iskm/learnxinyminutes-docs
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git synced 2024-12-28 19:58:51 +00:00
Code Issues Actions 2 Packages Projects Releases Wiki Activity
5507a38990
learnxinyminutes-docs/es-es/python-es.html.markdown
Fabio Souto 1cf3a8d797 Added missing section and fixes some typos
2015-04-27 17:03:00 +02:00

563 lines
16 KiB
Markdown
Raw Blame History

---
language: python
contributors:
- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
translators:
- ["Camilo Garrido", "http://www.twitter.com/hirohope"]
- ["Fabio Souto", "http://fabiosouto.me"]
lang: es-es
filename: learnpython-es.py
---
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]
Nota: Este artículo aplica a Python 2.7 específicamente, pero debería ser aplicable a Python 2.x. ¡Pronto un recorrido por Python 3!
```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
# Evidentemente puedes realizar operaciones matemáticas
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20
35 / 5 #=> 7
# La división es un poco complicada. Es división entera y toma la parte entera
# de los resultados automáticamente.
5 / 2 #=> 2
# Para arreglar la división necesitamos aprender sobre 'floats'
# (números de coma flotante).
2.0 # Esto es un 'float'
11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh...mucho mejor
# Resultado de la división de enteros truncada para positivos y negativos
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # funciona con números en coma flotante
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# El operador módulo devuelve el resto de una división entre enteros
7 % 3 # => 1
# Exponenciación (x elevado a y)
2**4 # => 16
# Refuerza la precedencia con paréntesis
(1 + 3) * 2 #=> 8
# Operadores booleanos
# Nota: "and" y "or" son sensibles a mayúsculas
True and False #=> False
False or True #=> True
# Podemos usar operadores booleanos con números enteros
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
1 == True #=> True
# 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'
# % pueden ser usados para formatear strings, como esto:
"%s pueden ser %s" % ("strings", "interpolados")
# Una forma más reciente de formatear strings es el método 'format'.
# Este método es la forma preferida
"{0} pueden ser {1}".format("strings", "formateados")
# Puedes usar palabras clave si no quieres contar.
"{nombre} quiere comer {comida}".format(nombre="Bob", comida="lasaña")
# None es un objeto
None #=> None
# No uses el símbolo de igualdad `==` para comparar objetos con None
# Usa `is` en lugar de
"etc" is None #=> False
None is None #=> True
# El operador 'is' prueba la identidad del objeto. Esto no es
# muy útil cuando se trata de datos primitivos, pero es
# muy útil cuando se trata de objetos.
# None, 0, y strings/listas vacíos(as) todas se evalúan como False.
# Todos los otros valores son True
bool(0) #=> False
bool("") #=> False
####################################################
## 2. Variables y Colecciones
####################################################
# Imprimir es muy fácil
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
# 'if' puede ser usado como una expresión
"yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"
# Las listas almacenan 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]
# 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]
# Chequea la existencia en una lista con
1 in lista #=> True
# Examina el tamaño de una lista con 'len'
len(lista) #=> 6
# Las tuplas son como las 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 almacenan mapeos
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
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
dicc_lleno.values() #=> [3, 2, 1]
# Nota - Lo mismo que con las llaves, no se garantiza el orden.
# Chequea 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' es una manera segura de añadir nuevos pares
# llave-valor en un diccionario
dicc_lleno.setdefault("cinco", 5) #dicc_lleno["cinco"] es puesto con valor 5
dicc_lleno.setdefault("cinco", 6) #dicc_lleno["cinco"] todavía es 5
# Sets (conjuntos) almacenan ... bueno, conjuntos
conjunto_vacio = set()
# Inicializar un conjunto con montón de valores
un_conjunto = set([1,2,2,3,4]) # un_conjunto ahora es set([1, 2, 3, 4])
# Desde Python 2.7, {} puede ser usado para declarar un conjunto
conjunto_lleno = {1, 2, 2, 3, 4} # => {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}
# Chequea la existencia en un conjunto con 'in'
2 in conjunto_lleno #=> True
10 in conjunto_lleno #=> False
####################################################
## 3. Control de Flujo
####################################################
# Hagamos sólo una variable
una_variable = 5
# Aquí está una declaración de un 'if'. ¡La indentación es importante 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 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
# Maneja excepciones con un bloque try/except
# Funciona desde Python 2.6 en adelante:
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.
####################################################
## 4. Funciones
####################################################
# Usa 'def' para crear nuevas funciones
def add(x, y):
print "x es %s y y es %s" % (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]
####################################################
## 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 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
# 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.
# Nota: xrange es un generador que hace lo mismo que range.
# Crear una lista de 1 a 900000000 lleva mucho tiempo y ocupa mucho espacio.
# xrange crea un generador, mientras que range crea toda la lista.
# Añadimos un guion bajo a los nombres de variable que coinciden con palabras
# reservadas de python.
xrange_ = xrange(1, 900000000)
# duplica todos los números hasta que encuentra un resultado >= 30
for i in duplicar_numeros(xrange_):
print i
if i >= 30:
break
# Decoradores
# en este ejemplo pedir rodea a hablar
# Si por_favor es True se cambiará el mensaje.
from functools import wraps
def pedir(target_function):
@wraps(target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, por_favor = target_function(*args, **kwargs)
if por_favor:
return "{} {}".format(msg, "¡Por favor! Soy pobre :(")
return msg
return wrapper
@pedir
def hablar(por_favor=False):
msg = "¿Me puedes comprar una cerveza?"
return msg, por_favor
print hablar() # ¿Me puedes comprar una cerveza?
print hablar(por_favor=True) # ¿Me puedes comprar 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/)
* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
* [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)
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink