La guía definitiva para Python 2023

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Por Bofu Agence Marketing17 sept 20230 comments

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Python Mastery

Introducción a Python

¿Qué es Python? Definición y descripción general

Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y de propósito general. Eso es un bocado, ¿verdad? Vamos a desglosarlo:

Interpretado: a diferencia de algunos lenguajes que necesitan un paso de compilación separado, el código Python se ejecuta directamente desde su código fuente. Esto facilita la realización de cambios y la prueba del código.
Alto nivel: Python está diseñado para ser fácil de usar y abstraer la mayoría de los detalles complejos. Esto significa que no necesita preocuparse por detalles complejos como la gestión de la memoria.
Propósito general: ya sea que esté creando una aplicación web, procesando datos para análisis o creando un juego, Python lo tiene cubierto. Es un lenguaje versátil diseñado para una variedad de aplicaciones.

Ejemplo: para comprender la simplicidad de Python, aquí está el programa clásico "Hello World":

print ( "Hello, World!" )

Esta frase breve demuestra la sencilla sintaxis de Python. Permite al programador lograr mucho con muy pocas líneas de código.

Breve historia: de Python 1 a Python 3

El viaje de Python comenzó a finales de la década de 1980, cuando Guido van Rossum, inspirado por el lenguaje ABC, decidió crear un proyecto durante sus vacaciones de Navidad en 1989. En febrero de 1991, se lanzó la primera versión pública, Python 0.9.0.

Aquí hay algunos hitos notables en la evolución de Python:

Python 1.0 (1994): El comienzo. Tenía características y funcionalidades básicas que sentaron las bases del lenguaje.
Python 2.0 (2000): introdujo muchas funciones como recolección de basura y compatibilidad con Unicode. Posteriormente, Python 2.7 se convirtió en una de las versiones más longevas y utilizadas.
Python 3.0 (2008): una revisión importante. No era compatible con versiones anteriores de Python 2. Las características clave incluían una sintaxis más consistente y la declaración "imprimir" convirtiéndose en una función.

Python 3 es el presente y el futuro del lenguaje. Si eres nuevo en Python, es recomendable comenzar con Python 3.

¿Por qué Python? Versatilidad, legibilidad y soporte comunitario

Entonces, ¿por qué Python se ha convertido en el favorito de muchos desarrolladores, científicos de datos y gigantes tecnológicos?

1. Versatilidad

Python es un experto en todos los oficios. Desde el desarrollo web con marcos como Django y Flask hasta el análisis de datos con pandas y el aprendizaje automático con TensorFlow y Scikit-learn, las vastas bibliotecas y marcos de Python lo hacen apto para diversas aplicaciones.

Ejemplo: Aquí hay un ejemplo simple que utiliza el marco web Flask para crear un servidor web:

from flask import Flask
 app = Flask(__name__)

@ aplicación.ruta( '/' ) definitivamente hola (): devolver "¡Hola, mundo web con Python!" si __nombre__ == '__principal__' : aplicación.run()

¡Con solo unas pocas líneas, habrá configurado un servidor web básico!

2. Legibilidad

Python enfatiza la legibilidad del código, lo que facilita a los desarrolladores escribir y mantener el código. El uso de sangría, en lugar de llaves u otros delimitadores, impone una estructura uniforme. Esto hace que el código Python se explique por sí mismo, lo que genera menos errores y proyectos más fáciles de mantener.

Ejemplo: considere un bucle for simple para imprimir números del 1 al 5:

for i in range ( 1 , 6 ):
 print (i)

La sangría muestra claramente el alcance del bucle sin necesidad de caracteres adicionales.

3. Apoyo comunitario

La comunidad de Python es vasta, activa y solidaria. Esto significa que puede encontrar un módulo, biblioteca o solución para casi cualquier problema. Desde foros hasta conferencias dedicadas a Python, el ecosistema se nutre de la colaboración y el espíritu de código abierto. Plataformas como PyPi (Python Package Index) albergan miles de módulos de terceros disponibles para su uso, lo que hace que el proceso de desarrollo sea aún más conveniente.

Esto fue sólo una inmersión en la introducción de Python. A medida que avancemos, exploraremos sus intrincadas funcionalidades, sus aplicaciones y su vibrante ecosistema, mostrando por qué es el lenguaje elegido por tantos profesionales en todo el mundo.

Conceptos básicos de Python

Comprender la sintaxis y la estructura de Python

La sintaxis de Python suele ser elogiada por su claridad y simplicidad. Este idioma está diseñado para parecerse en gran medida al inglés, lo que lo convierte en uno de los idiomas más legibles en el mundo de la codificación. Profundicemos en sus elementos estructurales.

1. Sintaxis básica

A diferencia de muchos otros lenguajes, Python usa sangría (espacios en blanco) para definir bloques de código. Puede ser una pestaña o varios espacios. Esto ayuda a que el código sea visualmente limpio y legible.

Ejemplo:

if True : imprimir ( "¡Esto es verdad!" )

Observe cómo la declaración de impresión tiene sangría bajo la condición if , lo que indica que es parte del bloque if .

2. Comentarios

Los comentarios son una parte esencial de cualquier lenguaje de programación. En Python, todo lo que sigue al símbolo # se considera un comentario y el intérprete lo ignora.

Ejemplo:

# This is a comment
 print ( "This is not a comment." ) # This part is a comment too

Variables, tipos de datos y operadores

Las variables son esencialmente ubicaciones de memoria con nombre que se utilizan para almacenar valores. En Python, las variables no necesitan una declaración explícita para reservar espacio en la memoria. La declaración o inicialización de la variable ocurre automáticamente cuando se le asigna un valor.

1. Variables

Ejemplo:

name = "John"
 age = 30

2. Tipos de datos

Python tiene varios tipos de datos y se clasifican como:

Números: como int y float

x = 10 # Integer y = 20.5 # Floating point
Cadenas: datos textuales entre comillas y saludos = "¡Hola, mundo!"
Listas, tuplas y diccionarios: estructuras de datos complejas en las que profundizaremos en capítulos posteriores.

3. Operadores

Los operadores realizan operaciones sobre variables y valores. Python tiene:

Operadores aritméticos ( + , - , * , / , % , ** , // )

sum = 5 + 3 # results in 8
Operadores de comparación ( == , != , < , > , <= , >= )

if age > 18 : print ( "Adult" )

Estructuras de control: bucles, condicionales

Las estructuras de control guían el flujo de ejecución en función de condiciones o repeticiones específicas.

1. Condicionales

Las declaraciones if , elif y else se utilizan para operaciones condicionales.

Ejemplo:

if age < 18 :
 print ( "Minor" )
 elif age == 18 :
 print ( "Just turned adult!" )
 else :
 print ( "Adult" )

2. Bucles

Python tiene dos comandos de bucle principales: for y while .

Bucle for: a menudo se usa para iterar sobre una secuencia.

Ejemplo:

for i in range ( 5 ): print (i)
Bucle while: ejecuta un conjunto de declaraciones siempre que una condición sea verdadera.

Ejemplo:

count = 1 while count < 6 : print (count) count += 1

Estos aspectos fundamentales sientan las bases para una programación Python más avanzada. Comprender estos conceptos es crucial antes de sumergirse en las funcionalidades avanzadas de Python. A medida que avancemos, verá cómo estos conceptos básicos interactúan con elementos más sofisticados para crear programas Python funcionales y eficientes.

Profundice en los tipos de datos

Los tipos de datos son fundamentales para cualquier lenguaje de programación y actúan como los componentes básicos sobre los que se desarrollan las aplicaciones. Python, con su escritura dinámica, ofrece un rico conjunto de tipos de datos. Profundicemos en ellos.

Tipos numéricos: enteros, flotantes, complejos

Python proporciona tres tipos numéricos principales:

1. Enteros ( `int` )

Estos representan números enteros, tanto positivos como negativos.

Ejemplo:

x = 5
 y = - 3

2. Flotadores ( `float` )

Los números de coma flotante son decimales. Se pueden utilizar cuando se requiere mayor precisión en los cálculos.

Ejemplo:

temp = 23.5
 growth_rate = 2.5

3. Complejo ( `complex` )

Se trata de números con componente real e imaginaria, representados como x + yj .

Ejemplo:

z = 3 + 5j

Cadenas, listas, tuplas y conjuntos

1. Cuerdas ( `str` )

Las cadenas en Python son matrices de bytes que representan caracteres. Se crean encerrando caracteres entre comillas.

Ejemplo:

name = "John Doe"

Puede acceder a los caracteres de cadena utilizando corchetes:

first_char = name[ 0 ] # Results in 'J'

2. Listas ( `list` )

Una lista es una colección de elementos, ordenados y modificables. Las listas permiten elementos duplicados.

Ejemplo:

fruits = [ "apple" , "banana" , "cherry" ]

3. Tuplas ( `tuple` )

Una tupla es similar a una lista pero no se puede modificar. Esto significa que no puede agregar, eliminar ni modificar elementos después de la creación de la tupla.

Ejemplo:

coordinates = ( 4.0 , 5.2 )

4. Conjuntos ( `set` )

Un conjunto es una colección de elementos, desordenados y no indexados. Los conjuntos no permiten duplicados.

Ejemplo:

unique_numbers = { 1 , 2 , 3 , 3 , 4 } # Results in {1, 2, 3, 4}

Diccionarios: estructuras de pares clave-valor

Un diccionario ( dict ) en Python es una colección desordenada de valores de datos, que se utiliza para almacenar valores de datos como un mapa, que, a diferencia de otros tipos de datos, permite almacenar datos en un par clave:valor.

Ejemplo:

person = {
 "name" : "John" ,
 "age" : 30 ,
 "city" : "New York"
 }

Puede acceder a los elementos de un diccionario consultando su clave:

name = person[ "name" ] # Results in 'John'

Los diversos y ricos tipos de datos de Python son una de las razones de su inmensa popularidad. Con estos componentes básicos, puedes modelar casi cualquier entidad o lógica del mundo real. A medida que se familiarice con estos tipos de datos y sus operaciones, allanará el camino para funcionalidades y aplicaciones de Python más avanzadas.

Funciones y módulos de Python

En el corazón de cualquier lenguaje de programación se encuentra la capacidad de definir bloques de código reutilizables y organizarlos para facilitar el acceso y mejorar el mantenimiento. En Python, esto se logra principalmente mediante funciones y módulos.

Definir y llamar funciones

Las funciones son bloques de código organizado y reutilizable que realizan una única acción relacionada. Las funciones ofrecen modularidad, lo que hace que su código sea más legible y manejable.

1. Definición de funciones

Puede definir una función utilizando la palabra clave def , seguida del nombre de la función y paréntesis.

Ejemplo:

def greet ():
 print ( "Hello, World!" )

2. Funciones de llamada

Una vez definida una función, se puede llamar (o ejecutar) utilizando el nombre de la función seguido de paréntesis.

Ejemplo:

greet() # Outputs: Hello, World!

Las funciones también pueden tomar parámetros (entradas) y devolver salidas.

Ejemplo:

def add ( a, b ):
 return a + b

 result = add( 5 , 3 ) # result stores the value 8

Funciones Lambda, asignar, filtrar y reducir

1. Funciones Lambda

Las funciones lambda son pequeñas funciones anónimas. Pueden tener cualquier número de argumentos pero sólo pueden tener una expresión.

Ejemplo:

multiply = lambda a, b: a * b
 print (multiply( 5 , 3 )) # Outputs: 15

2. Mapear, filtrar y reducir

Mapa : aplica una función a todos los elementos de una lista de entrada.

Ejemplo:

numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] cuadrado = lista ( mapa ( lambda x: x** 2 , números)) # al cuadrado almacena la lista [1, 4, 9, 16]
Filtro : crea una lista de elementos para los cuales una función devuelve verdadero.

Ejemplo:

numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] evens = list ( filter ( lambda x: x % 2 == 0 , numbers)) # evens stores the list [2, 4]
Reducir : aplica un cálculo continuo a pares secuenciales de valores en una lista. Nota: Debe importarlo desde functools .

Ejemplo:

from functools import reduce numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] product = reduce(( lambda x, y: x * y), numbers) # product stores the value 24

Módulos, paquetes y la declaración de importación

Los módulos son simplemente scripts de Python que usted escribe y que constan de funciones, clases o variables. Un paquete es una forma de organizar módulos relacionados en una única jerarquía de directorios.

1. Módulos

Para utilizar un módulo, debe importarlo.

Ejemplo: si tiene un archivo math_operations.py con una función add() , puede importarlo y usarlo como:

import math_operations
 result = math_operations.add( 5 , 3 )

2. Paquetes

Si tiene un directorio con varios archivos de módulo y un archivo __init__.py especial, se considera un paquete. Este archivo puede estar vacío pero debe estar presente.

Ejemplo:

from my_package import math_operations
 result = math_operations.add( 5 , 3 )

3. La declaración `import`

También puede importar funciones específicas de módulos, cambiar el nombre de los módulos o utilizar importaciones relativas. Las posibilidades son amplias y ofrecen una gran flexibilidad.

Ejemplos:

from math_operations import add
 result = add( 5 , 3 )

 import math_operations as mo
 result = mo.add( 5 , 3 )

Comprender los conceptos de funciones y módulos es crucial para una programación Python eficiente. No sólo ayudan a organizar su código base, sino también a hacerlo reutilizable, mantenible y escalable. A medida que avancemos, descubrirá cómo estos conceptos se entrelazan con funciones más complejas de Python para ayudarle a crear aplicaciones sólidas.

Programación orientada a objetos (OOP) en Python

La Programación Orientada a Objetos (POO) es un paradigma que utiliza "objetos" para diseñar aplicaciones y software. Python, al ser un lenguaje versátil, admite programación orientada a objetos, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones utilizando este enfoque.

Clases y Objetos: Definición y Creación

En el núcleo de la programación orientada a objetos se encuentran las clases y los objetos.

1. Clases

Una clase es un modelo para crear objetos. Es una forma de agrupar datos (atributos) y métodos (funciones) relacionados con un concepto específico.

Ejemplo:

class Dog :
 # A class attribute
 species = "Canine"

 # Initializer (constructor)
 def __init__ ( self, name, age ):
 self.name = name
 self.age = age

# Un método def ladrar ( yo ): print ( f" {self.name} ladra!" )

2. Objetos

Un objeto (o instancia) es una instanciación de una clase. Es una entidad concreta basada en el modelo proporcionado por la clase.

Ejemplo:

# Creating objects of the Dog class
 dog1 = Dog( "Buddy" , 3 )
 dog2 = Dog( "Lucy" , 5 )

 dog1.bark() # Outputs: Buddy barks!

Herencia, polimorfismo y encapsulación

Estos son los tres pilares de la programación orientada a objetos.

1. Herencia

Permite que una clase herede atributos y métodos de otra clase, promoviendo la reutilización del código.

Ejemplo:

class GoldenRetriever ( Dog ):
 def fetch ( self, item ):
 print ( f" {self.name} fetches the {item} !" )

 golden = GoldenRetriever( "Sam" , 4 )
 golden.fetch( "ball" ) # Outputs: Sam fetches the ball!

2. Polimorfismo

Es la capacidad de diferentes clases de ser tratadas como instancias de la misma clase mediante herencia.

Ejemplo:

class Cat :
 def __init__ ( self, name ):
 self.name = name

 def speak ( self ):
 return f" {self.name} meows."

 class Pug ( Dog ):
 def speak ( self ):

return f" {self.name} guau." mascotas = [GoldenRetriever( "Max" , 5 ), Gato( "Kitty" )] para mascota en mascotas: imprimir (pet.speak())

3. Encapsulación

Restringe el acceso a ciertos componentes de un objeto, asegurando que la representación interna de un objeto esté oculta desde el exterior.

Ejemplo:

class Person :
 def __init__ ( self, age ):
 self._age = age # _age is a protected attribute

# Método getter para la edad def get_age ( yo ): devolver self._age # Método setter para la edad def set_age ( yo, edad ): si edad >= 0 : self._age = edad persona = Persona( 25 ) persona.set_age( 30 ) print (person.get_age()) # Salidas: 30

Métodos mágicos y sobrecarga de operadores

Los métodos mágicos (métodos dunder) en Python tienen el prefijo y el sufijo de guiones bajos dobles ( __ ). Permiten un comportamiento personalizado de operaciones predefinidas.

1. Métodos mágicos

Ejemplo:

class Book :
 def __init__ ( self, title, author ):
 self.title = title
 self.author = author

 # Magic method to represent the object as a string
 def __str__ ( self ):
 return f"' {self.title} ' by {self.author} "

 book = Book( "1984" , "George Orwell" )
 print (book) # Outputs: '1984' by George Orwell

2. Sobrecarga del operador

Esto permite que los operadores tengan un significado diferente según su contexto.

Ejemplo:

class Number :
 def __init__ ( self, value ):
 self.value = value

 # Overloading the + operator
 def __add__ ( self, other ):
 return Number(self.value + other.value)

 num1 = Number( 5 )
 num2 = Number( 3 )
 num3 = num1 + num2 # Uses the overloaded + operator

 print (num3.value) # Outputs: 8

La programación orientada a objetos es un aspecto crucial de Python. A medida que profundice en Python y sus bibliotecas, descubrirá cómo los principios de programación orientada a objetos guían el diseño y la estructuración de muchas bibliotecas y marcos de renombre. Dominar la programación orientada a objetos allana el camino para técnicas de codificación más avanzadas y una comprensión más profunda del desarrollo de software.

Manejo de errores y excepciones

En el ámbito de la programación, no se trata sólo de hacer que el código se ejecute, sino también de manejar situaciones en las que no lo hace. El manejo de errores y excepciones en Python permite a los desarrolladores anticipar posibles obstáculos y gestionar situaciones inesperadas con elegancia.

Comprensión de las excepciones: integradas y personalizadas

Los errores en Python se clasifican como excepciones, que surgen cuando el programa encuentra una situación inesperada.

1. Excepciones integradas

Python viene con una variedad de excepciones integradas. Algunos comunes incluyen TypeError , ValueError , IndexError y KeyError .

Ejemplo:

# This will raise a ValueError
 x = int ( "five" )

2. Excepciones personalizadas

Para un manejo de errores más específico, Python le permite definir clases de excepción personalizadas.

Ejemplo:

class InvalidAgeError ( Exception ):
 pass

 age = - 5
 if age < 0 :

elevar InvalidAgeError ( "La edad no puede ser negativa").

intentar, excepto, finalmente, y generar Construcciones

Estas construcciones proporcionan la base para el manejo de excepciones en Python.

1. intentar y excepto

Utilice try para envolver el bloque de código que podría generar una excepción y except para manejar la excepción.

Ejemplo:

try :
 x = int ( "five" )
 except ValueError:
 print ( "Oops! That was not a valid number." )

2. finalmente

El bloque finally , si se especifica, siempre se ejecutará, independientemente de si se generó una excepción.

Ejemplo:

try :
 x = 1 / 0
 except ZeroDivisionError:
 print ( "Cannot divide by zero!" )
 finally :
 print ( "This will always execute." )

3. elevar

Utilice la palabra clave raise para activar una excepción mediante programación.

Ejemplo:

age = - 1
 if age < 0 :
 raise ValueError( "Age cannot be negative!" )

Mejores prácticas para código robusto

Manejar las excepciones es crucial, pero hacerlo de la manera correcta es igualmente esencial.

1. Sea específico

Capte las excepciones específicas que anticipa en lugar de utilizar una cláusula except general.

Mala práctica:

try :
 # Some code here
 except :
 pass

Buena práctica:

try :
 # Some code here
 except TypeError:
 # Handle the TypeError here

2. Evite silenciar excepciones

Usar pass en un bloque except puede ser engañoso ya que silencia el error. Siempre registre o informe al usuario sobre la excepción.

3. Utilice el encadenamiento de excepciones

Al generar una nueva excepción mientras se maneja otra, proporcione la excepción original como segundo argumento para mantener el contexto.

Ejemplo:

def convert_to_int ( value ):
 try :
 return int (value)
 except ValueError as original_exception:
 raise RuntimeError( "Value must be an integer." ) from original_exception

El manejo de errores y excepciones es esencial para crear aplicaciones resistentes. Si bien puede parecer engorroso, invertir tiempo en comprender e implementar de manera efectiva estas construcciones garantiza que sus aplicaciones Python se ejecuten sin problemas y estén listas para desafíos imprevistos.

Operaciones de archivos en Python

El manejo de archivos es un aspecto integral de muchas aplicaciones. Ya sea leyendo la configuración, procesando conjuntos de datos o guardando contenido generado por el usuario, Python ofrece un sólido conjunto de herramientas para interactuar con el sistema de archivos.

Leer y escribir archivos de texto

La base de las operaciones con archivos radica en leerlos y escribirlos.

1. Leer archivos de texto

Para leer un archivo de texto, normalmente se utiliza la función open incorporada y el método read .

Ejemplo:

with open ( 'example.txt' , 'r' ) as file:
 content = file.read()
 print (content)

También puedes leer línea por línea usando un bucle:

with open ( 'example.txt' , 'r' ) as file:
 for line in file:
 print (line, end= '' )

2. Escribir en archivos de texto

De manera similar, escribir en un archivo usa open , pero con un modo diferente.

Ejemplo:

with open ( 'output.txt' , 'w' ) as file:
 file.write( "Hello, World!" )

Manejo de archivos binarios, JSON y CSV

Más allá del texto plano, Python interactúa perfectamente con varios formatos de archivo.

1. Archivos binarios

El modo binario se utiliza para archivos que no son de texto, como imágenes o programas ejecutables.

Ejemplo: leer una imagen:

with open ( 'image.jpg' , 'rb' ) as file:
 image_data = file.read()

2. Archivos JSON

Python tiene un módulo json incorporado que le permite codificar y decodificar datos JSON fácilmente.

Ejemplo:

import json

 # Writing to JSON
 data = { "name" : "John" , "age" : 30 }
 with open ( 'data.json' , 'w' ) as file:
 json.dump(data, file)

 # Reading from JSON
 with open ( 'data.json' , 'r' ) as file:
 loaded_data = json.load(file)
 print (loaded_data)

3. Archivos CSV

El módulo csv integrado de Python facilita la lectura y escritura de archivos CSV.

Ejemplo:

import csv

 # Writing to CSV
 rows = [[ 'Name' , 'Age' ], [ 'John' , 30 ], [ 'Doe' , 25 ]]
 with open ( 'data.csv' , 'w' , newline= '' ) as file:
 writer = csv.writer(file)
 writer.writerows(rows)

 # Reading from CSV

con open ( 'data.csv' , 'r' ) como archivo: lector = csv.lector(archivo) para fila en lector: imprimir (fila)

Módulos os y Shutil para operaciones del sistema de archivos.

Las operaciones con archivos van más allá de la mera lectura y escritura. Organizar, cambiar el nombre, copiar y otras tareas similares son vitales.

1. Módulo del sistema operativo

El módulo os proporciona una forma de interactuar con el sistema de archivos.

Ejemplos:

import os

 # Renaming a file
 os.rename( 'old_name.txt' , 'new_name.txt' )

 # Checking if a file exists

si os.path.exists ( 'ejemplo.txt' ): imprimir ( '¡El archivo existe!' ) # Eliminando un archivo os.remove( 'ejemplo.txt' )

2. Módulo Shutil

shutil ofrece operaciones de archivos de nivel superior.

Ejemplos:

import shutil

 # Copying a file
 shutil.copy( 'source.txt' , 'destination.txt' )

 # Moving a file
 shutil.move( 'source.txt' , 'new_destination.txt' )

Administrar archivos es una tarea rutinaria y Python, con sus extensas bibliotecas, la hace intuitiva y eficiente. A medida que interactúe más con datos y aplicaciones, será fundamental comprender las operaciones de archivos. Este capítulo proporciona el conocimiento fundamental que necesita para realizar estas operaciones, garantizando que sus aplicaciones puedan procesar, almacenar y administrar datos sin problemas.

Bibliotecas y marcos de Python

Python ha consolidado su lugar como uno de los lenguajes de programación líderes, en gran parte gracias a su ecosistema integral de bibliotecas y marcos. Estas herramientas se adaptan a una amplia gama de dominios, desde análisis de datos hasta desarrollo web.

NumPy y SciPy para informática científica

Para aquellos que buscan profundizar en la informática científica, NumPy y SciPy destacan por su variedad de funcionalidades.

1. Numerosos

NumPy (Numerical Python) es la piedra angular de los cálculos numéricos en Python. Proporciona soporte para matrices y arreglos multidimensionales grandes y alberga una colección de funciones matemáticas para operar en estos arreglos.

Ejemplo:

import numpy as np

 # Create a 2x2 array
 arr = np.array([[ 1 , 2 ], [ 3 , 4 ]])

 # Perform element-wise addition
 result = arr + arr
 print (result)

2. Ciencia ficción

Aprovechando las capacidades de NumPy, SciPy (Scientific Python) introduce módulos adicionales para optimización, integración, interpolación, problemas de valores propios y más.

Ejemplo:

from scipy import linalg

 # Compute the determinant of a matrix
 matrix = np.array([[ 10 , 4 ], [ 5 , 2 ]])
 det = linalg.det(matrix)
 print (det)



Shopify is a prominent player in the e-commerce space.

If you're exploring Python for web development and have an inclination towards e-commerce, our detailed guide on Liquid – Shopify's templating language – is a treasure trove of insights.

Pandas para el análisis de datos

Los datos son omnipresentes y Pandas es la respuesta de Python al análisis y manipulación eficiente de datos.

1. Pandas

Pandas proporciona dos estructuras de datos principales: Series y DataFrame. Con estos, puede realizar una variedad de operaciones, desde una simple agregación de datos hasta tareas avanzadas de manipulación de datos.

Ejemplo:

import pandas as pd

 # Create a DataFrame
 data = { 'Name' : [ 'John' , 'Anna' ], 'Age' : [ 28 , 22 ]}
 df = pd.DataFrame(data)

 # Filter based on age
 filtered = df[df[ 'Age' ] > 25 ]
 print (filtered)

Flask y Django para desarrollo web

El desarrollo web en Python es diverso, pero Flask y Django se encuentran entre los pioneros en este dominio.

1. matraz

Flask es un marco micro web. Es liviano, flexible y perfecto para aplicaciones más pequeñas o cuando necesita más control sobre los componentes que utiliza.

Ejemplo:

from flask import Flask

 app = Flask(__name__)

 @app.route( '/' )
 def hello ():
 return "Hello, World!"

 if __name__ == '__main__' :
 app.run()

2.Django

Django es un marco web de alto nivel que fomenta el rápido desarrollo . Sigue la filosofía de "baterías incluidas" y proporciona una interfaz de administración integrada, ORM y más.

Ejemplo:

# Django requires a more elaborate setup. Here's a simple view in a Django application.
 from django.http import HttpResponse

 def hello ( request ):
 return HttpResponse( "Hello, World!" )

El extenso ecosistema de biblioteca y marco de Python es un testimonio de su versatilidad. Ya sea que se esté aventurando en la investigación científica, sumergiéndose en big data o creando la próxima gran aplicación web , Python tiene las herramientas que necesita. Este capítulo ofrece sólo un vistazo. A medida que explore más, descubrirá una variedad de bibliotecas y marcos especializados diseñados para simplificar tareas complejas y agilizar su viaje de codificación.

Diversificar las habilidades de desarrollo back-end puede abrir nuevas vías. Para aquellos que estén considerando agregar otra ventaja a su sombrero, nuestra extensa guía sobre PHP ofrece un camino hacia el ámbito de este lenguaje de programación del lado del servidor establecido.

Ciencia de datos y aprendizaje automático con Python

Es difícil ignorar el meteórico ascenso de Python en el mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Desde la manipulación de datos hasta el aprendizaje profundo, Python proporciona utilidades incomparables que han revolucionado la forma en que extraemos información de los datos y construimos sistemas inteligentes.

Introducción a la manipulación de datos con Pandas

La manipulación de datos suele ser el primer paso en el proceso de la ciencia de datos. Pandas, una poderosa biblioteca de Python, hace que este proceso sea intuitivo y eficiente.

1. Conceptos básicos de los pandas

Básicamente, Pandas ofrece dos estructuras principales: Serie (1D) y DataFrame (2D). Estas estructuras pueden contener cualquier tipo de datos y vienen con una gran cantidad de métodos para la manipulación de datos.

Ejemplo:

import pandas as pd

 # Create a DataFrame

datos = { 'Nombre' : [ 'Alice' , 'Bob' ], 'Edad' : [ 29 , 35 ]} df = pd.DataFrame(datos) # Filtrar filas donde la edad es mayor a 30 mayor_que_30 = df[df[ 'Edad' ] > 30 ] imprimir (mayor de 30 años)

Visualización con Matplotlib y Seaborn

La visualización es fundamental en la ciencia de datos y ayuda a dilucidar patrones y conocimientos sobre los datos. Matplotlib y Seaborn son dos bibliotecas de visualización de primer nivel en Python.

1. Matplotlib

Matplotlib ofrece un conjunto completo de herramientas de trazado. Desde histogramas hasta diagramas de dispersión, es la biblioteca de referencia para visualizaciones personalizadas.

Ejemplo:

import matplotlib.pyplot as plt

 x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
 y = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ]

 plt.plot(x, y)
 plt.title( "A Simple Line Plot" )
 plt.xlabel( "X-axis" )
 plt.ylabel( "Y-axis" )
 plt.show()

2. Nacido en el mar

Construido sobre Matplotlib, Seaborn amplía sus capacidades y ofrece una variedad de tramas y temas visualmente atractivos. Es particularmente poderoso para visualizaciones estadísticas.

Ejemplo:

import seaborn as sns

 # Load a dataset
 tips = sns.load_dataset( "tips" )

 # Create a boxplot
 sns.boxplot(x= "day" , y= "total_bill" , data=tips)
 plt.show()

Aprendizaje automático con Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch

El aprendizaje automático en Python es diverso, con bibliotecas que atienden tanto a algoritmos tradicionales como a aprendizaje profundo.

1. Aprendizaje de ciencias

Scikit-learn proporciona herramientas simples y eficientes para la extracción y el análisis de datos. Está construido sobre NumPy, SciPy y Matplotlib.

Ejemplo:

from sklearn.datasets import load_iris
 from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

 data = load_iris()
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size= 0.2 )
 clf = KNeighborsClassifier()
 clf.fit(X_train, y_train)
 accuracy = clf.score(X_test, y_test)
 print (accuracy)

2. TensorFlow

TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para aprendizaje automático desarrollada por Google. Es ampliamente utilizado para tareas de aprendizaje profundo.

Ejemplo:

# TensorFlow requires a more extensive setup. Here's a simple neural network.
 import tensorflow as tf

 model = tf.keras.Sequential([
 tf.keras.layers.Dense( 10 , activation= 'relu' , input_shape=( 4 ,)),
 tf.keras.layers.Dense( 3 , activation= 'softmax' )
 ])

 model. compile (optimizer= 'adam' , loss= 'sparse_categorical_crossentropy' , metrics=[ 'accuracy' ])
 # model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

3. PyTorch

Desarrollada por Facebook, PyTorch es otra poderosa biblioteca para el aprendizaje profundo. Ofrece gráficos de cálculo dinámicos, lo que lo hace particularmente flexible para fines de investigación.

Ejemplo:

# Again, PyTorch involves more extensive setup. Here's a glimpse of a neural network.
 import torch
 import torch.nn as nn

 class SimpleNet (nn.Module):
 def __init__ ( self ):
 super (SimpleNet, self).__init__()
 self.fc = nn.Sequential(
 nn.Linear( 4 , 10 ),
 nn.ReLU(),

nn.Lineal( 10 , 3 ), nn.Softmax(tenue= 1 ) ) def adelante ( yo, x ): devolver self.fc(x) modelo = SimpleNet()

Python ha transformado el panorama de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. El viaje, que comienza con datos sin procesar, avanza a través del análisis exploratorio, la visualización y culmina en el modelado predictivo, nunca ha sido más accesible. Las herramientas destacadas en este capítulo forman la base de este proceso transformador. Ya sea que sea un entusiasta de los datos en ciernes o un practicante experimentado del aprendizaje automático, el ecosistema de Python ofrece todo lo que necesita para convertir los datos en información procesable.

Desarrollo web en Python

Python se ha convertido en un actor destacado en el espacio del desarrollo web. Con su sintaxis elegante y una rica colección de marcos, la creación de sitios web, desde páginas web minimalistas hasta aplicaciones sólidas basadas en bases de datos, se ha vuelto intuitiva y eficiente.

Si bien Python es poderoso para el desarrollo back-end, es indispensable tener un buen conocimiento de los lenguajes front-end. Complemente sus habilidades en Python profundizando en nuestra guía completa sobre HTML y explorando los matices del estilo con nuestra guía definitiva de CSS 2023 . Además, si las funcionalidades dinámicas de front-end le intrigan, considere ampliar su horizonte con nuestra guía detallada sobre JavaScript .

Conceptos básicos de Flask: rutas, plantillas, formularios

Flask es un marco micro web que permite a los desarrolladores crear aplicaciones web rápidamente. Su simplicidad no compromete la potencia, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de proyectos.

1. Rutas

Las rutas definen las URL de su aplicación. En Flask, asigna rutas a funciones de Python.

Ejemplo:

from flask import Flask
 app = Flask(__name__)

 @app.route( '/' )
 def home ():
 return "Welcome to the homepage!"

2. Plantillas

Flask se integra con Jinja2 para crear plantillas, lo que permite la generación de contenido dinámico.

Ejemplo:

from flask import render_template

 @app.route( '/greet/<name>' )
 def greet ( name ):
 return render_template( 'greet.html' , user_name=name)

En la plantilla greet.html asociada:

< h1 > Hello, {{ user_name }} ! </ h1 >

3. Formularios

Flask admite el manejo de formularios, que a menudo se usa para la entrada del usuario. La extensión Flask-WTF simplifica este proceso.

from flask import request
 from flask_wtf import FlaskForm
 from wtforms import StringField, SubmitField

 class MyForm ( FlaskForm ):
 name = StringField( 'Name' )
 submit = SubmitField( 'Submit' )

Descripción general de Django: modelos, vistas, plantillas

Django es un marco web de alto nivel que fomenta el desarrollo de un diseño limpio y pragmático. Con su filosofía de "baterías incluidas", ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrolladores web.

1. Modelos

Los modelos definen la estructura de su base de datos. El ORM de Django te permite interactuar con tus datos como objetos de Python.

Ejemplo:

from django.db import models

 class Author (models.Model):
 name = models.CharField(max_length= 100 )

2. Vistas

Las vistas manejan la lógica de su aplicación y determinan qué contenido se muestra.

Ejemplo:

from django.shortcuts import render

 def author_overview ( request ):
 authors = Author.objects. all ()

return render(solicitud, 'overview.html' , { 'autores' : autores})

3. Plantillas

Django utiliza su motor de plantillas para producir contenido HTML dinámico.

En una plantilla overview.html :

< ul >
 {% for author in authors %}
 < li > {{ author.name }} </ li >
 {% endfor %}
 </ ul >

Desarrollo de API con FastAPI y DRF

Las API (interfaces de programación de aplicaciones) son cruciales para permitir que las aplicaciones se comuniquen. FastAPI y Django Rest Framework (DRF) son soluciones líderes en el ecosistema Python para el desarrollo de API.

1. API rápida

FastAPI es un marco web moderno y rápido para crear API basadas en sugerencias de tipo Python estándar.

Ejemplo:

from fastapi import FastAPI
 app = FastAPI()

 @app.get( "/" )
 def read_root ():
 return { "message" : "Welcome to FastAPI" }

2. Marco de descanso de Django (DRF)

DRF trabaja con Django para crear potentes API web. Ofrece funcionalidades de serialización, autenticación y conjunto de vistas, por nombrar algunas.

Ejemplo:

from rest_framework import serializers, viewsets
 from .models import Author

 class AuthorSerializer (serializers.ModelSerializer):
 class Meta :
 model = Author
 fields = [ 'id' , 'name' ]

 class AuthorViewSet (viewsets.ModelViewSet):
 queryset = Author.objects. all ()
 serializer_class = AuthorSerializer

Desde la construcción de páginas web simples con Flask hasta el desarrollo de aplicaciones web integrales con Django y la ampliación de capacidades con el desarrollo de API, Python sigue siendo una opción para el desarrollo web moderno. Ya sea que sea un novato que busca crear su primer sitio web o un experto que desea diseñar un sistema web complejo, los marcos de Python le permiten hacer realidad su visión.

Python para la automatización

Una de las capacidades más destacadas de Python es su destreza en automatización. Desde manipulaciones rutinarias de archivos hasta interacciones web, el rico ecosistema de bibliotecas de Python permite automatizar tareas mundanas y repetitivas, transformándolas de tediosas a triviales.

Conceptos básicos de secuencias de comandos y automatización de tareas

Aprovechar Python para scripts simples puede ahorrarle una enorme cantidad de tiempo, permitiéndole automatizar tareas repetitivas en su sistema.

1. Operaciones de archivos

Las capacidades integradas de Python permiten manipulaciones de archivos, incluida la lectura, escritura y cambio de nombre de archivos.

Ejemplo:

with open ( 'sample.txt' , 'w' ) as file:
 file.write( "Hello, Python Automation!" )

 # Rename file
 import os
 os.rename( 'sample.txt' , 'new_sample.txt' )

2. Tareas programadas

Puede automatizar los scripts de Python para que se ejecuten en intervalos específicos utilizando bibliotecas como schedule .

Ejemplo:

import schedule
 import time

 def task ():

imprimir ( "¡Tarea ejecutada!" ) programar.cada( 10 ).segundos.hacer(tarea) mientras que Verdadero : programar.run_pending() tiempo.dormir( 1 )

Web scraping con BeautifulSoup y Scrapy

La recopilación de datos de la web se puede automatizar mediante herramientas de web scraping, lo que hace que la recopilación y el análisis de datos sean más eficientes.

1. Hermosa sopa

BeautifulSoup, junto con las solicitudes, proporciona una forma sencilla de analizar documentos HTML y XML.

Ejemplo:

from bs4 import BeautifulSoup
 import requests

 response = requests.get( "https://example.com" )

sopa = BeautifulSoup(respuesta.content, 'html.parser' ) # Encuentra todos los párrafos párrafos = sopa.find_all( 'p' )

2. raspante

Scrapy es un marco de rastreo web más sólido, adecuado para proyectos más grandes y raspado integral.

Ejemplo:

import scrapy

 class MySpider (scrapy.Spider):
 name = 'example_spider'
 start_urls = [ 'https://example.com' ]

 def parse ( self, response ):
 for title in response.css( 'h2.title' ):

rendimiento { 'título' : título.extract()}

Automatizar la GUI con PyAutoGUI

La automatización no se limita sólo a los scripts y la web. Con PyAutoGUI, incluso las interacciones de las interfaces gráficas de usuario (GUI) se pueden automatizar.

1. Controles básicos de la GUI

PyAutoGUI permite el control mediante script del mouse y el teclado.

Ejemplo:

import pyautogui

 # Move mouse
 pyautogui.moveTo( 100 , 150 )
 pyautogui.click()

 # Type a message
 pyautogui.write( 'Hello from PyAutoGUI!' )

2. Captura de pantalla y reconocimiento de imágenes

PyAutoGUI puede tomar capturas de pantalla, ubicar imágenes en la pantalla e interactuar en base a eso.

Ejemplo:

# Take a screenshot
 pyautogui.screenshot( 'my_screenshot.png' )

 # Find an image's location on the screen
 location = pyautogui.locateOnScreen( 'some_image.png' )
 pyautogui.moveTo(location)
 pyautogui.click()

En la era de la digitalización, la automatización es un modelo de eficiencia y productividad. Al aprovechar las amplias capacidades de automatización de Python, desde simples tareas de archivos, web scraping e incluso interacciones GUI, puede reducir drásticamente el trabajo manual, minimizar los errores y aumentar la eficiencia de muchas tareas. Ya sea que su objetivo sea recopilar datos de sitios web o automatizar las operaciones informáticas diarias, Python le proporciona las herramientas necesarias para redefinir su forma de trabajar.

Redes y programación de sistemas

Al sumergirse en el ámbito de la programación y las redes a nivel de sistema, Python muestra su versatilidad. Su amplia biblioteca estándar y su sintaxis fácil de usar hacen que tareas como la programación de sockets, la ejecución concurrente y la ejecución de comandos del sistema parezcan menos desalentadoras.

Biblioteca de sockets para tareas de red

La biblioteca de socket de Python facilita las operaciones de red, permitiendo la programación tanto del lado del servidor como del cliente.

1. Servidor de socket básico

Configurar un servidor para escuchar las conexiones entrantes no es complicado en Python.

Ejemplo:

import socket

 s = socket.socket()
 host = socket.gethostname()
 port = 12345
 s.bind((host, port))

 s.listen( 5 )
 print ( 'Server listening...' )

 while True :

c, dirección = s.aceptar() print ( 'Obtuve conexión desde' , dirección) c.send( b'Gracias por conectarte' ) c.cerrar()

2. Cliente de socket básico

Crear un cliente para conectarse a un servidor es igualmente sencillo.

Ejemplo:

import socket

 s = socket.socket()
 host = socket.gethostname()
 port = 12345

 s.connect((host, port))
 print (s.recv( 1024 ))
 s.close()

Multihilo y multiprocesamiento

Manejar múltiples tareas simultáneamente puede mejorar enormemente el rendimiento, especialmente en código de red estructurado de alto nivel o vinculado a E/S.

1. subprocesos múltiples

Para tareas que requieren ejecución simultánea sin un cálculo pesado de la CPU, los subprocesos pueden ser una buena opción.

Ejemplo:

import threading

 def print_numbers ():
 for i in range ( 10 ):
 print (i)

 def print_letters ():
 for letter in 'abcdefghij' :
 print (letter)

 # Create threads
 t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
 t2 = threading.Thread(target=print_letters)

 # Start threads
 t1.start()

t2.inicio() # Esperar a que terminen ambos hilos. t1.unirse() t2.unirse()

2. Multiprocesamiento

Para tareas vinculadas a la CPU que necesitan explotar múltiples núcleos, el multiprocesamiento ofrece una solución.

Ejemplo:

from multiprocessing import Process

 def print_square ( number ):
 print (number * number)

 if __name__ == "__main__" :
 numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]
 processes = []

 for number in numbers:

proceso = Proceso(objetivo=print_square, args=(número,)) procesos.append(proceso) proceso.inicio() para proceso en procesos: proceso.unirse()

Interactuar con los comandos del sistema y del sistema operativo

Python facilita la ejecución de comandos del sistema, lo que permite una integración profunda con el sistema operativo subyacente.

1. Ejecutar comandos

La biblioteca subprocess es versátil para ejecutar comandos de shell.

Ejemplo:

import subprocess

 # Running a simple shell command
 completed = subprocess.run([ 'ls' , '-l' ])

imprimir ( 'código de retorno:' , completado.código de retorno)

2. Interactuar con el sistema operativo

La biblioteca del os operativo proporciona una forma portátil de utilizar funcionalidades que dependen del sistema operativo.

Ejemplo:

import os

 # Get the current working directory
 print (os.getcwd())

 # List files in the current directory
 print (os.listdir( '.' ))

Desde administrar conexiones a través de la red, hacer malabarismos con tareas simultáneamente hasta profundizar en las operaciones del sistema, Python se presenta como una herramienta sólida tanto para redes como para programación de sistemas. Con su amplia gama de bibliotecas y marcos, Python simplifica lo que tradicionalmente serían tareas complejas, lo que lo convierte en una excelente opción para los desarrolladores que se aventuran en operaciones de sistemas y redes. Ya sea para gestionar sistemas de red a gran escala o optimizar tareas del sistema, Python sigue siendo un aliado confiable en el mundo de la tecnología.

Interacción de bases de datos en Python

Las bases de datos son fundamentales para muchas aplicaciones y almacenan datos esenciales que impulsan la funcionalidad. Python, conocido por su adaptabilidad, proporciona múltiples herramientas para interactuar sin problemas con las bases de datos, ya sean bases de datos locales simples o sistemas complejos de administración de bases de datos relacionales.

Interactuar con bases de datos utilizando Python proporciona una experiencia holística. Sin embargo, para dominar la gestión de datos, es fundamental comprender el panorama más amplio de las bases de datos. Mejore sus conocimientos sobre bases de datos con nuestra guía autorizada sobre SQL y NoSQL .

Operaciones CRUD de SQLite y bases de datos

SQLite es una biblioteca C que proporciona una base de datos liviana basada en disco, que ofrece un sistema autónomo y sin servidor.

1. Conceptos básicos de SQLite

Las operaciones de SQLite se facilitan a través de la biblioteca estándar de Python.

Ejemplo:

import sqlite3

 # Connect to a database (or create one)
 conn = sqlite3.connect( 'example.db' )
 cursor = conn.cursor()

 # Create a table

cursor.execute( '''CREAR TABLA usuarios (id INT, nombre TEXTO)''' ) # Insertar datos cursor.execute( "INSERTAR EN LOS VALORES de los usuarios (1, 'Alice')" ) # Comprometerse y cerrar conexión.commit() conexión.cerrar()

2. Operaciones CRUD

CRUD significa Crear, Leer, Actualizar, Eliminar, las acciones principales en las bases de datos.

Ejemplo:

conn = sqlite3.connect( 'example.db' )
 cursor = conn.cursor()

 # Read
 cursor.execute( 'SELECT * FROM users' )
 print (cursor.fetchall())

 # Update
 cursor.execute( "UPDATE users SET name = 'Bob' WHERE id = 1" )

# Borrar cursor.execute( "ELIMINAR DE usuarios DONDE id = 1" ) conexión.commit() conexión.cerrar()

Conceptos ORM: SQLAlchemy y Django ORM

El mapeo relacional de objetos (ORM) permite a los desarrolladores interactuar con su base de datos, como lo harían con SQL. Proporciona una manera de cerrar la brecha entre el modelo orientado a objetos y el modelo relacional.

1. SQLAlquimia

SQLAlchemy es un ORM popular que proporciona un conjunto de API de alto nivel para conectarse a bases de datos relacionales.

Ejemplo:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence desde sqlalchemy.ext.declarative importar declarative_base desde sqlalchemy.orm importar creador de sesiones Base = base_declarativa() Usuario de clase ( Base ): __tablename__ = 'usuarios' id = Columna (Entero, Secuencia ( 'user_id_seq' ), clave_primaria = Verdadero ) nombre = Columna (Cadena ( 50 )) motor = create_engine( 'sqlite:///example.db' ) Base.metadata.create_all(motor) Sesión = creador de sesiones (vinculación = motor) sesión = sesión() # operaciones CRUD session.add(Usuario(nombre= 'Alicia' )) alicia = sesión.query(Usuario).filter_by(nombre= 'Alicia' ).first() sesión.eliminar (alicia) sesión.commit()

2. ORM de Django

El ORM de Django tiene un nivel más alto en comparación con SQLAlchemy y ofrece relaciones modelo-forma.

Ejemplo:

from django.db import models

 class User (models.Model):
 name = models.CharField(max_length= 100 )

 # CRUD operations
 user = User(name= "Alice" )
 user.save()
 alice = User.objects.get(name= "Alice" )
 alice.delete()

Conexión a RDBMS como MySQL y PostgreSQL

Python también puede interactuar directamente con bases de datos relacionales populares como MySQL y PostgreSQL.

1. MySQL con `mysql-connector`

Ejemplo:

import mysql.connector

 conn = mysql.connector.connect(user= 'username' , password= 'password' , host= '127.0.0.1' , database= 'testdb' )
 cursor = conn.cursor()
 cursor.execute( "SELECT * FROM users" )
 print (cursor.fetchall())
 conn.close()

2. PostgreSQL con `psycopg2`

Ejemplo:

import psycopg2

conexión = psycopg2.connect (base de datos = "testdb" , usuario = "nombre de usuario" , contraseña = "contraseña" , host = "127.0.0.1" , puerto = "5432" ) cursor = conexión.cursor() cursor.execute ( "SELECCIONAR * DE usuarios" ) imprimir (cursor.fetchall()) conexión.cerrar()

Ya sea que esté tratando con una pequeña base de datos local, implementando modelos ORM complejos o interactuando con bases de datos relacionales populares, Python ofrece herramientas para garantizar interacciones fluidas. Con su gran cantidad de bibliotecas y marcos, Python simplifica la administración de bases de datos, haciendo que el manejo, la manipulación y el almacenamiento de datos sean muy sencillos para los desarrolladores. Desde aplicaciones simples hasta proyectos de nivel empresarial, las capacidades de bases de datos de Python siguen siendo la piedra angular en el mundo del desarrollo de software.

Temas avanzados de Python

A medida que los desarrolladores profundizan en Python, a menudo se topan con conceptos avanzados que, aunque inicialmente intimidantes, pueden desbloquear formas poderosas y eficientes de manejar diversos desafíos de programación. En este capítulo, profundizamos en algunos de estos intrincados temas: generadores, decoradores, administradores de contexto, metaclases, creación dinámica de clases y programación asincrónica.

Generadores, decoradores y administradores de contexto

Cada una de estas herramientas está diseñada para hacer que tareas específicas sean más eficientes y legibles.

1. Generadores

Los generadores son iteradores que permiten la generación de valores sobre la marcha, ofreciendo eficiencia de memoria.

Ejemplo:

def simple_generator ():
 yield 1
 yield 2

rendimiento 3 gen = generador_simple() para número en gen: imprimir (núm.)

2. Decoradores

Los decoradores proporcionan una forma de modificar o ampliar el comportamiento de funciones o métodos sin cambiar su código.

Ejemplo:

def simple_decorator ( func ):
 def wrapper ():
 print ( "Before function execution" )
 func()

print ( "Después de la ejecución de la función" ) envoltorio de devolución @simple_decorador def decir_hola (): imprimir ( "¡Hola!" ) di hola()

3. Administradores de contexto

Los administradores de contexto ayudan en la gestión de recursos, asegurando que recursos como archivos o conexiones de red se manejen adecuadamente.

Ejemplo:

with open ( 'sample.txt' , 'r' ) as file:
 content = file.read()

imprimir (contenido)

Metaclases y creación de clases dinámicas

Las metaclases gobiernan el comportamiento de la creación de clases, ofreciendo control sobre los atributos y métodos de la clase.

1. Metaclase simple

Ejemplo:

class Meta ( type ):
 def __new__ ( cls, name, bases, dct ):
 dct[ "added_attribute" ] = "value"
 return super ().__new__(cls, name, bases, dct)

clase MiClase (metaclase=Meta): aprobar instancia = MiClase() imprimir (instancia.added_attribute)

2. Creación de clases dinámicas

Python permite la creación dinámica de clases en tiempo de ejecución.

Ejemplo:

dynamic_class = type ( 'DynamicClass' , ( object ,), { 'attribute' : 'value' })

 instance = dynamic_class()
 print (instance.attribute)

Programación asincrónica con asyncio

La programación asincrónica puede mejorar enormemente el rendimiento de las tareas vinculadas a E/S.

1. Corrutina básica

Ejemplo:

import asyncio

 async def hello_world ():
 print ( "Hello" )
 await asyncio.sleep( 1 )
 print ( "World!" )

 asyncio.run(hello_world())

2. Tareas asincrónicas

Ejemplo:

async def task_one ():
 print ( "Task One started" )

espere asyncio.sleep ( 2 ) imprimir ( "Tarea uno completada" ) asíncrono def tarea_dos (): print ( "Tarea dos iniciada" ) espere asyncio.sleep ( 1 ) imprimir ( "Tarea dos completada" ) asíncrono def principal (): tarea1 = asyncio.create_task(tarea_one()) tarea2 = asyncio.create_task(tarea_dos()) esperar tarea1 esperar tarea2 asyncio.run(principal())

Estos temas avanzados de Python son herramientas cruciales en el conjunto de herramientas de un desarrollador. Si bien pueden parecer abrumadores al principio, comprender su propósito y función puede elevar en gran medida la calidad, eficiencia y eficacia del código. A medida que Python continúa evolucionando y prosperando, también lo hacen sus características, lo que garantiza que siga siendo el lenguaje elegido tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados. Ya sea para optimizar tareas que consumen muchos recursos o crear aplicaciones dinámicas y escalables, las capacidades avanzadas de Python son indispensables.

Python en la nube y DevOps

Python, gracias a su versatilidad y la disponibilidad de numerosas bibliotecas y marcos, juega un papel fundamental en los dominios de computación en la nube y DevOps. En este capítulo, exploraremos la integración de Python con plataformas en la nube, su papel en la infraestructura como código y las automatizaciones en los procesos de integración y despliegue continuos (CI/CD).

SDK de Python para AWS, Google Cloud y Azure

Estos kits de desarrollo de software (SDK) ofrecen interfaces Python para interactuar sin problemas con los servicios en la nube, facilitando la creación, implementación y administración de recursos en la nube.

1. AWS-Boto3

Boto3 es el SDK de Amazon Web Services (AWS) para Python, que permite a los desarrolladores de Python integrar sus aplicaciones con servicios como Amazon S3 y Amazon EC2.

Ejemplo:

import boto3

 s3 = boto3.resource( 's3' )
 for bucket in s3.buckets. all ():
 print (bucket.name)

2. Google Cloud - google-cloud-python

El SDK de Google Cloud para Python ofrece una variedad de funciones para conectarse con servicios como Google Cloud Storage y BigQuery.

Ejemplo:

from google.cloud import storage

 client = storage.Client()
 buckets = list (client.list_buckets())
 print (buckets)

3. Azure: SDK de Azure para Python

Azure SDK facilita la integración de las aplicaciones Python con recursos de Azure, como Azure Blob Storage.

Ejemplo:

from azure.storage.blob import BlobServiceClient

 blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(my_connection_string)

all_containers = blob_service_client.list_containers() imprimir (todos los contenedores)

Infraestructura como código: Python en Ansible, Terraform

El uso de Python con herramientas de infraestructura como código permite configuraciones de infraestructura programables y automatizadas.

1. ansible

Ansible, aunque utiliza principalmente YAML, se integra con Python para desarrollar complementos y módulos.

Ejemplo:

Un módulo Ansible simple en Python:

#!/usr/bin/python

 from ansible.module_utils.basic import AnsibleModule

 def run_module ():
 module = AnsibleModule(argument_spec={})

resultado = { "hola" : "mundo" } module.exit_json(**resultado) si __nombre__ == '__principal__' : ejecutar_módulo()

2. Terraformar

Si bien Terraform utiliza principalmente el lenguaje de configuración HashiCorp (HCL), puede invocar scripts de Python para configuraciones avanzadas.

Ejemplo:

Uso del script Python en Terraform como fuente de datos externa:

data "external" "example" {
 program = ["python", "${path.module}/script.py"]
 }

Automatización CI/CD con Python

Las capacidades de secuencias de comandos de Python lo convierten en una herramienta valiosa para automatizar los procesos de integración y implementación continua.

1. Automatización de conjuntos de pruebas

Python puede integrarse con herramientas como Jenkins para ejecutar pruebas automatizadas.

Ejemplo:

Usando unittest para ejecutar pruebas:

import unittest

 class TestStringMethods (unittest.TestCase):
 def test_upper ( self ):
 self.assertEqual( 'foo' .upper(), 'FOO' )

 if __name__ == '__main__' :
 unittest.main()

2. Automatización de la implementación

Los scripts de Python pueden automatizar tareas de implementación, como extraer código de repositorios, compilarlo y luego implementarlo en servidores o plataformas en la nube.

La integración de Python en los ciclos de vida de la nube y DevOps garantiza un flujo de trabajo optimizado y eficiente. A medida que el panorama tecnológico continúa evolucionando, la relevancia de Python en la automatización, las interacciones en la nube y la gestión de infraestructura lo mantiene a la vanguardia de las prácticas modernas de ingeniería de software. Con una gran cantidad de herramientas y bibliotecas disponibles, Python se destaca como el lenguaje elegido por los desarrolladores interesados en optimizar las operaciones de DevOps y la nube.

Seguridad y pruebas en Python

En el mundo digital interconectado de hoy, garantizar que nuestro código sea seguro y robusto es primordial. Python, si bien es conocido por su simplicidad y legibilidad, también ofrece herramientas y mejores prácticas para escribir código seguro y realizar pruebas rigurosas. En este capítulo, exploraremos los conceptos de escritura de aplicaciones Python seguras, profundizaremos en las pruebas unitarias y comprenderemos la importancia de las simulaciones y la automatización de pruebas.

Escribir código Python seguro

La seguridad siempre debe ser una prioridad máxima, especialmente cuando se puede acceder a sus aplicaciones o explotarlas externamente.

1. Validación de entrada

Valide y desinfecte siempre las entradas de los usuarios para protegerse contra datos maliciosos.

Ejemplo:

def get_username ():
 username = input ( "Enter your username: " )

si no es nombre de usuario.isalnum(): rise ValueError( "¡El nombre de usuario solo debe contener letras y números!" ) devolver nombre de usuario

2. Evite el uso `eval()`

Usar eval() puede ser peligroso ya que ejecuta código arbitrario.

Ejemplo de lo que NO hacer:

# DON'T DO THIS
 result = eval ( input ( "Enter an expression: " ))

En su lugar, considere alternativas más seguras como la evaluación literal.

3. Utilice bibliotecas seguras

Confíe en bibliotecas bien mantenidas para tareas como el hash de contraseñas.

Ejemplo:

from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash

 hashed_password = generate_password_hash( "secure_password" )
 check_password_hash(hashed_password, "password_attempt" )

Pruebas unitarias con unittest y pytest

Las pruebas unitarias garantizan que cada parte de su software funcione como se espera.

1. Conceptos básicos `unittest`

El módulo unittest integrado facilita la creación de pruebas unitarias para sus aplicaciones.

Ejemplo:

import unittest

def suma ( a, b ): devolver a+b clase TestSum (unittest.TestCase): def suma_prueba ( auto ): self.assertEqual( suma ( 1 , 2 ), 3 ) si __nombre__ == '__principal__' : prueba unitaria.principal()

2. Introducción a `pytest`

pytest es un marco de prueba popular que simplifica la redacción de pruebas.

Ejemplo:

# test_app.py
 def sum ( a, b ):
 return a + b

 def test_sum ():
 assert sum ( 1 , 2 ) == 3

Para ejecutar pruebas: $ pytest test_app.py

Mejores prácticas de automatización de pruebas y burlas

Los simulacros simulan el comportamiento de objetos reales, lo que permite entornos de prueba controlados.

1. Burlarse con `unittest.mock`

El módulo unittest.mock te permite simular objetos en tus pruebas.

Ejemplo:

from unittest.mock import Mock

 mock = Mock()
 mock.method.return_value = "mocked value"

 print (mock.method()) # Outputs: "mocked value"

2. Mejores prácticas de automatización de pruebas

Separación de casos de prueba : mantenga siempre sus casos de prueba separados del código de su aplicación.
Integración continua : automatice la ejecución de pruebas utilizando herramientas de CI cada vez que haya un cambio en el código base.
Cobertura de prueba : utilice herramientas como coverage.py para asegurarse de que sus pruebas cubran la gran mayoría de su código.

Escribir aplicaciones Python seguras y exhaustivamente probadas puede parecer una capa adicional de complejidad, pero es una inversión invaluable. Al integrar las mejores prácticas de seguridad y mantener un régimen de pruebas riguroso, los desarrolladores no solo garantizan la solidez de sus aplicaciones sino que también protegen a sus usuarios y sus datos. A medida que el software sigue desempeñando un papel integral en nuestras vidas, la importancia de la seguridad y las pruebas en Python (o cualquier lenguaje) no disminuye.

Python en juegos y gráficos

La naturaleza versátil de Python se ha abierto camino en varios sectores, y el dominio de los juegos y los gráficos no es una excepción. Desde el desarrollo de juegos simples hasta el modelado de gráficos 3D, Python tiene una variedad de bibliotecas e integraciones que hacen que estas tareas sean accesibles para los desarrolladores. Este capítulo profundiza en el mundo de los juegos y los gráficos, centrándose en Pygame para el desarrollo de juegos, Turtle para gráficos básicos y la API Python de Blender para gráficos 3D.

Desarrollo de juegos con Pygame

Pygame proporciona una plataforma para crear videojuegos usando Python. Proporciona funcionalidades como crear ventanas, dibujar formas, capturar eventos del mouse y reproducir sonidos.

1. Configurando Pygame

Para comenzar con Pygame, necesitas instalarlo:

pip install pygame

2. Un ejemplo sencillo de Pygame

Aquí hay un ejemplo simple que muestra una ventana con un título:

import pygame

 pygame.init()
 win = pygame.display.set_mode(( 500 , 500 ))
 pygame.display.set_caption( "My First Game" )

 run = True
 while run:

para evento en pygame.event.get(): si evento. tipo == pygame.SALIR: ejecutar = falso pygame.salir()

Gráficos básicos con tortuga

Turtle es una biblioteca estándar de Python para dibujos y gráficos. Ofrece un método único de programación de gráficos para principiantes.

1. Dibujar formas con tortuga

Aquí hay un ejemplo simple que dibuja un cuadrado:

import turtle

 pen = turtle.Turtle()

 for _ in range ( 4 ):
 pen.forward( 100 )
 pen.left( 90 )

 turtle.done()

2. Personalizando la apariencia de la tortuga

Puedes modificar la velocidad, la forma y el color de la tortuga:

pen.speed( 1 ) # Slowest speed
 pen.color( "red" ) # Setting the color
 pen.shape( "turtle" ) # Setting the shape to a turtle icon

Gráficos 3D con la API Python de Blender

Blender es una poderosa herramienta de código abierto para gráficos, animaciones, escultura, renderizado, composición, seguimiento de movimiento, creación de juegos y más en 2D y 3D. Tiene una API de Python integrada.

1. Accediendo a la API Python de Blender

Se puede acceder a la mayoría de las funcionalidades de Blender utilizando su API de Python. Puede programar tareas, automatizar acciones repetitivas e incluso crear herramientas personalizadas.

2. Secuencia de comandos Python simple de Blender

Para crear un cubo simple en Blender usando su API de Python:

import bpy

 # This creates a new mesh cube
 bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(size= 2 , enter_editmode= False , align= 'WORLD' , location=( 0 , 0 , 1 ))

Para ejecutar esto, normalmente lo pegarías en la consola Python integrada de Blender o en el editor de texto.

Explorar Python en los dominios de los juegos y los gráficos revela su destreza más allá del desarrollo back-end tradicional. Ya sea que esté intentando crear un juego simple, dibujar gráficos básicos o manipular modelos 3D, Python ofrece las herramientas y bibliotecas para lograr su visión. Como desarrolladores, sumergirse en estas áreas no solo amplía sus habilidades, sino que también abre puertas a proyectos interesantes y visualmente gratificantes.

Ampliación de Python y la integración

Python es famoso por su versatilidad y capacidades integradoras. Los desarrolladores a menudo encuentran la necesidad de acelerar cierto código Python usando lenguajes como C/C++ o integrar Python con otras plataformas y tecnologías para aprovechar lo mejor de múltiples mundos. Este capítulo explorará los ámbitos de la extensión de Python usando Cython, aprovechando la destreza interactiva de Jupyter Notebooks y profundizando en la integración de Python con otros lenguajes y plataformas.

Integrando Python con C/C++ usando Cython

Cython es un lenguaje de programación que facilita la escritura de extensiones C/C++ para Python. Permite obtener un alto rendimiento al traducir el código Python a C y luego compilarlo.

1. Configurando Cython

Para comenzar a utilizar Cython, primero debes instalarlo:

pip install cython

2. Un ejemplo básico de Cython

Supongamos que tenemos una función de Python que queremos acelerar:

def py_fib ( n ):
 if n < 2 :
 return n
 return py_fib(n- 1 ) + py_fib(n- 2 )

Para acelerar esto usando Cython:

Guarde la función en un archivo llamado fib.pyx .
Cree un script setup.py :

from setuptools import setup
 from Cython.Build import cythonize

 setup(ext_modules = cythonize( 'fib.pyx' ))

Construya el módulo:

python setup.py build_ext --inplace

Ahora puede importar la versión Cython en Python y disfrutar de un rendimiento más rápido.

Cuadernos Python y Jupyter

Los Jupyter Notebooks son entornos informáticos interactivos que permiten a los usuarios escribir y ejecutar código, visualizar datos y crear documentos completos.

1. Configuración de portátiles Jupyter

La instalación es sencilla:

pip install jupyter

Luego, para lanzar:

jupyter notebook

2. Beneficios de los portátiles Jupyter

Codificación interactiva : escriba y ejecute código Python en tiempo real.
Visualización de datos : integre gráficos y diagramas directamente en su documento.
Documentación enriquecida : combine Markdown, LaTeX y otros elementos de texto enriquecido con su código.

Integración con otros idiomas y plataformas

La adaptabilidad de Python lo hace compatible con varios lenguajes y plataformas.

1. Python y Java con Jython

Jython es una implementación de Python que se ejecuta en la plataforma Java. Permite una integración perfecta entre Python y Java.

2. Python y .NET con IronPython

IronPython proporciona una integración de Python con el marco .NET, lo que permite el uso de bibliotecas .NET dentro de Python.

3. Python y R con `rpy2`

rpy2 es una interfaz robusta entre Python y R, que permite llamar a funciones de R directamente desde Python.

La integración y extensión de Python significan su naturaleza dinámica y adaptable en el ecosistema de software. Al aprovechar herramientas como Cython o plataformas como Jupyter y cerrar brechas con lenguajes como Java, C++ o R, los desarrolladores pueden aprovechar un poder y una flexibilidad incomparables, lo que convierte a Python en una herramienta indispensable en el desarrollo de software moderno. A medida que la tecnología continúa evolucionando, la capacidad de integrar y ampliar de manera cohesiva el idioma principal sigue siendo un activo invaluable.

Recursos y rutas de aprendizaje

La adopción generalizada y la popularidad de Python significan que hay una amplia gama de recursos disponibles tanto para aspirantes a estudiantes como para profesionales. Desde cursos en línea hasta libros autorizados, y desde conferencias globales hasta vibrantes comunidades en línea, hay algo para todos. A continuación se muestra una lista cuidadosamente seleccionada de recursos para profundizar aún más su conocimiento y conectarse con otros entusiastas de Python.

Cursos, tutoriales y talleres en línea para Python

Navegar por el vasto mar de recursos en línea puede resultar desalentador. Aquí hay una recopilación de algunas de las plataformas completas y mejor calificadas:

1. Coursera

Ofreciendo cursos de universidades y colegios de todo el mundo, tiene una amplia gama de cursos de Python para todos los niveles.

Python para todos : un excelente curso para principiantes de la Universidad de Michigan.

2. edX

Una plataforma con una rica colección de cursos de instituciones de renombre:

Introducción a la informática y la programación con Python : ofrecido por el MIT, este curso es una inmersión profunda en Python y los conceptos computacionales.

3. Pitón real

Lleno de tutoriales, artículos y recursos, Real Python es amigable para principiantes y útil para desarrolladores experimentados.

Libros esenciales para entusiastas de Python

Para aquellos que prefieren el enfoque profundo y estructurado de los libros, aquí hay algunas lecturas obligadas:

1. Curso intensivo de Python

Por Eric Matthes, este libro ofrece una introducción práctica a Python basada en proyectos.

2. Python fluido

Escrito por Luciano Ramalho, es una exploración en profundidad de las características y bibliotecas de Python.

3. Automatiza las cosas aburridas con Python

Este libro, un clásico de Al Sweigart, trata sobre cómo aprovechar Python para tareas prácticas de automatización.

Conferencias, foros y comunidades centrados en Python

Interactuar con la comunidad puede ser una de las experiencias más enriquecedoras para un desarrollador:

1.PyCon

PyCon, una reunión anual para la comunidad de Python, ofrece charlas, tutoriales y sprints para desarrolladores.

2. Foro de Python

Un animado foro comunitario donde puedes hacer preguntas, compartir proyectos y conectarte con compañeros.

3. Comunidad de discordia de Python

Un vibrante servidor de Discord donde puedes chatear con Pythonistas, obtener ayuda y discutir todo lo relacionado con Python.

Embarcarse en el viaje de Python puede ser emocionante y, con los recursos adecuados, estará preparado para el éxito. Ya sea que sea un principiante que busca un curso estructurado, un desarrollador intermedio que busca profundizar sus conocimientos o un profesional que busca participación comunitaria, el mundo Python le da la bienvenida con los brazos abiertos. ¡Sumérgete, mantén la curiosidad y feliz codificación!

Nuestras guías de codificación:

Conclusión y el futuro de Python

A medida que finalizamos esta guía completa, vale la pena hacer una pausa para reflexionar sobre el viaje de Python, su impacto actual y las emocionantes direcciones hacia las que se dirige. Python, con su simplicidad y potencia, ha consolidado su lugar en el mundo de la programación.

Conclusión y resumen

Desde sus inicios a finales de la década de 1980 por Guido van Rossum hasta su ubicuidad actual, Python ha experimentado un ascenso meteórico. Hemos atravesado:

Conceptos básicos de Python : comprender conceptos fundamentales como variables, bucles y tipos de datos.
Construcciones avanzadas : profundización en programación orientada a objetos, manejo de errores y temas más complejos como metaclases y programación asincrónica.
Aplicaciones de dominio específico : comprensión del papel de Python en la ciencia de datos, el desarrollo web , los juegos, la automatización y más.
Integración y extensión : descubrir cómo Python interactúa con otros lenguajes y plataformas, desde integraciones C/C++ a través de Cython hasta Jupyter Notebooks.
Recursos y comunidades : Navegando por la vasta reserva de cursos, libros y comunidades que alimentan el ecosistema en constante crecimiento de Python.

El futuro de Python

La trayectoria de Python indica un futuro emocionante:

1. Aumento de la adopción de tecnologías emergentes

Las bibliotecas y marcos de Python lo posicionan a la vanguardia de las tecnologías emergentes. A medida que crecen campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la computación cuántica, el papel de Python se ampliará.

2. Fortalecimiento en Desarrollo Web y Móvil

Marcos como Django, Flask y FastAPI evolucionan continuamente, lo que hace que Python sea aún más formidable en el desarrollo web. Con proyectos como BeeWare , la presencia de Python en el desarrollo de aplicaciones móviles también va en aumento.

3. Evolución y mejora continuas

La Python Software Foundation y la comunidad siguen comprometidas a mejorar el rendimiento y las características de Python. Las versiones futuras prometen ser más rápidas e incluso más fáciles de usar para los desarrolladores.

4. Comunidad y recursos en crecimiento

El tamaño y el compromiso de la comunidad Python están en una trayectoria ascendente. Esto garantiza una afluencia continua de recursos, herramientas e innovaciones.

Para concluir, el viaje con Python es de aprendizaje y exploración continuos. Su pasado y presente nos aseguran su solidez, mientras que su futuro nos ofrece promesas y potencial. Como desarrolladores, alinearse con la trayectoria de crecimiento de Python abre las puertas a infinitas oportunidades. Ya sea que recién estés embarcando en este viaje o que ya seas un Pythonista experimentado, el camino por delante es luminoso. Adopte el estilo Pythonic: mantenga el código limpio, mantenga la curiosidad y disfrute codificando.

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2. Evite silenciar excepciones

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NumPy y SciPy para informática científica

1. Numerosos

2. Ciencia ficción

Pandas para el análisis de datos

1. Enteros ( `int` )

2. Flotadores ( `float` )

3. Complejo ( `complex` )

1. Cuerdas ( `str` )

2. Listas ( `list` )

3. Tuplas ( `tuple` )

4. Conjuntos ( `set` )

3. La declaración `import`

1. MySQL con `mysql-connector`

2. PostgreSQL con `psycopg2`