al final de una lista con 'append'
lista.append(1)    #lista ahora es [1]
lista.append(2)    #lista ahora es [1, 2]
lista.append(4)    #lista ahora es [1, 2, 4]
lista.append(3)    #lista ahora es [1, 2, 4, 3]
# Remueve del final de la lista con 'pop'
lista.pop()        #=> 3 y lista ahora es [1, 2, 4]
# Pongámoslo de vuelta
lista.append(3)    # Nuevamente lista ahora es [1, 2, 4, 3].

# Accede a una lista como lo harías con cualquier arreglo
lista[0] #=> 1
# Mira el último elemento
lista[-1] #=> 3

# Mirar fuera de los límites es un error 'IndexError'
lista[4] # Levanta la excepción IndexError

# Puedes mirar por rango con la sintáxis de trozo.
# (Es un rango cerrado/abierto para ustedes los matemáticos.)
lista[1:3] #=> [2, 4]
# Omite el inicio
lista[2:] #=> [4, 3]
# Omite el final
lista[:3] #=> [1, 2, 4]
# Selecciona cada dos elementos
lista[::2]   # =>[1, 4]
# Invierte la lista
lista[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
# Usa cualquier combinación de estos para crear trozos avanzados
# lista[inicio:final:pasos]

# Remueve elementos arbitrarios de una lista con 'del'
del lista[2] # lista ahora es [1, 2, 3]

# Puedes sumar listas
lista + otra_lista #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Nota: lista y otra_lista no se tocan

# Concatenar listas con 'extend'
lista.extend(otra_lista) # lista ahora es [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Verifica la existencia en una lista con 'in'
1 in lista #=> True

# Examina el largo de una lista con 'len'
len(lista) #=> 6


# Tuplas son como listas pero son inmutables.
tupla = (1, 2, 3)
tupla[0] #=> 1
tupla[0] = 3  # Levanta un error TypeError

# También puedes hacer todas esas cosas que haces con listas
len(tupla) #=> 3
tupla + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tupla[:2] #=> (1, 2)
2 in tupla #=> True

# Puedes desempacar tuplas (o listas) en variables
a, b, c = (1, 2, 3)     # a ahora es 1, b ahora es 2 y c ahora es 3
# Tuplas son creadas por defecto si omites los paréntesis
d, e, f = 4, 5, 6
# Ahora mira que fácil es intercambiar dos valores
e, d = d, e     # d ahora es 5 y e ahora es 4


# Diccionarios relacionan llaves y valores
dicc_vacio = {}
# Aquí está un diccionario prellenado
dicc_lleno = {"uno": 1, "dos": 2, "tres": 3}

# Busca valores con []
dicc_lleno["uno"] #=> 1

# Obtén todas las llaves como una lista con 'keys()'. Necesitamos envolver la llamada en 'list()' porque obtenemos un iterable. Hablaremos de eso luego.
list(dicc_lleno.keys()) #=> ["tres", "dos", "uno"]
# Nota - El orden de las llaves del diccionario no está garantizada.
# Tus resultados podrían no ser los mismos del ejemplo.

# Obtén todos los valores como una lista. Nuevamente necesitamos envolverlas en una lista para sacarlas del iterable.
list(dicc_lleno.values()) #=> [3, 2, 1]
# Nota - Lo mismo que con las llaves, no se garantiza el orden.

# Verifica la existencia de una llave en el diccionario con 'in'
"uno" in dicc_lleno #=> True
1 in dicc_lleno #=> False

# Buscar una llave inexistente deriva en KeyError
dicc_lleno["cuatro"] # KeyError

# Usa el método 'get' para evitar la excepción KeyError
dicc_lleno.get("uno") #=> 1
dicc_lleno.get("cuatro") #=> None
# El método 'get' soporta un argumento por defecto cuando el valor no existe.
dicc_lleno.get("uno", 4) #=> 1
dicc_lleno.get("cuatro", 4) #=> 4

# El método 'setdefault' inserta en un diccionario solo si la llave no está presente
dicc_lleno.setdefault("cinco", 5) #dicc_lleno["cinco"] es puesto con valor 5
dicc_lleno.setdefault("cinco", 6) #dicc_lleno["cinco"] todavía es 5


# Remueve llaves de un diccionario con 'del'
del dicc_lleno['uno'] # Remueve la llave 'uno' de dicc_lleno

# Sets (conjuntos) almacenan ... bueno, conjuntos
conjunto_vacio = set()
# Inicializar un conjunto con montón de valores. Yeah, se ve un poco como un diccionario. Lo siento.
un_conjunto = {1,2,2,3,4} # un_conjunto ahora es {1, 2, 3, 4}

# Añade más valores a un conjunto
conjunto_lleno.add(5) # conjunto_lleno ahora es {1, 2, 3, 4, 5}

# Haz intersección de conjuntos con &
otro_conjunto = {3, 4, 5, 6}
conjunto_lleno & otro_conjunto #=> {3, 4, 5}

# Haz unión de conjuntos con |
conjunto_lleno | otro_conjunto #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Haz diferencia de conjuntos con -
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}

# Verifica la existencia en un conjunto con 'in'
2 in conjunto_lleno #=> True
10 in conjunto_lleno #=> False


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## 3. Control de Flujo
####################################################

# Creemos una variable para experimentar
some_var = 5

# Aquí está una declaración de un 'if'. ¡La indentación es significativa en Python!
# imprime "una_variable es menor que 10"
if una_variable > 10:
    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.")

"""
For itera sobre iterables (listas, cadenas, diccionarios, tuplas, generadores...)
imprime:
    perro es un mamifero
    gato es un mamifero
    raton es un mamifero
"""
for animal in ["perro", "gato", "raton"]:
    print("{} es un mamifero".format(animal))

"""
`range(número)` retorna un generador 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

# Maneja excepciones con un bloque try/except
try:
    # Usa raise para levantar un error
    raise IndexError("Este es un error de indice")
except IndexError as e:
    pass    # Pass no hace nada. Usualmente harias alguna recuperacion aqui.

# Python oferce una abstracción fundamental llamada Iterable.
# Un iterable es un objeto que puede ser tratado como una sequencia.
# El objeto es retornado por la función 'range' es un iterable.

dicc_lleno = {"uno": 1, "dos": 2, "tres": 3}
nuestro_iterable = dicc_lleno.keys()
print(nuestro_iterable) #=> dict_keys(['uno', 'dos', 'tres']). Este es un objeto que implementa nuestra interfaz Iterable

Podemos recorrerla.
for i in nuestro_iterable:
    print(i)    # Imprime uno, dos, tres

# Aunque no podemos selecionar un elemento por su índice.
nuestro_iterable[1]  # Genera un TypeError

# Un iterable es un objeto que sabe como crear un iterador.
nuestro_iterator = iter(nuestro_iterable)

# Nuestro iterador es un objeto que puede recordar el estado mientras lo recorremos.
# Obtenemos el siguiente objeto llamando la función __next__.
nuestro_iterator.__next__()  #=> "uno"

# Mantiene el estado mientras llamamos __next__.
nuestro_iterator.__next__()  #=> "dos"
nuestro_iterator.__next__()  #=> "tres"

# Después que el iterador ha retornado todos sus datos, da una excepción StopIterator.
nuestro_iterator.__next__() # Genera StopIteration

# Puedes obtener todos los elementos de un iterador llamando a list() en el.
list(dicc_lleno.keys())  #=> Retorna ["uno", "dos", "tres"]



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## 4. Funciones
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# Usa 'def' para crear nuevas funciones
def add(x, y):
    print("x es {} y y es {}".format(x, y))
    return x + y    # Retorna valores con una la declaración return

# Llamando funciones con parámetros
add(5, 6) #=> imprime "x es 5 y y es 6" y retorna 11

# Otra forma de llamar funciones es con argumentos de palabras claves
add(y=6, x=5)   # Argumentos de palabra clave pueden ir en cualquier orden.


# Puedes definir funciones que tomen un número variable de argumentos
def varargs(*args):
    return args

varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)


# Puedes definir funciones que toman un número variable de argumentos
# de palabras claves
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# Llamémosla para ver que sucede
keyword_args(pie="grande", lago="ness") #=> {"pie": "grande", "lago": "ness"}


# Puedes hacer ambas a la vez si quieres
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!
# Usa * para expandir tuplas y usa ** para expandir argumentos de palabras claves.
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

sumar_10 = crear_suma(10)
sumar_10(3) #=> 13

# También hay funciones anónimas
(lambda x: x > 2)(3) #=> True

# Hay funciones integradas de orden superior
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]
# también hay diccionarios
{k:k**2 for k in range(3)} #=> {0: 0, 1: 1, 2: 4}
# y conjuntos por comprensión
{c for c in "la cadena"} #=> {'d', 'l', 'a', 'n', ' ', 'c', 'e'}

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## 5. Classes
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# 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 basico
    def __init__(self, nombre):
        # Asigna el argumento al atributo nombre de la instancia
        self.nombre = nombre

    # Un metodo 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 estatico 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)


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## 7. Avanzado
####################################################

# Los generadores te ayudan a hacer un código perezoso (lazy)
def duplicar_numeros(iterable):
    for i in iterable:
        yield i + i

# Un generador crea valores sobre la marcha.
# En vez de generar y retornar todos los valores de una vez, crea uno en cada iteración.
# Esto significa que valores más grandes que 15 no serán procesados en 'duplicar_numeros'.
# Fíjate que 'range' es un generador. Crear una lista 1-900000000 tomaría mucho tiempo en crearse.
_rango = range(1, 900000000)
# Duplicará todos los números hasta que un resultado >= se encuentre.
for i in duplicar_numeros(_rango):
    print(i)
    if i >= 30:
        break


# Decoradores
# en este ejemplo 'pedir' envuelve a 'decir'
# Pedir llamará a 'decir'. Si decir_por_favor es True entonces cambiará el mensaje a retornar
from functools import wraps


def pedir(_decir):
    @wraps(_decir)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        mensaje, decir_por_favor = _decir(*args, **kwargs)
        if decir_por_favor:
            return "{} {}".format(mensaje, "¡Por favor! Soy pobre :(")
        return mensaje

    return wrapper


@pedir
def say(decir_por_favor=False):
    mensaje = "¿Puedes comprarme una cerveza?"
    return mensaje, decir_por_favor


print(decir())  # ¿Puedes comprarme una cerveza?
print(decir(decir_por_favor=True))  # ¿Puedes comprarme una cerveza? ¡Por favor! Soy pobre :()
```

## ¿Listo para más?

### Gratis y en línea

* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/3/)
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)

### Encuadernados

* [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)
* [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)
* [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)

