Curso de Python #12 (Nivel básico)
Temas avanzados
Fotografía de Chris Ried, disponible en Unsplash.
1. Funciones lambda
1.1. Vídeo
1.2. Notas personales
En esta lección, estudiaremos las funciones lambda. Una función lambda es una función anónima, y se utilizan en Python a la hora de programar para abreviar, ya que aligera la sintaxis del código. Además, no ocupan lugar en el espacio de nombres asociado a las funciones de una aplicación.
Cualquier tarea que llevemos a cabo con una función lambda se puede desarrollar mediante una función normal, pero no así a la inversa (sobre todo cuando su lógica es compleja).
Por ejemplo, para calcular el área de un triángulo, podemos construir la función:
def area_triangulo(b, h):
return b * h / 2
for b in range(1, 10, 5):
for h in range(1, 10, 5):
print(
f"El área del triángulo de base {b} y altura {h} es {area_triangulo(b, h)}."
)
El área del triángulo de base 1 y altura 1 es 0.5.
El área del triángulo de base 1 y altura 6 es 3.0.
El área del triángulo de base 6 y altura 1 es 3.0.
El área del triángulo de base 6 y altura 6 es 18.0.
No obstante, una función tan sencilla puede ser abreviada como una función lambda.
area_triangulo = lambda b, h: b * h / 2
for b in range(1, 10, 5):
for h in range(1, 10, 5):
print(
f"El área del triángulo de base {b} y altura {h} es {area_triangulo(b, h)}."
)
El área del triángulo de base 1 y altura 1 es 0.5.
El área del triángulo de base 1 y altura 6 es 3.0.
El área del triángulo de base 6 y altura 1 es 3.0.
El área del triángulo de base 6 y altura 6 es 18.0.
Nota: las funciones lambda, generalmente, no se asignan a variables. En tales casos, conviene hacer uso de la instrucción def y definir una función tal y como estamos habituados.
Usadas ‘‘al vuelo’’, su sintaxis queda como sigue:
print("El cubo de 3 es " + str((lambda x:x**3) (3)))
El cubo de 3 es 27
1.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/66/ del repositorio.
2. Filter
2.1. Vídeo
2.2. Notas personales
En esta lección, estudiaremos la función filter(), que forma parte de un conjunto de funciones conocidas como ‘‘de orden superior’’ y nos permiten utilizar en Python el paradigma de programación funcional. La mencionada función verifica que los elementos de una secuencia cumplen una condición, devolviendo un iterador compuesto por aquellos que la satisfacen.
Por ejemplo, podemos construir un programa que detecte qué números son pares y cuáles no lo son, devolviéndonos una lista compuesta por los que verifiquen dicha condición:
def numero_par(num):
if num % 2 == 0:
return True
numeros = [17, 24, 7, 39, 8, 51, 92]
print(filter(numero_par, numeros)) # objeto iterable
print(list(filter(numero_par, numeros)))
<filter object at 0x0000029E5BA262B0>
[24, 8, 92]
La función numero_par() la podemos abreviar un tanto como sigue:
def numero_par(num):
return num % 2 == 0
Es más, como es tan sencilla, incluso podemos prescindir de ella utilizando una función lambda:
numeros = [17, 24, 7, 39, 8, 51, 92]
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numeros)))
[24, 8, 92]
Habitualmente, utilizaremos la función filter() para filtrar objetos. Por ejemplo, supongamos que tenemos varias instancias de la clase Empleado y deseamos filtrarlas por el valor de uno de sus atributos:
class Empleado:
def __init__(self, nombre, cargo, salario):
self.nombre = nombre
self.cargo = cargo
self.salario = salario
def __str__(self):
return f"{self.nombre} trabaja como {self.cargo} y cobra {self.salario} €."
lista_empleados = [
Empleado("Juan", "Director", 75000),
Empleado("Ana", "Presidenta", 85000),
Empleado("Antonio", "Administrativo", 25000),
Empleado("Sara", "Secretaria", 27000),
Empleado("Mario", "Botones", 21000)
]
salarios_altos = filter(lambda e: e.salario > 50000, lista_empleados)
[print(s.__str__()) for s in salarios_altos]
Juan trabaja como Director y cobra 75000 €.
Ana trabaja como Presidenta y cobra 85000 €.
A modo de curiosidad, ya que me he avanzado y he utilizado comprensiones de listas (ver la última línea del bloque de código anterior), resulta que mediante ellas, en este ejemplo concreto, no es necesario recurrir al uso de la función filter():
class Empleado:
def __init__(self, nombre, cargo, salario):
self.nombre = nombre
self.cargo = cargo
self.salario = salario
def __str__(self):
return f"{self.nombre} trabaja como {self.cargo} y cobra {self.salario} €."
lista_empleados = [
Empleado("Juan", "Director", 75000),
Empleado("Ana", "Presidenta", 85000),
Empleado("Antonio", "Administrativo", 25000),
Empleado("Sara", "Secretaria", 27000),
Empleado("Mario", "Botones", 21000)
]
[print(e.__str__()) for e in lista_empleados if e.salario > 50000]
Juan trabaja como Director y cobra 75000 €.
Ana trabaja como Presidenta y cobra 85000 €.
2.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/67/ del repositorio.
3. Map
3.1. Vídeo
3.2. Notas personales
En esta lección, estudiaremos la función map(), que, como filter(), también forma parte de un conjunto de funciones conocidas como ‘‘de orden superior’’ y nos permiten utilizar en Python el paradigma de programación funcional.
La filosofía de ambas funciones es ciertamente similar ya que, por ejemplo, map() aplica una función a cada elemento de un objeto de tipo iterable (listas, tuplas…) devolviendo a su vez un objeto de tipo iterable que contiene los resultados de dicha aplicación.
Retomemos la clase definida en la lección anterior, junto con la lista de empleados generada:
class Empleado:
def __init__(self, nombre, cargo, salario):
self.nombre = nombre
self.cargo = cargo
self.salario = salario
def __str__(self):
return f"{self.nombre} trabaja como {self.cargo} y cobra {self.salario} €."
lista_empleados = [
Empleado("Juan", "Director", 6700),
Empleado("Ana", "Presidenta", 7500),
Empleado("Antonio", "Administrativo", 1200),
Empleado("Sara", "Secretaria", 1250),
Empleado("Mario", "Botones", 1000)
]
Nota: hemos modificado los salarios para que sus cantidades sean mensuales, en lugar de las anuales declaradas en la lección anterior.
Imaginemos ahora que todos los empleados recibien un extra monetario en forma de comisión, que hemos de agregar a su salario mensual.
def calcula_comision(empleado):
empleado.salario *= 1.03
return empleado
lista_empleados_comision = map(calcula_comision, lista_empleados)
[print(e) for e in lista_empleados_comision]
Juan trabaja como Director y cobra 6901.0 €.
Ana trabaja como Presidenta y cobra 7725.0 €.
Antonio trabaja como Administrativo y cobra 1236.0 €.
Sara trabaja como Secretaria y cobra 1287.5 €.
Mario trabaja como Botones y cobra 1030.0 €.
¿Y si queremos aplicar la comisión solamente a aquellos trabajadores que tengan un salario inferior a 3000 euros?
def calcula_comision(empleado):
if empleado.salario <= 3000:
empleado.salario *= 1.03
return empleado
lista_empleados_comision = map(calcula_comision, lista_empleados)
[print(e) for e in lista_empleados_comision]
Juan trabaja como Director y cobra 6700 €.
Ana trabaja como Presidenta y cobra 7500 €.
Antonio trabaja como Administrativo y cobra 1236.0 €.
Sara trabaja como Secretaria y cobra 1287.5 €.
Mario trabaja como Botones y cobra 1030.0 €.
3.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/68/ del repositorio.
4. Expresiones regulares I
4.1. Vídeo
4.2. Notas personales
En esta lección, comenzaremos el estudio de las expresiones regulares en Python, que son una secuencia de caracteres que forman un patrón de búsqueda y sirven para el trabajo y procesamiento de texto. Por ejemplo, podemos estar interesados, entre otras tareas, en:
- Buscar un texto que se ajuste a un formato determinado (correo electrónico).
- Buscar si existe o no una cadena de caracteres dentro de un texto.
- Contar el número de coincidencias dentro de un texto.
Conviene que consultemos la documentación oficial del módulo asociado a las expresiones regulares, re, en Python.
A continuación, veamos algunos ejemplos sencillos. Empecemos ilustrando el uso del método search(), que nos permite buscar una cadena de texto concreta y nos ofrece su localización:
import re
cadena = "Vamos a aprender expresiones regulares."
print(re.search("aprender", cadena))
<re.Match object; span=(8, 16), match='aprender'>
Apreciamos que la ejecución nos devuelve un objeto, de tipo Match, que en el intervalo de caracteres (8, 16) ha encontrado la cadena de texto de interés, aprender.
Ahora bien, si insertamos una cadena de texto que no figure en la variable cadena, el resultado que arroja la ejecución del programa es None:
import re
cadena = "Vamos a aprender expresiones regulares."
print(re.search("Python", cadena))
None
Obviamente, podemos pasar variables a la función search():
import re
cadena = "Vamos a aprender expresiones regulares."
texto_buscar = "aprender"
if re.search(texto_buscar, cadena) is not None:
print("Texto encontrado.")
else:
print("Texto no encontrado.")
Texto encontrado.
Hemos encontrado el texto, efectivamente, pero, ¿en qué carácter comienza? Utilizando el método start() hallamos la respuesta:
import re
cadena = "Vamos a aprender expresiones regulares."
texto_buscar = "aprender"
texto_encontrado = re.search(texto_buscar, cadena)
print(texto_encontrado.start())
8
Análogamente,
print(texto_encontrado.end())
16
Al hilo de las acciones anteriores, el método span() nos devuelve una tupla con los valores mostrados arriba:
print(texto_encontrado.span())
(8, 16)
Finalmente, examinemos la utilidad del método findall(), para lo cual hemos de ampliar un poco la cadena de texto original suministrada:
import re
cadena = '''
Vamos a aprender expresiones regulares en Python.
Python es un lenguaje de sintaxis sencilla.'''
texto_buscar = "Python"
print(re.findall(texto_buscar, cadena))
['Python', 'Python']
Accedemos a una lista que contiene el texto de interés, tantas veces como repeticiones figuren en él. Empleando ahora la función len():
import re
cadena = '''
Vamos a aprender expresiones regulares en Python.
Python es un lenguaje de sintaxis sencilla.'''
texto_buscar = "Python"
print(len(re.findall(texto_buscar, cadena)))
2
4.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/69/ del repositorio.
5. Expresiones regulares II
5.1. Vídeo
5.2. Notas personales
En esta lección, continuaremos el estudio de las expresiones regulares abordando los denominados metacaracteres (o caracteres comodín).
Empecemos con las anclas, que dentro de una lista nos van a permitir encontrar coincidencias al principio y al final de cada elemento de esta. Por ejemplo, mediante el ancla ^, las buscamos al inicio de la cadena de texto:
import re
lista_nombres = ["Ana Gómez",
"María Martín",
"Sandra López",
"Santiago Martín"]
for nombre in lista_nombres:
if re.findall("^Sandra", nombre):
print(nombre)
Sandra López
El último bucle lo podemos compactar utilizando comprensiones de listas de la siguiente forma:
[print(nombre) for nombre in lista_nombres if re.findall("^Sandra", nombre)]
Así, podemos extraer de lista_nombres, si nos interesa, todos los nombres que comiencen por S:
import re
lista_nombres = ["Ana Gómez",
"María Martín",
"Sandra López",
"Santiago Martín"]
[print(nombre) for nombre in lista_nombres if re.findall("^S", nombre)]
Sandra López
Santiago Martín
¿Y si queremos todos los nombres cuyo apellido sea Martín? El ancla $ es el metacarácter que hemos de emplear:
import re
lista_nombres = ["Ana Gómez",
"María Martín",
"Sandra López",
"Santiago Martín"]
[print(nombre) for nombre in lista_nombres if re.findall("Martín$", nombre)]
María Martín
Santiago Martín
Veamos otro ejemplo de su uso, trabajando ahora con una lista de dominios, estamos interesados en encontrar aquellos que acaben en .es:
import re
urls = ["https://pildorasinformaticas.es",
"ftp://pildorasinformaticas.es",
"https://pildorasinformaticas.com",
"ftp://pildorasinformaticas.com"]
[print(url) for url in urls if re.findall(".es$", url)]
https://pildorasinformaticas.es
ftp://pildorasinformaticas.es
Quizá nos interese hallar qué dominios son de tipo ftp:
import re
urls = ["https://pildorasinformaticas.es",
"ftp://pildorasinformaticas.es",
"https://pildorasinformaticas.com",
"ftp://pildorasinformaticas.com"]
[print(url) for url in urls if re.findall("^ftp", url)]
ftp://pildorasinformaticas.es
ftp://pildorasinformaticas.com
Por otro lado, tenemos las clases de caracteres, que nos permiten introducir patrones de búsqueda utilizando el operador []. Cambiemos ligeramente los dominios para ver su utilidad (buscando aquellos dominios que contengan el carácter ñ):
import re
urls = ["https://pildorasinformaticas.es",
"ftp://pildorasinformaticas.es",
"https://pildorasinformaticas.com",
"ftp://pildorasinformaticas.com",
"https://informaticaenespaña.es"]
[print(url) for url in urls if re.findall("[ñ]", url)]
https://informaticaenespaña.es
Un ejemplo un tanto más complejo: en una lista de palabras, queremos encontrar si se hallan las palabras niños y niñas. Como solo se diferencias ambas cadenas en un carácter, podemos escribir:
import re
urls = ["hombres", "mujeres", "mascotas", "niños", "niñas"]
[print(url) for url in urls if re.findall("niñ[oa]s", url)]
niños
niñas
Nota: al escribir [oa] no exigimos que deban estar presentes los dos caracteres y en ese preciso orden. La función findall() nos arrojará una coincidencia cuando alguno de los dos esté presente (o ambos, siendo indiferente el orden en el que se encuentren en este último caso).
Esta estrategia es también útil cuando lidiamos con tildes:
import re
urls = ["hombres", "mujeres", "mascotas", "camión", "camion"]
[print(url) for url in urls if re.findall("cami[oó]n", url)]
camión
camion
5.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/70/ del repositorio.
6. Expresiones regulares III
6.1. Vídeo
6.2. Notas personales
En esta lección, continuaremos el estudio de las expresiones regulares analizando cómo trabajar con rangos. Estos nos permiten buscar patrones indicando un rango de números, de caracteres, etc.
Por ejemplo, a partir de una lista de nombres, supongamos que estamos interesados en hallar todos aquellos que tengan letras comprendidas entre la o y la t:
import re
nombres = ["Ana", "Pedro", "María", "Rosa", "Sandra", "Celia"]
[print(nombre) for nombre in nombres if re.findall("[o-t]", nombre)]
Pedro
María
Rosa
Sandra
Nota: los rangos son case sensitive, esto es, distinguen entre minúsculas y mayúsculas. Por ejemplo, si combinamos el rango anterior con el ancla ^, la ejecución no arrojará resultado alguno, porque todos los nombres están declarados con su inicial en mayúscula.
import re
nombres = ["Ana", "Pedro", "María", "Rosa", "Sandra", "Celia"]
[print(nombre) for nombre in nombres if re.findall("^[o-t]", nombre)]
No obstante, completando el rango solucionamos esta situación:
import re
nombres = ["Ana", "Pedro", "María", "Rosa", "Sandra", "Celia"]
[print(nombre) for nombre in nombres if re.findall("^[o-tO-T]", nombre)]
Pedro
Rosa
Sandra
A continuación, estudiemos el uso de rangos cuando se nos presenta una lista de códigos:
import re
codigos = ["Ma1", "Se1", "Ma2", "Ba1", "Ma3", "Va1", "Va2", "Ma4"]
[print(codigo) for codigo in codigos if re.findall("Ma[0-3]", codigo)]
Ma1
Ma2
Ma3
Por otro lado, Python nos permite la posibilidad de negar rangos, es decir, de obtener aquellos resultados que no se ajustan al patrón de búsqueda especificado. Para ello, antecediendo el rango, utilizamos el carácter ^:
import re
codigos = ["Ma1", "Se1", "Ma2", "Ba1", "Ma3", "Va1", "Va2", "Ma4"]
[print(codigo) for codigo in codigos if re.findall("Ma[^0-3]", codigo)]
Ma4
Acto seguido, agreguemos algunos códigos nuevos y sigamos experimentando el uso de rangos:
import re
codigos = ["Ma1", "Se1", "Ma2", "Ba1", "Ma3", "Va1", "Va2", "Ma4",
"MaA", "Ma5", "MaB", "MaC"]
[print(codigo) for codigo in codigos if re.findall("Ma[0-3A-B]", codigo)]
Ma1
Ma2
Ma3
MaA
MaB
Ahora, insertemos algunos caracteres especiales en mitad de ciertos códigos y veamos entonces cómo lidiar con ellos. Imaginemos que buscamos todos aquellos cuyo tercer carácter sea bien un punto, bien dos puntos:
import re
codigos = ["Ma.1", "Se1", "Ma2", "Ba1", "Ma:3", "Va1", "Va2", "Ma4",
"MaA", "Ma.5", "MaB", "Ma:C"]
[print(codigo) for codigo in codigos if re.findall("Ma[.:]", codigo)]
Ma.1
Ma:3
Ma.5
Ma:C
6.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/71/ del repositorio.
7. Expresiones regulares IV
7.1. Vídeo
7.2. Notas personales
En esta lección, finaliremos la serie dedicada a expresiones regulares profundizando en el uso de las funciones match() y search() del módulo re. La función match() busca coincidencias, con respecto a un patrón determinado, siempre al comienzo del texto.
import re
nombre1 = "Sandra López"
nombre2 = "Antonio Gómez"
nombre3 = "María López"
if re.match("Sandra", nombre1):
print("Hemos encontrado el nombre.")
else:
print("No hemos encontrado el nombre.")
Hemos encontrado el nombre.
Por otro lado, podemos evitar el comportamiento case sensitive de esta función mediante el parámetro re.IGNORECASE. Cambiemos Sandra por sandra y comprobémoslo:
import re
nombre1 = "Sandra López"
nombre2 = "Antonio Gómez"
nombre3 = "María López"
if re.match("sandra", nombre1, re.IGNORECASE):
print("Hemos encontrado el nombre.")
else:
print("No hemos encontrado el nombre.")
Hemos encontrado el nombre.
Además, tenemos a nuestra disposición el uso de comodines en los patrones de búsqueda. Así, si añadimos dos nuevos nombres ‘‘parecidos’’, Lara y Jara, mediante el carácter . (que representa un carácter qualquiera sin determinar) podemos comprobar si ambos pertenecen o no a un listado de nombres:
import re
nombres = ["Sandra López", "Antonio Gómez", "María López",
"Jara Martín", "Lara Pérez"]
[print(nombre, end="\n") for nombre in nombres if re.match(".ara", nombre)]
Jara Martín
Lara Pérez
A continuación, veamos cómo emplear el patrón \d para averiguar si una cadena comienza o no por un número:
import re
datos = ["Alexis Sáez", "123456789", "Number1"]
[print(d) for d in datos if re.match("\d", d)]
123456789
Ahora, cambiemos de tercio y estudiemos la función search() que, a diferencia de match() (que se limita a buscar al comienzo de un texto), examina la cadena de texto completa. Retomemos el ejemplo de los nombres y busquemos la aparición de ciertos apellidos concretos:
import re
nombres = ["Sandra López", "Antonio Gómez", "María López",
"Jara Martín", "Lara Pérez"]
[print(nombre, end="\n") for nombre in nombres if re.search("López", nombre)]
Sandra López
María López
No obstante, la principal utilidad de search() reside en la búsqueda de determinados patrones dentro de una cadena de caracteres de extensión considerable:
import re
codigos = [
'''
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7.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/72/ del repositorio.
8. Decoradoras I
8.1. Vídeo
8.2. Notas personales
En esta lección, introduciremos el uso de las decoradoras (o funciones decoradoras), que son funciones que añaden ciertos comportamientos a otras (de ahí el nombre, puesto que las ‘‘decoran’’ incorporando funcionalidades adicionales).
La estructura de una decoradora, de forma abstracta, es la siguiente:
- Son tres funciones (
A,ByC), dondeArecibe como parámetro aBpara devolverC. - Esto es, una decoradora devuelve siempre una función.
Su sintaxis queda como sigue:
def funcion_decoradora(funcion): # funcion_A(funcion_B)
def funcion_interna(): # funcion_C
# codigo funcion interna
return funcion_interna
Veamos su aplicación práctica mediante un ejemplo muy sencillo, en el que la utilidad de la decoradora será casi nula y nos servirá únicamente para comprender su funcionamiento, sin añadir excesiva complejidad al código fuente.
En primer lugar, tecleamos:
def suma():
print(15 + 20)
def resta():
print(30 - 10)
suma()
resta()
35
20
Acto seguido, supongamos que deseamos añadir a todas las funciones cierto comportamiento adicional. Para ello, podemos acudir a su código y modificarlas una por una (en este ejemplo son dos, pero imaginemos un caso donde hubiera cientos de funciones) o utilizar una decoradora:
def funcion_decoradora(funcion_parametro):
def funcion_interior():
# Acciones adicionales que decoran
print("Vamos a realizar un cálculo: ")
funcion_parametro()
# Acciones adicionales que decoran
print("Hemos terminado el cálculo.")
return funcion_interior
A continuación, para añadir el decorador a cualquiera de las funciones ya previamente existentes, escribimos:
@funcion_decoradora
def suma():
print(15 + 20)
def resta():
print(30 - 10)
suma()
resta()
Vamos a realizar un cálculo:
35
Hemos terminado el cálculo.
20
Notemos cómo el decorador solo afecta a la función suma(), pues así lo hemos declarado arriba. Bastaría replicar la estrategia para decorar asimismo la función resta().
8.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/73/ del repositorio.
9. Decoradoras II
9.1. Vídeo
9.2. Notas personales
En esta lección, continuamos el estudio de las funciones generadoras, analizando cómo utilizar parámetros con ellas. Para ello, retomemos el código del ejemplo de la lección anterior:
def funcion_decoradora(funcion_parametro):
def funcion_interior():
# Acciones adicionales que decoran
print("Vamos a realizar un cálculo: ")
funcion_parametro()
# Acciones adicionales que decoran
print("Hemos terminado el cálculo.")
return funcion_interior
@funcion_decoradora
def suma():
print(15 + 20)
@funcion_decoradora
def resta():
print(30 - 10)
suma()
resta()
Modifiquemos las funciones suma() y resta() para que admitan la posibilidad de recibir parámetros:
@funcion_decoradora
def suma(n1, n2):
print(n1 + n2)
@funcion_decoradora
def resta(n1, n2):
print(n1 - n2)
A continuación, en la funcion_interior() y en funcion_parametros(), que figuran dentro de la funcion_decoradora(), gestionamos esos parámetros utilizando *args, que posibilita que una función reciba un número indeterminado de parámetros. Así,
def funcion_decoradora(funcion_parametro):
def funcion_interior(*args):
# Acciones adicionales que decoran
print("Vamos a realizar un cálculo: ")
funcion_parametro(*args)
# Acciones adicionales que decoran
print("Hemos terminado el cálculo.")
return funcion_interior
De esta manera, si ejecutamos ahora el código para las siguientes llamadas de las funciones suma() y resta():
suma(10, 5)
resta(25, 20)
Vamos a realizar un cálculo:
15
Hemos terminado el cálculo.
Vamos a realizar un cálculo:
5
Hemos terminado el cálculo.
Por otro lado, incluso podemos ampliar la funcionalidad de nuestra decoradora, permitiendo la posibilidad de admitir parámetros que sigan el patrón key = value. Para ello, utilizamos en la definición de funcion_interior() y funcion_parametro() la convención **kwargs como sigue:
def funcion_decoradora(funcion_parametro):
def funcion_interior(*args, **kwargs):
# Acciones adicionales que decoran
print("Vamos a realizar un cálculo: ")
funcion_parametro(*args, **kwargs)
# Acciones adicionales que decoran
print("Hemos terminado el cálculo.")
return funcion_interior
A continuación, construimos una función que realice la potenciación de un número y procedemos a su llamada, utilizando ahora el esquema key = value:
@funcion_decoradora
def potencia(base, exponente):
print(pow(base, exponente))
potencia(base=5, exponente=2)
Vamos a realizar un cálculo:
25
Hemos terminado el cálculo.
9.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/74/ del repositorio.
10. Documentación
10.1. Vídeo
10.2. Notas personales
En esta lección, estudiaremos cómo documentar nuestros programas, esto es, incluir comentarios en clases, métodos, módulos, etc., con el objetivo de facilitar el trabajo en equipo sobre todo; resultando especialmente útil cuando las aplicaciones son complejas.
Para empezar, tomemos como referencia este sencillo código, que contiene la definición de dos funciones y llamadas a estas:
def area_cuadrado(lado):
return "El área del cuadrado es: " + str(lado * lado)
def area_triangulo(base, altura):
return "El área del triángulo es: " + str(base * altura / 2.)
print(area_cuadrado(5))
print(area_triangulo(3, 6))
El área del cuadrado es: 25
El área del triángulo es: 9.0
A continuación, para documentarlas, tras su definición insertamos el comentario oportuno encerrado por una triple comilla. De esta manera, mediante el atributo __doc__, incluso podemos acceder a la documentación de una función en tiempo de ejecución:
def area_cuadrado(lado):
"""Calcula el área de un cuadrado dado su lado."""
return "El área del cuadrado es: " + str(lado * lado)
def area_triangulo(base, altura):
"""Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura."""
return "El área del triángulo es: " + str(base * altura / 2.)
# print(area_cuadrado(5))
# print(area_triangulo(3, 6))
print(area_cuadrado.__doc__)
print(area_triangulo.__doc__)
Calcula el área de un cuadrado dado su lado.
Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura.
Por otro lado, obtenemos el mismo resultado empleando la función help() que, además, nos ofrece acceso a la cabecera de la definición de la función y al módulo donde se encuentra:
def area_cuadrado(lado):
"""Calcula el área de un cuadrado dado su lado."""
return "El área del cuadrado es: " + str(lado * lado)
def area_triangulo(base, altura):
"""Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura."""
return "El área del triángulo es: " + str(base * altura / 2.)
# print(area_cuadrado(5))
# print(area_triangulo(3, 6))
# print(area_cuadrado.__doc__)
# print(area_triangulo.__doc__)
help(area_cuadrado)
help(area_triangulo)
Help on function area_cuadrado in module __main__:
area_cuadrado(lado)
Calcula el área de un cuadrado dado su lado.
Help on function area_triangulo in module __main__:
area_triangulo(base, altura)
Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura.
Ahora, modifiquemos ligeramente el código para generar una clase Areas, en cuyo interior se encuentren las dos anteriores funciones, y veamos cómo acceder a la documentación generada antes:
class Areas:
def area_cuadrado(lado):
"""Calcula el área de un cuadrado dado su lado."""
return "El área del cuadrado es: " + str(lado * lado)
def area_triangulo(base, altura):
"""Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura."""
return "El área del triángulo es: " + str(base * altura / 2.)
help(Areas.area_cuadrado)
help(Areas.area_triangulo)
Help on function area_cuadrado in module __main__:
area_cuadrado(lado)
Calcula el área de un cuadrado dado su lado.
Help on function area_triangulo in module __main__:
area_triangulo(base, altura)
Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura.
Además, para obtener una documentación general de la clase basta teclear:
help(Areas)
Help on class Areas in module __main__:
class Areas(builtins.object)
| Methods defined here:
|
| area_cuadrado(lado)
| Calcula el área de un cuadrado dado su lado.
|
| area_triangulo(base, altura)
| Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura.
|
| ----------------------------------------------------------------------
| Data descriptors defined here:
|
| __dict__
| dictionary for instance variables (if defined)
|
| __weakref__
| list of weak references to the object (if defined)
Finalmente, también podemos documentar la propia clase:
class Areas:
"""Esta clase calcula las áreas de diferentes figuras geométricas."""
def area_cuadrado(lado):
"""Calcula el área de un cuadrado dado su lado."""
return "El área del cuadrado es: " + str(lado * lado)
def area_triangulo(base, altura):
"""Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura."""
return "El área del triángulo es: " + str(base * altura / 2.)
help(Areas)
Help on class Areas in module __main__:
class Areas(builtins.object)
| Esta clase calcula las áreas de diferentes figuras geométricas.
|
| Methods defined here:
|
| area_cuadrado(lado)
| Calcula el área de un cuadrado dado su lado.
|
| area_triangulo(base, altura)
| Calcula el área de un triángulo dada su base y su altura.
|
| ----------------------------------------------------------------------
| Data descriptors defined here:
|
| __dict__
| dictionary for instance variables (if defined)
|
| __weakref__
| list of weak references to the object (if defined)
Nota: utilizando esta misma estrategia, podemos documentar asimismo módulos.
10.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/75/ del repositorio.
11. Pruebas I
11.1. Vídeo
11.2. Notas personales
En esta lección, analizaremos cómo realizar pruebas, utilizando la documentación para ello. Esta forma de proceder la podemos llevar a cabo con el módulo doctest de Python.
Para empezar, partamos de este sencillo código, que contiene una función que calcula el área del triángulo dada su base y su altura:
def area_triangulo(base, altura):
return base * altura / 2.
print(area_triangulo(2, 4))
4.0
A continuación, documentemos la función area_triangulo() siguiendo el procedimiento visto en la lección anterior e incluyamos ahí nuestra primera prueba (antecediéndola mediante >>>). Luego, una vez importado el módulo doctest, incluimos la instrucción doctest.testmod():
import doctest
def area_triangulo(base, altura):
"""
Calcula el área de un triángulo dada su base y altura.
>>> area_triangulo(3, 6)
9.0
"""
return base * altura / 2.
doctest.testmod()
Al ejecutar el anterior bloque de código, no observamos respuesta alguna en la consola de Python, lo cual es una buena señal, pues significa que se han superado los tests planteados sin encontrar ningún problema.
Ahora, imaginemos que nos hemos equivocado escribiendo el test (también valdría modificando la expresión que devuelve la instrucción return) y decimos que ha de resultar 8.0 el área de un triángulo de base 3 y altura 6:
import doctest
def area_triangulo(base, altura):
"""
Calcula el área de un triángulo dada su base y altura.
>>> area_triangulo(3, 6)
8.0
"""
return base * altura / 2.
doctest.testmod()
**********************************************************************
File "pruebas_2.py", line 8, in __main__.area_triangulo
Failed example:
area_triangulo(3, 6)
Expected:
8.0
Got:
9.0
**********************************************************************
1 items had failures:
1 of 1 in __main__.area_triangulo
***Test Failed*** 1 failures.
Acto seguido, compliquemos ligeramente el ejemplo y hagamos que la función area_triangulo() devuelva una cadena de caracteres en lugar de un valor numérico. Ello implica redactar con cuidado la prueba:
import doctest
def area_triangulo(base, altura):
"""
Calcula el área de un triángulo dada su base y altura.
>>> area_triangulo(3, 6)
'El área del triángulo es 9.0'
"""
return "El área del triángulo es " + str(base * altura / 2.)
doctest.testmod()
Nota: hemos de proceder con cautela porque, en esta ocasión, las comillas ' y " no son intercambiables.
Obviamente, tenemos la posibilidad de realizar varias pruebas:
import doctest
def area_triangulo(base, altura):
"""
Calcula el área de un triángulo dada su base y altura.
>>> area_triangulo(3, 6)
'El área del triángulo es 9.0'
>>> area_triangulo(2, 4)
'El área del triángulo es 4.0'
>>> area_triangulo(4, 5)
'El área del triángulo es 10.0'
"""
return "El área del triángulo es " + str(base * altura / 2.)
doctest.testmod()
No obstante, llevar a cabo múltiples pruebas tiene sentido cuando la complejidad del código se incrementa. Recordemos el código que generamos para comprobar si una dirección de correo electrónico era correcta en función de si presentaba o no el carácter @:
import doctest
def check_mail(mail_user):
"""
Evalúa un mail recibido en busca de @.
Si tiene una @ es correcto.
Si tiene más de una @ es incorrecto.
Si la @ está al final es incorrecto.
>>> check_mail("alexis@cursos.es")
True
>>> check_mail("alexiscursos.es@")
False
>>> check_mail("alexis.cursos.es")
False
>>> check_mail("alexis@cursos@es")
False
"""
arroba = mail_user.count("@")
return not (arroba != 1 or mail_user.rfind('@') == len(mail_user) - 1)
doctest.testmod()
11.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/76/ del repositorio.
12. Pruebas II
12.1. Vídeo
12.2. Notas personales
En esta lección, continuaremos el estudio de las pruebas que realizamos utilizando la documentación, pero incrementando un tanto su complejidad (con expresiones anidadas), para así ver las opciones que nos plantea el módulo doctest.
Para empezar, partamos del siguiente código fuente, que no es todo lo eficiente que debería, pero que cumple su propósito a efectos metodológicos para ilustrar pruebas con expresiones anidadas:
import math
def raiz_cuadrada(lista_numeros):
"""
La función devuelve una lista con la raíz cuadrada de
los elementos numéricos pasados por parámetros en otra
lista.
"""
return [math.sqrt(n) for n in lista_numeros]
print(raiz_cuadrada([1, 4, 9, 16]))
[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
A continuación, para diseñar una prueba que contenta estructuras complejas como condicionales o bucles, simplemente hemos de utilizar ... apropiadamente para anidar instrucciones:
import doctest
import math
def raiz_cuadrada(lista_numeros):
"""
La función devuelve una lista con la raíz cuadrada de
los elementos numéricos pasados por parámetros en otra
lista.
>>> lista = []
>>> for i in [4, 9, 16]:
... lista.append(i)
>>> raiz_cuadrada(lista)
[2.0, 3.0, 4.0]
"""
return [math.sqrt(n) for n in lista_numeros]
doctest.testmod()
Acto seguido, analicemos cómo implementar pruebas que arrojen excepciones. Por ejemplo, incluyamos un elemento negativo en la lista que pasamos como argumento a la función raiz_cuadrada():
print(raiz_cuadrada([4, -9, 16]))
Traceback (most recent call last):
File "pruebas_2.py", line 27, in <module>
print(raiz_cuadrada([4, -9, 16]))
File "pruebas_2.py", line 22, in raiz_cuadrada
return [math.sqrt(n) for n in lista_numeros]
File "pruebas_2.py", line 22, in <listcomp>
return [math.sqrt(n) for n in lista_numeros]
ValueError: math domain error
No obstante, para diseñar una prueba que contemple el uso de número negativos en general (y no el de esta lista en concreto), utilizaremos ... y nos quedaremos únicamente con la primera y última línea de la excepción arrojada arriba:
import doctest
import math
def raiz_cuadrada(lista_numeros):
"""
La función devuelve una lista con la raíz cuadrada de
los elementos numéricos pasados por parámetros en otra
lista.
>>> lista = []
>>> for i in [4, 9, 16]:
... lista.append(i)
>>> raiz_cuadrada(lista)
[2.0, 3.0, 4.0]
>>> lista = []
>>> for i in [4, -9, 16]:
... lista.append(i)
>>> raiz_cuadrada(lista)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: math domain error
"""
return [math.sqrt(n) for n in lista_numeros]
doctest.testmod()
12.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/77/ del repositorio.
13. Ejecutables
13.1. Vídeo
13.2. Notas personales
En esta lección, estudiaremos cómo generar un ejecutable de una aplicación escrita en Python y que tomará el formato nativo del sistema operativo en el que estemos trabajando (.exe en Windows, por ejemplo).
Para empezar, desde la terminal del sistema, instalamos pyinstaller, utilizando para ello la instrucción:
pip3 install pyinstaller
A continuación, rescatemos los archivos de la aplicación que simulaba una calculadora, correspondiente a la lección 50. Generemos una copia de ellos, por coherencia con la estructura del repositorio, en el directorio /lecciones/78/.
Ahora, desde la terminal, nos desplazamos a dicho directorio y tecleamos:
pyinstaller calculadora.py
Esto es, la instrucción pyinstaller seguida del nombre del archivo del cual deseamos generar un ejecutable.
El proceso da a luz a una cantidad considerable de ficheros y carpetas, siendo de nuestro interés la denominada /dist/, en cuyo interior encontraremos otra designada como /calculadora/, que contiene la aplicación lista para ser distribuida. Si hacemos doble clic sobre calculadora.exe, podemos corroborar que la aplicación funciona a la perfección.
Ahora bien, tras ella aparece la propia terminal de Python, característica que quizá no nos interese y posiblemente solo deseemos trabajar con la interfaz gráfica de la calculadora. Para conseguirlo, hemos de incluir el modificador --windowed, en la llamada a pyinstaller, a la hora de crear el ejecutable:
pyinstaller --windowed calculadora.py
No obstante, la aplicación requiere de la presencia de todos los ficheros contenidos en el directorio /calculadora/ para su correcto funcionamiento. Sería deseable que todo ello se ‘‘compilase’’ en un único archivo y que se pudiera ejecutar en cualquier ordenador, independientemente de si tiene o no instalado Python. El mencionado comportamiento se obtiene agregando el modificador --onefile a la anterior instrucción, esto es,
pyinstaller --windowed --onefile calculadora.py
Ahora, en la carpeta /dist/ hallamos únicamente el archivo.
Finalmente, de cara a modificar el icono de la aplicación, simplemente hemos de añadir un nuevo modificador a la instrucción pyinstaller: --icon=./icon.ico, siendo icon.ico el nombre del archivo que contiene el icono y que se ubica en el mismo directorio donde se halla el fichero calculadora.py. Así pues, tecleamos:
pyinstaller --windowed --onefile --icon=./icon.ico calculadora.py
13.3. Código fuente
El código fuente y los posibles ficheros externos generados correspondientes a esta lección se encuentran disponibles para su consulta en la carpeta /lecciones/78/ del repositorio.
