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Guía PythonPython es uno de los lenguajes de programación multiparadigma, más potente y que menor curva de

aprendizaje demanda. Con Python ...

Visita Guía Python para mas información.

Capítulos

1. Programación Orientada a objetos en Python

2. Métodos y Propiedades en Python

3. Listas, tuplas, diccionarios y estructuras de control

4. Trabajando con templates, archivos y condicionales

5. Excepciones, helpers y refactoring

6. Herencia, relación entre dos o más clases

7. Testeando código con doctest en los comentarios

8. ¿Qué te gustaría aprender en el próximo capítulo?

9. Interfaces gráficas con wxPython

10.Finalizando con Python y MySQL

11.Dos héroes de Python nos cuentan sus experiencias

12.Cómo se utiliza Python y Django en Mejorando.la

13.Sigamos aprendiendo Python

14.Conociendo a fondo el repositorio de Mejorando.la creado con Python y Django

15.Guía Python: Conociendo a detalle las secuencias

16.Ventajas para los que se ponen la camiseta de python

17.Guía Python: Cadenas de texto

18.Guía Python: Expresiones Regulares

19.Guía Python: Manejando archivos, diccionarios y funciones

PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS EN PYTHONPython es uno de los lenguajes de programación multiparadigma, más potente y que menor curva de aprendizaje demanda. Con Python puedes crear tanto robustas aplicaciones de escritorio como Web, con muy pocas líneas de código y en muy poco tiempo. En esta guía te propongo aprender Python programando “a lo grande” ¿Te animas al desafío?

EL DESAFÍOComenzaremos programando con pocas introducciones. El objetivo, es que desde el comienzo, tomes tu editor de textos favoritos, te sientes a programar a la par de cada capítulo, ejecutes tus códigos y aprendas mientras programas.

Al final de cada capítulo, encontrarás un “chuleta” con el resumen de lo que habrás aprendido. Y con tan solo 90′ por capítulo, en 15 horas estarás en condiciones de programar, como un verdadero Pythonista.

¿QUÉ NECESITAS?Un editor de textosPues desempolva tu legendario editor de textos, ese favorito que has tenido por siempre. ¿No tienes un editor de textos favorito? Si tienes un S.O. GNU/Linux échale un vistazo a esta lista de editores de texto para Linux. En cambio si utilizas Windows, puedes descargar Notepad++ para WindowsInstalar PythonSi utilizas un SO GNU/Linux, seguramente ya tienes Python instalado. Para comprobarlo, abre una terminal y simplemente escribe:

python

y pulsa enter.

Nota: Si utilizas MacOS X, el procedimiento para comprobar si tienes Python instalado, es el mismo.¿Aparece un texto como este?

Python 2.6.5 (r265:79063, Apr 16 2010, 13:09:56)

[GCC 4.4.3] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>>

Entonces ¡Tienes Python instalado!

¿No ves el texto anterior?Entonces escribe:

sudo apt-get install python

Y ¡Listo! Sigue las instrucciones en pantalla y tendrás Python instalado.

En cambio, si utilizas Windows puedes lee el tutorial completo de instalaciónInstalando Python en Windows de Ricardo Azpeitia en Foros del Web.Ahora sí, ¿estás listo? ¡A programar!

CAPÍTULO I: PRIMEROS PASOS CON PYTHONHagamos algo útil. Crearemos un módulo Python mediante el cual, nos pida algunos datos y con ellos, nos imprima un presupuesto para enviarle nuestros clientes.

MÓDULO

Un módulo es un archivo escrito en Python, con extensión .py

El resultado final tras ejecutar el módulo que crearemos, será similar al siguiente:

Este será el resultado de nuestro primer módulo hecho en Python

1. Abre el editor de textos2. Copia el código que está más abajo3. Guarda el archivo como presupuesto.py4. Abre una terminal/consola5. Navega hasta el directorio donde haz guardado el archivo6. Ahora escribe python presupuesto.py y ve como funciona.

TIP

Un módulo python puede ejecutarse mediante una terminal escribiendo:python nombre_del_archivo.py

CÓDIGO FUENTE QUE DEBES COPIAR Y PEGAR EN EL ARCHIVO PRESUPUESTO.PY

# -*- coding: utf-8 -*-

class ModeloDePresupuesto:

# Datos comerciales

titulo = "PRESUPUESTO"

encabezado_nombre = "Eugenia Bahit"

encabezado_web = "www.eugeniabahit.com.ar"

encabezado_email = "mail@mail.com"

# Datos impositivos

alicuota_iva = 21

# Propiedades relativas al formato

divline = "="*80

# Setear los datos del cliente

def set_cliente(self):

self.empresa = raw_input('\tEmpresa: ')

self.cliente = raw_input('\tNombre del cliente: ')

# Setear los datos básicos del presupuesto

def set_datos_basicos(self):

self.fecha = raw_input('\tFecha: ')

self.servicio = raw_input('\tDescripción del servicio: ')

importe = raw_input('\tImporte bruto: $')

self.importe = float(importe)

self.vencimiento = raw_input('\tFecha de caducidad: ')

# Calcular IVA

def calcular_iva(self):

self.monto_iva = self.importe*self.alicuota_iva/100

# Calcula el monto total del presupuesto

def calcular_neto(self):

self.neto = self.importe+self.monto_iva

# Armar el presupuesto

def armar_presupuesto(self):

"""

Esta función se encarga de armar todo el presupuesto

"""

txt = '\n'+self.divline+'\n'

txt += '\t'+self.encabezado_nombre+'\n'

txt += '\tWeb Site: '+self.encabezado_web+' | '

txt += 'E-mail: '+self.encabezado_email+'\n'

txt += self.divline+'\n'

txt += '\t'+self.titulo+'\n'

txt += self.divline+'\n\n'

txt += '\tFecha: '+self.fecha+'\n'

txt += '\tEmpresa: '+self.empresa+'\n'

txt += '\tCliente: '+self.cliente+'\n'

txt += self.divline+'\n\n'

txt += '\tDetalle del servicio:\n'

txt += '\t'+self.servicio+'\n\n'

txt += '\tImporte: $%0.2f | IVA: $%0.2f\n' % (

self.importe, self.monto_iva)

txt += '-'*80

txt += '\n\tMONTO TOTAL: $%0.2f\n' % (self.neto)

txt += self.divline+'\n'

print txt

# Método constructor

def __init__(self):

print self.divline

print "\tGENERACIÓN DEL PRESUPUESTO"

print self.divline

self.set_cliente()

self.set_datos_basicos()

self.calcular_iva()

self.calcular_neto()

self.armar_presupuesto()

# Instanciar clase

presupuesto = ModeloDePresupuesto()

ENTENDIENDO EL CÓDIGOExpliquemos el código paso a paso:

ENCONDING – DEFINIR CODIFICACIÓN DE CARACTERES

# -*- coding: utf-8 -*-

Python necesita que le indiquemos la codificación de caracteres que utilizaremos. Entonces, lo indicaremos en la primera línea del código.

ENCODING

Debe ser la primera línea del códigoSintaxis: # -*- coding: CODIFICACION -*-

CLASES EN PYTHON

class ModeloDePresupuesto:

En la programación, un objeto es una entidad provista de métodos (funciones) y atributos. Haciendo un paralelismo con la realidad, podemos decir que:Una persona, realiza varias acciones (funciones) como caminar, saltar, correr, comer, dormir, etc. y tiene diferentes atributos como el color de pelo, su estatura, su peso, el color de sus ojos, etc.Pero, decir “persona” es muy “abstracto”, pues yo no soy “persona”, todos somos personas. Yo soy Eugenia, tu eres José ¿o no te llamas José?, tu madre es Ana (a qué adivino nuevamente: tu madre no se llama Ana) y en definitiva, todos somosobjetos: Eugenia, José y Ana y como objetos somos una clase de persona.Entonces:

Una clase es un “modelo” para definir objetos que pueden realizar las mismas acciones y poseen características similares.

En nuestro caso, crearemos decenas, miles y millones (ojalá!) de presupuestos.Cada uno de nuestros presupuestos, será un objeto que se creará en base al modelo ModeloDePresupuesto definido en la clase.

CLASES

Una clase se define mediante class NombreDeLaClase:

COMENTANDO CÓDIGO EN PYTHONMira las líneas que comienzan con el signo # (como esta):

# Datos comerciales

Todas las líneas comenzadas por # son comentarios en el código fuente. Y aquellos bloques de texto, encerrados entre tres comillas dobles como éste:

"""

Esta función se encarga de armar todo el presupuesto

"""

También son comentarios, pero que además, sirven para generar la documentación de un método.

COMENTARIOS

Para comentar y documentar código en Python utiliza:# comentario o sino """ documentación """

DEFINICIÓN DE VARIABLES EN PYTHON

# Datos comerciales

titulo = "PRESUPUESTO"

encabezado_nombre = "Eugenia Bahit"

encabezado_web = "www.eugeniabahit.com.ar"

encabezado_email = "mail@mail.com"

# Datos impositivos

alicuota_iva = 21

Las variables, en nuestro ModeloDePresupuesto, son las propiedades (o atributos) característicos de nuestro presupuesto. Para definir una propiedad (atributo o variable) se utiliza:

nombre_de_la_variable = dato

VARIABLES

Las variables en Python se definen mediante nombre_variable = dato

El nombre de una variable puede empezar (y continuar) por: Mayúsculas, minúsculas, guiones bajos y también contener números.Algunos ejemplos: variable _otra_variable_ variable_con_numero_25 VARIABLE_CON_MAYUSCULAS Variable_Mixta

TIPOS DE DATOSLas variables pueden contener datos de diversos tipos, por ejemplo:

Cadenas de texto

nombre_de_la_variable = "Las cadenas de texto van entre comillas"

Números enteros y números flotantes

numero_entero = 100

numero_flotante = 1298.95

Datos booleanos (verdadero o falso)

variable_con_dato_verdadero = True

variable_con_dato_falso = False

REPITIENDO CADENAS DE TEXTO

# Propiedades relativas al formato

divline ="="*80

Utilizando el asterisco * seguido de un número, estamos indicando la cantidad de veces que repetiremos la cadena de texto colocada entre comillas:

variable_1 = "a"*3

es igual que:

variable_1 = "aaa"

Si has llegado hasta acá sin problemas, eso quiere decir que has cumplido con el primer

paso para aceptar el reto de aprender Python programando. No te pierdas el segundo

capítulo.

APRENDIENDO A PROGRAMAR EN PYTHON EN 20 MINUTOS

https://www.youtube.com/watch?v=wp4DgNbGAUI

Como complemento a esta guía, te recomendamos el vídeo de Mejorando.la junto con

Arturo Jamaica aprendemos en 20 minutos a programar algo básico en Python. Te

recomiendo que vayas al minuto 37 directamente para ir a lo importante del vídeo.

MÉTODOS Y PROPIEDADES EN PYTHONEn este segundo capítulo, seguimos con nuestro ejemplo presupuesto.pyintroduciéndonos a desarrollar, los temas pendientes del capítulo I, pero no sin antes, unos consejos para razonar errores de código como un programador profesional:

1. No desesperes. La magia en la programación no existe. Si el código falla, es porque algo hemos hecho mal.

2. Lee detenidamente el error que Python devuelve (presta atención a las últimas líneas donde se detalla línea en la que falla, método o algoritmo donde se produce y descripción del error). Un ejemplo:

3. Traceback (most recent call last):

4. File "", line 1, in

5. File "presupuesto.py", line 158, in

6. presupuesto = ModeloDePresupuesto()

7. File "presupuesto.py", line 152, in __init__

8. self.set_datos_basicos()

9. File "presupuesto.py", line 45, in set_datos_basicos

10. self.seleccionar_plan()

11. File "presupuesto.py", line 59, in seleccionar_plan

12. elegir_plan = int(elegir_plan)

13. ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

>>>

14. Intenta resolverlo tu mismo ¿cómo?1. lee la descripción del error y piensa como se produjo (es decir, cuál fue el paso

previo)2. verifica la línea de código donde se produjo el error ¿sintaxis?3. Compara el código con el del ejemplo. ¿Lo ves igual? Entonces no pierdes nada,

copiándolo textualmente de nuevo.4. ¿Sigue fallando? busca el error en Internet (¿Google?)

15.Si no logras resolverlo, busca ayuda: aquí, en foros o listas de correo, PERO, previamente ten en cuenta:

1. Copia el error completo, tal cual se muestra y colócalo como referencia en tu post

2. Copia tu código en algún sitio que te permita compartir y corregir código públicamente, como por ejemplohttp://pastebin.lugmen.org.ar/

3. Coloca en tu post, un enlace hacia el código del PastebinPero ¿por qué tanto lío si es más sencillo preguntar y listo?. Créeme: no lo es. Podrá ser simple preguntar sin intentar resolverlo, pero será complejo cuando comiences a leer las posibles soluciones, pues pueden no estar basadas en la verdadera causa (nadie está allí para conocer tu código ni como se produjo el error). Y por otro lado, si no intentas resolverlo tu mismo, te será más difícil aprender.Ahora sí, retomemos nuestro código!

DEFINICIÓN DE FUNCIONES EN PYTHON

def set_cliente(self):

Una función (o método) es la forma de definir una determinada acción que realiza un objeto.

DEFINIR FUNCIONES

Para definir una función, se escribe:

def nombre_de_la_funcion(parámetros):

# aquí escribimos el código que realiza la acción que definimos

Los parámetros son datos contenidos en variables (una o más), que la función necesitará para realizar la acción. No siempre son necesarios. En nuestro caso, el parámetro self indica que la función requerirá de los atributos contenidos en la clase (los que ya vimos recientemente).Por ejemplo: self.empresa está llamando al atributo “empresa” de la clase.Mientras que mediante: self.empresa = 'Maestros del Web', le estoyasignando el valor “Maestros del Web” al atributo empresa de la clase (recuerda que un atributo es una variable).

REFERENCIA A PROPIEDADES

Cuando necesito recurrir a un atributo de la clase, dentro de una función, escriboself.nombre_del_atributo

Todo el código contenido dentro de una función (es decir, el que esté debajo de la definición de la función, con tabulado), se llama algoritmo, y es el que indicará a la función, qué es lo que debe hacer.

INTERACTUANDO CON EL USUARIO MEDIANTE RAW_INPUT

def set_cliente(self):

self.empresa = raw_input('\tEmpresa: ')

self.cliente = raw_input('\tNombre del cliente: ')

raw_input() es una función. Pero no la definimos nosotros, sino que es una función nativa de Python.La acción que realiza raw_input('Texto que le mostraré al usuario'), es:

1. Muestra al usuario el texto que se encuentra entre comillas, dentro de los parántesis (es decir, que este texto es un parámetro requerido por la función)

2. Espera que el usuario escriba algo3. Luego, almacena lo que el usuario escribió. En nuestro caso, será almacenado en los

atributos de la clase, empresa y cliente.

FLOAT() OTRA FUNCIÓN NATIVA (PROPIA) DE PYTHON

importe = raw_input('\tImporte bruto: $')

self.importe = float(importe)

Hemos almacenado en la variable “importe” un dato ingresado por el usuario:

importe = raw_input('\tImporte bruto: $')

Luego, asignamos esa variable (importe) como valor del atributo importe, pero esta vez, es el atributo importe de la clase:

self.importe = float(importe)

FUNCIONES NATIVAS

Float() al igual que raw_input() es una función nativa de Python. Su acción consiste en convertir en número flotante (es decir, con decimales), el número que le sea pasado como parámetro.

OPERADORES MATEMÁTICOS: SUMAR, RESTAR, DIVIDIR Y MULTIPLICAR CON PYTHON

self.monto_iva = self.importe*self.alicuota_iva/100

self.neto = self.importe+self.monto_iva

Podemos realizar sumas, restas, multiplicaciones y divisiones con Python. Y podemos almacenar los resultados de nuestras operaciones matemáticas en variables, incluso aquellas que sean atributos de la clase.

Podemos realizar operaciones matemáticas con números: 1+1 y también con variables cuyos valores sean números: variable_1+variable_2

OPERADORES MATEMÁTICOS

Para sumar, utilizamos +Para restar utilizamos -Para dividir flotantes utilizamos /Para dividir enteros utilizamos //Para multiplicar utilizamos *Para obtener el resto de una división utilizamos %Para exponenciar utilizamos **

EL OPERADOR MATEMÁTICO SUMA (+)

txt = '\n'+self.divline+'\n'

txt += '\t'+self.encabezado_nombre+'\n'

El operador matemático + no solo sirve para sumar números. También sirve para concatenar cadenas de texto (es decir, unirlas). Fíjate esta línea:

txt = '\n'+self.divline+'\n'

Estoy diciendo que la variable txt es igual a:la cadena de texto ‘\n’ (\n significa salto de línea)más el texto contenido en el atributo divline de la clasemás nuevamente, una cadena de texto ‘\n’Luego, mira la línea que le sigue:

txt += '\t'+self.encabezado_nombre+'\n'

Estoy diciendo aquí, que a la variable txt de antes, le agregue ahora, todo lo demás:La cadena de texto ‘\t’ (\t significa tabular)el texto contenido en el atributo encabezado_nombre de la clasemás finalmente, la cadena de salto de línea ‘\n’

DANDO FORMATO A CADENAS DE TEXTO

txt += '\tImporte: $%0.2f | IVA: $%0.2f\n' % (self.importe,

self.monto_iva)

¿Haz visto lo difícil de entender que parece este código? Pues ¡Piérdele el miedo! Es mucho más sencillo de lo que parece.

Python nos da la posibilidad de utilizar comodines en nuestras cadenas de texto, para poder reemplezar datos, que necesiten un formato especial.El comodín es el signo del porcentaje %.A este comodín, le segurirá un patrón, que identifique el tipo de dato (formato) que queremos darle al dato.Por ejemplo: %0.2f, está indicando que en ese lugar (en vez del comodín y el patrón), debe ir un número flotante con dos decimales. Es decir que el patrón 0.2fsignifica número con dos decimales.Hasta allí, entonces, asignamos comodines y patrones. Pero luego, hay que decirle a Python qué datos debe formatear. Para ello, luego de la cadena de texto, escribimos un comodín % segudio de un espacio, y entre parantésis y separados por coma, las variables que contienen los datos a reemplazar.Veámoslo con otro ejemplo:

a = 10

b = 5

resultado = "%0.2f y %0.2f son dos números flotantes" % (a, b)

Eso, sería como haber escrito esto:

resultado = "10.00 y 5.00 son dos números flotantes"

IMPRIMIENDO TEXTO EN LA PANTALLA

print txt

Cuando quieres mostrar texto en la pantalla, solo debes escribir print y lo que desees mostrar.

Pueden ser tanto los datos contenidos en una variable (como en nuestro código) o directamente un dato, como en los siguientes ejemplos:

print 25

print "Cadena de texto"

CREACIÓN DE OBJETOS

# Instanciar clase

presupuesto = ModeloDePresupuesto()

¿Recuerdas cuando hablamos de la diferencia entre clases y objetos? Decíamos que una clase es un “modelo” que sirve como base para crear un objeto.

Pues bien. Es hora de crear nuestro nuevo objeto: un nuevo presupuesto.

CREAR OBJETOS

Para instanciar una clase y crear un nuevo objeto se escribe:

nombre_del_objeto = NombreDeLaClase()

Con lo anterior, hemos iniciado un nuevo objeto que será creado según el modelo NombreDeLaClase.

MÉTODO CONSTRUCTOR DE LA CLASE: __INIT__

# Método constructor

def __init__(self):

def __init__(self): es la definición de una función, al igual que todas las anteriores ¿lo notas?Pero el nombre de la función __init__, Python lo reserva para los métodos constructores.

Un método constructor de una clase, es una función que se ejecuta automáticamente cuando crea un objeto.

Estos métodos son sumamente útiles, cuando (como en nuestro caso), necesitamos automatizar todas las tareas.

Anteriormente, vimos como crear el objeto. Si no hubiésemos generado un método __init__, lo que vimos al comienzo cuando ejecutamos presupuesto.py en la consola, no hubiese sido posible, ya que tendríamos que haberle dicho manualmente a nuestro objeto, que realice cada una de las acciones, por ejemplo:

presupuesto.set_cliente() para que realice la acción de crear los datos del clientepresupuesto.calcular_iva() para que calculara el importe de IVAY así con cada acción definida en la clase.Pero, el método __init__ nos facilita la vida. Pues allí dentro, os encargamos de llamar a todas las funciones (acciones) en el orden correcto, ahorrándonos mucho tiempo:

def __init__(self):

# en las siguientes líneas, imprimo texto en pantalla

print self.divline

print "\tGENERACIÓN DEL PRESUPUESTO"

print self.divline

self.set_cliente() # aquí seteo los datos del cliente

self.set_datos_basicos() # aquí los del presupuesto

self.calcular_iva() # calculo el iva

self.calcular_neto() # calculo el importe total

self.armar_presupuesto()

Finalmente, llamé a la función que se encarga de convertir a texto todo el presupuesto.

LLAMAR FUNCIÓN DENTRO DE OTRA

Para llamar a una función y que ésta, se ejecute en el interior de otra, se utilizaself.nombre_de_la_funcion()

CHULETA DE LOS CAPÍTULOS I Y II

NUEVO DESAFÍOEn el capítulo de hoy, nos extendimos en cuestiones teóricas sobre referencias del lenguaje que utilizamos en nuestro primer ejemplo. Aprendimos muchas cosas nuevas como:

Definir funciones Utilizar funciones nativas de Python Operadores matemáticos Dar formato a cadenas de texto

Entre otras…Pero algo muy importante que aprendimos es a perderle el miedo a los errores de código y tratar de resolverlos. Y si quieres convertirte en verdadero profesional, te invito a sumarte a un nuevo desafío. A continuación, encontrarás un código fuente. Este código, utiliza algunas cosas que ya hemos aprendido. Además, no te diré donde, pero tiene algún que otro error.

EL RETO DE HOY1. Copia el siguiente código en un archivo, con el nombre que se te ocurra2. Ejecútalo en una terminal (ya sabes como)3. Ve si puedes encontrar el (o los) error(es) y corregirlo(s)4. Si encuentras el(los) error(es), NO lo postees así das tiempo a los demás a hacer lo

mismo. Pero, puedes contar que los encontraste y dar pistas para ayudar a otros.5. Si NO encuentras los errores, puedes postear preguntando a quienes sí los hayan

encontradoSi aprendes a trabajar en equipo, colaborando con tus pares (ya sea

ofreciendo o pidiendo ayuda) y evitando la competencia, estarás listo para afrontar verdaderos desafíos laborales, que harán que tu carrera se

destaque.

AQUÍ, EL CÓDIGO FUENTE

# -*- coding: utf-8 -*-

class Modelo:

def __init__(self):

self.divisor = 23

valor = raw_input("Elige un número entero entre 0 y 100: ");

resultado = self.devolver_resultado(valor)

print "%d/%d es %d" % (valor, self.divisor, resulatdo)

def devolver_resultado(self, numero):

"""Divide el núemro por el divisor y devuelve un entero"""

resultado = numero//self.divisor

return resultado

obj = Modelo()

LISTAS, TUPLAS, DICCIONARIOS Y ESTRUCTURAS DE CONTROLACTUALIZADO:

Sobre error en la llamada a self.leer_plantilla()

Debe eliminarse el primer “self” de la llamada:

txt = self.leer_plantilla(self.txt)

html = self.leer_plantilla(self.html)

¡Muy buenas Pythoneros! estamos aquí con la tercera entrega de Aprender Python Programando.El desafío de hoy, no es apto para personas impresionables, pues ¡Bienvenid@s a un nuevo reto para corajud@s!¿Qué haremos? Hoy agregaremos más funcionalidad a nuestro módulo Presupuesto.

1. Diseñaremos una plantilla HTML y otra plantilla TXT para nuestro presupuesto, así, no solo se verá más agradable, sino que además, será más fácil modificarlo

2. Comenzaremos a colocar una numeración incremental automática, a cada nuevo presupuesto que generemos

3. Podremos elegir entre guardar el archivo en formato HTML o mostrarlo en pantalla4. Crearemos una lista de precios ¡Basta de agregar tantos datos manualmente!

Finalmente, nuestro programa se verá así:

Produciendo presupuestos en formato HTML, como el siguiente:

¿CÓMO FUNCIONARÁ AHORA?Ahora, solo nos pedirá:

1. Los datos de la empresa y la fecha del presupuesto (igual que antes)2. En vez de detallar el servicio y el importe, los obtendrá de una lista de precios, por lo cual,

solo nos pedirá ingresar el código correspondiente al plan:0: Plan corporativo1: Plan personal2: Plan de mantenimiento

3. Calculará automáticamente el número de presupuesto, y4. Finalmente nos preguntará si deseamos guardar el archivo:

1. Si elegimos “S” (si), guardará un HTML y nos informará el nombre del archivo (que será el número de presupuesto con extensión .html)

2. Si elegimos “N” (no), nos mostrará el presupuesto en pantalla como lo hacía hasta ahora

3. Si nos equivocamos, y no elegimos ni “S” (si) ni “N” (no), nos avisará que ingresamos una opción incorrecta, y nos dará la oportunidad, de volver a elegir.

¡Comencemos!

ARCHIVOS NECESARIOSPara hacerte de los archivos necesarios, sigue los ítemes de esta lista, paso por paso:

1. Crea una carpeta llamada capitulo3Aquí almacenaremos todos los archivos del programa

2. Dentro de la carpeta “capitulo3″, crea una subcarpeta llamadapresupuestosAquí se guardarán todos los presupuestos generamos en formato HTML (los que decidamos guardar)

3. Dentro de la carpeta “capitulo3″, crea otra subcarpeta llamada templatesAquí guardaremos la plantilla HTML y otra con formato solo texto (TXT)

4. Dentro de la carpeta templates guarda los archivos template.html ytemplate.txtPulsa en cada archivo para descargarlos desde Launchpad. Estas serán, nuestras dos plantillas

5. Dentro de la carpeta capitulo3, crea un archivo llamado contador.txtSerá la guía que utilizaremos para calcular incrementalmente nuestros números de presupuesto.

6. Abre el archivo contador.txt, edita el contenido (está vacío), escribe 100 y guarda los cambiosInicializamos el contador en 100. Nuestro primer presupuesto, obtendrá el número 101 y así sucesivamente de forma incremental.

7. Dentro de la carpeta capitulo3, guarda el módulo presupuesto.py(modificado)Explicaremos todos los cambios nuestro módulo, a lo largo del capítulo.

Finalmente, la estructura de archivos y directorios, deberá verse así:

[-]capitulo3

|_ [+]presupuestos

|_ [-]templates

|_ template.html

|_ template.txt

|_ contador.txt

|_ presupuesto.py

LA LISTA DE PRECIOS: LISTAS, TUPLAS Y DICCIONARIOSTe voy a pedir que abras el módulo Presupuesto (presupuesto.py) y vayas a lalínea 22:

# Planes y servicios - Capítulo 3

planes = ('corporativo', 'personal', 'mantenimiento') # Tupla

corporativo = ['Diseño Sitio Web corporativo', 7200] # Lista

personal = ['Diseño Sitio Web básico', 4500] # Lista

mantenimiento = ['Mantenimiento sitio Web (mensual)', 500] # Lista

lista_precios = {'corporativo':corporativo,

'personal':personal,

'mantenimiento':mantenimiento} # Diccionario

Como verás, hemos agregado cuatro nuevas propiedades de clase a nuestro módulo. Pero, el tipo de datos, no es ninguno de los que ya hemos visto! Pertenecen a tres nuevos tipos de datos: tuplas, listas y diccionarios.Tanto las tuplas, como listas y diccionarios, son una forma de almacenar varios datos diferentes, de diversos tipos (cadenas de texto, enteros, flotantes, booleanos…) en una misma variable.El orden en el cual estos datos se especifican dentro de la variable, se denomina índice, teniendo el primer dato un índice 0 (cero), el siguiente 1, y así incrementalmente.Veamos estos tres nuevos tipos de datos en detalle:

TUPLAS

planes = ('corporativo', 'personal', 'mantenimiento')

El contenido de una tupla se escribe siempre entre paréntesis ( )

Admite cualquier tipo de dato:mi_tupla = (‘texto’, 100, 7.25, False, True)

Para acceder a uno de esos datos, se realiza por su número de índice: texto es índice 0; 100 es índice 1; 7.25 es índice 2; False es índice 3 y,True es índice 4

Para acceder a una variable por su número de índice, éste se escribe entre corchetes: print mi_tupla[2] imprimirá 7.25 mientras que print mi_tupla[4] imprimirá True

Los datos contenidos en una tupla no pueden modificarse.

En nuestro código, la tupla planes lo que está haciendo es almacenar el nombre de los tres tipos de planes que ofreceremos a nuestros clientes.

LISTAS

corporativo = ['Diseño Sitio Web corporativo', 7200]

personal = ['Diseño Sitio Web básico', 4500]

mantenimiento = ['Mantenimiento sitio Web (mensual)', 500]

El contenido de una lista se escribe siempre entre corchetes [ ]

Admite cualquier tipo de dato:mi_lista = ['texto', 100, 7.25, False, True]

Para acceder a uno de esos datos, se realiza por su número de índice al igual que con las tuplas: print mi_lista[2] imprimirá 7.25 mientras que print mi_lista[4] imprimirá True

A diferencia de las tuplas, los datos contenidos en una lista PUEDEN modificarse, accediendo a ellos por su número de índice:mi_lista[0] = 'otro contenido'

En nuestro código, hemos creado una lista para cada tipo de plan, donde el índice 0 (cero) será la descripción del servicio y el índice 1, el precio de ese servicio.

DICCIONARIOS

lista_precios = {'corporativo':corporativo,

'personal':personal,

'mantenimiento':mantenimiento}

El contenido de un diccionario se escribe siempre entre llaves { }

Admite cualquier tipo de dato

Cada dato almacenado en un diccionario, debe llevar un nombre de claveantecediendo al dato:

diccionario = {'nombre_de_clave':'texto',

'numero_entero':100,

'numero_flotante':7.25,

'falso':False,

'verdadero':True}

Para acceder a uno de esos datos, se realiza por su nombre de clave:print diccionario['numero_entero'] imprimirá 100 y si deseo modificar 100 por 125, escribo: diccionario['numero_entero'] = 125. Es decir que al igual que las listas, se pueden modificar los datos.

En nuestro código, hemos creado un diccionario para englobar el nombre de nuestros planes (que actuará como nombre de clave) y el valor de cada clave, será cada una de nuestras listas.

PARA SABER

Las tuplas, listas y diccionarios, admiten también como valores, otras tuplas, listas y/o diccionarios!

tupla1 = ('rosa', 'verde', 'rojo')

tupla2 = (tupla1, 'celeste')

tupla3 = ('hortensia', 'neomarica', 'rosa', 'jazmin')

lista1 = [tupla1, tupla2, 'negro', 'amarillo']

lista2 = [lista1, 'naranja']

diccionario1 = {'colores':lista2, 'plantas':tupla3}

gran_tupla = (diccionario1, 'y algo más!')

Hasta aquí vemos como acceder uno a uno a los datos de una tupla, lista o diccionario. Pero ¿qué sucede si queremos recorrerlos todos y no sabemos cuantos índices tiene? Para ello, utilizaremos una estructura de control llamada bucle for.

Una estructura de control es un bloque de código que permite tomar decisiones de manera dinámica, sobre código existente.

EL BUCLE FOREn nuestro código, la estructura de control que estamos implementado se denomina bucle for y es la que se encuentra representada por el siguiente bloque de código (líneas 44, 45 y 46):

for plan in self.planes:

texto_a_mostrar += '(%d)%s ' % (codigo_plan, plan)

codigo_plan = codigo_plan+1

¿Por qué bucle? Porque es una acción que no se ejecuta solo una vez, sino que lo hará hasta que una condición deje de cumplirse.¿Qué condición? la que restringe la ejecución de ese bucle. En nuestro caso, la condición estará delimitada por la cantidad de planes en nuestra tupla planes: for plan in self.planes:Lo anterior puede leerse así:

[for] por[plan] cada plan[in] en self.planes[:] hacer lo que sigueEs decir que el condicionamiento (limitación) está dado por la cantidad de planes contenidos en la propiedad de clase, planes.Luego, en cada iteración (es decir, cada repetición dentro del bucle) voy agregando texto a la variable texto_a_mostrar utilizando una cadena con comodines ¿los recuerdas? Utilizo el patrón d que indica que allí irá un dígito y el patrón s indicando que lo reemplazaré por una string, tal cual lo vimos en capítulos anteriores:

texto_a_mostrar += '(%d)%s ' % (codigo_plan, plan)

Ese texto_a_mostrar es el que se utiliza luego en el raw_input() para preguntar qué tipo de plan ofrecer.Pero el código de plan lo genero dinámicamente ¿Cómo? Antes del bucle for, inicializo la variable codigo_plan en cero:codigo_plan = 0En el bucle for, la voy incrementando en 1, con cada iteración:codigo_plan = codigo_plan+1¿Qué obtengo? El índice de cada plan dentro de la tupla:Índice 0: corporativoÍndice 1: personalÍndice 2: mantenimientoY ¿de dónde surge la variable plan? se declara automáticamente en el bucle for:for plan in self.planes:

CONVIRTIENDO A ENTEROS CON INT()Siguiendo con el método anterior, destinado a la selección de planes, pido ingresar el código correspondiente al plan, que a la vez será el número de índice del plan, dentro de la tupla planes:

elegir_plan = raw_input(texto_a_mostrar)

raw_input() retorna el valor ingresado, como cadena de texto. Pero necesito utilizarlo como número de índice! entonces, convierto ese valor a entero, con otra función nativa de Python: int()

elegir_plan = int(elegir_plan)

ACCEDIENDO A DATOS POR SU NÚMERO DE ÍNDICECuando ingresamos el código de plan (0, 1 ó 2) estamos ingresando un número de índice. Mediante:

self.plan = self.planes[elegir_plan]

Lo que estoy haciendo, es traer el “nombre” (valor) del tipo de plan almacenado en la tupla planes.

Los datos del servicio a cotizar como “descripción” y precio, los he guardado en el diccionario lista_precios. Recordemos que al diccionario se accede por nombre de clave. Éste, lo obtuve antes haciendo self.planes[elegir_plan].Entonces, accedo al diccionario para traerme la lista, que contiene descripción del servicio e importe, utilizando como clave, el nombre del plan:

datos_servicio = self.lista_precios[self.planes[elegir_plan]]

Almaceno la lista correspondiente al plan en una ueva variable llamadadatos_Servicios.Pero esta variable, es una lista. Entonces, para obtener el servicio, debo recurrir al índice 0:

self.servicio = datos_servicio[0]

Y para obtener el importe, al índice 1:

importe = datos_servicio[1]

Finalmente, formateo el importe con float():

self.importe = float(importe)

CHULETA #1

Con nuestra lista de precios hemos aprendido sobre:

Tuplas

Crear mi_tupla = ('texto', 100, 25.83, False)

Acceder print mi_tupla[1] # Imprime: 100

Modificar No se puede!

Listas

Crear mi_lista = ['texto', 100, 25.83, False]

Acceder print mi_lista[2] # Imprime: 25.83

Modificar mi_lista[0] = 'Otro valor'

Diccionarios:

Crear dict = {'clave':'dato', 'otra_clave':155}

Acceder print dict['otra_clave'] # Imprime: 155

Modificar dict['clave'] = 'Texto'

Recorrer listas, tuplas y diccionarios con bucle forflores = ['rosa', 'jazmín', 'crisantemo']for flor in flores:    print 'Flor de ' + florImprimirá:Flor de rosaFlor de jazmínFlor de crisantemoConvertir un literal a entero:literal = '234'int(literal)

En el siguiente capítulo veremos como logramos utilizar plantillas HTML para nuestros presupuesto y como fue el proceso para almacenarlos. Ahora, un desafío extra...

NUEVO RETOMirando el método que se encuentra en la línea 72 de nuestro módulo Presupuesto:

# Armar numero de presupuesto

def armar_numero_presupuesto(self):

contador = open('contador.txt', 'r+') # Abro contador

ultimo_num = int(contador.read()) # obtengo ultimo numero

nuevo = ultimo_num+1 # genero nuevo número

contador.seek(0) # muevo cursor a byte 0

nuevo = str(nuevo) # convierto numero a string

contador.write(nuevo) # sobreescribo el número

contador.close() # cierro contador

self.numero_presupuesto = nuevo # seteo el nuevo número

Leyendo los comentarios a la derecha de cada línea ¿Alguien se anima a explicar por qué luego de abrir un archivo, leerlo y antes de escribirlo se utilizacontador.seek(0) para "mover el cursor al byte 0"?Vamos a ver esto de forma detallada en el siguiente capítulo, pero ¿quién se anima a tratar de deducirlo y explircarlo?

TRABAJANDO CON TEMPLATES, ARCHIVOS Y CONDICIONALESEn el capítulo anterior, estuvimos modificando nuestro programa: creamos una lista de precios y agregamos plantillas HTML y TXT para imprimir los presupuestos.Vimos como utilizar tuplas, listas y diccionarios e incorporamos una nuevaestructura de control mediante el bucle for en el proceso de creación y utilización de listas de precios para nuestro programa.En el capítulo de hoy, veremos cómo logramos utilizar plantillas para generar

nuestros presupuestos y el proceso para guardarlos.Comenzaremos con algo sencillo y sumamente práctico: lectura y escritura de archivos.

LECTURA Y ESCRITURA DE ARCHIVOSAl trabajar con archivos, existen cuatro acciones básicas que podemos hacer con un archivo:

Abrir un archivo Leer un archivo Escribir/sobrescribir un archivo Cerrar un archivo abierto

 Cuando abrimos un archivo podemos hacerlo con diversos fines: Abrirlo para leerlo Abrirlo para escribirlo Abrirlo para leerlo y escribirlo, etc

 Para abrir un archivo se realiza mediante la clase open() de Python, cuyo método constructor recibirá como primer parámetro, la ruta del archivo a ser abierto y como segundo parámetro, el modo de apertura (es decir, el objetivo para el cual lo abrimos: escritura, solo lectura, lectura y escritura, etc.).En la línea 103 abrimos un archivo para leerlo:

filename = open(archivo, 'r')

Donde archivo es la ruta del archivo pasada como parámetro en el método leer_plantilla() y la cadena ‘r’ representa el modo de apertura “solo lectura”.Mientras tanto, en la línea 74, abrimos un archivo no solo para leerlo, sino también para escribirlo:

contador = open('contador.txt', 'r+')

En este caso, ‘r+’ significa “lectura y escritura”.Sin embargo, en la línea 92, estamos abriendo un archivo, pero para crearlo. Utilizando en este caso el modo ‘w’, que creará el archivo si no existe (o lo reemplazará si existe, creando uno nuevo con el mismo nombre), preparándolo para ser escrito:

presupuesto = open(filename, 'w')

Tanto con la variable filename como con la variable contador y presupuesto, lo que estamos haciendo es crear un objeto archivo, para luego utilizar los métodos necesarios:objeto.read() para leer el contenido de un archivo;objeto.write('nuevo contenido') para escribir en el archivo;objeto.seek(numero_de_byte) para mover el cursor hacia el byte indicado en el archivo;y objeto.close() para cerrar el archivo.Cuando leemos el contenido de un archivo con el método read(), éste, retorna una “cadena de texto”. Si el contenido del archivo que estamos leyendo, es un número (como en nuestro contador.txt), obtendremos el literal de ese número y para poder utilizarlo como “número” (por ejemplo, para hacer operaciones matemáticas), será necesario convertirlo a entero o flotante, como en la línea 75, donde medianteint() convertimos el literal leído a número entero:

ultimo_num = int(contador.read())

APRENDIENDO A UTILIZAR TEMPLATES EN PYTHON

IMPORTACIÓN DE MÓDULOS presupuesto.py es nuestro módulo.

Cualquier otro archivo con extensión .py, también es un módulo. Python, tiene sus propios módulos. Cualquier módulo Python (propio o provisto por Python) puede ser importado.

IMPORTAR MÓDULOS

Importar un módulo significa incluir un archivo .py dentro de otro, para utilizar sus métodos.Para importar todo un módulo, se escribe:import moduloPara importar solo una clase de un módulo, se escribe:from modulo import ClasePara importar varias clases de un módulo, se separan los nombres de las clases con comas:form modulo import ClaseUno, ClaseDos, ClaseVeinte

En nuestro ejemplo:

form string import Template

Estamos importando la clase Template del módulo string de Python.Esta clase, es la que nos va a permitir utilizar una plantilla para nuestro presupuesto y luego hacer un render (reemplazo dinámico) de datos.

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LA CLASE TEMPLATE DEL MÓDULO STRING DE PYTHONMira la líneaa 131 y 132 del módulo presupuesto.py:

txt = Template(txt).safe_substitute(diccionario)

html = Template(html).safe_substitute(diccionario)

Template() es una clase del módulo string de Python.

El constructor de esta clase (es decir, el método __init__) recibe como parámetro una plantilla: Template(txt) y Template(html)

Esta plantilla, debe tener ciertos “comodines” que indicarán los datos que deben ser reemplazados.

Estos “comodines” se denominan identificadores.

Los identificadores, se escriben con un signo $ delante:$nombre_del_identificador. Estos identificadores los hemos colocado en nuestro archivo template.txt y también en template.html

Para escribir un signo $ sin hacer referencia a un identificador, debe escaparse con otro signo $. Esto: $$ imprime $, mientras que$nombre_identificador será reemplazado por un identificador cuyo nombre sea nombre_identificador

 Los métodos substitute() y safe_substitute() de la clase Template Como nuestra clase Presupuesto, Template, tiene sus propios

métodos:substitute() y safe_substitute()

Ambos métodos, reciben como parámetros, un diccionario de datos.

Este diccionario se compone de clave=valor donde clave, será el nombre de un identificador y valor, el dato por el cuál será reemplazada la clave.

UN EJEMPLO SIMPLE

from string import Template

print Template('Reemplazar $identificador').substitute(identificador='valor de reemplazo')

La salida de lo anterior, será:Reemplazar valor de reemplazo

MÉTODOS DE LA CLASE TEMPLATE

La diferencia entre el método substitute() y safe_substitute(), es que si nos olvidamos de colocar el valor para un identificador, el primer método generará un error, mientras que el segundo, simplemente lo dejará sin reemplazar.

Es decir que si escribimos

Template('Este es el $id1 y este $id2).safe_substitute(id1='Identificador Uno')

La salida será:Este es el Identificador Uno y este $id2Mientras que substitute provocaría un error.

DICT(): CREACIÓN DE DICCIONARIO DE DATOSVe a al línea 116 del módulo presupuesto:

diccionario = dict(nombre=self.encabezado_nombre,

web=self.encabezado_web,

email=self.encabezado_email,

titulo=self.titulo,

numero=self.numero_presupuesto,

fecha=self.fecha,

empresa=self.empresa,

cliente=self.cliente,

plan=self.plan,

servicio=self.servicio,

precio=self.importe,

iva=self.monto_iva,

total=self.neto,

limite=self.vencimiento)

Aquí lo que hicimos, fue armar un diccionario de datos con la clase dict() de Python.Podríamos haber colocado estos pares de clave=valor dentro del métodosafe_substitute() directamente. Pero para hacerlo más legible y prolijo, creamos este diccionario de datos, que luego lo pasamos como parámetro a safe_substitute():

txt = Template(txt).safe_substitute(diccionario)

html = Template(html).safe_substitute(diccionario)

CHULETA PARA UTILIZAR TEMPLATESPara utilizar una plantilla, debemos:

1. Crear la plantilla en un archivo, colocando identificadores antecedidos por el signo $ en los lugares donde necesitemos reemplazar los datos dinámicamente.

2. Importar la clase Template del módulo string de Python:from string import Template

3. Guardar el contenido de la plantilla en una variable:

4. # Crear un objeto archivo: Abrir el archivo en modo de solo lectura

5. archivo = open('archivo', 'r')

6. # Leer el archivo

7. contenido = archivo.read()

8. # No olvidarse de cerrar el archivo

9. archivo.close()

10.Crear un diccionario de datos con dict():diccionario = dict(id='un valor', otro_id='Otro valor')

11.Hacer un render de datos con la clase Template y el método substitute()o safe_substitute() (este último, es mejor para prevenir errores):Template(plantilla).safe_substitute(diccionario)Dónde plantilla debe ser el contenido del archivo leído previamente ydiccionario el creado mediante la clase dict()

CHULETA DE OPERACIONES BÁSICAS CON ARCHIVOS

ESTRUCTURAS DE CONTROL EN PYTHO: IF… ELIF… Y ELSE¿Guardamos el presupuesto, lo imprimimos en pantalla, o…? En el capítulo anterior estuvimos hablando sobre estructuras de control con el bucle for. Hoy, incorporamos una nueva estructura de control: el condicional if:

if respuesta.lower() == 'n':

print txt

# si en cambio el usuario indica "n"

elif respuesta.lower() == 's':

filename = 'presupuestos/'+self.numero_presupuesto+'.html'

presupuesto = open(filename, 'w') # Creo el archivo

presupuesto.write(html) # escribo el contenido

presupuesto.close() # cierro el archivo

print '\n\tEl archivo se ha guardado en '+filename+'\n\n'

# sino

else:

print '\n\tOpción incorrecta. No se guardó el presupuesto.\n\n'

self.guardar_presupuesto(txt, html)

(ver líneas 87 a 99)

El condicional if, elif y else, es uno de los que más utilizarás en tu vida como programador. Básicamente, al igual que otras estructuras de control, permite tomar decisiones si una determinada condición se cumple. El razonamiento de condicionales puede representarse como sigue:

si condicion X se cumple:

hacer esto

sino, si condicion Y se cumple:

hacer esto otro

sino (si no se cumple ni X ni Y):

hacer tal otra cosa

No necesariamente el condicional debe cumplir esa estructura. A veces solo es necesario evaluar una única condición y tomar una decisión SOLO sobre la base de si esta condición se cumple:

si condición X se cumple:

hacer esto

# fin

Ejemplo:

a = 10

if a == 10:

print 'a es igual a 10'

O también, tomar una decisión si la condición se cumple y otra si no se cumple:

a = 10

if a == 10:

print 'a es igual a 10'

else:

print 'a no es igual a 10'

Con elif se pueden tomar tantas decisiones como condiciones quieran evaluarse::

a = 10

if a == 10:

print 'a es igual a 10'

elif a == 9:

print 'a es igual a 9'

elif a == 75:

print 'a no es ni 9 ni 10, es 75'

Y si a lo anterior le agregamos else estaríamos cubriendo todas las posibilidades:

a = 10

if a == 10:

print 'a es igual a 10'

elif a == 9:

print 'a es igual a 9'

elif a == 75:

print 'a no es ni 9 ni 10, es 75'

else:

print 'a no es ni 9, ni 10 ni 75. Es un valor que no evalué'

Retomemos nuestro código. En el método guardar_presupuesto() (línea 84), lo primero que hago es preguntar si se desea guardar o no el presupuesto, siendo las respuestas esperadas “s” (sí, lo deseo guardar) o “n” (no, no deseo guardarlo):

respuesta = raw_input('\n\t¿Desea guardar el presupuesto? (s/n): ')

Solo espero una de esas dos respuestas. Es necesario evaluar la respuesta ingresada.

if respuesta.lower() == 'n':

El método lower() me convierte el valor ingresado por el usuario a minúsculas, para que me sea más sencillo evaluar la condición. Básicamente la condición que estoy evaluando es: “si la respuesta fue no”.Al evaluar una condición, la estructura de control responderá con True (verdadero) o False (falso). Si la respuesta ingresada fue “n”, entonces la condición cumple.

Sino, si la respuesta fue “s” elif respuesta.lower() == 's': se está cumpliendo esta condición (se eligió si).Pero también puede suceder, que ni “s” ni “n” sean ingresados. Ésto, lo evalúo genericamente con else:Razonando la estructura completa:

Si la respuesta es “n”, imprimo el presupuesto en pantalla

if respuesta.lower() == 'n':

print txt

En cambio, si la respuesta es “s”, creo un nuevo archivo y lo guardo.

elif respuesta.lower() == 's':

filename = 'presupuestos/'+self.numero_presupuesto+'.html'

presupuesto = open(filename, 'w')

presupuesto.write(html)

presupuesto.close()

print '\n\tEl archivo se ha guardado en '+filename+'\n\n'

Pero si la respuesta no es ni “n” ni “s”, vuelvo a ejecutar este mismo método desde el comienzo, es decir que el método guardar_presupuesto() se llama a sí mismo:

print '\n\tOpción incorrecta. No se guardó el presupuesto.\n\n'

self.guardar_presupuesto(txt, html)

RECURSIVIDAD

Cuando un método se llama a sí mismo, se denomina recursividad. Ésto, genera una iteración (un bucle) del método en sí mismo. Por lo tanto, se debe ser muy cuidadoso al emplear una llamada recursiva y hacerlo solo cuando sea estrictamente necesario y no se corra el riesgo de caer en un bucle infinito.

OPERADORES LÓGICOS Y RELACIONALESPara evaluar condiciones no solo podemos recurrir a si “X es igual a Y”. Existen otros operadores que nos permitirán evaluar diferentes condiciones. Estos operadores

se denominan operadores lógicos que nos permitirán evaluar múltiples condiciones en un mismo proceso y operadores relacionales, que nos permitirán evaluar la relación existente en una condición dada.

OPERADORES RELACIONALES

== Igual que

!= Distinto que

< Menor que

> Mayor que

>= Mayor o igual que

<= Menor o igual que

Usos:if a == b # si a es igual que bif a != b # si a es distinto que bif a > b # si a es mayor que bif a >= b # si a es mayor o igual que bif a < b # si a es menor que bif a <= b # si a es menor o igual que b

OPERADORES LÓGICOS

and (y)

or (o)

not (no)

Los operadores lógicos permitirán evaluar múltiples condiciones en una misma instancia:si condicion_1 and condicion_2 or condicion_3

and evalúa si todas las condiciones se cumplen, es decir, que todas las condiciones deben retornar True (verdadero)

a = 10

b = 5

if (a == 10) and (b != 10):

print 'Hola Mundo'

Se lee: Si (a es igual que 10) y (b es distinto que 10)Como ambas condiciones se cumplen se imprimirá Hola Mundo.

Pero en el siguiente código:

a = 10

b = 5

if (a != 10) and (b == 5):

print 'Hola Mundo'

La primera condición NO se cumple, entonces no se imprimirá nada.

or evalúa si alguna de las condiciones se cumple. Con que una sola condición se cumpla, se ejecutará la acción.

a = 10

b = 5

if (a != 10) or (b == 5):

print 'Hola Mundo'

Se lee: si (a es distinto que 10) o (b es igual a 5).La primera condición, no se cumple. Pero la segunda sí se cumple. Entonces, imprimirá Hola Mundo.

not evalúa si la condición NO se cumple:

a = 10

b = 5

if not a == 10:

print 'Hola Mundo'

Se lee: si NO ES a igual que 10 (similar a escribir if a != 10)Como la condición NO se cumple, no se imprimirá nada.

MÉTODOS DEL OBJETO STRINGVimos anteriormente que para evaluar la respuesta dada al preguntar si se desea guardar o no el presupuesto en un archivo, utilizamos el método lower(). Este método pertenece a la clase string de Python, y su función es la de convertir una cadena de texto en minúsculas.La clase string de Python, además del método lower() tiene muchos otros métodos que frecuentemente podrás utilizar. Para hacerlo, simplemente debes utilizar la sintaxis: tu_cadena.metodo()Otros métodos de uso frecuente del objeto string son:capitalize()Convierte el primer carácter de una cadena en mayúsculaupper()Convierte toda la cadena a mayúsculaslower()Convierte toda la cadena a minúsculasswapcase()Convierte minúsculas a mayúsculas y mayúsculas a minúsculasMás métodos del objeto string, puedes verlos en este enlace.

NUEVO RETO: CONDICIONALES HASTA EN LA SOPA!Dado el siguiente código:

# edades

Ana = 43

Juan = 43

Pedro = 8

Roberto = 12

Melisa = 15

Helena = 3

if (Ana == Juan) and ((Helena < Melisa) or (Melisa < Roberto)) and not (Pedro > Roberto):

print 'Veo condicionales hasta en la sopa!'

else:

print 'Soñaré con condicionales'

El resultado, imprimirá la frase “Veo condicionales hasta en la sopa!”.

EL DESAFÍOModificando únicamente un operador lógico, debes lograr que se imprima la frase “Soñaré con condicionales”. No se puede quitar ningún operador. Solo puede cambiarse un operador lógico por otro.

EXCEPCIONES, HELPERS Y REFACTORING¡Bienvenid@s a la quinta entrega de Aprender Python Programando!En el capítulo de hoy, nos vamos a poner más técnicos como verdaderos programadores. Mejoraremos no solo la funcionalidad externa de nuestro programa, sino que además, emplearemos técnicas de refactoring(refactorización) que nos ayuden a mejorar el rendimiento interno del programa.

¿QUÉ HAREMOS HOY?1. Agregaremos nuevas funcionalidades al programa y mejoraremos otras

existentes:o Haremos que tanto la fecha actual como la de caducidad de nuestro presupuesto, se

calculen de forma automática.o Al finalizar la carga de un presupuesto, tendremos la opción de abrirlo directamente

en el navegador para visualizarlo.o Mejoraremos el funcionamiento de la elección del plan a presupuestar, validando que

el dato ingresado sea correcto. De no serlo, se nos volverá a pedir que ingresemos una opción.

2. Haremos un refactoring del código, a fin de:o Hacer nuestro código más legible.o Lograr que el programa tenga un mejor rendimiento.o Facilitar el mantenimiento y evolución del sistema.

INGREDIENTESNuestra “receta” del capítulo hoy, necesitará nuevos archivos e incorporará modificaciones. Lo primero que haremos es:

Descargar archivos modificados:presupuesto.pyDescargar los archivos nuevos:Si lo deseas, puedes modificar el nombre de la carpeta “capitulo3″ por el nombre que desees otorgarle al programa, o dejarlo sin cambios y guardar los siguientes archivos, dentro de ella.constantes.pyhelpers.py

HELPERS: UNA FORMA DE AGRUPAR FUNCIONES GENÉRICAS

Hemos creado un nuevo archivo: helpers.py. En este archivo, hemos agrupadofunciones de uso común, que si bien hoy, son utilizadas por nuestro módulo Presupuesto, al ser funciones genéricas (no son “acciones” propias del objeto presupuesto, sino que aplicarían a cualquier otro objeto), el día de mañana, podríamos utilizarlas en otros módulos de nuestro sistema.

HELPER

En la programación, un helper es una forma de agrupar funciones de uso común, destinadas a servir de ayuda a otros procesos.Un Helper se compone de funciones genéricas que se encargan de realizaracciones complementarias, aplicables a cualquier elemento de un sistema.

Es importante mencionar, que un Helper, pueden ser, tanto funciones “sueltas” como la abstracción de un “objeto helper” (es decir, una clase).

class Helper:

def helper_1(self):

# algoritmo

def helper_2(self):

# algoritmo

Es tan (o más) válido que:

def helper_1(self):

# algoritmo

def helper_2(self):

# algoritmo

Por lo tanto, nuestro archivo helpers.py, es un módulo que contiene “ayudantes”, comunes a cualquier otro módulo de nuestro sistema.

DOCSTRINGS Y LA FUNCIÓN HELP() EN PYTHON¿Quieres saber de qué trata el archivo helpers.py?

1. Abre una terminal2. Navega hasta el directorio donde tienes almacenados los módulos del sistema3. Ejecuta el intérprete interactivo de python (escribe: python)4. Una vez en el intérprete, escribe:

5. import helpers

help(helpers)

El "Easter Egg" de la Guía Python

¿Haz visto el resultado? ¡Sorprendente! ¿no es cierto?Los docstrings, no son algo nuevo. Ya los habíamos visto al comienzo de la guía. Los Docstrings no son más que el comentario de nuestro código. Y si haz probado hacer un help(helpers), habrás podido notar la importancia de comentar nuestro código.La función help(), al igual int(), raw_input() y tantas otras que hemos visto, es una función nativa de Python, es decir una función interna o función built-in. Si lo deseas, es muy recomendable ver la lista completa de las funciones built-in de Python (en inglés).help() ha sido diseñada para ejecutarse en modo interactivo. Cuando le es pasado como parámetro, el nombre de un módulo, objeto, clase, método, función, etc., help() devolverá la documentación que hayamos especificado, así como toda información adicional sobre el elemento pasado como parámetro.

CONSIDERACIONES PARA ESCRIBIR DOCSTRINGSCuando documentes un método o función en Python, deberás escribir los docstrings teniendo en cuenta lo siguiente:

La documentación se escribe entre triple comillas dobles en la misma línea, justo después de la definición defCorrecto:

def mi_funcion():

    """Aquí la documentación"""

Incorrecto:

def mi_funcion():

    """ Aquí la documentación """

 

def mi_funcion():

    """

Aquí la documentación

"""

Definitivamente un homicidio que amerita prisión perpetua:

def mi_funcion():

    """

Aquí la documentación

"""

Una buena documentación, debe incluir la acción que realiza, lo que retorna y los parámetros que acepta.En estos casos, se utilizan docstrings multilínea, siguiendo el próximo esquema:

"""Hace X retorna Y

Argumentos:

arg1 -- descripción de arg1

arg2 -- descripción de arg2

"""

Las especificaciones para los docstrings se encuentran oficialmente documentadas por Python en las PEP 257.

TRABAJANDO CON FECHAS EN PYTHONUna de las modificaciones que incorporamos hoy, consiste en gestionar las fechas de confección y caducidad del presupuesto, en forma automática. Para ello, incorporamos dos helpers:

def get_fecha_actual():

hoy = datetime.datetime.now()

fecha_actual = hoy.strftime("%d/%m/%Y")

return fecha_actual

y

def sumar_dias(dias=0):

fecha = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=dias)

nueva_fecha = fecha.strftime("%d/%m/%Y")

return nueva_fecha

Las fechas, podemos generarlas automáticamente, gracias al módulo datetime de Python:

import datetime

El método now() de datetime, retorna la fecha y hora actual:

hoy = datetime.datetime.now()

La función strftime() convierte la fecha a cadena de texto, con el formato pasado como parámetro:

hoy.strftime("%d/%m/%Y")

Con la función timedelta() podemos calcular fechas, ya sea restando, como sumando, dividiendo o multiplicando N cantidad de días:

fecha = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=dias)

EL MÓDULO DATETIMEEste módulo, nativo de Python, nos permite realizar diferentes manejos con fechas.

Para utilizar el módulo debe importarse:

import datetime

Obtener la fecha y hora actual:

datetime.datetime.now()

Sumar, restar, multiplicar o dividir N días a una fecha:

fecha operador_aritmético datetime.datetime.timedelta(days=N)

Donde N debe ser un número entero (representa la cantidad de días a sumar, restar, multiplicar o dividir). Sumar (+), Restar (-), dividir (//), multiplicar (*).

Dar formato a una fecha:

fecha.strftime(string_formato)

Donde string_formato será la cadena de texto que defina el formato deseado, con las directrices indicadas.

Para dar diversos formatos de fechas, las directrices disponibles, son las siguientes:

Chuleta para formato de fechas

REFACTORINGHemos realizado algunos cambios a nuestro código, pero que sin embargo, no se reflejan al momento de utilizar el programa.

REFACTORING

Refactoring (o refactorización / refactorizar) es una técnica de programación, que consiste en efectuar cambios al código fuente, sin alterar el funcionamiento externo del programa.

¿Qué cambios hemos hecho?Eliminar de la clase todo aquello que no esté relacionado de forma directa con la lógica propia del objeto. Para ello, recurrimos a:

Refactoring #1: Eliminar la directiva print del módulo presupuesto, moviéndola a un helper.Refactoring #2: Todos los textos a mostrar en los raw_input(), así como otros mensajes del sistema, fueron movidos a variables de acceso global, definidas en el archivo constantes.py. Es muy importante hacer la salvedad, de que Python, no posee el concepto de constantes como otros lenguajes.Hablar de constantes en Python, es una cuestión lingüística pero no técnica. A los fines del lenguaje, decir “constante” en Python, simplemente hace referencia a variables cuyo valor, se encuentra predefinido sin necesidad de requerir modificar dinámicamente dichos datos.Limpiamos el módulo, moviendo un método genérico que podría utilizarse en cualquier otro módulo (no necesariamente Presupuesto). Para ello, recurrimos a:

Refactoring #3: mover el método leer_plantilla() del módulo Presupuesto, a un helper llamado leer_archivo() logrando que éste, pueda ser reutilizado desde cualquier otro módulo.

TRATAMIENTO DE EXCEPCIONES: VALIDANDO LOS DATOS INGRESADOSCuando se nos pedía ingresar el código de plan, se nos daban tres opciones: 0, 1 y 2. Pero ¿qué sucedía si por error, en vez de 0, 1 ó 2 ingresábamos otro dato?

Si ingresábamos un dato no numérico, nos generaba un error, al intentar convertirlo de literal a entero con int(). Pero, también podía suceder que se ingresara un número mayor que 2. En ese caso, la conversión a entero no fallaría, pero al momento de intentar acceder al plan elegido mediante self.planes[plan_elegido] nos daría un error, ya que el índice, estaría fuera del rango de la lista.

A fin de evitar estos errores, incorporamos un algoritmo de validación, mediante eltratamiento de excepciones.

EXCEPCIONES

Una excepción es un error inesperado que se produce durante la ejecución de un programa.

Las excepciones en Python, cuentan con dos instancias obligatorias: try y except, donde el código contenido en try intentará ejecutarse, y se falla, el error será capturado por except, lanzando otra acción.

try:

# intentar esto

except:

# Si lo anterior falla, capturar el error

# y hacer esto otro

Opcionalmente, en Python, pueden agregarse otras dos instancias, pero opcionales: else y finally. Mientras que else, se encarga de ejecutar el código indicado solo si no ha fallado nada, finally, se llamará siempre (falle o no), siendo su finalidad, la de ejecutar “acciones de limpieza”.

def probar_excepciones():

dato = raw_input("Ingresar numero para pasar, letra para fallar: ")

try:

int(dato)

except:

print "ejecutando execpt, try ha fallado"

else:

print "ejecutando else, try se ha logrado"

finally:

print "finally se ejecuta siempre"

Hecha esta introducción, vayamos a nuestro módulo Presupuesto (líneas 53 a 63):

try:

elegir_plan = int(elegir_plan)

self.plan = self.planes[elegir_plan]

Intenta convertir a entero el plan elegido en el raw_input() y después, intentará obtener self.planes[elegir_plan] (elegir_plan actúa como número de índice). Pero esta última, solo se llevará a cabo, si la primera, no genera una excepción.

except (ValueError, IndexError):

mostrar_texto(DATO_INCORRECTO)

self.seleccionar_plan()

Si se genera una excepción, se muestra un mensaje de error y se realiza una llamada recursiva.Pero ¿Qué hay allí entre paréntesis?ValueError e IndexError son dos tipos de excepciones. ValueError se produce cuando el valor tratado, no corresponde al tipo de dato esperado (por ejemplo, se ingresa un caracter no numérico). E IndexError es el error lanzado cuando se intenta acceder, por ejemplo, a un ítem inexistente de una lista o tupla, es decir, cuando como número de índice se pasa un valor fuera del rango (es decir, mayor a la cantidad de ítems en la tupla o lista).Si se desea capturar cualquier excepción, se puede utilizar:

except:

Si se desea capturar únicamente un tipo de excepción, se puede utilizar:

except TipoDeExcepcion:

Si se desean capturar varias excepciones en un mismo paso, se utiliza:

except (TipoExcepcion1, TipoExcepcion2, TipoExcepcion5):

Es posible también, capturar distintas excepciones en varios pa<strongsos:

except TipoExcepcion1:

#...

except (TipoExcepcion2, TipoExcepcion3):

#...

except TipoExcepcion4:

#...

Una alternativa muy útil, es recoger la descripción del error para poder mostrarla:

except TipoExcepcion, error_capturado:

print error_capturado

except (TipoExcepcion1, TipoExcepcion2), error_capturado:

print error_capturado

Finalmente, ejecutaremos el resto del script, si ninguna excepción ha sido lanzada:

else:

datos_servicio = self.lista_precios[self.planes[elegir_plan]]

self.servicio = datos_servicio[0]

importe = datos_servicio[1]

self.importe = float(importe)

Chuleta de tipos de excepciones

WEBBROWSER: ABRIENDO EL NAVEGADOR DESDE PYTHON

# Mostrar presupuesto en navegador

def mostrar_presupuesto(self, archivo):

respuesta = raw_input(MOSTRAR_PRESUPUESTO)

if respuesta.lower() == 's':

webbrowser.open(BASE_DIR + "/" + archivo)

(líneas 103 a 107)

Con el módulo webbrowser nativo de Python, es posible abrir el navegador y cargar en él, cualquier archivo HTML o dirección Web. Solo basta importar el módulo webbrowser import webbrowser y cargar la URL mediantewebbrowser.open(URL)

UN NUEVO DESAFÍO

En este capítulo, hemos aprendido dos conceptos fundamentales, indispensables en la vida de cualquier programador experto: la técnica de refactoring y elmanejo de excepciones. Y ninguna de las dos, es poca cosa, ni mucho menos, pueden etiquetarse como “básicas”. Los programadores que recién se inician (e incluso, puedo asegurarles que muchos programadores con años de experiencia), no suelen refactorizar el código fuente de sus programas, y son muy pocas las veces que manejan excepciones dentro del código.La tarea que nos toca hoy, es animarnos a programar como verdaderos profesionales. ¿Cuál es el desafío entonces?Hacer un refactoring de TODOS los archivos de nuestro sistema¿Cómo? Muy simple. Python, tiene una serie de recomendaciones para la escritura de código, llamada “Style Guide for Python Code”, definida en la PEP 8 – de la cual hemos hablado sutilmente en capítulos anteriores -. Los verdaderos programadores Python, debemos respetar esta guía de estilos al pie de la letra, ya que hacerlo, nos garantiza que nuestro código pueda ser fácilmente mantenible, legible, evolutivo y por sobre todo, es una forma de respetarnos entre colegas. Escribir código desprolijo o con “estilo propio”, dificulta la lectura. Ergo, hace que entender el código escrito por otro programador, nos lleve más trabajo.Entonces:

1. Lee las PEP 8 (en inglés) o las PEP 7 (disponibles en español)2. Revisa cuidadosamente los archivos constantes.py, helpers.py y sobre todo,

presupuesto.py (tiene violaciones a las PEP 8 de forma ex-profesa)3. Haz todas las modificaciones que sean necesarias, para estandarizar el código fuente

según las PEP Si no entiendes algo de las PEP ¡pregúntalo! No te quedes con la duda. Si te aburre, o no te apasiona hacerlo o lo consideras sin sentido, ten en cuenta que hacerlo será fundamental para tu crecimiento profesional. Te lo garantizo!.Es muy importante que aproveches este reto para trabajar en equipo. Puedes utilizar los comentarios para compartir con otros programadores, las líneas de código que hayas refactorizado, así como también, intercambiar opiniones sobre cómo sería mejor refactorizar tal o cual otra línea. ¡Aprovecha esto para entrenarte! La capacidad para trabajar en equipo, no solo la da la buena predisposición, sino también la práctica y el intercambio con otros programadores. Y ten en cuenta, que a la hora de buscar trabajo, sumará puntos a tus fortalezas.

HERENCIA, RELACIÓN ENTRE DOS O MÁS CLASESY ya hemos llegado al Capítulo VI de la Guía Python!En el capítulo de hoy, agregaremos nueva funcionalidad a nuestro programa generador de presupuestos, introduciendo con ello, un nuevo concepto de la programación orientada a objetos: herencia.

HERENCIA

En Programación Orientada a Objetos, la herencia es la relación existente entre dos o más clases. La herencia marca una relación de jerarquía entre objetos, en la cual, una clase principal (madre) puede ser heredada por otras

secundarias (hijas), las cuales adquieren “por herencia” los métodos y atributos de la primera (clase principal).

El objetivo de hoy, es utilizar esta característica de la POO (la herencia), para lograr dos tipos de presupuesto:

1. El presupuesto tradicional que venimos generando.2. Un presupuesto extendido, que emita los recibos de pagos correspondientes, calculando el

monto de adelanto y su resto.

ARCHIVOS NECESARIOSUtilizaremos todos los archivos disponibles en la carpeta “capitulo6“. En esta carpeta, encontraremos las siguientes novedades:

UN NUEVO SUB-DIRECTORIO LLAMADO RECIBOSEn caso que decidamos ejecutar el generador de presupuestos en modo avanzado, éste, automáticamente creará y guardará los nuevos recibos en esta carpeta.

NUEVO TEMPLATE RECIBO.TXTEste archivo es un nuevo template, el cual emplearemos como plantilla para generar los recibos.

=====================================================

===========================

$titulo Nº $numero/1

=====================================================

===========================

En $ciudad a los ___ días del mes de ___________ de 20__

RECIBÍ de $cliente

La cantidad de $moneda $pago_1

En concepto de pago adelanto presupuesto Nº $numero.-

________________________

$nombre

$web

=====================================================

===========================

-------------------------- >>>> cortar aquí <<<< ------------------------------

=====================================================

===========================

$titulo Nº $numero/2

=====================================================

===========================

En $ciudad a los ___ días del mes de ___________ de 20__

RECIBÍ de $cliente

La cantidad de $moneda $pago_2

En concepto de pago finalización de obra según presupuesto Nº $numero.-

________________________

$nombre

$web

=====================================================

===========================

UN NUEVO MÓDULO: RECIBO.PYEste será el archivo en el que más nos concentraremos hoy. Un modelo que hereda de Presupuesto, generando un presupuesto extendido que incluye formulario de recibo de pago.

# -*- coding: utf-8 *-*

from string import Template

from presupuesto import Presupuesto

from constantes import TEMPLATE_RECIBO, CIUDAD, MONEDA_DENOMINACION

from helpers import leer_archivo

class PresupuestoConRecibo(Presupuesto):

def __init__(self):

Presupuesto.__init__(self)

self.adelanto = 40

self.titulo = "RECIBO"

self.generar_recibo()

def calcular_pagos(self):

"""Calcula el monto correspondiente al adelanto y resto del trabajo"""

total = self.neto

self.pago_1 = total * self.adelanto / 100

self.pago_2 = total - self.pago_1

def generar_recibo(self):

"""Genera los recibos para entregar al cliente"""

self.calcular_pagos()

txt = leer_archivo(TEMPLATE_RECIBO)

diccionario = dict(titulo=self.titulo,

numero=self.numero_presupuesto,

ciudad=CIUDAD,

cliente=self.cliente,

moneda=MONEDA_DENOMINACION,

pago_1=self.pago_1,

nombre=Presupuesto.encabezado_nombre,

web=Presupuesto.encabezado_web,

pago_2=self.pago_2)

txt = Template(txt).safe_substitute(diccionario)

self.guardar_recibo(txt)

def guardar_recibo(self, contenido):

"""Guarda el recibo generado en la carpeta recibos

Argumentos:

contenido -- template renderizado

"""

filename = 'recibos/' + str(self.numero_presupuesto) + '.txt'

recibo = open(filename, 'w')

recibo.write(contenido)

recibo.close()

RUN.PYEste archivo, será el que desde ahora en más ejecutemos de la línea de comandos en lugar de presupuesto.py. Veremos como, pasándole un parámetro determinado por línea de comando, se encargará de ejecutar uno u otro módulo (Presupuesto o PresupuestoConRecibo).

# -*- coding: utf-8 *-*

import sys

from presupuesto import Presupuesto

from recibo import PresupuestoConRecibo

modelo = sys.argv[1]

if modelo == 'basico':

presupuesto = Presupuesto()

elif modelo == 'recibo':

presupuesto = PresupuestoConRecibo()

else:

print "Argumentos no válidos"

ESE EXTRAÑO ARCHIVO CON EXTENSIÓN .NJAEl Capítulo VI de la Guía Python, lo he desarrollado con el IDE Open Source,NINJA-IDE.

.El archivo Guia_Python.nja será opcionalmente necesario, si deseas utilizar Ninja-IDE para esta etapa del proyecto. El archivo .nja te evitará configurar el proyecto, pero es opcional su descarga.

ARCHIVOS MODIFICADOSpresupuesto.py- Código estandarizado según PEP 8- Se elimina además, la instancia a Presupuesto incorporándola en run.py- Se limpia el método __init__()- Ahora, Presupuesto hereda de object (ver explicación más adelante)constantes.py- Incorpora nuevas constantes

RAZONAMIENTO LÓGICO DE LA HERENCIA

Como bien se comentó al principio, la herencia es una de las características que define al paradigma de la Programación Orientada a Objetos (POO), estableciendo la forma en la cual, dos o más clases se relacionan entre sí.Cuando una clase hereda de otra, ésta, adquiere de forma automática, los métodos y atributos de la clase de la cual hereda.

Existe una lógica relacional en la herencia de clases. Una clase no debe heredar al azar de otra, sino que debe existir una relación real.Llevado a un ejemplo de la vida diaria, podríamos tener una clase principal llamada Persona, que sea heredada por la clase Hombre y por la clase Mujer. Hombre y Mujer, tendrían los mismos atributos que Persona (extremidades superiores, inferiores, órganos vitales), pero cada una tendría atributos propios que las distinguen entre sí y a la vez extienden a Persona (órganos reproductores, genes). De la misma manera, compartirían los mismas métodos que Persona (caminar, correr, comer), pero cada una, tendrían sus propios métodos distintivos (no, no me pidan ejemplos, usen la imaginación!!!!).

Sin embargo, no sería relacionalmente lógico, que Perro herede de persona. Si bien puede tener atributos y métodos que a simple vista resultan similares (correr, comer, caminar) no es una clase de Persona sino de Animal.

LA HERENCIA EN PYTHONEn Python, para indicar que una clase hereda de otra, se utiliza la siguiente sintaxis:

class NombreDeLaClaseHija(NombreDeLaClaseMadre):

Cuando una clase es principal (una clase madre), debe heredar de object:

class Presupuesto(object):

Nuestro nuevo módulo recibo.py, hereda todos los atributos y métodos de presupuesto:

class PresupuestoConRecibo(Presupuesto):

Además, de poder definir métodos y atributos propios que extenderán las características de Presupuesto.

ACCEDIENDO A MÉTODOS Y ATRIBUTOSPara acceder a las propiedades de clase, es decir, aquellos atributos definidos en la propia clase ANTES de ser instanciada, se utiliza:

NombreDeLaClase.nombre_del_atributo

Sin embargo, si se desea acceder a propiedades del objeto, es decir, a aquellos atributos definidos LUEGO de crear una instancia de la clase, se utiliza:

self.nombre_del_atributo

Es decir, que dado el siguiente código:

class ClaseMadre(object):

atributo_de_clase = 'valor'

def __init__(self):

self.metodo()

def metodo(self):

self.atributo_del_objeto = 'otro valor'

Si heredo esta clase, por otra:class ClaseHija(ClaseMadre):

Para acceder a “atributo_de_la_clase” dentro de ClaseHija, tendré que hacerlo mediante:

print ClaseMadre.atributo_de_la_clase

Aunque también es posible, acceder mediante self:

print self.atributo_de_la_clase

Mientras que para acceder a “atributo_del_objeto”, primero se debe haber ejecutado el método que define dicha propiedad, es decir metodo():

class ClaseHija(ClaseMadre):

def __init__(self):

ClaseMadre.__init__(self)

Para luego acceder a dicho atributo, mediante self:

print self.atributo_del_objeto

Sin embargo, podré acceder a cualquier método heredado, utilizando self directamente:

class ClaseMadre(object):

atributo_de_clase = 'valor'

def __init__(self):

self.metodo()

def metodo(self):

self.atributo_del_objeto = 'otro valor'

def segundo_metodo(self):

print 'Hola Mundo'

class ClaseHija(ClaseMadre):

def __init__(self):

ClaseMadre.__init__(self)

self.otro_metodo()

def otro_metodo(self):

print ClaseMadre.atributo_de_clase

print self.atributo_del_objeto

self.segundo_metodo()

PASANDO PARÁMETROS A UN ARCHIVO .PY POR LÍNEA DE COMANDOSDesde ahora, para ejecutar nuestro programa, ya no tendremos que hacer python presupuesto.py, sino:python run.py argumentoDonde argumento podrá ser: basico, quien ejecutará el módulo Presupuesto de la misma forma que en el Capítulo V o recibo, el cual ejecutará el Presupuesto extendido con la generación de recibos de pago.Si ejecutas por línea de comandos:presupuesto run.py recibo

Al finalizar, en la nueva carpeta “recibos” se habrá generado un TXT con el mismo número que el presupuesto creado, conteniendo dos recibos de pago para imprimir.

En cambios, si ejecutas:presupuesto run.py basico

No habrá diferencia con lo que hemos hecho hasta el capítulo anterior.

CAPTURANDO ARGUMENTOS ENVIADOS POR LÍNEA DE COMANDOS (EN RUN.PY)

import sys

modelo = sys.argv[1]

sys es un módulo estándar de Python que provee de funciones específicas del sistema (ampliar información).argv recoge una lista de parámetros que son pasados por línea de comandos cuanso se ejecuta mediante python archivo.py argumentos.El primer elemento de la lista argv, es decir argv[0] es el nombre del archivo. En nuestro código, accedemos directamente al segundo elemento de la lista:sys.argv[1] el cuál nos dirá qué opción hemos elegido. Si optamos por básico, crearemos una instancia de Presupuesto()

if modelo == 'basico':

presupuesto = Presupuesto()

En cambio, si hemos indicado “recibo” obtendremos una instancia de PresupuestoConRecibo()

elif modelo == 'recibo':

presupuesto = PresupuestoConRecibo()

De lo contrario, se imprimirá un mensaje de error:

else:

print "Argumentos no válidos"

Ver más información sobre paso y captura de argumentos por línea de comando.

EL DESAFÍO DE HOYNos estamos poniendo cada vez más exigentes con nuestro código. En el capítulo anterior, nos tocó hacer un refactoring para estandarizar el código con la normativa de la PEP 8.En el capítulo de hoy, el reto es doble.

DESAFÍO #1:Prueba a ejecutar el módulo run.py sin pasar ningún argumento:python run.py¿Te animas a solucionar el inconveniente con la ayuda del tutorial oficial de Python?

DESAFÍO #2El nuevo módulo recibo.py posee un método para guardar el recibo generado, muy similar al método que utiliza el módulo Presupuesto para guardar el presupuesto en un archivo HTML. Muchas líneas de código se repiten, lo cual, incurre en una redundancia innecesaria que puede ser evitada. ¿Qué ideas se te ocurren para solucionar este código redundante? No es necesario que escribas código. El objetivo es que entre todos razonemos y hagamos una lluvia de ideas que nos ponga en práctica.

TESTEANDO CÓDIGO CON DOCTEST EN LOS COMENTARIOSYa estamos llegando al final de la guía Python!En el capítulo de hoy, “atacaremos” con una técnica de programación indispensable, que nos dará una gran ventaja: evitar “romper” el código con la incorporación de uno nuevo y prevenir bugs. Y ¿de qué técnica hablamos? Unit Testing o Test Unitarios.

TEST UNITARIOS

Los test unitarios representan un mecanismo indispensable, para probar el funcionamiento individual, de cada parte del código, previniendo que el agregado de nuevo código, haga fallar el existente.

CHANGELOG DEL CAPÍTULO VIIAntes de comenzar, será necesario descargar los archivos actualizados del capítulo anterior.A continuación un resumen de los cambios que veremos:

capitulo6/constantes.py Nueva constante no pública

capitulo6/helpers.py Agregados test con doctest

nueva función para guardar archivos

capitulo6/presupuesto.py Refactoring: guardar_presupuesto()

utiliza función genérica para guardar

capitulo6/recibo.py Refactoring: guardar_recibo()

utiliza función genérica para guardar

capitulo6/run.py refactoring: validación argumentos recibidos

capitulo6/test/ carpeta que contiene los test del capítulo

Hoy, centraremos nuestra atención, haciendo énfasis en los cambios realizados al archivo helpers.py. Comencemos!

DOCTEST

doctest es un módulo nativo de Python, que busca en los comentarios de nuestro código, fragmentos que se vean como sesiones del intérprete interactivo de Python, y procede a ejecutar dichos fragmentos, verificando que resulten como se le ha indicado.

Esto significa, que importando el módulo doctest, éste, buscará en los comentarios de nuestro código, todo fragmento que represente al interprete interactivo, para luego ejecutarlo. Por ejemplo:

import doctest

def sumar_dos_numeros(a, b):

"""Suma dos números y retorna su resultado

Argumentos:

a -- primer sumando

b -- segundo sumando

Test:

>>> sumar_dos_numeros(25, 10)

35

>>> sumar_dos_numeros(30, 20)

50

"""

resultado = a + b

print a + b

if __name__ == "__main__":

doctest.testmod()

Si vemos el texto debajo de “Test:”, luce como el intérprete interactivo.Aquí estoy invocando a la función:

>>> sumar_dos_numeros(25, 10)

Aquí, estoy “simulando” el resultado que arrojaría en el intérprete interactivo. Esto, será interpretado por doctest, como “el resultado esperado”:

35

Y finalmente, verifico que el módulo esté siendo ejecutado como script (no importado), de ser así, doy la orden a doctest de ejecutar el script en modo “test”:

if __name__ == "__main__":

doctest.testmod()

COLOCANDO LOS “DOCTEST” EN UN ARCHIVO INDEPENDIENTEEn nuestro ejemplo (archivo helpers.py), sin embargo, nos encontramos con estas líneas:

74 if __name__ == "__main__":

75 doctest.testfile('tests/helpers.txt')

En este caso, lo que estamos haciendo, es indicar a doctest, que nuestras pruebas se encuentran en un archivo a parte: tests/helpers.txt Si abrimos este archivo, podremos ver todos los test:

1 >>> from helpers import leer_archivo, crear_archivo, mostrar_texto

2

3 Probando leer_archivo()

4

5 >>> leer_archivo('')

6 'Error'

7

8 >>> leer_archivo('tests/archivo_de_prueba.txt')

9 'Archivo de Prueba\nHola Mundo\n'

10

11 Probando crear_archivo()

12

13 >>> crear_archivo('', 'contenido')

14 'Error'

15 >>> crear_archivo('', '')

16 'Error'

17 >>> crear_archivo('tests/archivo_de_prueba.txt', '')

18 'Error'

19 >>> crear_archivo('tests/archivo_de_prueba.txt', 'Archivo de Prueba\nHola

Mundo\n')

20

21

22 Probando mostrar_texto()

23

24 >>> mostrar_texto('Hola Mundo')

25 Hola Mundo

26 >>> mostrar_texto()

25  

Si te fijas las líneas resaltadas en gris, podrás ver las llamadas a los métodos que estamos testeando. Mientras que las resaltadas en negro, simulan el resultando esperado.

El texto que no aparece resaltado, es interpretado como parte de los comentarios, exceptuando la línea 1, que se encarga de importar los métodos a ser testeados.

EJECUTANDO LOS TESTUna vez que el código fuente cuenta con los correspondientes test, es hora de correrlos. Para ello, en la línea de comandos, escribiremos:

python nombre_del_modulo_a_testear.py -v

En nuestro caso, navegaremos hasta la carpeta capitulo6 y escribiremos

python helpers.py -v

Cuando ejecutemos los test, veremos una salida similar a la siguiente:

Trying:

from helpers import leer_archivo, crear_archivo, mostrar_texto

Expecting nothing

ok

Trying:

leer_archivo('')

Expecting:

'Error'

ok

Trying:

leer_archivo('tests/archivo_de_prueba.txt')

Expecting:

'Archivo de Prueba\nHola Mundo\n'

ok

Trying:

crear_archivo('', 'contenido')

Expecting:

'Error'

ok

Trying:

crear_archivo('', '')

Expecting:

'Error'

ok

Trying:

crear_archivo('tests/archivo_de_prueba.txt', '')

Expecting:

'Error'

ok

Trying:

crear_archivo('tests/archivo_de_prueba.txt', 'Archivo de Prueba\nHola Mundo\n')

Expecting nothing

ok

Trying:

mostrar_texto('Hola Mundo')

Expecting:

Hola Mundo

ok

Trying:

mostrar_texto()

Expecting nothing

ok

1 items passed all tests:

9 tests in helpers.txt

9 tests in 1 items.

9 passed and 0 failed.

Test passed.

En lo anterior, “Trying” nos describe el código que se está ejecutando, mientras que “Expecting”, el resultado esperado. Si todo sale bien, concluirá el bloque indicando “ok”.

Al final del test, se puede acceder al reporte completo:

1 items passed all tests:

9 tests in helpers.txt

9 tests in 1 items.

9 passed and 0 failed.

Test passed.

SOLUCIÓN DEL DESAFÍO DEL CAPÍTULO ANTERIOREn el segundo desafío del capítulo anterior, la propuesta era pensar como podría evitarse la redundancia de código, en los métodos encargados de guardar los recibos y los presupuestos en formato HTML.

Siguiendo la línea inicial, de convertir en “ayudantes genéricos” aquellos métodos sin relación directa con el compartamiento del objeto en sí mismo, se creó un helper, para guardar dichos archivos:

47 def crear_archivo(ruta, contenido):

48 """crea un archivo en la ruta pasada con el contenido indicado

49

50 Argumentos:

51 ruta -- ruta al archivo. Ej. carpeta/archivo.txt

52 contenido -- template renderizado

53

54 """

55 if not ruta or not contenido:

56 return 'Error'

57 else:

58 archivo = open(ruta, 'w')

59 archivo.write(contenido)

60 archivo.close()

ANEXO DE MATERIAL DE LECTURA COMPLEMENTARIOEl desafío de hoy, no dependerá de “resolver” un problema ni de encontrar ningún tipo de solución puntual. El reto de hoy, consiste en desafiarte a ti mismo:

Nunca terminas de aprender y jamás es suficiente lo que te enseñan.

Programar, no se limita a conocer la sintaxis y funcionamiento de un lenguaje de programación. Siempre podrás comenzar por una guía de aprendizaje, para conocer los caminos que puedes seguir, para convertirte en un verdadero profesional en determinada materia. Pero eso, no debe significarlo todo.

Solo lograrás ser un experto, en el momento en el que descubras, que jamás es suficiente lo que conoces y que el conocimiento no te otorga

sabiduría.Tienes una alternativa: no limitar tus recursos al mero conocimiento. No acotar tu carrera profesional al conocer sobre un lenguaje de programación.

De tu voluntad, dependerá el nivel que alcances, y de tu pasión, el superarte cada día.

A continuación, encontrarás un listado de recurso, que no puedes dejar de leer. La gran mayoría se encuentran en español. Las identificadas como “indispensables”, te recomiendo que hagas todo lo posible por leerlas. Las “recomendadas”, significa que “sería una buena idea” leerlas. Y las “complementarias”, dependerán de tu curiosidad.

EL CAMINO CORRECTO…

Recurre a la razón, para asimilar lo que lees. Pero recurre a tus emociones, para saber si lo que haces, realmente te apasiona. Solo así, sabrás que estás siguiendo el camino correcto.

¡Disfruta la lectura y apasiónate practicando!

LECTURA INDISPENSABLE (ES)

Guía de aprendizaje de Python por Guido van Rossum (creador de Python)Excelente material de referencias básicas del lenguaje.Inmersión en Python (Dive into Python) por Mark PilgrimExcelente material para conocer a fondo el lenguaje y su aplicación en la programación orientada a objetos.

Python no muerde por Roberto AlsinaExcelente libro para aprender a razonar más allá del lenguaje.

LECTURAS RECOMENDADAS (EN ESPAÑOL)Tutorial Django por @cibernaturalUna muy buena guía para entender el funcionamiento del framework Django, ideal para crear aplicaciones Python Web based.Tutorial de PyGTK por John FinlayTutorial oficial de PyGTK, una suite de módulos Python para crear aplicaciones de escritorio con interfaces gráficas GTK.

LECTURAS COMPLEMENTARIAS (EN ESPAÑOL)Aprenda a Pensar como un Programador con Python por Allen Downey, Jeffrey Elkner y Chris MeyersUn libro extenso, para leer con tiempo y calma. Muy buen material para utilizar como referencia del lenguaje. Los últimos capítulos, hacen mayor énfasis en la programación orientada a objetos.

LECTURAS RECOMENDADAS (EN)

MySQLdb User’s Guide por Andy DustmanGuía oficial de MySQLdb, interface para trabajar con bases de datos MySQL desde Python.Python doctest por Guido Van RossumDocumentación oficial de Python doctestThe PyQT Tutorial por ZetCodeTutorial sobre PyQT para crear aplicaciones de escritorio con interfaces gráficas (un especial agradecimiento Jorge Courbis por pasarme el link)

QUÉ TE GUSTARÍA APRENDER EN EL PRÓXIMO CAPÍTULO?El siguiente capítulo de la Guía Python te trae un desafío por adelantado. Esta vez, el tema lo elegirás tú y será sometido a votación, mediante una encuesta.A continuación, encontrarás una brevísima introducción a cada uno de los temas que puedes elegir en la votación. Esta introducción te servirá para poder decidirte por uno con mayor facilidad. Recuerda que solo puedes elegir una opción:

1.ACCESO A BASES DE DATOS CON MYSQLDBMySQLdb es una interface para MySQL que nos permite manejar bases de datos desde Python. Aprenderemos a conectarnos a una base de datos, leer los registros de una tabla, insertar nuevos y editar los existentes.

¿Qué necesitarás para seguir este capítulo?Los siguientes puntos serán necesarios para entender el capítulo, ya que no serán explicados:o Tener MySQL instalado

o Conocer mínimamente la sintaxis del lenguaje SQL

2.TDD EN PYTHON CON UNITTESTTDD (Desarrollo guiado por pruebas) y Test-First Programming, es una técnica de programación que consiste en escribir tests antes de generar nuestro código. Esta técnica de programación, es una de las más complejas pero es la única que garantiza un código limpio, legible, estable y libre de errores. Aprenderemos conceptos básicos sobre TDD, el algoritmo de TDD, cómo escribir tests antes de programar y ejecutar test unitarios.

¿Qué necesitarás para seguir este capítulo?Los siguientes puntos serán necesarios para entender el capítulo, ya que no serán explicados:

o Ganas de programar profesionalmente y estudiar algo que cuesta aprender solo.

3. INTERFACES GRÁFICAS PARA APLICACIONES DE ESCRITORIO EN PYTHONLas interfaces gráficas son aquellas que te permitirán desarrollar una GUI para las aplicaciones de escritorio desarrolladas en Python, es decir, que no correrán por consola sino, en modo gráfico. Veremos cómo mostrar texto, agregar un menú sencillo, un campo de texto y botones con WxPython y PyQT.

¿Qué necesitarás para seguir este capítulo?Los siguientes puntos serán necesarios para entender el capítulo, ya que no serán explicados:o ¿Nada? ¿Ganas de… ver una introducción a interfaces gráficas?

¿CÓMO VOTAR POR EL PRÓXIMO TEMA?Primero, asegúrate de haber leído los detalles de cada tema en el punto anterior.Luego, dirígete a la página de Facebook de Maestros del Web y vota por el tema que quieres aprender.

INTERFACES GRÁFICAS CON WXPYTHONA pedido “popular”, pues, ha sido votado por una amplia mayoría y, a solo efecto de cumplir por única vez en mi vida la voluntad de “las masas”, en el capítulo de hoy aprenderemos veremos un ejemplo de un script Python que ¡se ejecuta en modo gráfico! OMFG! ¡En modo… GRÁFICO! Jesus! Tocaremos el cielo con las manos! [apagar modo irónico]

HOLA MUNDO “EXTENDED”Haremos un “Hola Mundo” con wxPython, pero con algo más que un simple “Hola Mundo”.Nuestro programa script, será similar a un editor de textos (como el Notepad de Güindous), con la diferencia de que por defecto, nos mostrará una plantilla decarta comercial y la guardará automáticamente en una carpeta destinada a almacenar todas nuestras cartas.

Lo que haremos se verá así:

Para hacer este ejemplo, me inspiré en la Guía oficial de Primeros Pasos con wxPython. De esta forma, será más simple entender la documentación oficial.

INSTALACIÓN DE WXPYTHONEl primer paso, será instalar wxPython.

En Linux será necesario el paquete: python-wxgtk2.8. En aquellos basados enDebian, basta con hacer:sudo apt-get install python-wxgtk2.8En Gentoo:emerge wxpythonPara RedHat, Fedora, Mandriva y compañía, pueden buscar los rpm de la versión 2.8.12.0 en este enlace www.rpmfind.net/…search.php?query=wxPython o instalarlo con yum (como root):yum install wxPythonPara Windows y Mac OSDescargar instalador en www.wxpython.org/download.php

Dudas/problemas sobre instalación: Visitarhttp://wiki.wxpython.org/How%20to%20install%20wxPython

INTRODUCCIÓNwxPython es una suite de librerías de interfaces gráficas para Python (programadas en C++), destinadas a crear GUIs de forma simple. Funciona como un módulo más de Python, debiendo ser importado al igual que cualquier otro.Cómo principales características de wxPython pueden citarse:

1. Portabilidad: Windows, Linux y Mac OS X2. Apariencia: Nativa en todos los S.O.3. Licencia: LGPL

ARCHIVOS DEL EJEMPLOPara nuestro creador de cartas comerciales necesitaremos 2 archivos: constants.py editor.py

Descargar ambos archivos, guardarlos en una carpeta y, dentro de esta, crear un sub-directorio llamado cartas. En este sub-directorio, se guardarán automáticamente las cartas que vayamos creando.Para correrlo, simplemente haremos python editor.py y se ejecutará el script en modo gráfico.

UTILIZANDO WXPYTHON EN 6 PASOS1. Importar wxPython:

import wx2. Crear una clase extendida de wx.Frame:

class MiClase(wx.Frame)3. Crear los métodos necesarios de la clase. Aquí, además de definir algoritmos propios,

es donde se harán las llamadas a los métodos de wxPython y wxWidgets (ver más adelante)

4. Finalmente, crear una instancia de wx.App:app = wx.App(False)

5. Otra instancia de nuestra clase:ventana = MiClase(None, “Título de la ventana”)

6. Llamar a MainLoop del objeto app para mantener activo el programa:app.MainLoop()

CREANDO MÉTODOS DE LA CLASELos métodos de la clase, lógicamente dependerán de lo que queramos que nuestro programa realice. Estos métodos variarán de acuerdo a cada programa. La“fórmula” a seguir, será recomendable que se desarrolle de la siguiente manera:

DEFINIR EL MÉTODO __INIT__Definir el __init__ de la clase, cuyo parámetro sea (además de self), parent. Esto garantizará hacer siempre una referencia al elemento “parent” (padre) del objeto que se esté instanciando.En nuestro caso, cuando instanciamos al editor, como ventana “padre” le estamos indicando “None” (ninguna), ya que es la primera ventana que estamos instanciando:frame = Editor(None, APP_TITLE)

En este ejemplo, además, hay un segundo parámetro que corresponde al título de la ventana. Pero éste, podríamos haberlo evitado, si lo definíamos directamente en el __init__. No lo hicimos, para poder extender el día de mañana, este ejemplo, instanciando otras ventanas con un nombre diferente.

En el __init__, además, se debe inicializar al propio wx.Frame:wx.Frame.__init__(self, parent, title=title, size=(800, 600))

Como se puede ver, a wx.Frame se le pueden pasar diversos parámetros. En nuestro caso, un título de ventana y las medidas de la misma (ancho, alto).

Es importante además, siempre llamar al método Show(), ya que de lo contrario, la ventana nunca se visualizará:self.Show(True)

Por otro lado, en el método __init__ deben establecerse todas las propiedades de clase y llamar a aquellos métodos que se encarguen de generar toda la GUI.

INCRUSTANDO WIDGETSwxPython, utiliza wxWidgets. Estos “Widgets” serán todos aquellos elementos que se irán incrustando en el contenedor (frame). Una lista completa de los Widgets implementados por wxPython, puede econtrarse enhttp://docs.wxwidgets.org/2.8/wx_wxpython.html#wxpclasses.Para utilizar cualquiera de estos Widgets, deben ser considerados como métodos de wx, simplemente utilizando la sintaxis wx.Widget(parametros).

WIDGETS UTILIZADOS EN NUESTRO CREADOR DE CARTAS COMERCIALES

En nuestro script, los widgets utilizados son:

wx.TextCtrl()Control de entrada de texto que permite mostrar y editar su contenido. Puede ser de una sola línea o multilínea.Con el parámetro value se define el contenido por defecto, mientras que styledebe ser definido con las constantes de estilo del control.wx.Menu()Un menú ya sea como lista desplegable o ventana emergente (pop-up) que permite seleccionar un elemento capturando el evento y actuando en consecuencia.wx.MenuBar()Una barra conteniendo una serie de menús accesibles desde la parte superior de la ventana.wx.MessageDialog()Un cuadro de diálogo que muestra un mensaje de una o varias líneas, con botones de opción como Aceptar, Sí, No y Cancelar. Este Widget recibe como parámetros:parent la ventana “padre”, mensaje, titulo y estilo.Ver lista completa de wxWidgets implementados por wxPython.LLAMANDO A LOS MÉTODOS HEREDADOS DE WX.FRAMEwx.Frame es una clase del módulo wx, que hereda de otras y por lo tanto, pone a nuestra disposición, una larga lista de métodos, a los cuáles accederemos simplemente mediante self.Metodo().Los métodos que utilizamos en nuestro código son:

wx.Frame.CreateStatusBar()Genera la barra de estado de la ventana.wx.Frame.SetMenuBar()Se encarga de crear la barra de menú con todos los wxWidgets configurados.wx.EvtHandler.Bind()Captura un evento y lo enlaza a un controlador de eventos.wx.SizerFlags.Centre()Centra la ventana en el medio de la pantalla.wx.Window.Show()Muestra (u oculta) la ventana.wx.Window.Close()Cierra la ventana.

CONCLUSIÓN

Para utilizar cualquier interfaz gráfica en Python, solo es necesario:

1. Saber Python (para programar algo y no solo mostrar ventanas con menús, textos y botones que no hagan nada)

2. Entender la sintaxis y semántica de la programación orientada a objetos(para entender como funcionan las librerías gráficas)

3. Tener a mano la guía de referencias de la interface gráfica a utilizar(simplemente, para saber “el nombre” de los métodos y objetos a los cuales recurrir, para “mostrar gráficamente” aquello que tuvimos que programar en Python)

FINALIZANDO CON PYTHON Y MYSQLCon el capítulo de hoy, llegamos al final de esta guía. Considero que hemos aprendido muchísimas cosas de gran importancia y que no solo se han enfocado en el dominio de un lenguaje (como Python, en este caso), sino que además, introdujeron buenas prácticas y conceptos de la programación en general, sus diversas técnicas y paradigmas.

En este último “episodio”, nos avocaremos a un tema particular, el cual es prácticamente imposible evitar ser abarcado en el desarrollo de un sistema informático. Me refiero a la interacción con bases de datos.¡Comencemos!

TRABAJANDO CON BASES DE DATOS MYSQL EN PYTHONNo abordaremos aquí, conocimientos básicos sobre MySQL, uso, instalación ni configuración. Sin perjuicio de lo anterior, haré una breve introducción.

STRUCTURED QUERY LANGUAGE (SQL)SQL es el lenguaje de consulta estructurado utilizado para el acceso a bases de datos relacionales. Si bien SQL como lenguaje, posee ciertos estándares, el lenguaje de consulta en sí, varía para cada base de datos en particular, siendo el tratado en este ejemplo, el correspondiente a MySQL.

MYSQLMySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales, libre y que puede ser instalado en múltiples plataformas.Para seguir el capítulo de esta guía, será necesario instalar MySQL. Para ello los invito a quienes no posean MySQL instalado, que visiten el sitio de descargas de MySQL y la documentación de MySQL.

MYSQLDBMySQLdb es una interfaz para trabajar con bases de datos MySQL desde Python. El capítulo Nº7 de esta guía, se ha indicado como lectura recomendada, el Manual oficial de MySQLdb el cual sugiero que se lea tras finalizar este capítulo.

INSTALACIÓN DE MYSQLDBPara interactuar desde Python con MySQL a través de MySQLdb, es necesario instalar dicho módulo. El nombre del paquete es python-mysqldb (por si desean instalarlo desde los repositorios), o sino, pueden descargar un tarball desdehttp://sourceforge.net/projects/mysql-python/. Allí mismo, encontrarán el archivoREADME con toda la información para instalarlo.

INTRODUCCIÓN A BASES DE DATOS CON PYTHONEn el caso particular de Python, el acceso a bases de datos se encuentra definido a modo de estándar en las especificaciones de DB-API (por curiosidad, puedes visitar Python Database API specification).Esto significa, que para utilizar cualquier base de datos, siempre se deberán seguir los mismos pasos:

1. Importar el módulo de conexión (en nuestro caso, utilizaremos MySQLdb)import MySQLdb

2. Conectarse a la base de datos

db_host = 'localhost'usuario = 'root'clave = 'clave'base_de_datos = 'mi_basededatos'db = MySQLdb.connect(host=db_host, user=usuario, passwd=clave,db=base_de_datos)

3. Abrir un cursorcursor = db.cursor()

4. Ejecutar una consulta

mi_query = "SELECT campo FROM tabla WHERE campo='valor' ORDER BY campo"cursor.execute(mi_query)

5. Si se está agregando, editando o eliminando un registro: hacer un commit a la base de datosdb.commit()

6. Si se están leyendo datos: obtener todos los registros halladoscursor.fetchall()u obtener solo el primero:cursor.fetchone()

7. Cerrar el cursor abiertocursor.close()

MANOS A LA OBRA!Hecha esta introducción, estamos en condiciones de arrancar.

CREAR LA BASE DE DATOS QUE UTILIZAREMOSLo primero que debemos hacer, es crear una nueva base de datos (o utilizar una existente) y ejecutar el query (consulta) que creará la tabla que utilizaremos.

Para ello, abriendo una terminal accedes a MySQL escribiendo:

mysql -u nombre_de_usuario_de_mysql -p contraseña_de_mysql

Lógicamente, modificarás nombre_de_usuario_de_mysql por tu nombre de usuario y contraseña_de_mysql por tu clave. Al pulsar la tecla “enter”, verásmysql>Una vez allí, si deseas crear una nueva base de datos, escribe:

create database nombre_de_la_nueva_base_de_datos;

Luego, indicamos a MySQL la base de datos que utilizaremos, escribiendo:

use nombre_de_tu_base_de_datos;

Habiendo indicado la base de datos a utilizar, ya estás en condiciones de ejecutar la consulta que creará la tabla. Para ejecutar la consulta, copia el siguiente query y luego pulsa la tecla enter:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS paises (

id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

pais VARCHAR(125) NOT NULL,

abbr CHAR(2) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB;

DESCARGAR ARCHIVOSEl ejemplo de este capítulo, corresponde a un ABM de países con arquitectura MVC (modelo-vista-controlador). El mismo, cuenta con los siguientes archivos: db_conn.py  (Capa de abstracción para la base de datos) pais.py  (Modelo) pais_view.py  (Vista) pais_controller.py  (Controlador)

Para ejecutar este ejemplo, llamar a pais_controller.py:python pais_controller.py

Como podrán observar, este controlador es quien recibe las peticiones que hagamos, encargándose de realizar los cambios necesarios al modelo (la clase Pais), llamar a este modelo, y luego, enviar los datos necesarios a la vista, para que ésta, finalmente, sea quien nos muestre esos datos en pantalla.

Saber más sobre el patrón arquitectónico MVC

BALANCE FINAL DE LA GUÍAAsí es que llegamos al final de esta guía.

Queda muchísimo por aprender y sobre todo, son abundantes los consejos que podríamos tomar para crecer profesionalmente. Creo, que quienes hayan seguido la guía paso a paso y participado activa o pasivamente de los comentarios de cada capítulo, habrán sabido comprender las bases necesarias para no ser “un programador más”.

Como docente, me llevo conmigo la satisfacción de, una vez más, no haberme reservado lo que aprendí a lo largo de mi carrera, como un secreto bajo llave, sino, el haberlo compartido con el solo objeto de ser aprovechado por quienes se sintiesen interesados, curiosos, motivados, etc.

Como redactora de esta guía, quedan almacenadas en mi memoria, un cúmulo de experiencias aprovechables, producto de la interacción humana en un medio de comunicación tan particular como lo es Internet.

Y como persona, me llevo la indudable realidad sobre una educación general en decadencia, que quisiera haber evitado conocer, pero que al mismo tiempo, me abre los ojos a un camino alternativo para cumplir mis objetivos.

Finalmente, tras todo el balance anterior y, dadas las fechas que se aproximan, quisiera enviar un gran saludo a judíos y cristianos, ya que esta noche (25 de Kislev) comienza ה כ� נ� pues les deseo ¡MUY FELIZ JANUCÁ! a toda la cole y para este finde del 24 y 25 ,ח�de diciembre, ¡MUY FELIZ NAVIDAD! a todos los cristianos!Y por supuesto, para todos, un ¡EXCELENTE 2012!

DOS HÉROES DE PYTHON NOS CUENTAN SUS EXPERIENCIASDentro de la diversidad de lenguajes que existen, Python se ha caracterizado por su facilidad de aprendizaje y flexibilidad en el desarrollo de aplicaciones y web. Permite a programadores principiantes entender rápidamente su sintaxis y a experimentados la simplificación de lineas de código.

El crecimiento de su comunidad va en aumento al igual que la presencia de aplicaciones y desarrollo web. En una entrevista Julián Amaya, co-fundador de Monoku, nos confiesa estar enamorado de Python desde hace 3 años y nos comenta algunas razones del porqué está enfocado en éste lenguaje:

Una de las cosas chévere de Python es que se usa en muchas cosas, como lenguaje es muy flexible para trabajar aplicaciones nativas y juegos.

Julián menciona también que algo que le gusta de Python es que permite escribir frameworks como Django “que son muy bonitos y permiten trabajar muy fácil”. Opina que el que algunas aplicaciones trabajen Python en el Frontend en vez de Javascript y otros lenguajes que trabajan cosas que se parecen a Python muestra que “Python está aquí para quedarse y para hacer muchas cosas”.

DESARROLLEMOS PROPUESTASAlvaro Martínez desarrolla en Python y es moderador del foro en Foros del Webdesde el 2005, nos comenta que en principio se interesó mucho por HTML porque “lo veía como algo con lo que se podían lograr cosas interesantes”. También visitaba los foros de php y css, sin embargo, desde hace tres años participa activamente en el foro de Python.

Alvaro comenta que es importante que la comunidad que programe en Python evolucione, que hayan nuevas propuestas para asegurar su avance y desarrollo sino, por ejemplo, visitar un foro se vuelve aburrido cuando no hay más que las mismas preguntas por parte de los usuarios.

He mencionado algunas características positivas que nos hacen considerar aprender Python a quienes no saben y reafirmar porqué lo hemos elegido para desarrollar, a pesar de ellos el lenguaje tiene aspectos negativos en los cuales ambos desarrolladores están

de acuerdo: Python tiene una comunidad grande pero carece de soporte, como menciona Julián no es tan fácil encontrar un servidor para Python como lo es para PHP.

¿CÓMO PUEDO APRENDER PYTHON?Python es bastante intuitivo, ambos desarrolladores comentan que aprendieron practicando, realizando proyectos con aspectos básicos y poco a poco mejorarlos. Si quieres aprender Python y no conoces ningun lenguaje de programación Julian recomienda el libro Learn Python: The hard way que te lleva de lo básico a lo avanzado. Si tienes ya experiencia en algún lenguaje que no sea Python, “crea un proyecto” es fácil y aprendes mientras lo desarrollas.

GUÍA PYTHONEn Maestros del web publicamos hace algunos meses el primer capítulo de la guía Python y aún estamos en proceso de agregar más capítulos de este lenguaje. En próximas entregas publicaremos más capítulos con autoría de Alvaro Martínez.

CÓMO SE UTILIZA PYTHON Y DJANGO EN MEJORANDO.LASeguramente conoces Mejorando.la, es el proyecto web de Maestros y Cristalab. Comenzó como programa online una vez por semana y ahora se ha expandido concursos presenciales alrededor de latinoamérica y tres conferencias con alcance mundial.Leonidas Esteban, Renzo Avalos y Adan Sanchez son quienes hace unos meses estuvieron trabajando para lograr el sitio que hoy se puede disfrutar al ingresar aMejorando.la. Para lograrlo hubo todo un proceso de rediseño y reprogramación que fue posible gracias a varias herramientas y servicios que con la ayuda de Adan Sanchez te contaré a continuación.

PYTHON Y DJANGO: LENGUAJE Y FRAMEWORK DE LA MAGIA“Al momento de planear el rediseño y reprogramacion de un sitio es importante identificar bien sus elementos y componentes principales para crear los modelos necesarios y una buena estructura” es lo primero que resaltó Adán Sanchez. Y hablando especificamente de Mejorando.la hay que destacar que el componente principal son los videos. Desde ahí parten todas las funciones que se van agregando al sitio.Python es el lenguaje y Django es el framework detrás del sitio de Mejorando.la. Nos cuenta Adán que gracias a la flexibilidad que ofrece, se pudo realizar la reprogramación y rediseño del sitio en pocos días: “Digamos que Django se ha vuelto prácticamente un estándar como framework para desarrollo ágil.”

Es especialmente recomendado para un proyecto grande desarrollado por un equipo pequeño o cuando se trata de un sitio para entregar en pocos días.

Al consultar por qué la elección de Django y no otro, nos explicó que “Django era la solución principal, puesto que si bien wordpress es muy flexible, en Django hay aun mas flexibilidad.”

UN FRAMEWORK CON BATERÍAS INCLUÍDASDjango trae lo que en Python se conoce como “baterías incluidas”. Desde clases para tareas sencillas como paginación, geolocalización, autentificación y caché hasta componentes bastante completos como el módulo de comentarios, notificaciones, administrador, internacionalización y feeds.Adán explica que un sitio en Django es más limpio puesto que python tiene una estructura modular, agrega que “en otros lenguajes hay que descargarse muchos archivos y el tener tantos archivos en el directorio puede hacer mas dificil manejar el sitio”. Para “graficar” la facilidad con la que se activan estos módulos desde el archivo de configuración, nos mostró el código correspondiente:

INSTALLED_APPS = (

'django.contrib.auth', # funciones de autentificacion

'django.contrib.comments', # funciones para agregar comentarios a los modelos

'django.contrib.admin', # administrador autogenerado

)

Además afirma que es muy fácil encontrar un módulo en los repositorios para aquellas funcionalidades que no vienen incluidas en Django, un ejemplo de ello es el modulo Gravatar que se utiliza en Mejorando.la para los avatares de los comentarios.

MODELO-VISTA-CONTROLADOR“Un punto más a favor de Django es el patrón Modelo-Vista-Controlador que maneja, esto quiere decir que separas tu aplicación en tres componentes”, explicó Adán. El modelo principal en este caso seria Video, en donde un “video” tiene titulo, imagen, descripcion, comentarios.Para entender mejor puedes ver el  tercer capitulo de la guia Django   y luego ver estos ejemplos:Modelo: son los datos, en el sitio se tiene un modelo para los Videos.Ejemplo de modelo

class Video(models.Model):

titulo = models.CharField()

slug = models.CharField()

imagen = models.ImageField()

fecha = models.DateField()

descripcion = models.TextField()

Vista: sería la presentación de este modelo, en Django entra en los templates, que reciben los datos del controlador. Hay una plantilla para cada vista: home.html, videos.html, video.html, heredando de base.html gracias al poderoso sistema de plantillas de Django.

Controlador: se encarga de elegir los datos que se van a mostrar y hacer el procesamiento que haga falta en estos, validacion y condicionamientos. En Mejorando.la hay un controlador para cada página: home, archivo de videos y página de video.Ejemplo de controlador

def video(solicitud_http, video_slug):

video = get_object_or_404(Video, slug=video_slug)

return render_to_response('website/video.html', { 'video': video })

UNIDAD, CÓDIGO LIMPIO Y FILTROS.La unidad que existe en toda la plataforma es una de las caracteristicas que más le gustó a Adán: “cualquier método que defina en un modelo estará presente tanto en el controlador como en las plantillas.”

“Los modelos de Django permiten abstraer lo que tradicionalmente se haría con SQL en clases y funciones. Esto permite tener un código más limpio.”

Por ejemplo:

SQL

SELECT titulo, descripcion, imagen FROM videos ORDER BY fecha LIMIT 10

Django

Video.objects.all().order_by(‘-fecha’)[:10]

Nos comentó también que en las plantillas de Django se hace uso de la rica cantidad de filtros que pone a disposición, desde convertir a mayúsculas, eliminar etiquetas html y agregar saltos de línea.

Gracias a estos filtros es más fácil tener una clara separación entre datos, lógica y presentación.

SÓLO UN COMIENZOCómo te imaginarás el proceso de rediseño y reprogramación de un sitio como Mejorando.la no se puede comentar y explicar en detalle en tan sólo un artículo, sin embargo en una proxima publicación con Adán te contaremos más funcionalidades y caracteristicas que hacen de python un lenguaje fácil de aprender y de Django el framework ideal para perfeccionistas.

SIGAMOS APRENDIENDO PYTHONLa semana pasada dos héroes de Python nos contaron sus experiencias trabajando con el lenguaje y Gissela, con la ayuda de Adán Sánchez nos mostraron cómo se utiliza Python y Django en Mejorando.la dónde profundizamos más en el código.

NUEVOS CAPÍTULOS DE LA GUÍA PYTHONEn busca de generar mayor contenido los capítulos de Python aún no se han convertido en eBook como usualmente lo hacemos, Alvaro Martínez, trabaja desde hace tres años con Python, es desarrollador y moderador del foro Python en Foros del Web ha realizado 4 capítulos para integrar en la guía desarrollando los temas: Conociendo a detalle las secuencias Cadenas de texto Expresiones regulares en Python. Trabajando con listas, funciones y archivos.

Algunos temas que Alvaro desarrollará han sido tratados en otros capítulos por Eugenia Bahit, sin embargo, el fin es también aclarar algunos aspectos de forma específica. No olvides revisar los capítulos anteriores de la guía Python:

Programación Orientada a objetos en Python Métodos y Propiedades en Python Listas, tuplas, diccionarios y estructuras de control Trabajando con templates, archivos y condicionales Excepciones, helpers y refactoring Herencia, relación entre dos o más clases Testeando código con doctest en los comentarios Interfaces gráficas con wxPython Finalizando con Python y MySQL

El lanzamiento del primer capítulo es el miércoles 6 de junio y a partir de ese día se publicarán semanalmente lo cuatro capítulos. ¿Qué te parecen los temas? ¿Le seguiste la pista a las publicaciones de Eugenia?

CONOCIENDO A FONDO EL REPOSITORIO DE MEJORANDO.LA CREADO CON PYTHON Y DJANGOEn un artículo anterior te comentamos Cómo se utiliza Python y Django en Mejorando.la, hoy junto a Adán Sanchez seguimos comentando algunas funciones y herramientas que se pueden ver en el repositorio Github público del proyecto.

LA PARTE FUNDAMENTAL DE DJANGO: EL PATRON MTVEn el articulo anterior Adán ya nos había comentado sobre lo indispensable que es el “ceñirse fielmente” al patrón MTV (o MVC) al utilizar Django. Ahora hablemos de los templates, parte importante de este patrón.

TemplatesNos dice Adán que una de las partes más fuertes de Django es su motor de plantillas, el mismo permite abstraer completamente la presentación de las demás partes de la aplicación, esto gracias a etiquetas y filtros:Filtros“En las plantillas de Django hacemos uso de la rica cantidad de filtros que pone a nuestra disposición. Desde convertir a mayúsculas, eliminar etiquetas html y agregar saltos de línea.” comentó Adán y agregó que gracias a estos filtros es más fácil tener una clara separación entre datos, lógica y presentación.Para dar formato a una fecha:

Ejemplo de filtros en plantillas

<p class=”fecha”>{{ video.fecha|date:"F • j"}}</p>

ALGUNAS BATERÍAS INCLUIDAS O MÓDULOS DJANGOYa habíamos mencionado que Django es el framework con baterías incluidas, aqui te comentamos algunas de ellas:

LocalizaciónNos comenta Adán sobre GeoIP, una librería de localización basada en C: “La integración que trae Django con esta librería da mucho poder a la hora de crear sitios internacionales.” Agrega que “esta librería básicamente es una base de datos gigantesca, optimizada para ser de rápido acceso, con los rangos de direcciones IP por regiones, países, etc.”FeedA su vez el módulo de sindicalización se ciñe perfectamente a los patrones propuestos

por Django, permite tener todos los métodos y propiedades de los modelos, así como usar plantillas y filtros para la presentación.FormulariosDjango viene con una forma fácil de crear formularios a partir de modelos, con validación automática y completamente personalizable desde la plantilla, Adán nos explica como:Clase para formulario automático

Un formulario es tan sencillo como:

class VideoComentarioForm(ModelForm):

class Meta:

model  = VideoComentario

fields = ('autor', 'autor_email', 'autor_url', 'content')

Plantilla para personalizar formulario

<form>

<label for="author">nombre</label>{{ form.autor }}

{{ form.autor.errors }}

<label for="email">email</label>{{ form.autor_email }}

{{ form.content.errors }}

…

</form>

LO POCO QUE NO TIENE DJANGO, SE SOLUCIONASi es que Django no incluye algunos módulos, es extremadamente sencillo crear módulos adicionales que encapsulen funcionalidad extra.

ImágenesEn Mejorando.la hay diferentes tipos de imágenes; estas imágenes distintas son generadas recortando y optimizando desde el administrador, cuando se crea el video. Nos cuenta Adán que esta tarea fue muy fácil de realizar gracias a lalibrería PIL.

“Esta librería está en C por lo que es muy veloz, en Python te vas a encontrar muchos módulos en C, sobre todo aquellos que requieren más procesamiento.” agrega Adán.

Ejemplo de uso del módulo PIL

import Image

image = Image.open(path)

image = image.resize((newWidth, newHeight), Image.ANTIALIAS)

image.save(path)[ ejemplo ]

CONSEJOS PARA MEJORAR LA WEB CON DJANGO Y PYTHONAdán nos dio algunas consideraciones para tener en cuenta al llevar el sitio a producción:

Configurar un administrador, que recibirá alertas cuando algo salga mal. No olvides crear tus páginas 400 y 500 (páginas de errores). Profundizar en los múltiples parámetros de configuración que ofrece Django. Antes de

llevar cualquier sitio Django a producción lee la guia para que veas todo lo que puede “tweakear”.

Con una línea puedes activar el uso de memcached para cachear las páginas de Django. Es muy simple y puede hacer una gran diferencia en el rendimiento de tu aplicación cuando tienes muchas visitas.

Hay muchas formas de llevar a producción un sitio Django. Mejorando.la utiliza una combinación de Nginx (para archivos estáticos) y mod_wsgi, que es un módulo de apache, para el código python.

Con respecto al hosting, hostgator es una buena opción para iniciar probando Django, sin pagar mucho.

EL TRABAJO EN EQUIPO. NO TODO ES PROGRAMACIÓNAdemás de las tecnologías que mencionamos, también se necesitaron herramientas que ayudaron al trabajo en equipo.

1. BaseCamp , lo más importante es mantenerse comunicado con tu equipo.2. Github , es una parte central para asegurar la fluidez del trabajo ya que acelera mucho el

proceso de comunicación al llevar un registro de “quién hizo qué”. En Mejorando.la se manejan dos ramas principales, hay dos sitios montados uno en desarrollo y otro que es el produccion.

3. Feedback, al desarrollar un sitio es importante lo que opinan los usuarios, para ello Twitter ha brindado una enorme cantidad de feedback muy valioso, “nunca ignoren a un usuario que les reporta un bug”.

4. Diferentes dispositivos, cada uno de los que forman parte del equipo cuentan con dispositivos diferentes, aún así ayuda cualdo alguien manda un error con una captura de pantalla en X dispositivo.

5. Newrelic , es una herramienta muy completa para el monitoreo del sitio.

Es importante que estés consciente de que con Django las posibilidades son muchas, y conforme vayas profundizando en el tema irás aprendiendo trucos.

Ya sabes cómo se utiliza python, django y otras tecnologías para desarrollar el sitio de Mejorando.la. El sitio es Open Source y el código está disponible en Github.Y si quieres profundizar más en el tema recuerda que puedes revisar la guía Django y la guía Python.

GUÍA PYTHON: CONOCIENDO A DETALLE LAS SECUENCIASEste capítulo es complemento de la tercera parte de la guía: Listas, tuplas, diccionarios y estructuras de control, si no lo has leído ¿Qué esperas?. En el tercer capítulo se muestra de forma concisa el funcionamiento de las listas y las tuplas, me propongo agregar más detalle a lo mencionado allí. Veamos qué tienen en común, qué tienen de diferente y cómo Python nos permite trabajar con cadenas como si fuesen listas de caracteres.

SECUENCIASListas y tuplas en Python son objetos que contienen listas de datos a los que se accede mediante un índice, de forma similar a los arreglos (vectores o matrices) de otros lenguajes. Pertenecen a un tipo de datos que Python llama secuencias y que incluyen también a las cadenas de texto.Antes de entrar en las diferencias entre los tipos de secuencias, veamos lo que tienen en común:

No hay un límite a la cantidad de elementos que pueden contener. Pueden contener cualquier tipo de objeto, incluyendo otras secuencias. Por ejemplo, la

forma de crear una matriz en Python es crear una lista de listas. No es necesario saber el tamaño (cantidad de elementos) que tendrá la secuencia al

momento de crearla. Soportan algunas funciones nativas de python:

o len(secuencia): devuelve la cantidad de elementos de la lista, tupla o cadena.o max(secuencia): devuelve el mayor elemento.o min(secuencia): devuelve el menor elemento.

Tienen dos métodos comunes:o secuencia.index(‘x’): devuelve el índice de la primera ocurrencia de ‘x’ en la

secuencia.o secuencia.count(‘x’): devuelve el número de veces que aparece ‘x’ en la secuencia

Los elementos de la secuencia se acceden vía subíndices, que se indican entre corchetes [] después del nombre de la variable que contiene a la secuencia:o secuencia[0]: devuelve el primer elementoo secuencia[2]: devuelve el tercer elemento (notar que se numeran desde 0 y no desde

1).o secuencia[i]: devuelve el elemento i-1 de la secuencia.o secuencia[-1]: devuelve el último elemento.

Si sabes algo de PHP o Javascript verás que las secuencias en Python son muy similares a los arreglos en estos lenguajes. Veamos ahora con más detalles otras características importantes de las secuencias.

JOIN (UNIÓN)Podemos tomar una secuencia (cuyos elementos sean cadenas) y transformarla en una cadena, usando la función join(). Esta función coloca un separador entre dos elementos de la secuencia. Si guardamos nuestro separador en una variable s, debemos escribir:

s.join(secuencia)

Por ejemplo, para separar con guiones una lista de números, hacemos:

>>> '-'.join(['1', '2', '3', '4', '5', '6'])

'1-2-3-4-5-6'

>>> ''.join(['1', '2', '3', '4', '5', '6']) # el separador puede ser la cadena vacía

'123456'

>>> ' es menor que '.join(['1', '2', '3', '4', '5', '6']) # o una palabra o frase completa

'1 es menor que 2 es menor que 3 es menor que 4 es menor que 5 es menor que 6'

REBANADAS (SLICES)Se puede obtener una parte de la secuencia original usando secuencia[x:y:z], con x, y, z enteros. Lo anterior devuelve una nueva secuencia con las siguientes características: Del mismo tipo que la original (una rebanada de una lista es una lista, una rebanada de una

tupla es una tupla, y una rebanada de una cadena es una cadena). Conteniendo los elementos desde secuencia[x] hasta secuencia[y-1] (no incluye a

secuencia[y]). Salteándose z elementos cada vez.

Por ejemplo, para obtener los números impares en una lista del 1 al 10, podemos hacer lo siguiente:

>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10][0:10:2] # desde el elemento 0 al elemento 9, de 2 en 2.

[1, 3, 5, 7, 9]

Para obtener el segundo y tercer elemento de una tupla:

>>> (1, 2, 3, 4)[1:3]

(2, 3)

El tercer parámetro puede omitirse y eso quiere decir que no se deben saltear elementos (se asumirá z = 1). De hecho, también pueden omitirse los demás: si se omite x se tomarán todos los elementos desde el primero, y si se omite “y” se tomarán todos los elementos hasta el final. Por lo tanto: sec[:4] devuelve los primeros 4 elementos (0, 1, 2, 3). sec[4:] devuelve los elementos desde el 5º hasta el último. sec[:] crea una secuencia con todos los elementos de la primera y es de hecho la forma

usual de copiar una secuencia.

ITERABLESTal y como se explicó en el capítulo 3, las listas y tuplas se pueden recorrer elemento a elemento con el bucle for. La explicación de Eugenia Bahit es muy clara, por lo que solamente agregaré que el bucle for puede recorrer cualquier tipo de secuencia, y como las cadenas son secuencias, se las puede recorrer letra a letra:

>>> saludo = "hola"

>>> for letra in saludo:

... print "letra = ", letra

...

letra = h

letra = o

letra = l

letra = a

OPERADOR DE PERTENENCIAPara probar si un elemento pertenece a una secuencia, usamos el operador in. Ejemplos:

>>> 'o' in 'hola' # ¿'o' pertenece a la cadena 'hola'?

True

>>> 1 in (1, 2) # ¿1 pertenece a la tupla (1, 2)?

True

>>> 'a' in ['b', 'c'] # ¿'a' pertenece a la lista ['b', 'c']?

False

>>> 'a' not in ['b', 'c'] # ¿'a' NO pertenece a la lista ['b', 'c']?

True

CONCATENACIÓN (SUMA)La suma de dos secuencias a y b genera una nueva secuencia que contiene los elementos de ambas y en la que los elementos de b aparecen luego de los elementos de a. Las secuencias deben ser del mismo tipo (no es posible sumar cadenas y tuplas, o tuplas y listas, por ejemplo):

>>> 'ho' + 'la'

'hola'

>>> (1, 2) + (3, 4) + (5, 6)

(1, 2, 3, 4, 5, 6)

>>> (1, 2) + [3, 4]

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple

MULTIPLICACIÓNPython define la multiplicación de secuencias por un número entero n. El resultado de la operación es el mismo que el de sumar la secuencia a sí misma n veces.

>>> 'a' * 5

'aaaaa'

>>> 'ab' * 2

'abab'

>>> (4, 5) * 3

(4, 5, 4, 5, 4, 5)

NOTA

Si sabes PHP, verás que lo siguiente es muy similar a cómo funciona la función list() de PHP.

DESEMPAQUETADO (UNPACKING)Python permite asignar los elementos de una secuencia a diferentes variables. No se requiere un operador especial, el desempaquetado es automático cuando se asigna (usando =) una secuencia a una lista de variables. De forma algo más simple: del lado izquierdo del signo de igual se escribe una lista de variables separadas por comas, y del lado derecho la secuencia que será desempaquetada.

La cantidad de variables del lado izquierdo debe ser la misma que la cantidad de elementos de la secuencia. Como esto puede sonar complicado, mejor veamos algunos ejemplos:

>>> a, b, c, d = 'hola'

>>> print a

'h'

>>> print b

'o'

>>> print c

'l'

>>> print d

'a'

>>> a, b = [1, 2]

>>> print a

1

>>> print b

2

>>> a, b = 'hola' #ERROR: ¡4 valores en la secuencia y solamente 2 variables!

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

ValueError: too many values to unpack

Esto es lo que todas las secuencias tienen en común. Veamos ahora las particularidades de cada una.

LISTASLas listas en Python son equivalentes a los arreglos en PHP o en Javascript. Para crear una lista, simplemente se declaran sus elementos entre corchetes:

>>> mi_lista = [1, 'b', 'd', 23]

>>> mi_lista_vacia = [] # crea una lista sin elementos

Para agregar elementos a una lista, se utiliza el método append:

>>> mi_lista.append(10)

>>> print mi_lista

[1, 'b', 'd', 23, 10]

Para modificar un elemento particular de una lista, se asigna el nuevo valor al subíndice correspondiente:

>>> mi_lista[0] = 2

>>> print mi_lista

[2, 'b', 'd', 23, 10]

Incluso se pueden reemplazar trozos de una lista con otra, o con trozos de otra, usando la notación de rebanadas (slices):

>>> mi_lista[0:2] = [3, 4] # reemplazar los dos primeros elementos de la lista con los elementos de

[3, 4]

>>> print mi_lista

[3, 4, 'd', 23, 10]

Es importante notar que lo anterior no es lo mismo que asignar una secuencia entera a un índice:

>>> mi_lista[0] = [3, 4] # el primer elemento de mi_lista es ahora la lista [3, 4]

>>> print mi_lista

[[3, 4], 4, 'd', 23, 10]

Las listas poseen algunos métodos propios: se puede eliminar un elemento conmi_lista.remove(), reordenar la lista con mi_lista.sort(), o invertir el orden de sus elementos con mi_lista.reverse(). Para una lista completa, lee la documentación sobre Mutable Sequence Types. Todas las secuencias pueden ser transformadas a listas usando la función list().

TUPLASLas tuplas son como las listas, excepto que son inmutables (sus elementos no pueden ser modificados). Se identifican fácilmente porque en vez de usar corchetes, se definen entre paréntesis. En lo demás, funcionan igual a las listas y al resto de las secuencias.

>>> mi_tupla = (3, 4, 'b', 'd')

>>> mi_tupla[2] = 'hola' # ERROR: ¡la tupla no se puede modificar!

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Python genera tuplas de forma automática cuando encuentra valores separados por comas en el código, aunque no estén delimitados por paréntesis. Esta generación automática es lo contrario del desempaquetado, y se llama, lógicamente, empaquetado (packing) de valores. Esto nos permite simular retorno de múltiples valores en las funciones, o intercambiar los valores de dos variables sin crear una variable auxiliar:

var1, var2 = x, y

En este caso, Python crea una tupla (x, y) (empaquetado), e inmediatamente asigna el primer elemento a var1, y el segundo a var2 (desempaquetado)

def mi_funcion():

# código de la función

...

return x, y

Aunque se especifiquen 2 variables, en realidad python crea la tupla (x, y) y eso es lo que devuelve. En el código que llama a la función, podemos escribir

var1, var2 = mi_funcion()

Gracias al desempaquetado, var1 obtiene el valor de “x” y var2 el de “y”. Todas las secuencias pueden ser transformadas a tuplas usando la función tuple().

CADENASLas cadenas son secuencias cuyos elementos son los caracteres individuales. Por la importancia que tiene el texto en casi cualquier programa y dado que las cadenas tienen muchas operaciones específicas que no están definidas para las demás secuencias.

En el capítulo de la próxima semana, detallaremos las características únicas de las cadenas de texto en Python.

VENTAJAS PARA LOS QUE SE PONEN LA CAMISETA DE PYTHONAsí como apoyamos la educación en línea y diversos eventos “de la web” nos “ponemos la camiseta” de algunos lenguajes y frameworks que creemos que son los que valen la pena aprender y desarrollar.Hoy quiero hablarte de “por qué nos ponemos la camiseta de Python y Django“, contandote las ventajas y desventajas del lenguaje y del framework (respectivamente) con la ayuda de tres programadores: Arturo Jamaica, Adán Sanchez y Ricardo Azpeitia.

DIFERENTES MOTIVOS, UN MISMO LENGUAJE.Ricardo Azpeitia es de Monterrey, Mexico y es un destacado usuario de forosdelweb con varios tutoriales sobre python en su haber y siempre dispuesto a responder dudas sobre dicho lenguaje. Comenzó a aprender programación con Visual Basic y fue evolucionando a través de los años, luego, desde que está en la universidad comenzó a aprender python por su cuenta.Arturo Jamaica es de Querétaro, México , tiene 22 años, estudia ingeniería en sistemas y es el creador de brounie.com. Comenzó con python porque un compañero se lo recomendó y aunque en principio lo vió como “un juego” actualmente realizó varios cursos de python con Mejorandola y estuvo en algunos programas enseñando python en 20 minutos e inclusive participó de Mejorando.la Conferencia.Adan Sanchez o mejor conocido como dual3nigma, es de Coatepec. México y es uno de los programadores del proyecto Mejorando.la. Comenzó gracias a Blender (un programa de diseño en 3D) ya que tiene como intérprete del motor de juegos a python y así como desde hace 5 años que trabaja con dicho lenguaje.

VAYAMOS AL GRANO, VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE PYTHONVentajas Simplificado y rápido: Nos dice Adán que lo bueno de python es que simplifica mucho la

programación “hace que te ciñas a un modo de lenguaje de programación, python te propone un patrón”. Por su parte Ricardo señala que es un gran lenguaje para scripting, “si quieres algo rápido (en el sentido del performance del lenguaje), con unas cuantas líneas ya está”.

Elegante y flexible: Para Ricardo el lenguaje te da muchas herramientas “si quiero listas de varios datos, no hace falta que declares cada cosa” y agrega que al ser tan flexible no te preocupas tanto por los detalles.

Programación sana y productiva: Según Arturo programar en python se convierte en un estilo muy sano de programar: “es sencillo de aprender, direccionado a las reglas perfectas, te haces como dependiente de mejorar, cumplir las reglas, el uso de las lineas, de variables”.  Adán afirma que esun lenguaje que fue hecho con productividad en mente “python me hace ser mas productivo, me permite entregar en los tiempos que me piden”.

Ordenado y limpio: Este es un punto en el cual los tres coinciden. Dice Arturo que es el orden que mantiene python es de lo que más le gusta “es muy leible, cualquier otro programador lo puede leer y trabajar sobre el”. A su vez Adán destaca que los módulos están bien organizados, a diferencia de otros lenguajes.

Portable: Tanto Arturo como Adán concuerdan en que es un lenguaje muy portable (ya sea en mac, linux o windows) en comparación con otros lenguajes.

Baterías incluidas: “Las librerías que más necesitas ya están dentro del código” menciona Arturo. Así también Adán comentó en detalle cuáles son estas baterías incluidas al contarnos “cómo se utiliza python en mejorando.la“

Comunidad: Algo muy importante para el desarrollo de un lenguaje es la comunidad, según Arturo “la misma comunidad de python cuida el lenguaje y casi todas las actualizaciones se hacen de manera democrática.”

DesventajasArturo mencionó que la “curva de aprendizaje cuando ya estás en la parte web no es tan sencilla”. Por su parte Adán comentó sobre el hecho de que “la mayoría de los servidores no tienen python” y si lo tienen la configuración es un poco dificil.

Ricardo dijo que no le gustan algunas librerías que trae por defecto, por ejemplo las que trae para trabajar con http y algunas que están hechas por terceras personas.

HERRAMIENTAS PARA PONERSE LA CAMISETA DE PYTHONHay personas que no quieren “casarse” con ningún lenguaje, sin embargo Arturo nos dice que él se pone la camiseta de python y hace todo lo posible para difundir el aprendizaje del lenguaje. Así también nosotros, por ello si quieres ponerte la camiseta de python puedes seguir la guía Python (que está teniendo nuevos capitulos imperdibles) y la guia Django.Además puedes ver cómo se utiliza python y conocer el repositorio de mejorando.la.

GUÍA PYTHON: CADENAS DE TEXTOEn el capítulo anterior vimos en detalle el manejo de secuencias en Python y que las cadenas son un tipo especial de secuencia. Puede parecer extraño considerar a las cadenas de la misma forma que las tuplas o listas, sobretodo porque se definen de una forma tan diferente: no se separan sus elementos, por ejemplo, ni utilizan paréntesis o corchetes. Sin embargo tiene mucho sentido hacerlo, ¿qué otra cosa es el texto sino una secuencia de caracteres?

DEFINIENDO CADENASEn Python tenemos varias formas ligeramente diferentes de definir cadenas. La forma más común es escribirlas entre comillas dobles (“):

cadena = "hola"

También pueden utilizarse comillas simples (‘), no hay diferencia entre las cadenas delimitadas con ” o ‘.

Por razones obvias, no podemos incluir en la cadena una comilla del mismo tipo que la que se utiliza para definirla, Python no sabrá dónde termina realmente:

>>> mi_cadena = "hola "amigo" "

File "", line 1

mi_cadena = "hola "mundo" "

^

SyntaxError: invalid syntax

Una forma posible de evitar esto es delimitar la cadena con comillas simples si sabemos que contendrá comillas dobles y delimitarla con comillas dobles si sabemos que contendrá comillas simples.

Tampoco podemos incluir saltos de línea en la cadena:

>>> mi_cadena = "hola

File "", line 1

mi_cadena = "hola

^

SyntaxError: EOL while scanning string literal

Para solucionar esto, tenemos la opción de utilizar secuencias de escape. Las secuencias de escape permiten introducir caracteres especiales, escapándolos(forzándolos a ser caracteres sin significado especial) con una contrabarra (\) delante. La secuencia de escape para un salto de línea es “\n”:

>>> print "hola \n \" mundo \" " # los espacios antes y después de \n no son necesarios, se agregan

por claridad

hola

" mundo "

Para solucionar el problema de los saltos de línea o las comillas, podemos utilizar también una tercera vía: las cadenas en Python pueden delimitarse con bloques de tres comillas dobles (“””) o tres apóstrofes (”’). Saltos de línea y comillas individuales están permitidos en este tipo de cadenas.

>>> print """hola

"mundo" """

hola

"mundo"

Además de todo esto, hay dos modificadores (tres en Python 3) que cambian la forma en la que la cadena es interpretada, anteponiéndolos a la cadena misma:

‘r’ fuerza a que las secuencias de escape no sean interpretadas:r'hola\nmundo' no convierte “\n” a un salto de línea.

‘u’ fuerza a que la cadena sea considerada una cadena Unicode, esto habilita algunas secuencias de escape extras y cambia la codificación que será utilizada para la cadena.

Podemos encontrar más detalles sobre los modificadores, las cadenas de escape, y en general sobre cómo se definen las cadenas en Python, en la documentación sobre Lexical Analysis – String Literals.

INMUTABLESEn Python, así como en Java y otros lenguajes, las cadenas son inmutables (sus elementos no se pueden modificar). Si se requieren modificaciones, se debe construir una cadena nueva (muchas veces esto lo hace automáticamente el intérprete de Python). Ejemplo:

>>> cadena = "Hola"

>>> cadena[2] = "a"

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: 'str' object does not support item assignment

>>> print cadena[:2] + 'a' + cadena[3] # se crea una cadena nueva a partir de la original

Hoaa

MÉTODOS DE CADENASAdemás de la sintaxis de subíndices y rebanadas (discutidas en el capítulo anterior sobre Secuencias), las cadenas en Python tienen algunos métodos para operaciones comunes (búsqueda y reemplazo, por ejemplo).

BÚSQUEDAPara buscar una subcadena (o un caracter) en una cadena, Python nos ofrece varias alternativas. Si solamente necesitamos saber si una cadena contiene cierto caracter o cierta subcadena, usamos el operador in:

>>> if 'la' in 'hola':

... print '¡Está!'

...

¡Está!

Si necesitamos saber además la posición en la que se encuentra la subcadena, usamos los métodos index() o find(). La diferencia entre ambos es que, si no se encuentra la subcadena, find() devuelve -1, mientras que index() lanza una excepción de tipo ValueError. Ejemplos:

>>> cadena = "hola"

>>> cadena.find('ha') # 'ha' no está en 'hola', find() retorna -1

-1

>>> cadena.index('ha') # index() lanza una excepción

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

ValueError: substring not found

>>> cadena.index('a')

3

>>> cadena.find('a') # si la cadena está, tanto index() como find() funcionan igual

3

>>> if cadena.find('ha') == -1:

... print 'No encontrada'

...

No encontrada

>>> try:

... cadena.index('ha')

... except ValueError:

... print 'No encontrada'

...

No encontrada

Un uso común de ambos métodos es obtener toda la cadena desde el principio hasta la primer ocurrencia de cierta subcadena:

>>> # guardamos en pos_la la posición de 'la' en 'hola' (tercer caracter)

>>> pos_la = 'hola'.find('la')

>>> # pedimos a Python imprimir la cadena 'hola' desde el principio hasta el tercer caracter (sin

incluirlo)

>>> print 'hola'[:pos_la]

ho

Finalmente, tanto index como find aceptan parámetros que restringen la búsqueda a cierto tramo de la cadena: en vez de buscar desde el principio y hasta el final. El segundo argumento del método indica desde qué posición comenzar a buscar y el tercero indica en qué posición terminar la búsqueda.Para ejemplificar, busquemos todas las ocurrencias de la letra e en una cadena cualquiera (nota: hay mejores maneras de hacer esto, ¡lo siguiente es solamente un ejemplo!)

cadena = '¡La mejor Guía de Python está en Maestros del Web!'

lista = []

pos_inicial = -1

try:

while True:

# cada vez buscamos desde un caracter más adelante de

# la última ocurrencia encontrada

pos_inicial = cadena.index('e', pos_inicial+1)

lista.append(pos_inicial)

except ValueError: # cuando ya no se encuentre la letra

print 'Posiciones de la letra "e" en la cadena:', lista

Posiciones de la letra "e" en la cadena: [6, 18, 27, 33, 38, 46, 50]

REEMPLAZO DE TEXTOOtra operación común es reemplazar una parte de una cadena por otra. En Python esto lo hacemos con el método replace:

>>> cadena = "Esto será reemplazado: hola"

>>> print cadena.replace('hola', 'mundo')

Esto será reemplazado: mundo

Notar que, como las cadenas son inmutables, el método replace devuelve una nueva cadena con el texto reemplazado, la cadena original (en el ejemplo,cadena) queda intacta.

DIVISIÓN EN TROZOSSupongamos que tenemos una cadena que contiene una fecha, en formato día/mes/año. Podemos obtener fácilmente cada trozo de la cadena (cada dato de la fecha) utilizando el método split. Este método divide a la cadena en trozos, cortando cada trozo en cada ocurrencia de un separador, que se pasa como argumento.

>>> fecha = '17/05/2012'

>>> datos = fecha.split('/') # separamos la cadena por /

>>> print datos

['17', '05', '2012'] # la lista contiene los trozos, sin el separador

>>> print 'día:', datos[0], 'mes:', datos[1], 'año:', datos[2]

día: 17 mes: 05 año: 2012

Si no le damos a split un separador, la cadena será separada por espacios. Esto puede servir para obtener todas las palabras de una oración:

>>> "¡La mejor Guía de Python está en Maestros del Web!".split()

['¡La', 'mejor', 'Guía', 'de', 'Python', 'está', 'en', 'Maestros', 'del', 'Web!']

La operación inversa (convertir una lista a cadena), se hace con el método join, que vimos en el capítulo sobre Secuencias. Una advertencia a quienes programen en otros lenguajes: la operación join se define usualmente como una operación de la lista, que toma una cadena como argumento y la usa como delimitador. En Python, sin embargo, join es una operación de la cadena y toma una lista como argumento.Como ejemplo, volvamos a unir la cadena de fecha, con diferentes caracteres delimitadores:

>>> fecha = "17/05/2012"

>>> lista = fecha.split("/")

>>> print lista

['17', '05', '2012']

>>> print "-".join(lista)

17-05-2012

>>> print " ".join(lista)

17 05 2012

>>> print ", ".join(lista)

17, 05, 2012

Notar que si bien es un ejemplo claro, sería más sencillo y eficiente hacer la sustitución sobre la cadena original con replace('/', '-').

CONCLUSIÓNHemos visto cómo realizar en Python algunas de las operaciones más comunes sobre cadenas: definición, búsqueda, reemplazo de subcadenas y separación en trozos.Las cadenas tienen otros métodos para operaciones varias, como por ejemplo buscar desde la derecha en vez de desde la izquierda, o convertir la cadena entera o parte de ella a mayúsculas o minúsculas. La lista completa de métodos está, como siempre, en la documentación: The string module y String methods.

GUÍA PYTHON: EXPRESIONES REGULARESCuando manejamos texto, sin duda una de las operaciones más comunes es la búsqueda de una subcadena, ya sea para obtener su posición en el texto o simplemente para comprobar si está presente. Si la cadena que buscamos es fija, son suficientes los métodos como find(), index() o similares, pero éstos no ayudan si lo que se busca es una subcadena con cierta forma.Al buscar direcciones de correo electrónico, números de teléfono, validar campos de entrada, o encontrar por ejemplo una letra mayúscula seguida de dos minúsculas y de 5 dígitos entre 1 y 3, es necesario recurrir a las Expresiones Regulares, también conocidas como Patrones.

PATRONESLas expresiones regulares son un lenguaje potente de descripción de texto, y no creo que exista un lenguaje moderno que no permita usarlas. Las reglas con las que se forman son bastante simples, pero requiere práctica aprender a combinarlas correctamente.

Con expresiones regulares podemos buscar una subcadena al principio o al final del texto, si queremos que se repita cierta cantidad de veces, si queremos que algo NO aparezca, o si debe aparecer una subcadena entre varias posibles. Permite además capturar aquellos trozos del texto que coincidan con la expresión, para guardarlos en una variable o reemplazarlos por una cadena predeterminada (o incluso una cadena formada por los mismos trozos capturados). Veremos algunos aspectos básicos de las expresiones regulares, sin entrar en detalles.

METACARACTERESSe conoce como metacaracteres a aquellos caracteres que, dependiendo del contexto, tienen un significado especial para las expresiones regulares, y que por lo tanto

debemos escapar (colocándoles una contrabarra \ delante) si queremos buscarlos explícitamente. A continuación veremos los más importantes: Anclas: Indican que lo que queremos encontrar se encuentra al principio o al final de la

cadena. Combinándolas, podemos buscar algo que represente a la cadena entera:^patron: coincide con cualquier cadena que comience con patron.patron$: coincide con cualquier cadena que termine con patron.^patron$: coincide con la cadena exacta patron.

Clases de caracteres: Se utilizan cuando se quiere buscar un caracter dentro de varias posibles opciones. Una clase se delimita entre corchetes (paréntesis rectos) y lista posibles opciones para el caracter que representa:[abc]: coincide con a, b, o c[387ab]: coincide con 3, 8, a o bniñ[oa]s: coincide con niños o niñas.Para evitar errores, en caso de que queramos crear una clase de caracteres que contenga un corchete, debemos escribir una barra \ delante, para que el motor de expresiones regulares lo considere un caracter normal: la clase[ab\[] coincide con a, b y [.

RANGOSSi queremos encontrar un número, podemos usar una clase como [0123456789], o podemos utilizar un rango. Un rango es una clase de caracteres abreviada que se crea escribiendo el primer caracter del rango, un guión, y el último caracter del rango. Múltiples rangos pueden definirse en la misma clase de caracteres. [a-c]: equivale a [abc] [0-9]: equivale a [0123456789] [a-d5-8]: equivale a [abcd578]

Es importante notar que si se quiere buscar un guión, debe colocarse al principio o al final de la clase (inmediatamente después del corchete izquierdo o inmediatamente antes del corchete derecho) o escaparse. Si no se hace de esta forma, el motor de expresiones regulares intentará crear un rango y la expresión no funcionará como debe (o dará un error). Si queremos, por ejemplo, crear una clase que coincida con los caracteres a, 4 y -, debemos escribirla como:

[a4-] [-a4] [a\-4]

RANGO NEGADOAsí como podemos listar los caracteres posibles en cierta posición de la cadena, también podemos listar caracteres que NO deben aparecer. Para lograrlo, debemosnegar la clase, colocando un circunflejo inmediatamente después del corchete izquierdo: [^abc]: coincide con cualquier caracter distinto a a, b y c

CLASES PREDEFINIDASHay algunas clases que se usan frecuentemente y por eso existen formas abreviadas para ellas. En Python (así como en otros lenguajes) se soportan las clases predefinidas de Perl y de POSIX (si no sabes lo que eso quiere decir, quizás quieras leer en Wikipedia su  signficado ). Algunas de estas clases son: \d (POSIX [[:digit:]]): equivale a [0-9] \s (POSIX [[:space:]]): caracteres de espacio en blanco (espacio, tabulador, nueva línea, etc) \w (POSIX [[:word:]]): letras minúsculas, mayúsculas, números e infraguión (_)

Además de las listadas arriba (y el resto, no listadas) existe una clase de caracteres que coincide con cualquier caracter (sea letra, número, o un caracter especial). Esta clase es el punto:

"." : coincide con cualquier caracter.

CUANTIFICADORESSon caracteres que multiplican el patrón que les precede. Mientras que con las clases de caracteres podemos buscar un dígito, o una letra, con los cuantificadores podemos buscar cero o más letras, al menos 7 dígitos, o entre tres y cinco letras mayúsculas.Los cuantificadores son:

?: coincide con cero o una ocurrencia del patrón (dicho de otra forma: hace que el patrón sea opcional)

+: coincide con una o más ocurrencias del patrón *: coincide con cero o más ocurrencias del patrón. {x}: coincide con exactamente x ocurrencias del patrón {x, y}: coincide con al menos x y no más de y ocurrencias. Si se omite x, el mínimo es cero,

y si se omite y, no hay máximo. Esto permite especificar a los otros como casos particulares: ? es {0,1}, + es {1,} y * es {,} o{0,}.

Ejemplos:

.* : cualquier cadena, de cualquier largo (incluyendo una cadena vacía)[a-z]{3,6}: entre 3 y 6 letras minúsculas\d{4,}: al menos 4 dígitos.*hola!?: una cadena cualquiera, seguida de hola, y terminando (o no) con un !

OTROS METACARACTERESExisten otros metacaracteres en el lenguaje de las expresiones regulares:

?: Además de servir como cuantificador, puede modificar el comportamiento de otro. De forma predeterminada, un cuantificador coincide con la mayorcadena posible; cuando se le coloca un ?, se indica que se debe coincidir con la menor cadena posible. Esto es: dada la cadena bbbbb, b+ coincide con la cadena entera, mientras que b+? coincide solamente con b (la menor cadena que cumple el patrón).

(): agrupan patrones. Sirven para que aquel trozo de la cadena que coincida con el patrón sea capturado (veremos luego cómo usar el valor capturado), o para delimitar el alcance de un cuantificador. Ejemplo: ab+coincide con ab, abb, abbbbb, ..., mientras que (ab)+ coincide con ab,abab, abab...

| : permite definir opciones para el patrón: perro|gato coincide con perro y con gato.

MÓDULO REPara utilizar Expresiones Regulares, Python provee el módulo re. Importando este módulo podemos crear objetos de tipo patrón y generar objetos tipo matcher, que son los que contienen la información de la coincidencia del patrón en la cadena.

CREANDO UN PATRÓNPara crear un objeto patrón, importamos el módulo re y utilizamos la funcióncompile:

import os

patron = re.compile('a[3-5]+') # coincide con una letra, seguida de al menos 1 dígito entre 3 y 5

A partir de ahora, podemos usar el objeto patron para comparar cadenas con la expresión regular. 

BUSCAR EL PATRÓN EN LA CADENAPara buscar un patrón en una cadena, Python provee los métodos search y match. La diferencia entre ambos es que, mientras search busca en la cadena alguna ocurrencia del patrón, match devuelve None si la ocurrencia no se da al principio de la cadena:

>>> cadena = 'a44453'

>>> patron.match(cadena)

<_sre.SRE_Match object at 0x02303BF0>

>>> patron.search(cadena)

<_sre.SRE_Match object at 0x02303C28>

>>> cadena = 'ba3455' # la coincidencia no está al principio!

>>> patron.search(cadena)

<_sre.SRE_Match object at 0x02303BF0>

>>> print patron.match(cadena)

None

Si sabemos que obtendremos más de una coincidencia, podemos usar el métodofindall, que recorre la cadena y devuelve una lista de coincidencias:

>>> patron.findall('a455 a333b435')

['a455', 'a333']

O el método finditer, que devuelve un iterador que podemos usar en el bucle for:

>>> for m in patron.finditer('a455 a333b435'): # cada m es un objeto tipo matcher

... print m.groups()

...

('a', '455')

('a', '333')

('b', '435')

OBJETOS MATCHERMás arriba se mencionó el uso del los paréntesis en un patrón. Cuando se obtiene una coincidencia del patrón en una cadena, cada grupo delimitado por paréntesis captura el texto que haya coincidido con él. Estos grupos son accesibles a través de un objeto tipo matcher devuelto por search o match. Los grupos se numeran de izquierda a derecha según su orden de aparición en el patrón, y podemos usar este número para acceder al contenido del grupo con el método group del objetomatcher.De forma alternativa, podemos usar el método groups que devuelve una lista de grupos.

>>> patron = re.compile('([ab])([3-5]+)') # ahora la letra se capturará en el grupo 1, y los números

en el 2

>>> matcher = patron.search('a455 a333b435')

>>> matcher.group(0) # el grupo 0 es el trozo de cadena que coincidió con el patrón completo

'a455'

>>> matcher.group(1)

'a'

>>> matcher.group(2)

'455'

>>> matcher.groups() # groups() no incluye el grupo 0

('a', '455')

Los objetos matcher guardan más información sobre la coincidencia, por ejemplo la posición de la cadena en la que se produjo (en este caso, al principio de la cadena):

>>> matcher.pos

0

También permiten sustituir los grupos capturados en una cadena cualquiera, mediante el uso de referencias de la forma \g<x>, donde x es el número de grupo:

>>> print matcher.expand('La cadena que coincidió fue \g<0>, el grupo 1 es \g<1> y el grupo 2 es \

g<2>')

La cadena que coincidió fue a455, el grupo 1 es a y el grupo 2 es 455

Vale notar que, si bien findall no devuelve objetos tipo matcher, sí proporciona los grupos de forma similar, como una lista de tuplas:

>>> patron.findall('a455 a333b435')

[('a', '455'), ('a', '333'), ('b', '435')]

REEMPLAZO DE CADENASSimilar a la combinación search + expand, existe el método sub, cuya función es encontrar todas las coincidencias de un patrón y sustituirlas por una cadena. El método recibe dos parámetros: el primero es la cadena con la que se sustituirá el patrón y el segundo es la cadena sobre la que queremos aplicar la sustitución.Se pueden utilizar referencias de la misma forma que antes:

>>> patron.sub("X", 'a455 a333b435') # sustituye todas las ocurrencias por X

'X XX'

>>> patron.sub("LETRA(\g<1>), NUMERO(\g<2>)", 'a455 a333b435') # El reemplazo depende de lo

que se capture

'LETRA(a), NUMERO(455) LETRA(a), NUMERO(333)LETRA(b), NUMERO(435)'

GRUPOS CON NOMBREDe la misma forma en la que podemos usar grupos numerados, también podemos usar grupos con nombre. Esto hace más cómodo el manejo de patrones complejos, ya que siempre es más natural manejar un nombre que un número. Además, si solamente usamos números de grupo, podemos tener errores si luego modificamos el patrón para agregar algún grupo: al agregarlo bien podríamos estar cambiando el índice de otro posterior.

Los nombres de grupo se definen agregando ?P<nombre_de_grupo> al paréntesis de apertura del grupo.

>>> patron = re.compile('(?P<letra>[ab])(?P<numero>[3-5]+)') # defino dos grupos con nombre

'letra' y 'numero'

>>> matcher = patron.search('a455 a333b435') # busco en la misma cadena de antes

>>> matcher.groups() # groups y group(n) funcionan igual

('a', '455')

>>> matcher.group(1)

'a'

>>> matcher.group('letra') # pero además ahora puedo acceder por nombre

'a'

>>> matcher.group('numero')

'455'

>>> matcher.expand('La letra es \g<letra>') # las referencias se usan con el nombre en vez de con

el número

'La letra es a'

Otra ventaja de utilizar nombres de grupo, es que podemos usar el métodogroupdict para obtener un diccionario de pares nombre-contenido de cada grupo: 

>>> matcher.groupdict()

{'letra': 'a', 'numero': '455'}

MODIFICADORES PARA EL PATRÓNExisten varios modificadores que podemos pasar al método compile para modificar el comportamiento del patrón. Los más usados son: re.I o re.IGNORECASE: hace que el patrón no distinga entre minúsculas y mayúsculas. re.M o re.MULTILINE: modifica el comportamiento de ^ y $ para que coincidan con el comienzo

y final de cada línea de la cadena, en vez de coincidir con el comienzo y final de la cadena entera

re.S o re.DOTALL: hace que el punto (.) coincida además con un salto de línea (sin este modificador, el punto coincide con cualquier caracter excepto un salto de línea)

Cada modificador se usa como segundo parámetro de la función, podemos unir los efectos de más de un modificador separándolos con |. Por ejemplo:

>>> patron = re.compile('el patron', re.I | re.MULTILINE)

La lista completa está en 7.2. re — Regular expression operations.La próxima semana trabajaremos con Diccionarios, funciones y archivos en Python.

GUÍA PYTHON: MANEJANDO ARCHIVOS, DICCIONARIOS Y FUNCIONES

DICCIONARIOS

Conocidos en otros lenguajes como Hashes (Perl), arreglos asociativos (PHP) ohashmaps (Java), los diccionarios en Python son contenedores de pares clave-valor. A simple vista, son simplemente arreglos o listas cuyos índices son cadenas en vez de ser números enteros. Internamente la diferencia es mucho mayor, ya que se implementan como tablas hash en vez de listas. Pero no vale la pena entrar aquí en esos detalles, cuando podemos encontrar descripciones precisas en Wikipedia: Lista, Tabla Hash.Los diccionarios no preservan el orden de los elementos: éste depende de las claves que se usen, del orden en el que se ingresan los datos y de otros factores. Además, no se puede iterar directamente sobre los elementos, aunque Python provee funciones para hacerlo (y también para iterar sobre las claves).

Para crear un diccionario, escribimos los pares clave-valor entre llaves, separando cada par por una coma:

>>> mi_diccionario = { 'nombre': 'Juan', 'apellido': 'Perez', 'pais':

'Uruguay' }

>>> print mi_diccionario['nombre']

Juan

Un diccionario puede ser expandido simplemente asignando un valor a un nuevo índice. También podemos eliminar un valor del diccionario usando del:

>>> mi_diccionario['edad'] = 32

>>> del mi_diccionario['pais']

>>> print mi_diccionario

{'edad': 32, 'nombre': 'Juan', 'apellido': 'Perez'} # notar que se

agregó la clave 'edad', se eliminó la clave 'país', y no se preservó el

orden

Si intentamos acceder a una clave no definida, Python lanza la excepción KeyError. Para evitarla, podemos comprobar fácilmente si la clave está en el diccionario usando el operador in:

>>> print mi_diccionario['una_clave_que_no_existe']

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

KeyError: 'una_clave_que_no_existe'

>>> if 'edad' in mi_diccionario:

... print mi_diccionario['edad']

...

32

Otra forma de evitar el error es utilizar el método get(). Este método recibe dos parámetros: la clave cuyo valor se quiere obtener y el valor a retornar si la clave no está definida. Si no se especifica el segundo parámetro, get devuelve None:

>>> print mi_diccionario.get('edad')

32

>>> print mi_diccionario.get('una_clave_que_no_existe')

None>>> print mi_diccionario.get('una_clave_que_no_existe',

'valor predeterminado')

valor predeterminado

Al igual que las secuencias, los diccionarios también pueden ser recorridos con un bucle for. La diferencia es que en vez de iterar en orden sobre los elementos, el bucle for itera sobre las claves sin un orden preestablecido:

>>> for clave in mi_diccionario:

... print clave, ": ", mi_diccionario[clave]

...

edad : 32

nombre : Juan

apellido : Perez

Usando el método items(), obtenemos una lista de tuplas (clave, valor), que podemos usar en el for:

>>> for (clave, valor) in mi_diccionario.items():

... print clave, ": ", valor

...

edad : 32

nombre : Juanapellido : Perez

Los diccionarios soportan otras operaciones: el método copy() devuelve una copia, y el método update() permite agregar a un diccionario las claves y valores de otro:

>>> dic = mi_diccionario.copy()

>>> print dic

{'edad': 32, 'nombre': 'Juan', 'apellido': 'Perez'}

>>> dic.update({'pais': 'Uruguay', 'idioma': 'Español' })

>>> print dic

{'edad': 32, 'nombre': 'Juan', 'idioma': 'Español', 'apellido': 'Perez',

'pais': 'Uruguay'}

FUNCIONESLas funciones en Python se declaran con la palabra clave def, seguida del nombre de la función y de sus argumentos. Como todo bloque en Python, la declaración termina con dos puntos (“:”) y el código siguiente debe estar sangrado a un nivel mayor:

def mifuncion(parametro1, parametro2):

    código de la función

Una vez definida, la función puede ser llamada desde cualquier parte de nuestro archivo Python, simplemente con su nombre. Además de recibir valores por vía de sus parámetros, la función puede acceder a variables definidas fuera de ella y en el mismo archivo (módulo), usando la sentencia global.Para devolver un valor, se utiliza la sentencia return. Este valor se puede obtener por asignación. Veamos un ejemplo:

variable_externa = 'HOLA'

def mi_funcion(param1, param2, ...):

# código de la función

global variable_externa

return variable_externa

mifuncion(....) # ejecuta el código de la función

mi_variable1 = mi_funcion(var1, var2, ...) # mi_variable = 'HOLA'

Vale notar que la función puede devolver solamente un valor (objeto), sin embargo, se puede simular la devolución de valores múltiples gracias al empaquetado: valores separados por coma luego de la sentencia return se convierten a una tupla y lo que devuelve la función es esa tupla. Luego podemos recibir los valores devueltos como una tupla o desempaquetarlos:

>>> def mi_f():

... return 'a', 'b'

...

>>> var1, var2 = mi_f() # var1 = 'a', var2 = 'b'

>>> t_var = mi_f() # t_var: tupla formada por 'a' y 'b'

>>> t_var

('a', 'b')

Las funciones en Python pueden además asignarse y pasarse como parámetro a otras funciones.

MANEJANDO ARCHIVOSEn Python, así como en cualquier otro lenguaje, los archivos se manipulan en tres pasos: primero se abren, luego se opera sobre ellos y por último se cierran.

APERTURAPara abrir un archivo debemos usar la función open(), que recibe como parámetros el nombre del archivo y el modo en el que se debe abrir. De forma predeterminada (es decir, si se omite el segundo parámetro), el archivo se abre como sólo lectura.Es importante tener en cuenta que todas las operaciones están limitadas a la forma en la que se abra el archivo: no se puede leer de un archivo abierto solamente para escritura, ni escribir en un archivo abierto como solo lectura.

MODOS r: Sólo lectura. No se podrá escribir en el archivo. w: Sólo escritura. Trunca el archivo al momento de abrirlo. a: Sólo escritura. Escribe al final del archivo.

En cualquiera de los modos, si el archivo no existe, es creado. Opcionalmente se puede añadir + al modo para que se abra en modo lectura y escritura a la vez; aunque esto no suele ser necesario y requiere cuidado para que funcione correctamente.Otro modificador posible es b, que sirve para trabajar con archivos binarios. Esto es necesario en Windows para manejar correctamente archivos de imágenes, o música (toda clase de archivos que no sean texto simple), porque el mismo SO hace diferencia entre archivos binarios y de texto. Esto no sucede en sistemas tipo UNIX (como Mac OS, o Linux), y por tanto en estos sistemas el modificador b no hace ninguna diferencia.

LECTURAUna vez abierto el archivo, podemos leer el contenido hacia una cadena conread(), leer una línea con readline(), u obtener una lista conteniendo las líneas del archivo con readlines(). Los tres métodos aceptan un parámetro entero opcional que define el número máximo de bytes a leer del archivo. Si este parámetro es negativo o simplemente se omite, read y readlines leerán todo el archivo yreadline una línea completa sin importar su largo.Otra forma de leer el archivo es leer línea por línea en un bucle for, ya que el objeto archivo es iterable.

Para ejemplificar lo mencionado hasta ahora, supongamos que tenemos un archivoprueba.txt con el siguiente contenido:

Esto es

una prueba

de lectura!

tenemos varias formas de leerlo:

>>> archivo = open('prueba.txt', 'r') # sólo lectura. Con modificadores, podría usar 'r+', 'rb', o 'rb+'

>>> print archivo.read() # leer todo

Esto es

una prueba

de lectura!

>>> print archivo.readline() # leer 1 línea.

Esto es

>>> print archivo.readlines() # leer todas las líneas como una lista.

['Esto es\n', 'una prueba\n', 'de lectura!'] # nótese que siempre se

incluyen los saltos de

línea.

>>> print archivo.read(2) # leer como máximo 2 bytes

Es

>>> print archivo.readline(4) # leer 1 línea completa o 4 bytes,

lo que ocurra primero.

Esto

>>> for linea in archivo: # con un bucle for. Esta

es la forma recomendada

de lectura por líneas.

... print linea

...

Esto es # Notar la línea vacía. Esto es

porque la cadena leída incluye

un salto de línea al final, y

print agrega otro.

una prueba

de lectura!

Es importante notar que los ejemplos anteriores no funcionan en secuencia tal cual fueron escritos. Esto es debido a que una vez que se lee contenido del archivo, la siguiente lectura comenzará desde donde acabó la anterior. Es decir, si leemos 4 bytes de la primera línea (“Esto”), una siguiente lectura de 3 bytes devolverá ” es”. Todo archivo contiene un puntero interno que actúa como un cursor o como un punto de partida para las funciones de lectura o escritura y a su vez cada vez que se usa una de estas funciones, el puntero interno se muevePara manipular el puntero interno existen los métodos seek, que recibe como parámetro la posición a la que debe mover el puntero (0 para moverlo hacia el principio del archivo) y tell, que devuelve la posición actual del puntero.

ESCRITURASi lo que queremos es escribir en el archivo, tenemos los métodos write ywritelines. Contrapartes de read y readlines respectivamente, write escribe una cadena al archivo y writelines recibe una lista de líneas para escribir. Por ejemplo, si quisiéramos recrear el archivo prueba.txt del ejemplo anterior, podemos hacerlo de dos formas:

>>> archivo = open('prueba.txt', 'w') # escritura y truncado

>>> archivo.write("Esto es\nuna prueba\nde lectura!")

>>> archivo.writelines(['Esto es\n', 'una prueba\n', 'de lectura!'])

# notar la inclusión explícita de saltos de línea

>>> archivo.close()

CIERRECuando terminamos de trabajar con el archivo, lo cerramos con close(). Esto libera el archivo para ser usado por otros programas, y además asegura que los cambios sobre él se guarden. De más está decir que Python se encarga de cerrar todos los archivos que queden abiertos al final del programa, pero es una buena práctica no dejar nada al azar y cerrar el archivo tan pronto como se lo termina de usar.

WITHA partir de Python 2.5, podemos simplificar un poco el código necesario para abrir y cerrar el archivo usando with:

with open('prueba.txt') as archivo:

for linea in archivo:

....

Esto nos libera de tener que cerrar el archivo explícitamente, ya que Python se encargará de cerrarlo automáticamente al salir del bloque.