Aprende a pensar como programador con python

Aprenda a Pensar Como un Programador
con Python

Aprenda a Pensar Como un Programador
con Python

Allen Downey
Jeﬀrey Elkner
Chris Meyers
Traducido por
´
Miguel Angel Vilella
´
Angel Arnal
Iv´n Juanes
a
Litza Amurrio
Efrain Andia
C´sar Ballardini
e

Green Tea Press
Wellesley, Massachusetts

Copyright c 2002 Allen Downey, Jeffrey Elkner, y Chris Meyers.

Corregido por Shannon Turlington y Lisa Cutler.
Diseõ de la cubierta por Rebecca Gimenez.
n
Green Tea Press
1 Grove St.
P.O. Box 812901
Wellesley, MA 02482
Se permite copiar, distribuir, y/o modificar este documento bajo los t´rminos de
e
la GNU Free Documentation License, Versiń 1.1 o cualquier versiń posterior
o
o
publicada por la Free Software Foundation; siendo las Secciones Invariantes
“Pr´logo”, “Prefacio”, y “Lista de Colaboradores”, sin texto de cubierta, y
o
sin texto de contracubierta. Se incluye una copia de la licencia en el apńdice
e
titulado “GNU Free Documentation License”.
La GNU Free Documentation License est´ disponible en www.gnu.org o escria
biendo a la Free Software Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston,
MA 02111-1307, USA.
A
La forma original de este libro es c´digo fuente L TEX. La compilaciń de este
o
o
A X tiene el efecto de generar una representaciń independiente del
fuente L TE
o
dispositivo de un libro de texto, que puede convertirse a otros formatos e imprimirse.
A
El fuente L TEX de este libro y m´s informaciń sobre el proyecto de Libro de
a
o
Texto de C´digo Abierto estń disponibles en
o
a

http://www.thinkpython.com
A
La composiciń de este libro se realiz´ utilizando L TEX y LyX. Las ilustraciones
o
o
se hicieron con xfig. Todos ellos son programas gratuitos de c´digo abierto.
o

Historia de la impresiń:
o
Abril 2002: Primera ediciń.
o
ISBN 0-9716775-0-6

Pr´logo
o
Por David Beazley
Como educador, investigador, y autor de libros, estoy encantado de ver la finalizaciń de este libro. Python es un lenguaje de programaciń divertido y
o
o
extremadamente fćil de usar que en los ultimos aõs se ha hecho muy popua
´
n
lar. Desarrollado hace diez aõs por Guido van Rossum, su sintaxis simple y la
n
sensaciń general se deriva en gran parte del ABC, un lenguaje desarrollado en
o
los 1980s para la enseãnza. Sin embargo, Python tambiń se cre´ para resolver
n
e
o
problemas reales y presenta una variedad amplia de caracter´
ısticas de lenguajes
de programaciń como C++, Java, Modula-3 y Scheme. Debido a esto, una de
o
las caracter´
ısticas notables de Python es su atractivo para los desarrolladores
profesionales de progamaciń, cient´
o
ıficos, investigadores, artistas, y educadores.
A pesar del atractivo de Python para muchas comunidades diferentes, puede
que ań se pregunte “¿por qu´ Python?” o “¿por qu´ enseãr programaciń
u
e
e
n
o
con Python?”No es tarea fćil responder a estas preguntas, en especial cuando
a
la opiniń popular est´ del lado de alternativas m´s masoquistas como C++ y
o
a
a
Java. Sin embargo, pienso que la respuesta m´s directa es que la progrmaciń
a
o
en Python es simplemente m´s divertida y m´s productiva.
a
a
Cuando imparto cursos de inform´tica, quiero cubrir conceptos importantes,
a
hacer el material interesante y enganchar a los estudiantes. Desgraciadamente,
hay una tendencia en los cursos de introducciń a la programaciń a prestar
o
o
demasiada atenciń a la abstracciń matem´tica que hace que los estudiantes
o
o
a
se frustren con problemas farragosos relacionados con detalles nimios de la sintaxis, compilaciń, y la aplicaciń de reglas aparentemente arcanas. Aunque
o
o
tal abstraciń y formalismo son importantes para ingenieros profesionales de la
o
programaciń y estudiantes que planean continuar sus estudios de inform´tica,
o
a
decidirse por este enfoque en un curso introductorio s´lo tiene ´xito en hacer
o
e
aburrida la inform´tica. Cuando imparto un curso, no quiero tener un aula de
a
estudiantes sin inspiraciń. Quisiera verlos intentando resolver problemas ino
teresantes, explorando ideas diferentes, probando enfoques no convencionales,

vi

Pr´logo
o

rompiendo las reglas, y aprendiendo de sus errores. Al hacerlo, no quiero perder
la mitad del semestre tratando de sortear problemas con una sintaxis abstrusa, mensajes de error del compilador incomprensibles, o los varios cientos de
maneras que un programa puede generar un error de proteciń general.
o
Una de las razones por las que me gusta Python es por que proporciona un equilibrio muy bueno entre lo prćtico y lo conceptual. Puesto que Python es un
a
lenguaje interpretado, los principiantes pueden tomar el lenguaje y empezar a
hacer cosas interesantes casi inmediato, sin perderse el los problemas de compilaciń y enlazado. Adem´s, Python viene con una gran biblioteca de m´dulos que
o
a
o
se pueden usar para hacer toda clase de tareas que abarcan desde programaciń
o
para web a gr´ficos. Este enfoque prćtico es una buena manera de enganchar a
a
a
estudiantes y permite que completen proyectos significativos. Sin embargo, Python tambiń puede servir como una base excelente para intruducir conceptos
e
importantes de inform´tica. Puesto que Python soporta completamente procea
dimientos y clases, los estudiantes pueden introducirse gradualmente en temas
como abstracciń procedural, estructuras de datos, y programaciń orientada
a
o
objetos, que son aplicables a cursos posteriores en Java o C++. Python incluso
toma prestada cierta cantidad de caracter´
ısticas de lenguajes de programaciń
o
funcionales y puede usarse para intruducir conceptos que pudieran ser cubiertos
en mas detalle en cursos de Scheme o Lisp.
Leendo, el prefacio de Jeffrey, me sorprenden sus comentarios sobre que Python le permite ver un “m´s alto nivel de ´xito y un bajo nivel de frustraciń
a
e
o
que puede “avanzar r´pido con mejores resultados”. Aunque estos comentarios
a
se refieren a sus cursos introductorios, a veces uso Python por estas mismas
razones en cursos de inform´tica avanzada en la Universidad de Chicago. En
a
estos cursos me enfrento constantemente con la desalentadora tarea de cubrir
un montń de material dif´ en un agotador trimestre de nueve semanas. Auno
ıcil
que es ciertamente posible para m´ infligir mucho dolor y sufrimiento usando un
ı
lenguaje como C++, he visto a menudo que ese estilo es ineficaz, especialmente
cuando el curso se trata de un asunto sin relaciń apenas con la “programaciń”.
o
o
Encuentro que usar Python me permite dedicarme m´s al asunto en cuestiń
a
o
mientras permito a los estudiantes completar proyectos utiles.
´

2

Aunque Python es todav´ un lenguaje joven y en desarollo, creo que tiene
ıa
un futuro brillante en la educaciń. Este libro es un paso importante en esa
o
direcciń.
o
David Beazley
Universidad de Chicago
Autor de Python Essential Reference

Prefacio
Por Jeff Elkner
Este libro debe su existencia a la colaboraciń hecha posible por la Internet y
o
al movimiento de software libre. Sus tres autores, un profesor universitario, un
profesor de instituto y un programador profesional, todav´ tienen que conocerse
ıa
cara a cara, pero hemos sido capaces de colaborar estrechamente y hemos recibido la ayuda de mucha gente maravillosa que han donado su tiempo y esfuerzo
para ayudar a mejorar este libro.
Creemos que este libro es un testamento a los beneficios y futuras posibilidades
de este tipo de colaboraciń, cuyo marco han establecido Richard Stallman y la
o
Free Software Foundation.

C´mo y por qu´ vine a usar Python
o
e
En 1999, el examen de Advanced Placement (AP) de Ciencias de la Computaciń del Claustro Escolar se realiz´ por primera vez en C++. Como en muchos
o
o
institutos en todo el pa´ la decisiń de cambiar de lenguaje tuvo un impacto
ıs,
o
directo sobre el curriculum de inform´tica en el Insituto de Yorktown en Ara
lington, Virgina, donde doy clase. Hasta ese momento, el lenguaje de enseãnza
n
era Pascal tanto en nuestro curso de primer aõ como en el AP. Al seguir con
n
la prćtica anterior de dar a los estudiantes dos aõs de exposiciń al mismo
a
n
o
lenguaje, tomamos la decisiń de cambiar a C++ en el aula de primer aõ del
o
n
curso 1997-98 de modo que estar´
ıamos en sinton´ con el cambio del Claustro
ıa
Escolar para el curso AP del aõ siguiente.
n
Dos aõs m´s tarde, me convenc´ de que C++ era una mala elecciń para iniciar
n
a
ı
o
a los estudiantes en la inform´tica. Aunque es un lenguaje de programaciń
a
o
muy poderoso, tambiń es extremadamente dif´ de aprender y enseãr. Me
e
ıcil
n
encontr´ luchando constantemente con la dif´ sintaxis de C++ y sus m´ltiples
e
ıcil
u
formas de hacer las cosas, y como consecuencia perd´ muchos estudiantes sin
ıa

viii

Prefacio

necesidad. Convencido de que deb´ de haber una elecciń mejor para el lenguaje
ıa
o
de nuestro curso de primer aõ, me puse a buscar una alternativa para C++.
n
Necesitaba un lenguaje que funcionase tanto en las m´quinas de nuestro laboa
ratorio de Linux como en las plataformas Windows y Macintosh que la mayor´
ıa
de los estudiantes ten´ en casa. Quer´ que fuera de c´digo abierto, para que
ıan
ıa
o
los estudiantes pudieran usarlo en casa sin importar su nivel econ´mico. Quer´
o
ıa
un lenguaje utilizado por programadores profesionales, y que tuviera una comunidad activa de desarrolladores a su alrededor. Ten´ que soportar tanto la
ıa
programaciń procedural como la orientada a objetos. Y lo m´s importante,
o
a
ten´ que ser fćil de aprender y de enseãr. Cuando investigu´ las opciones con
ıa
a
n
e
estos obejetivos en mente, Python destac´ como el mejor candidato.
o
Ped´ a uno de los estudiantes m´s talentosos de Yorktown, Matt Ahrens, que
ı
a
probase Python. En dos meses, no s´lo hab´ aprendido el lenguaje, sino que
o
ıa
escribi´ una aplicaciń llamada pyTicket que permit´ a nuestro personal inforo
o
ıa
mar de problemas tecnol´gicos via Web. Sab´ que Matt no pod´ terminar una
o
ıa
ıa
aplicaciń de tal escala en tan poco tiempo con C++, y este logro, combinado
o
con la positiva valoraciń de Python por parte de Matt, suger´ que Python era
o
ıa
la soluciń que buscaba.
o

Encontrar un libro de texto
Una vez decidido a usar Python tanto en mis clases de inform´tica b´sica como
a
a
en el aõ siguiente, el problema m´s acuciante era la falta de un libro de texto
n
a
disponible.
El contenido libre vino al rescate. Anteriormente en ese aõ, Richard Stallman
n
me present´ a Allen Downey. Ambos hab´
o
ıamos escrito a Richard expresando
nuestro inter´s en desarrollar conenidos educativos libres. Allen ya hab´ escrito
e
ıa
un libro de texto de inform´tica de primer aõ, How to Think Like a Coma
n
puter Scientist. Cuando le´ ese libro, supe inmediatamente que quer´ usarlo
ı
ıa
en mi clase. Era el libro de inform´tica m´s claro y prćtico que hab´ visto.
a
a
a
ıa
Pon´ el ńfasis en los procesos de pensamiento involucrados en la programaciń
ıa e
o
m´s que en las caracter´
a
ısticas de un lenguaje en particular. Su lectura me hizo
inmediatamente un maestro mejor.
How to Think Like a Computer Scientist no era s´lo un libro excelente, sino que
o
se public´ bajo la licencia p´blica GNU, lo que significaba que pod´ usarse y
o
u
ıa
modificarse libremente para ajustarse a las necesidades de su usuario. Una vez
que decid´ usar Python, se me ocurri´ que podr´ traducir la versiń original
ı
o
ıa
o
en Java del libro de Allen al nuevo lenguaje. Aunque no hubiera sido capaz de
escribir un libro de texto por mi cuenta, tener el libro de Allen para trabajar a

ix

partir de ´l me hizo posible hacerlo, mostrando al mismo tiempo que el modelo
e
cooperativo de desarrollo que tan buenos resultados hab´ dado en el software
ıa
pod´ funcionar tambiń para el contenido educativo.
ıa
e
El trabajo en este libro durante los dos ultimos aõs ha sido gratificante para mis
´
n
estudiantes y para m´ y mis estudiantes desempeãron un importante papel en
ı,
n
el proceso. Como pod´ hacer cambios instantńeos cuando alguien encontraba
ıa
a
un error ortogr´fico o un pasaje dif´
a
ıcil, los anim´ a buscar errores en el libro
e
dńdoles un punto extra cada vez que hac´ una sugerencia que terminaba
a
ıan
como un cambio en el texto. Esto tuvo el doble beneficio de animarlos a leer el
texto con m´s atenciń y tener el texto revisado en profundidad por sus cr´
a
o
ıticos
m´s importantes: los estudiantes que lo usan para aprender inform´tica.
a
a
Para la segunda mitad del libro, acerca de la programaciń orientada a objetos,
o
sab´ que necesitar´ a alguien con m´s experiencia real en programaciń de
ıa
ıa
a
o
la que yo ten´ para hacerlo bien. El libro se estanc´ en un estado inacabado
ıa
o
durante buena parte de un aõ hasta que la comunidad de c´digo abierto de
n
o
nuevo proporcion´ los medios necesarios para su terminaciń.
o
o
Recib´ un correo electrńico de Chris Meyers expresando su inter´s en el liı
o
e
bro. Chris es un programador profesional que empez´ a impartir un curso de
o
programaciń con Python el aõ pasado en el Colegio de Lane Community,
o
n
en Eugene, Oregon. La perspectiva de impartir el curso llev´ a Chris haso
ta el libro, y empez´ a colaborar con ´l inmediatamente. Hacia el final del
o
e
aõ escolar hab´ creado un proyecto complementario en nuesto sitio web en
n
ıa
http://www.ibiblio.org/obp llamado Python for Fun y estaba trabajando
con algunos de mis estudiantes aventajados como profesor magistral, dirigińdoe
les m´s all´ de donde yo pod´ llevarles.
a
a
ıa

Presentando la programaciń con Python
o
El proceso de traducir y usar How to Think Like a Computer Scientist durante los dos ultimos aõs ha confirmado la idoneidad de Python para enseãr a
´
n
n
estudiantes principiantes. Python simplifica enormemente los ejemplos de programaciń y facilita la enseãnza de los conceptos importantes en programaciń.
o
n
o

Prefacio

x

El primer ejemplo del texto ilustra esta cuestiń. Es el tradicional programa
o
“hola, mundo”, que en la versiń C++ del libro es as´
o
ı:
#include <iostream.h>
void main()
{
cout << "Hola, mundo" << endl;
}
en la versiń Python se convierte en:
o
print "Hola, Mundo"
Aunque es un ejemplo trivial, destacan las ventajas de Python. El curso de
Inform´tica I en Yorktown no tiene prerrequisitos, as´ que muchos de los estua
ı
diantes que ven este ejemplo estń mirando su primer programa. Algunos de
a
ellos estń sin duda un poco nerviosos, tras haber o´ que programar compua
ıdo
tadores es algo dif´ de aprender. La versiń C++ siempre me ha obligado a
ıcil
o
elegir entre dos opciones insatisfactorias: explicar las sentencias #include, void
main(), {, y } y arriesgarme a confundir o intimidar a algunos estudiantes desde
el principio, o decirles “No te preocupes de todo eso ahora, hablaremos de ello
m´s tarde”, y arriesgarme a lo mismo. Los objetivos educativos en este momento
a
del curso son exponer a los estudiantes a la idea de una sentencia de programaciń y llevarles a escribir su primer programa, presentńdoles de esta forma
o
a
el entorno de programaciń. La programaciń con Python tiene exactamente lo
o
o
que necesito para hacer estas cosas, y nada m´s.
a
La comparaciń del texto explicativo de este programa para cada versiń del
o
o
libro ilustra mejor lo que esto significa para los estudiantes principiantes. Hay
trece p´rrafos de explicaciń de “¡Hola, mundo!” en la versiń C++. En la
a
o
o
versiń Python s´lo hay dos. Ań m´s importante: los once p´rrafos que faltan
o
o
u
a
a
no tocan las “grandes ideas” de la programaciń de computadores, sino las
o
minucias de la sintaxis de C++. Encontr´ que esto mismo suced´ por todo el
e
ıa
libro. P´rrafos enteros desapareciendo de la versiń Python del texto porque la
a
o
sintaxis clara de Python los hace innecesarios.
El uso de un lenguaje de muy alto nivel como Python permite que el profesor
deje para m´s tarde hablar sobre los detalles de bajo nivel de la m´quina hasta
a
a
que los estudiantes tengan el fondo necesario para entender los detalles. De este
modo crea la habilidad de poner pedag´gicamente “antes lo primero”. Uno de
o
los mejores ejemplos de ello es la manera en la cual Python maneja las variables.
En C++ una variable es un nombre para un lugar que contiene una cosa. Las
variables deben declararse segń su tipo en parte porque el tamaõ del lugar al
u
n
que apuntan tiene que determinarse de antemano. As´ la idea de una variable
ı,
est´ ligada al hardware de la m´quina. El concepto poderoso y fundamental de
a
a

xi

lo que es una variable ya es suficientemente dif´ para estudiantes principiantes
ıcil
(tanto de inform´tica como de ´lgebra). Octetos y direcciones no ayudan a la
a
a
comprensiń. En Python una variable es un nombre que seãla una cosa. Este
o
n
es un concepto mucho m´s intuitivo para estudiantes principiantes y est´ m´s
a
a a
cerca del significado de “variable” que aprendieron en su clase de matem´ticas.
a
Este aõ tuve muchas menos dificultades enseãndo lo que son las variables que
n
n
en el anterior, y pas´ menos tiempo ayudńdoles con los problemas derivados
e
a
de su uso.
Otro ejemplo de c´mo Python ayuda en la enseãnza y aprendizaje de la proo
n
gramaciń es en su sintaxis para las funciones. Mis estudiantes siempre han
o
tenido una gran dificultad comprendiendo las funciones. El problema principal
se centra alrededor de la diferencia entre la definiciń de una funciń y la llamao
o
da a una funciń, y la distinciń asociada entre un par´metro y un argumento.
o
o
a
Python viene al rescate con una sintaxis a la que no le falta belleza. La definiciń de una funciń empieza con la palabra clave def, y simplemente digo a mis
o
o
estudiantes: “cuando definas una funciń, empieza con def, seguido del nombre
o
de la funciń que est´s definiendo; cuando llames a una funciń, simplemente di
o
e
o
(escribe) su nombre”. Los par´metros van con las definiciones; los argumentos
a
con las llamadas. No hay tipo de retorno, tipos de par´metros, o par´metro por
a
a
referencia y valor de por medio, por lo que ahora soy capaz de enseãr funciones
n
en la mitad de tiempo que antes, con mejor comprensiń.
o
El uso de Python ha mejorado la eficacia de nuestro programa de inform´tica
a
para todos los estudiantes. Veo un mayor nivel general de ´xito y un menor
e
nivel de frustraciń del que experiment´ durante los dos aõs que ense˜´ C++.
o
e
n
ne
Avanzo m´s r´pido con mejores resultados. M´s estudiantes terminan el curso
a a
a
con la habilidad de crear programas utiles y con la actitud positiva hacia la
´
experiencia de programaciń que esto engendra.
o

Formar una comunidad
He recibido correos electrńicos de todos los rincones del planeta de parte
o
de gente que usa este libro para aprender o eneseãr a programar. Ha emn
pezando a surgir una comunidad de usuarios, y muchas personas han contribuido al proyecto mandando materiales a trav´s del sitio web complementario
e
http://www.thinkpython.com.
Con la publicaciń de este libro en forma impresa, espero que continue y se
o
acelere el crecimiento de la comunidad de usuarios. La emergencia de esta comunidad de usuarios y la posibilidad que sugiere para colaboraciones similares
entre educadores han sido para m´ las partes m´s excitantes de trabajar en este
ı
a
proyecto. Trabajando juntos, podemos incrementar la calidad de los materiales

xii

Prefacio

disponibles para nuestro uso y ahorrar un tiempo valioso. Les invito a unirse a
nuestra comunidad y espero con impaciencia saber algo de ustedes. Por favor,
escriban a los autores a feedback@thinkpython.com.
Jeﬀrey Elkner
Escuela Secundaria Yortown
Arlington, Virginia

Lista de Colaboradores
Parafraseando la filosof´ de la Free Software Foundation, este libro es libre
ıa
como la libre expresiń, pero no necesariamente gratis como la pizza gratis.
o
Se hizo realidad a causa de una colaboraciń que no habr´ sido posible sin
o
ıa
la GNU Free Documentation License. As´ que queremos agradecer a la Free
ı
Software Foundation por desarrollar esta licencia y, por supuesto, ponerla a
nuestra disposiciń.
o
Tambiń nos gustar´ dar las gracias a los m´s de cien lectores de aguda vista
e
ıa
a
que se han preocupado de enviarnos sugerencias y correcciones en los dos ulti´
mos aõs. Siguiendo el esp´
n
ıritu del software libre, decidimos expresar nuestra
gratitud en la forma de una lista de colaboradores. Desgraciadamente, esta listo
no est´ completa, pero hacemos lo que podemos para mantenerla actualizada.
a
Si se toma el tiempo de echar un vistazo a la lista, ver´ que cada una de las
a
personas que aparecen le ha ahorrado a usted y a los lectores que le sucedan
la confusiń de un error tćnico o una explicaciń poco clara simplemente eno
e
o
vińdonos una nota.
a
Pos imposible que parezca tras tantas correcciones, todav´ puede haber
ıa
errores en el libro. Si se encontrara con una, esperamos que se tome un
minuto para ponerse en contacto con nosotros. La direcciń de correo es
o
feedback@thinkpython.com. Si cambiamos algo a partir de su sugerencia, aparecer´ en la siguiente versiń de la lista de colaboradores (a no ser que pida
a
o
quedar omitido). ¡Gracias!
Lloyd Hugh Allen envi´ una correcciń de la Secciń 8.4.
o
o
o
Yvon Boulianne envi´ una correcciń de un error semńtico en el Cap´
o
o
a
ıtulo
5.
Fred Bremmer comunic´ una correcciń de la Secciń 2.1.
o
o
o
A
Jonah Cohen escribi´ los scripts en Perl para convertir la fuente L TEX del
o
libro en hermoso HTML.

xiv

Michael Conlon envi´ una correcciń gramatical del Cap´
o
o
ıtulo 2 y una
mejora del estilo del Cap´
ıtulo 1, e inici´ una discusiń sobre aspectos
o
o
tćnicos de los int´rpretes.
e
e
Benoit Girard envi´ una correcciń de un divertido error de la Secciń 5.6.
o
o
o
Courtney Gleason y Katherine Smith escribieron horsebet.py, que se
us´ como un caso de estudio en una versiń temprana del libro. Su proo
o
grama puede encontrarse en el sitio web.
Lee Harr comunic´ m´s correcciones de las que tenemos sitio para enumeo a
rar aqu´ y de verdad deber´ aparecer como uno de los principales editores
ı,
ıa
del texto.
James Kaylin es un estudiante que us´ el texto. Envi´ numerosas correco
o
ciones.
David Kershaw arregl´ la funciń catTwice que no funcionaba en la Seco
o
ciń 3.10.
o
Eddie Lam ha enviado numerosas correcciones de los Cap´
ıtulos 1, 2 y 3.
Tambiń arregl´ el Makefile de forma que crea un ´
e
o
ındice la primera vez
que se ejecuta y nos ayud´ a preparar un esquema de versiones.
o
Man-Yong Lee envi´ una correcciń del c´digo de ejemplo de la Secciń
o
o
o
o
2.4.
David Mayo seãl´ que la palabra “unconscientemente”en el Cap´
n o
ıtulo 1
deb´ cambiarse por “subconscientemente”.
ıa
Chris McAloon envi´ varias correciones de las Secciones 3.9 y 3.10.
o
Matthew J. Moelter ha sido un colaborador durante mucho tiempo y ha
enviado numerosas correcciones y sugerencias.
Simon Dicon Montford inform´ de una definiciń de funciń faltante y
o
o
o
varios errores tipogr´ficos en el Cap´
a
ıtulo 3. Tambiń encontr´ errores en
e
o
la funciń incrementa del Cap´
o
ıtulo 13.
John Ouzts corrigi´ la definiciń de “valor de retorno”del Cap´
o
o
ıtulo 3.
Kevin Parks envi´ valiosos comentarios y sugerencias acerca de c´mo meo
o
jorar la distribuciń del libro.
o
David Pool envi´ un error tipogr´fico en el glosario del Cap´
o
a
ıtulo 1, y
tambiń amables palabras de ńimo.
e
a

xv

Michael Schmitt envi´ una correcciń del Cap´
o
o
ıtulo sobre archivos y excepciones.
Robin Shaw seãl´ un error en la Secciń 13.1, donde la funciń imprin o
o
o
meHora se usaba en un ejemplo sin haberla definido.
Paul Sleigh encontr´ un error en el Cap´
o
ıtulo 7 y un error en el script Perl
A
de Jonah Cohen que, a partir de L TEX genera, el HTML.
Craig T. Snydal est´ poniendo a prueba el texto en un curso en la Unia
versidad de Drew. Ha contribuido con varias sugerencias y correcciones de
importancia.
Ian Thomas y sus estudiantes usan el texto en un curso de programaciń.
o
Son los primeros en probar los Cap´
ıtulos de la segunda mitad del libro, y
han hecho numerosas correcciones y sugerencias.
Keith Verheyden envi´ una correcciń del Cap´
o
o
ıtulo 3.
Peter Winstanley nos hizo saber de un persistente error en nuestro lat´
ın
del Cap´
ıtulo 3.
Chris Wrobel hizo correcciones al c´digo del Cap´
o
ıtulo sobre E/S de archivos y excepciones.
Moshe Zadka ha hecho contribuciones inestimables al proyecto. Adem´s
a
de escribir el primer borrador del Cap´
ıtulo sobre diccionarios, proporcion´ una gu´ continuada en las primeras etapas del libro.
o
ıa
Christoph Zwerschke envi´ varias correcciones y sugerencias pedag´gicas,
o
o
y explic´ la diferencia entre gleich y selbe.
o
James Mayer envi´ un cargamento de errores tipogr´ficos y ortogr´ficos,
o
a
a
incluyendo dos en la lista de colaboradores.
Hayden McAfee pill´ una inconsistencia potencialmente confusa entre dos
o
ejemplos.
´
Angel Arnal es parte de un equipo internacional de traductores que trabajan en la versiń en espaõl del texto. Tambiń ha encontrado varios
o
n
e
errores en la versiń inglesa.
o
Tauhidul Hoque y Lex Berezhny crearon las ilustraciones del Cap´
ıtulo 1
y mejoraron muchas de las otras ilustraciones.
Dr. Michele Alzetta pill´ un error en el Cap´
o
ıtulo 8 y envi´ varios comeno
tarios y sugerencias pedag´gicas interesantes sobre Fibonacci y La Mona.
o

xvi

Andy Mitchell pill´ un error tipogr´fico en el Cap´
o
a
ıtulo 1 y un ejemplo
errńeo en el Cap´
o
ıtulo 2.
Kalin Harvey sugiri´ una clarificaciń al Cap´
o
o
ıtulo 7 y detect´ varios errores
o
tipogr´ficos.
a
Christopher P. Smith encontr´ varios errores tipogr´ficos y nos est´ ayuo
a
a
dando a preparar la actualizaciń del libro para Python 2.2.
o
David Hutchins pill´ un error tipogr´fico en el Pr´logo.
o
a
o
Gregor Lingl enseã Python en un instituto de Viena, Austria. Est´ tran
a
bajando en una traducciń del libro al alemń, y pill´ un par de errores
o
a
o
graves en el Cap´
ıtulo 5.
Julie Peters encontr´ un error tipogr´fico en el Prefacio.
o
a

´
Indice general
Pr´logo
o

v

Prefacio

vii

1. El Camino del Programa

xiii

1

1.1.

El lenguaje de programaci´n Python . . . . . . . . . . . . . . .
o

1

1.2.

¿Qu´ es un programa? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
e

3

1.3.

¿Qu´ es la depuraci´n (debugging)? . . . . . . . . . . . . . . . .
e
o

4

1.4.

Lenguajes formales y lenguajes naturales . . . . . . . . . . . . .

6

1.5.

El primer programa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

1.6.

Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2. Variables, expresiones y sentencias

11

2.1.

Valores y tipos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.2.

Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

2.3.

Nombres de variables y palabras reservadas . . . . . . . . . . .

13

2.4.

Sentencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

2.5.

Evaluar expresiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

2.6.

Operadores y expresiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

´
Indice general

xviii

2.7.

El orden de las operaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2.8.

Las operaciones sobre cadenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2.9.

Composiciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

18

2.10. Los comentarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

2.11. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

3. Funciones

21

3.1.

Llamadas a funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

3.2.

Conversiń de tipos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

22

3.3.

Coerciń de tipos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

22

3.4.

Funciones matem´ticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a

23

3.5.

Composiciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

24

3.6.

Aãdir funciones nuevas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
n

24

3.7.

Las definiciones y el uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

3.8.

Flujo de ejecuciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

27

3.9.

Par´metros y argumentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a

28

3.10. Las variables y los par´metros son locales . . . . . . . . . . . .
a

29

3.11. Diagramas de pila . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

3.12. Funciones con resultado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

3.13. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

4. Condicionales y recursividad

35

4.1.

El operador m´dulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

35

4.2.

Expresiones booleanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

4.3.

Operadores l´gicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

36

4.4.

Ejecuciń condicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

37

4.5.

Ejecuciń alternativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

37

4.6.

Condiciones encadenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

´
Indice general

xix

4.7.

Condiciones anidadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

4.8.

La sentencia return . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

4.9.

Recursividad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

4.10. Diagramas de pila para funciones recursivas . . . . . . . . . . .

42

4.11. Recursividad infinita . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

43

4.12. Entrada por teclado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

44

4.13. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

45

5. Funciones productivas

47

5.1.

Valores de retorno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

5.2.

Desarrollo de programas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

48

5.3.

Composiciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

51

5.4.

Funciones booleanas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

5.5.

M´s recursividad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a

53

5.6.

Acto de fe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

55

5.7.

Un ejemplo m´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a

56

5.8.

Comprobaciń de tipos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

57

5.9.

Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

58

6. Iteraciń
o

61

6.1.

Asignaciń m´ltiple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o
u

61

6.2.

La sentencia while . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62

6.3.

Tablas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

64

6.4.

Tablas de dos dimensiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66

6.5.

Encapsulado y generalizaciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

67

6.6.

M´s encapsulaciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a
o

68

6.7.

Variables locales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

69

6.8.

M´s generalizaciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a
o

70

6.9.

Funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

71

6.10. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

72

´
Indice general

xx

7. Cadenas

75

7.1.

Un tipo de datos compuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

7.2.

Longitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

76

7.3.

Recorrido y el bucle for . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

76

7.4.

Porciones de cadenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

78

7.5.

Comparaciń de cadenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

78

7.6.

Las cadenas son inmutables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

79

7.7.

Una funciń “encuentra” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

80

7.8.

Bucles y conteo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

80

7.9.

El m´dulo “string” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

81

7.10. Clasificaciń de caracteres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
o

82

7.11. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

83

8. Listas

85

8.1.

Valores de una lista . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

85

8.2.

Acceso a los elementos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

86

8.3.

Longitud (tamaõ) de una lista . . . . . . . . . . . . . . . . . .
n

87

8.4.

Pertenencia a una lista . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

88

8.5.

Listas y bucles for . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

88

8.6.

Operaciones con listas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

89

8.7.

Porciones (slices) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

90

8.8.

Las listas son mutables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

90

8.9.

Borrado en una lista . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

8.10. Objetos y valores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

8.11. Alias (poner sobrenombres) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

92

8.12. Clonar listas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

93

8.13. Listas como par´meteros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a

94

8.14. Listas anidadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

95

´
Indice general

xxi

8.15. Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

95

8.16. Cadenas y listas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

96

8.17. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

97

9. Tuplas

99

9.1.

Mutabilidad y tuplas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

99

9.2.

Asignaciń de tuplas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
o

9.3.

Tuplas como valor de retorno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

9.4.

N´meros aleatorios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
u

9.5.

Lista de n´meros aleatorios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
u

9.6.

Conteo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

9.7.

Muchos baldes

9.8.

Una soluciń en una sola pasada . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
o

9.9.

Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

10.Diccionarios

109

10.1. Operaciones sobre diccionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
10.2. M´todos del diccionario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
e
10.3. Asignaciń de alias y copiado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
o
10.4. Matrices dispersas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
10.5. Pistas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
10.6. Enteros largos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
10.7. Contar letras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
10.8. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
11.Archivos y excepciones

119

11.1. Archivos de texto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
11.2. Escribir variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
11.3. Directorios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

´
Indice general

xxii

11.4. Encurtido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
11.5. Excepciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
11.6. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
12.Clases y objetos

131

12.1. Tipos compuestos definidos por el usuario . . . . . . . . . . . . 131
12.2. Atributos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
12.3. Instancias como par´metro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
a
12.4. Mismidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
12.5. Rectńgulos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
a
12.6. Instancias como valores de retorno . . . . . . . . . . . . . . . . 136
12.7. Los objetos son mudables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
12.8. Copiado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
12.9. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
13.Clases y funciones

141

13.1. Hora . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
13.2. Funciones puras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
13.3. Modificadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
13.4. ¿Qu´ es mejor? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
e
13.5. Desarrollo de prototipos frente a planificaciń . . . . . . . . . . 145
o
13.6. Generalizaciń
o

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

13.7. Algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
13.8. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
14.Clases y m´todos
e

149

14.1. Caracter´
ısticas de la orientaciń a objetos . . . . . . . . . . . . 149
o
14.2. imprimeHora . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
14.3. Otro ejemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

´
Indice general

xxiii

14.4. Un ejemplo m´s complicado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
a
14.5. Argumentos opcionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
14.6. El m´todo de inicializaciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
e
o
14.7. Revisiń de los Puntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
o
14.8. Sobrecarga de operadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
14.9. Polimorfismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
14.10. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
15.Conjuntos de objetos

161

15.1. Composiciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
o
15.2. Objetos Carta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
15.3. Atributos de clase y el m´todo
e

str

. . . . . . . . . . . . . . 163

15.4. Comparaciń de naipes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
o
15.5. Mazos de naipes

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

15.6. Impresiń del mazo de naipes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
o
15.7. Barajar el mazo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
15.8. Eliminaciń y reparto de los naipes . . . . . . . . . . . . . . . . 168
o
15.9. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
16.Herencia

171

16.1. Herencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
16.2. Una mano de cartas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
16.3. El reparto de los naipes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
16.4. Mostremos la mano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
16.5. La clase JuegoDeCartas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
16.6. La clase ManoDeLaMona . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
16.7. La clase JuegoDeLaMona . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
16.8. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

xxiv

17.Listas enlazadas

´
Indice general
183

17.1. Referencias incrustadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
17.2. La clase Nodo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
17.3. Listas como colecciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
17.4. Listas y recursividad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
17.5. Listas infinitas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
17.6. Teorema fundamental de la ambigëdad . . . . . . . . . . . . . 188
u
17.7. Modificar listas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
17.8. Envoltorios y ayudantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
17.9. La clase ListaEnlazada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
17.10. Invariantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
17.11. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
18.Pilas

195

18.1. Tipos abstractos de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
18.2. El TAD Pila . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
18.3. C´mo implementar pilas con listas de Python . . . . . . . . . . 196
o
18.4. Uso de push y pop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
18.5. Usar una pila para evaluar postfijo . . . . . . . . . . . . . . . . 198
18.6. An´lisis sintćtico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
a
a
18.7. Evaluar un postfijo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
18.8. Clientes y proveedores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
18.9. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
19.Colas

203

19.1. El TAD Cola . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
19.2. Cola Enlazada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
19.3. Rendimiento t´
ıpico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205

´
Indice general

xxv

19.4. Cola Enlazada Mejorada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
19.5. Cola priorizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
19.6. La clase Golfista . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
19.7. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210
´
20. Arboles

211

20.1. Crear ´rboles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
a
20.2. Recorrer ´rboles
a

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213

´
20.3. Arboles de expresiń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
o
20.4. Recorrido de un ´rbol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
a
20.5. Construir un ´rbol de expresiń . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
a
o
20.6. Manejar errores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
20.7. El ´rbol de animales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
a
20.8. Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
A. Depuraciń
o

225

A.1.

Errores de sintaxis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225

A.2.

Errores en tiempo de ejecuciń . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
o

A.3.

Errores semńticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
a

B. Crear un nuevo tipo de datos

235

B.1.

Multiplicaciń de fracciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236
o

B.2.

Suma de fracciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237

B.3.

Algoritmo de Euclides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238

B.4.

Comparar fracciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239

B.5.

Forzando la m´quina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
a

B.6.

Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241

´
Indice general

xxvi

C. Listados Completos de Python

243

C.1.

Clase Punto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243

C.2.

Clase Hora . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244

C.3.

Cartas, mazos y juegos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

C.4.

Lists Enlazadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249

C.5.

Clase Pila . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250

C.6.

Colas y colas priorizadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

C.7.

´
Arboles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253

C.8.

´
Arboles de expresiń . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
o

C.9.

Adivina el animal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255

C.10. Fraction class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256
D. Lecturas recomendadas

259

D.1.

Libros y sitios web sobre Python . . . . . . . . . . . . . . . . . 260

D.2.

Libros recomendados sobre inform´tica en general . . . . . . . . 261
a

E. GNU Free Documentation License

263

E.1.

Applicability and Definitions

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264

E.2.

Verbatim Copying . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

E.3.

Copying in Quantity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

E.4.

Modifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266

E.5.

Combining Documents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268

E.6.

Collections of Documents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269

E.7.

Aggregation with Independent Works . . . . . . . . . . . . . . . 269

E.8.

Translation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269

E.9.

Termination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270

E.10. Future Revisions of This License . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
E.11. Addendum: How to Use This License for Your Documents . . . 270

Cap´
ıtulo 1

El Camino del Programa
El objetivo de este libro es enseãrle a pensar como lo hacen los cient´
n
ıficos
inform´ticos. Esta manera de pensar combina las mejores caracter´
a
ısticas de la
matem´tica, la ingenier´ y las ciencias naturales. Como los matem´ticos, los
a
ıa,
a
cient´
ıficos inform´ticos usan lenguajes formales para designar ideas (espec´
a
ıficamente, computaciones). Como los ingenieros, ellos diseãn cosas, ensamblando
n
sistemas a partir de componentes y evaluando ventajas y desventajas de cada
una de las alternativas. Como los cient´
ıficos, ellos observan el comportamiento
de sistemas complejos, forman hip´tesis, y prueban sus predicciones.
o
La habilidad m´s importante del cient´
a
ıfico inform´tico es la soluciń de proa
o
blemas. La soluciń de problemas incluye poder formular problemas, pensar en
o
la soluciń de manera creativa, y expresar una soluciń con claridad y precisiń.
o
o
o
Como se ver´, el proceso de aprender a programar es la oportunidad perfecta
a
para desarrollar la habilidad de resolver problemas. Por esa razń este cap´
o
ıtulo
se llama “El Camino del programa”.
A cierto nivel, usted aprender´ a programar, lo cual es una habilidad muy util
a
´
por s´ misma. A otro nivel, usted utilizar´ la programaciń para obtener algń
ı
a
o
u
resultado. Ese resultado se ver´ m´s claramente durante el proceso.
a a

1.1.

El lenguaje de programaciń Python
o

El lenguaje de programaciń que aprender´ es Python. Python es un ejemplar
o
a
de un lenguaje de alto nivel; otros ejemplos de lenguajes de alto nivel son C,
C++, Perl y Java.

2


Como se puede deducir de la nomenclatura “lenguaje de alto nivel”, tambiń
e
existen lenguajes de bajo nivel, a los que tambiń se califica como lenguae
jes de m´quina o lenguajes ensambladores. A prop´sito, los computadores s´lo
a
o
o
ejecutan programas escritos en lenguajes de bajo nivel. Los programas de alto
nivel tienen que traducirse antes de ejecutarse. Esta traducciń lleva tiempo, lo
o
cual es una pequeã desventaja de los lenguajes de alto nivel.
n
Aun as´ las ventajas son enormes. En primer lugar, la programaciń en lenguajes
ı
o
de alto nivel es mucho m´s fćil; escribir programas en un lenguaje de alto nivel
a a
toma menos tiempo, los programas son m´s cortos y m´s fćiles de leer, y es m´s
a
a a
a
probable que estos programas sean correctos. En segundo lugar, los lenguajes
de alto nivel son portables, lo que significa que pueden ejecutarse en tipos
diferentes de computadores sin modificaciń alguna o con pocas modificaciones.
o
Los programas escritos en lenguajes de bajo nivel s´lo pueden ser ejecutarse en
o
un tipo de computador y deben reescribirse para ejecutarlos en otro.
Debido a estas ventajas, casi todos los programa se escriben en un lenguaje de
alto nivel. Los lenguajes de bajo nivel s´lo se usan para unas pocas aplicaciones
o
especiales.
Hay dos tipos de programas que traducen lenguajes de alto nivel a lenguajes
de bajo nivel: int´rpretes y compiladores. Un int´rprete lee un programa de
e
e
alto nivel y lo ejecuta, lo que significa que lleva a cabo lo que indica el programa.
Traduce el programa poco a poco, leyendo y ejecutando cada comando.

CODIGO
FUENTE

INTERPRETER

SALIDA

Un compilador lee el programa y lo traduce todo al mismo tiempo, antes de
ejecutar cualquiera de las instrucciones. En este caso, al programa de alto nivel
se le llama el c´digo fuente, y al programa traducido el c´digo de objeo
o
to o el c´digo ejecutable. Una vez compilado el programa, puede ejecutarlo
o
repetidamente sin volver a traducirlo.

CODIGO
FUENTE

COMPILADOR

CODIGO
OBJETO

EJECUTOR

SALIDA

Python se considera como lenguaje interpretado porque los programas de Python se ejecutan por medio de un int´rprete. Existen dos maneras de usar el
e

1.2 ¿Qu´ es un programa?
e

3

int´rprete: modo de comando y modo de guiń. En modo de comando se escrie
o
ben sentencias en el lenguaje Python y el int´rprete muestra el resultado.
e
$ python
Python 1.5.2 (#1, Feb 1 2000, 16:32:16)
Copyright 1991-1995 Stichting Mathematish Centrum, Amsterdam
>>> print 1 + 1
2
La primera l´
ınea de este ejemplo es el comando que pone en marcha el int´rprete
e
Python. Las dos l´
ıneas siguientes son mensajes del int´rprete. La tercera l´
e
ınea
comienza con >>>, que es la invitaciń del int´rprete para indicar que est´ listo.
o
e
a
Escribimos print 1 + 1 y el int´rprete contest´ 2.
e
o
Alternativamente, se puede escribir el programa en un archivo y usar el int´rpree
te para ejecutar el contenido de dicho archivo. El archivo se llama, en este caso, un guiń. Por ejemplo, en un editor de texto se puede crear un archivo
o
latoya.py que contenga esta l´
ınea:
print 1 + 1
Por acuerdo unńime, los archivos que contienen programas de Python tienen
a
nombres que terminan con .py.
Para ejecutar el programa, se le tiene que indicar el nombre del guiń al int´rpreo
e
te.
$ python latoya.py
2
En otros entornos de desarrollo los detalles de la ejecuciń de programas pueden
o
ser diferentes. Aem´s, la mayor´ de programas son m´s interesantes que el
a
ıa
a
mencionado.
La mayor´ de ejemplos en este libro se ejecutan desde en la l´
ıa
ınea de comando.
La l´
ınea de comando es muy apropiada para el desarrollo de programas y para
pruebas r´pidas porque se pueden teclear las instrucciones de Python y se puea
den ejecutar inmediatamente. Una vez que un programa est´ completo, puede
a
archivarse en un guiń para ejecutarlo o modificarlo en el futuro.
o

1.2.

¿Qu´ es un programa?
e

Un programa es una secuencia de instrucciones que especifican c´mo ejecutar
o
una computaciń. La computaciń puede ser algo matem´tico, como solucionar
o
o
a

4


un sistema de ecuaciones o determinar las ra´ de un polinomio, pero tambiń
ıces
e
puede ser una computaciń simb´lica, como buscar y reemplazar el texto de un
o
o
documento o (aunque parezca raro) compilar un programa.
Las instrucciones (comandos, ´rdenes) tienen una apariencia diferente en leno
guajes de programaciń diferentes, pero existen algunas funciones b´sicas que
o
a
se presentan en casi todo lenguaje:
entrada: Recibir datos del teclado, o un archivo u otro aparato.
salida: Mostrar datos en el monitor o enviar datos a un archivo u otro aparato.
matem´ticas: Ejecutar operaciones b´sicas de matem´ticas como la adiciń y
a
a
a
o
la multiplicaciń.
o
operaciń condicional: Probar la veracidad de alguna condiciń y ejecutar
o
o
una secuencia de instrucciones apropiada.
repeticiń: Ejecutar alguna acciń repetidas veces, normalmente con alguna
o
o
variaciń.
o
Lo crea o no, eso es todo. Todos los programas que existen, por complicados que
sean, estń formulados exclusivamente con tales instrucciones. As´ una manera
a
ı,
de describir la programaciń es: El proceso de romper una tarea en tareas cada
o
vez m´s pequeãs hasta que estas tareas sean suficientemente simples para ser
a
n
ejecutadas con una de estas instrucciones simples.
Quiz´s esta descripciń sea un poco ambigua. No se preocupe. Lo explicaremos
a
o
con m´s detalle con el tema de los algoritmos.
a

1.3.

¿Qu´ es la depuraciń (debugging)?
e
o

La programaciń es un proceso complejo y, por ser realizado por humanos, a
o
menudo desemboca en errores. Por razones caprichosas, esos errores se llaman
bugs y el proceso de buscarlos y corregirlos se llama depuraciń (en ingl´s
o
e
“debugging”).
Hay tres tipos de errores que pueden ocurrir en un programa, de sintaxis, en
tiempo de ejecuciń y semńticos. Es muy util distinguirlos para encontrarlos
o
a
´
mas r´pido.
a

1.3 ¿Qu´ es la depuraciń (debugging)?
e
o

1.3.1.

5

Errores sintćticos
a

Python s´lo puede ejecutar un programa si el programa es correcto sintćticao
a
mente. En caso contrario, es decir si el programa no es correcto sintćticamente,
a
el proceso falla y devuelve un mensaje de error. El t´rmino sintaxis se refiere a
e
la estructura de cualquier programa y a las reglas de esa estructura. Por ejemplo, en espaõl la primera letra de toda oraciń debe ser may´scula, y todas las
n
o
u
oraciones deben terminar con un punto. esta oraciń tiene un error sintćtico.
o
a
Esta oraciń tambiń
o
e
Para la mayor´ de lectores, unos pocos errores sintćticos no son significatvos,
ıa
a
y por eso pueden leer la poes´ de e. e. cummings sin anunciar errores de sinıa
taxis. Python no es tan permisivo. Si hay aunque sea un solo error sintćtico
a
en el programa, Python mostrar´ un mensaje de error y abortar´ la ejecuciń
a
a
o
del programa. Durante las primeras semanas de su carrera como programador
pasar´, seguramente, mucho tiempo buscando errores sintćticos. Sin embargo,
a
a
tal como adquiera experiencia tendr´ menos errores y los encontrar´ mas r´pido.
a
a
a

1.3.2.

Errores en tiempo de ejecuciń
o

El segundo tipo de error es un error en tiempo de ejecuciń. Este error no aparece
o
hasta que se ejecuta el programa. Estos errores tambiń se llaman excepciones
e
porque indican que algo excepcional (y malo) ha ocurrido.
Con los programas que vamos a escribir al principio, los errores en tiempo de
ejecuciń ocurrirń con poca frecuencia, as´ que puede pasar bastante tiempo
o
a
ı
hasta que vea uno.

1.3.3.

Errores semńticos
a

El tercer tipo de error es el error semńtico. Si hay un error de l´gica en su
a
o
programa, el programa se ejecutar´ sin ningń mensaje de error, pero el resula
u
tado no ser´ el deseado. Ser´ cualquier otra cosa. Concretamente, el programa
a
a
har´ lo que usted le dijo.
a
A veces ocurre que el programa escrito no es el programa que se ten´ en mente.
ıa
El sentido o significado del programa (su semńtica) no es correcto. Es dif´ haa
ıcil
llar errores de l´gica, porque requiere trabajar al rev´s, observando el resultado
o
e
del programa para averiguar lo que hace.

6

1.3.4.


Depuraciń experimental
o

Una de las tćnicas m´s importantes que usted aprender´ es la depuraciń. Aune
a
a
o
que a veces es frustrante, la depuraciń es una de las partes m´s intelectualmente
o
a
ricas, interesantes y estimulantes de la programaciń.
o
La depuraciń es una actividad parecida a la tarea de un investigador: se tieo
nen que estudiar las claves para inducir los procesos y eventos llevaron a los
resultados que tiene a la vista.
La depuraciń tambiń es una ciencia experimental. Una vez que se tiene la
o
e
idea de cu´l es el error, se modifica el programa y se intenta nuevamente. Si su
a
hip´tesis fue la correcta se pueden predecir los resultados de la modificaciń y
o
o
estar´ m´s cerca de un programa correcto. Si su hip´tesis fue errńea tendr´ que
a a
o
o
a
idearse otra hip´tesis. Como dijo Sherlock Holmes, “Cuando se ha descartado
o
lo imposible, lo que queda, no importa cuan inveros´
ımil, debe ser la verdad.”
(A. Conan Doyle, The Sign of Four)
Para algunas personas, la programaciń y la depuraciń son lo mismo: la proo
o
gramaciń es el proceso de depurar un programa gradualmente hasta que haga
o
lo que usted quiera. La idea es que deber´ usted comenzar con un programa
ıa
que haga algo y hacer pequeãs modificaciones, depurńdolas sobre la marcha,
n
a
de modo que siempre tenga un programa que funcione.
Por ejemplo, Linux es un sistema operativo que contiee miles de l´
ıneas de c´digo,
o
pero Linus Torvalds lo comenz´ como un programa para explorar el microproceo
sador Intel 80836. Segń Larry Greenfield, “Uno de los proyectos tempranos de
u
Linus fue un programa que alternaba la impresiń de AAAA con BBBB. Este
o
programa evolucion´ en Linux” (de The Linux Users’Guide Versiń Beta 1).
o
o
Otros cap´
ıtulos tratarń m´s acerca del tema de depuraciń y otras tćnicas de
a
a
o
e
programaciń.
o

1.4.

Lenguajes formales y lenguajes naturales

Los lenguajes naturales son los lenguajes hablados por seres humanos, como
el espaõl, el ingl´s y el franc´s. No los han diseãdos personas (aunque se
n
e
e
n
intente poner cierto orden en ellos), sino que se han desarrollado naturalmente.
Los lenguajes formales son lenguajes diseãdos por humanos y que tienen
n
aplicaciones espec´
ıficas. La notaciń matem´tica, por ejemplo, es un lenguaje
o
a
formal ya que se presta a la representaciń de las relaciones entre n´meros y
o
u
s´
ımbolos. Los qu´
ımicos utilizan un lenguaje formal para representar la estructura
qu´
ımica de las molćulas. Y lo m´s importante:
e
a

1.4 Lenguajes formales y lenguajes naturales

7

Los lenguajes de programaciń son lenguajes formales deo
sarrollados para expresar computaciones.
Los lenguajes formales casi siempre tienen reglas sintćticas estrictas. Por ejema
plo, 3 + 3 = 6 es una expresiń matem´tica correcta, pero 3 = +6$ no lo es. De
o
a
la misma manera, H2 0 es una nomenclatura qu´
ımica correcta, pero 2 Zz no lo
es.
Existen dos clases de reglas sintćticas, en cuanto a unidades y estructura. Las
a
unidades son los elementos b´sicos de un lenguaje, como lo son las palabras, los
a
n´meros y los elementos qu´
u
ımicos. Por ejemplo, en 3=+6$, $ no es una unidad
matem´tica aceptada (al menos hasta donde nosotros sabemos. Similarmente,
a
u
2 Zz no es formal porque no hay ning´ n elemento con la abreviatura Zz.
La segunda clase de regla sintćtica est´ relacionada con la estructura de un
a
a
elemento; o sea, el orden de las unidades. La estructura de la sentencia 3=+6$
no se acepta porque no se puede escribir el s´
ımbolo de igualdad seguido de un
s´
ımbolo positivo. Similarmente, las f´rmulas moleculares tienen que mostrar el
o
n´mero de sub´
u
ındice despu´s del elemento, no antes.
e
A manera de prćtica, trate de producir una oraciń con estructura
a
o
aceptada pero que est´ compuesta de unidades irreconocibles. Luego
e
escriba otra oraciń con unidades aceptables pero con estructura no
o
v´lida.
a
Al leer una oraciń, sea en un lenguaje natural o una sentencia en un lenguaje
o
tćnico, se debe discernir la estructura de la oraciń. En un lenguaje natural
e
o
este proceso, llamado an´lisis sintćtico ocurre subconscientemente.
a
a
Por ejemplo cuando usted escucha la oraciń “El otro zapato cay´”, entiende
o
o
que “el otro zapato” es el sujeto y “cay´” es el verbo. Cuando se ha analizado
o
la oraciń sintćticamente, se puede deducir el significado, o la semńtica, de la
o
a
a
oraciń. Suponiendo que sepa lo ques es un zapato y lo que es caer, entender´ el
o
a
significado de la oraciń.
o
Aunque existen muchas cosas en comń entre los lenguajes naturales y los
u
lenguajes formales—por ejemplo las unidades, la estructura, la sintaxis y la
semńtica—tambiń existen muchas diferencias:
a
e
ambig¨ edad: Los lenguajes naturales tienen much´
u
ısimas ambigëdades, que
u
los hablantes sortean usando claves contextuales y otra informaciń. Los
o
lenguajes formales se diseãn para estar completamente libres de amn
bigëdades, o tanto como sea posible, lo que quiere decir que cualquier
u
sentencia tiene s´lo un significado, sin importar el contexto.
o

8


redundancia: Para reducir la ambigëdad y los malentendidos, las lenguas nau
turales utilizan bastante redundancia. Como resultado suelen ser prolijos.
Los lenguajes formales son menos redundantes y m´s concisos.
a
literalidad: Los lenguajes naturales tienen muchas met´foras y frases hechas.
a
El significado de un dicho, por ejemplo “Estirar la pata”, es diferente al
significado de sus sustantivos y verbos. En este ejemplo, la oraciń no tiene
o
nada que ver con un pie y significa ’morirse’. Los lenguajes formales no
difieren de su significado literal.
Los que aprenden a hablar un lenguaje natural—es decir, todo el mundo—
muchas veces tienen dificultad en adaptarse a los lenguajes formales. A veces
la diferencia entre los lenguajes formales y los naturales es comparable a la
diferencia entre la prosa y la poes´
ıa:
Poes´ Se utiliza una palabra por su cualidad auditiva tanto como por su signiıa:
ficado. El poema, en su totalidad, produce un efecto o reacciń emocional.
o
La ambigëdad no es solo comń sino utilizada a prop´sito.
u
u
o
Prosa: El significado literal de la palabra es mas importante y la estructura da
m´s significado ań. La prosa se presta al an´lisis m´s que la poes´ pero
a
u
a
a
ıa,
todav´ contiene ambigëdad.
ıa
u
Programas: El significado de un programa es inequ´
ıvoco y literal, y es entendido en su totalidad analizando las unidades y la estructura.
He aqu´ unas sugerencias para la lectura de un programa (y de otros lenguajes
ı
formales). Primero, recuerde que los lenguajes formales son mucho m´s densos
a
que los lenguajes naturales, y por consecuente lleva m´s tiempo leerlos. Tama
biń, la estructura es muy importante, as´ que entonces no es una buena idea
e
ı
leerlo de pies a cabeza, de izquierda a derecha. En vez de eso, aprenda a separar las diferentes partes en su mente, identificar las unidades e interpretar la
estructura. Finalmente, ponga atenciń a los detalles. Los fallos de puntuaciń
o
o
y la ortograf´ que puede obviar en el lenguaje natural, pueden suponer una
ıa,
gran diferencia en un lenguaje formal.

1.5.

El primer programa

Tradicionalmente el primer programa en un lenguaje nuevo se llama “Hola,
mundo” (Hello world!) porque s´lo muestra las palabras “Hola a todo el mundo”.
o
En Python es as´
ı:
print "Hola, mundo"

1.6 Glosario

9

Este es un ejemplo de una sentencia print, la cual no imprime nada en papel,
m´s bien muestra un valor. En este caso, el resultado es las palabras
a
Hola, mundo
Las comillas seãlan el comienzo y el final del valor; no aparecen en el resultado.
n
Alguna gente evalá la calidad de un lenguaje de programaciń por la simpliciu
o
dad del programa “Hola, mundo”. Si seguimos ese criterio, Python cumple con
todas sus metas.

1.6.

Glosario

soluciń de problemas: El proceso de formular un problema, hallar la soluo
ciń y expresar esa soluciń.
o
o
lenguaje de alto nivel: Un lenguaje como Python diseãdo para ser fćil de
n
a
leer y escribir para la gente.
lenguaje de bajo nivel: Un lenguaje de programaciń diseãdo para ser fćil
o
n
a
de ejecutar para un computador; tambiń se lo llama “lenguaje de m´quie
a
na” o “lenguaje ensamblador”.
portabilidad: La cualidad de un programa que le permite ser ejecutado en
m´s de un tipo de computador.
a
interpretar: Ejecutar un programa escrito en un lenguaje de alto nivel traducińdolo l´
e
ınea por l´
ınea
compilar: Traducir un programa escrito en un lenguaje de alto nivel a un lenguaje de bajo nivel todo al mismo tiempo, en preparaciń para la ejecuciń
o
o
posterior.
c´digo fuente: Un programa escrito en un lenguaje de alto nivel antes de ser
o
compilado.
c´digo de objeto: La salida del compilador una vez que ha traducido el proo
grama.
programa ejecutable: Otro nombre para el c´digo de objeto que est´ listo
o
a
para ejecutarse.
guiń: Un programa archivado (que va a ser interpretado).
o
programa: Un conjunto de instrucciones que especifica una computaciń.
o
algoritmo: Un proceso general para resolver una clase completa de problemas.

10


error (bug): Un error en un programa.
depuraciń: El proceso de hallazgo y eliminaciń de los tres tipos de errores
o
o
de programaciń.
o
sintaxis: La estructura de un programa.
error sintćtico: Un error en un programa que hace que el programa sea ima
posible de analizar sintćticamente (e imposible de interpretar).
a
error en tiempo de ejecuciń: Un error que no ocurre hasta que el prograo
ma ha comenzado a ejecutarse e impide que el programa continé.
u
excepciń: Otro nombre para un error en tiempo de ejecuciń.
o
o
error semńtico: Un error en un programa que hace que ejecute algo que no
a
era lo deseado.
semńtica: El significado de un programa.
a
language natural: Cualquier lenguaje hablado que evolucion´ de forma natuo
ral.
lenguaje formal: Cualquier lenguaje diseãdo por humanos que tiene un
n
prop´sito espec´
o
ıfico, como la representaciń de ideas matem´ticas o proo
a
gramas de computadores; todos los lenguajes de programaciń son lenguao
jes formales.
unidad: Uno de los elementos b´sicos de la estructura sintćtica de un prograa
a
ma, an´logo a una palabra en un lenguaje natural.
a
an´lisis sintćtico: La examinaciń de un programa y el an´lisis de su estruca
a
o
a
tura sintćtica.
a
sentencia print: Una instrucciń que causa que el int´rprete Python muestre
o
e
un valor en el monitor.

Cap´
ıtulo 2

Variables, expresiones y
sentencias
2.1.

Valores y tipos

El valor es uno de los elementos fundamentales (como por ejemplo una letra o
un n´mero) que manipula un programa. Los valores que hemos visto hasta el
u
momento son 2 (el resultado de sumar 1 + 1) y Hola, mundo.
Estos valores son de distintos tipos: 2 es un entero y Hola, mundo es una
cadena, llamada as´ porque contiene una “cadena” de letras. Usted (y el
ı
int´rprete) puede identificar las cadenas porque estń encerradas entre comie
a
llas.
La sentencia print tambiń funciona con enteros:
e
>>> print 4
4
Si no est´ seguro del tipo que tiene un determinado valor, puede pregunt´rselo
a
a
al int´rprete de Python.
e
>>> type("Hola, mundo")
<type ’string’>
>>> type(17)
<type ’int’>
No es sorprendente que las cadenas sean de tipo string (cadena en ingl´s) y
e
los enteros sean de tipo int (por integer en ingl´s). De forma menos obvia, los
e

12

Variables, expresiones y sentencias

n´meros con decimales (separados por medio de un punto en ingl´s) son de tipo
u
e
float debido a la representaciń de estos n´meros en el formato llamado de
o
u
coma flotante (floating-point).
>>> type(3.2)
<type ’float’>
¿Qu´ ocurre con los valores como "17" y "3.2"? Parecen n´meros, pero estń
e
u
a
entre comillas como las cadenas.
>>> type("17")
<type ’string’>
>>> type("3.2")
<type ’string’>
Son cadenas.
Cuando escriba un entero largo, podr´ estar tentado de usar comas entre grupos
ıa
´
de tres d´
ıgitos, como en 1,000,000. Este no es un entero legal en Python, pero
es una expresiń legal:
o
>>> print 1,000,000
1 0 0
En fin, no era eso lo que quer´
ıamos. Python interpreta 1,000,000 como una
lista de tres n´meros que debe imprimir. As´ que recuerde no insertar comas en
u
ı
sus enteros. 1

2.2.

Variables

Una de las caracter´
ısticas m´s potentes de los lenguajes de programaciń es
a
o
la capacidad de manipular variables. Una variable es un nombre que hace
referencia a un valor.
La sentencia de asignaciń crea nuevas variables y les asigna un valor:
o
>>> mensaje = "Que onda?"
>>> n = 17
>>> pi = 3.14159
Este ejemplo muestra tres asignaciones. La primera de ellas asigna el valor
"Que onda?" a una variable nueva, de nombre mensaje. La segunda le da el
1 El

uso de la coma y el punto en n´mero es en ingl´s el contrario al uso espaõl, como se
u
e
n
apunt´ en una nota anterior
o

2.3 Nombres de variables y palabras reservadas

13

valor entero 17 a n, y la tercera le da el valor de n´mero en coma flotante
u
3.14159 a pi.
Una forma habitual de representar variables sobre el papel es escribir el nombre
con una flecha seãlando al valor de la variable. Este tipo de representaciń
n
o
se llama diagrama de estado, ya que muestra en qu´ estado se halla cada
e
una de las variables (consid´relo como el “estado de ńimo” de la variable”).
e
a
El siguiente diagrama muestra el efecto de las tres sentencias de asignaciń
o
anteriores:
mensaje

"Que onda?"

n

17

pi

3.14159

La sentencia print tambiń funciona con variables.
e
>>> print mensaje
"Que onda?"
>>> print n
17
>>> print pi
3.14159
En cada caso, el resultado es el valor de la variable. Las variables tambiń tienen
e
tipo. De nuevo, podemos preguntar al int´rprete lo que son.
e
>>> type(mensaje)
<type ’string’>
>>> type(n)
<type ’int’>
>>> type(pi)
<type ’float’>
El tipo de una variable es el tipo del valor al que se refiere.

2.3.

Nombres de variables y palabras reservadas

Como norma general, los programadores eligen nombres significativos para sus
variables: esto permite documentar para qu´ se usa la variable.
e
Los nombres de las variables pueden tener una longitud arbitraria. Pueden estar
formados por letras y n´meros, pero deben comenzar con una letra. Aunque es
u

14


aceptable usar may´sculas, por convenciń no lo hacemos. Si lo hace, recuerde
u
o
que la distinciń es importante: Bruno y bruno son dos variables diferentes.
o
El guiń bajo ( ) tambiń es legal y se utiliza a menudo para separar nombres
o
e
con m´ltiples palabras, como mi nombre o precio del cafe colombiano.
u
Si intenta darle a una variable un nombre ilegal, obtendr´ un error de sintaxis.
a
>>> 76trombones = "gran desfile"
SyntaxError: invalid syntax
>>> mas$ = 1000000
>>> class = "Curso de Programaciń 101"
o
76trombones es ilegal porque no comienza por una letra. mas$ es ilegal porque
contiene un carćter ilegal, el signo del d´lar. Pero ¿qu´ tiene de malo class?
a
o
e
Resulta que class es una de las palabras reservadas de Python. El lenguaje
usa las palabras reservadas para definir sus reglas y estructura, y no pueden
usarse como nombres de variables.
Python tiene 28 palabras reservadas:
and
assert
break
class

continue
def
del
elif

else
except
exec
finally

for
from
global
if

import
in
is
lambda

not
or
pass
print

raise
return
try
while

Tal vez quiera mantener esta lista a mano. Si el int´rprete se queja de alguno
e
de sus nombres de variable, y usted no sabe por qu´, compruebe si est´ en esta
e
a
lista.

2.4.

Sentencias

Una sentencia es una instrucciń que puede ejecutar el int´rprete de Python.
o
e
Hemos visto dos tipos de sentencias: print y la asignaciń.
o
Cuando usted escribe una sentencia en la l´
ınea de comandos, Python la ejecuta
y muestra el resultado, si lo hay. El resultado de una sentencia print es un valor.
Las sentencias de asignaciń no entregan ningń resultado.
o
u
Normalmente un guiń contiene una secuencia de sentencias. Si hay m´s de una
o
a
sentencia, los resultados aparecen de uno en uno tal como se van ejecutando las
sentencias.

2.5 Evaluar expresiones

15

Por ejemplo, el guiń
o
print 1
x = 2
print x
prsenta la salida
1
2
De nuevo, la sentencia de asignaciń no produce ninguna salida.
o

2.5.

Evaluar expresiones

Una expresiń es una combinaciń de valroes, variables y operadores. Si teclea
o
o
una expresiń en la l´
o
ınea de comandos, el int´rprete la eval´ a y muestra el
e
u
resultado:
>>> 1 + 1
2
Un valor, y tambiń una variable, se considera una expresiń por s´ mismo.
e
o
ı
>>> 17
17
>>> x
2
Para complicar las cosas, evaluar una expresiń no es del todo lo mismo que
o
imprimir un valor.
>>> mensaje = "Que onda?"
>>> mensaje
"Que onda?"
>>> print mensaje
Que onda?
Cuando Python muestra el valor de una expresiń, usa el mismo formato que
o
usted usar´ para introducir un valor. En el caso de las cadenas, eso significa que
ıa
incluye las comillas. Pero la sentencia print imprime el valor de la expresiń, lo
o
que en este caso es el contenido de la cadena.
En un guiń, una expresiń sin m´s es una sentencia v´lida, pero no hace nada.
o
o
a
a
El guiń
o

16


17
3.2
"Hola, mundo"
1 + 1
no presenta ninguna salida. ¿C´mo cambiar´ usted el guiń para mostrar los
o
ıa
o
valores de estas cuatro expresiones?

2.6.

Operadores y expresiones

Los operadores son s´
ımbolos especiales que representan c´lculos simples, como
a
la suma y la multiplicaciń. Los valores que usa el operador se llaman operano
dos.
Las siguientes expresione son legales en Python y su significado es m´s o menos
a
claro:
20+32

hora-1

hora*60+minuto

minuto/60

5**2

(5+9)*(15-7)

Los s´
ımbolos +, -, /, y el uso de los parńtesis para el agrupamiento, se usan
e
todos de la misma forma que en matem´ticas. El asterisco (*) es el signo de
a
multiplicaciń y ** el s´
o
ımbolo para exponenciaciń.
o
Cuando aparece el nombre de una variable en el lugar de un operando, se sustituye con su valor antes de realizar la operaciń.
o
La suma, resta, multiplicaciń y exponenciaciń hacen lo esperado, pero la divio
o
siń le puede sorprender. La operaciń que sigue tiene un resultado inesperado:
o
o
>>> minuto = 59
>>> minuto/60
0
El valor de la variable minuto es 59, y 59 dividido entre 60 es 0.98333 y no
0. El motivo de la discrepancia reside en que Python est´ llevando a cabo una
a
divisiń de enteros.
o
Cuando ambos operandos son enteros, el resultado ha de ser tambiń un entero;
e
por convenciń, la divisiń de enterios simpre se redondea a la baja, incluso en
o
o
casos como estos en los que el siguiente entero est´ muy pr´ximo.
a
o
Una alternativa posible en este caso es el c´lculo de un porcentaje y no el de
a
una fracciń:
o
>>> minuto*100/60
98

2.7 El orden de las operaciones

17

De nuevo se redondea el resultado a la baja, pero al menos ahora la respuesta
es aproximadamente correcta. Otra alternativa es la divisiń de coma flotante,
o
que veremos en el Cap´
ıtulo 3.

2.7.

El orden de las operaciones

Cuando aparece m´s de un operador en una expresiń, el orden de evaluaciń
a
o
o
depende de las reglas de precedencia. Python sigue las mismas reglas de
precedencia que los propios matem´ticos para sus operaciones matem´ticas.
a
a
Los ingleses usan el acrńimo PEMDAS como regla parea recordar el orden de
o
las operaciones:
Parńtesis: tienen la precedencia m´s alta y pueden usarse para forzar que
e
a
una expresiń se evalé en el orden que queramos nosotros. Puesto que las
o
u
expresiones entre parńtesis se evalán primero, 2 * (3-1) es igual a 4, y
e
u
(1+1)**(5-2) es igual a 8. Tambiń puede usar parńtesis para que una
e
e
expresiń sea m´s legible; por ejemplo (minuto * 100) / 60, aunque el
o
a
resultado no cambie de todas formas.
Exponenciaciń tiene la siguiente precedencia m´s alta; as´ pues 2**1+1
o
a
ı
es igual a 3 y no a 4, y 3*1**3 es igual a 3 y no a 27.
La Multiplicaciń y la Divisiń tienen la misma precedencia, que es m´s
o
o
a
alta que la de la Adiciń y la Sustracciń, que tienen tambiń la misma
o
o
e
precedencia. Por tanto 2*3-1 devuelve 5 y no 4, y 2/3-1 da -1, y no 1
(recuerde que en la divisiń de enteros 2/3 da 0).
o
Los operadores que tienen la misma precedencia se evalán de izquierda
u
a derecha. As´ en la expresiń minuto*100/60, tiene lugar primero la
ı,
o
multiplicaciń, devolviendo tt 5900/60, que a su vez da como resultado
o
98. Si las operaciones se hubiesen realizado de derecha a izquierda, el
resultado habr´ sido 59/1 que da 59, y que es incorrecto.
ıa

2.8.

Las operaciones sobre cadenas

En general no es posible realizar operaciones matem´ticas con cadenas, incluso si
a
las cadenas parecen n´meros. Las siguientes sentencias son ilegales (suponiendo
u
que mensaje sea de tipo string)
mensaje-1

"Hola"/123

mensaje*"Hola"

"15"+2

18


Es curioso que el operador + funcione con cadenas, aunque no haga exactamente
lo que usted esperar´ Para cadenas, el operador + representa la concatenaıa.
ciń, lo que significa que se unen los dos operandos unińdolos extremo con
o
e
extremo. Por ejemplo:
fruta = "pl´tano"
a
bizcochoBueno = " pan de leche"
print fruta + bizcochoBueno
La salida del programa es pl´tano pan de leche. El espacio delante de pan
a
es parte de la cadena, y es necesario para introducir el espacio que separa las
cadenas concatenadas.
El operador * tambiń funciona con cadenas; lleva a cabo la repeticiń. Por
e
o
ejemplo ’Chiste’*3 es ’ChisteChisteChiste’. Uno de los operandos ha de
ser una cadena, el otro ha de ser un entero.
Por un lado, esta interpretaciń de + y * cobra sentido por analog´ con la
o
ıa
suma y la multimplicaciń. Igual que 4*3 es equivalente a 4+4+4, esperamos
o
que ’Chiste’*3 sea lo mismo que ’Chiste’+’Chiste’+’Chiste’, y as´ es. Por
ı
otro lado, la concatenaciń y la repeticiń son de alguna manera muy diferentes
o
o
de la adiciń y la multiplicaciń de enteros. ¿Puede encontrar una propiedad que
o
o
tienen la suma y la multiplicaciń de enteros y que no tengan la concatenaciń
o
o
y la repeticiń de cadenas?
o

2.9.

Composiciń
o

Hasta ahora hemos examinado los elementos de un programa (variables, expresiones y sentencias) por separado, sin hablar de c´mo combinarlos.
o
Una de las caracter´
ısticas m´s utiles de los lenguajes de programaciń es su
a ´
o
capacidad de tomar pequeõs bloques de construcciń y ensamblarlos. Por
n
o
ejemplo, sabemos c´mo sumar n´meros y c´mo imprimirlos; resulta que podeo
u
o
mos hacer las dos cosas a un tiempo:
>>>
20

print 17 + 3

En realidad, no debemos decir “al mismo tiempo”, puesto que en realidad la
suma tiene que realizarse antes de la impresiń, pero la cuestiń es que cualquier
o
o
expresiń relacionada con n´meros, cadenas y variables puede usarse dentro de
o
u
una sentencia print. Ya hemos visto un ejemplo de ello:
print "N´mero de minutos desde la medianoche: ", hora*60+minuto
u

2.10 Los comentarios

19

Y tambiń puede poner expresiones arbitrarias en la parte derecha de una sene
tencia de asignaciń:
o
porcentaje = (minuto * 100) / 60
Esta capacidad puede no resultar muy sorprendente, pero ya veremos otros
ejemplos donde la composiciń hace posible expresar c´lculos complejos con
o
a
limpieza y brevedad.
´
ATENCION: Hay l´
ımites al lugar donde pueden usarse ciertas expresiones. Por
ejemplo, la parte izquierda de una sentencia de asignaciń tiene que ser un
o
nombre de variable, no una exrpresiń. Por tanto es ilegal lo siguiente: minute+1
o
= hour.

2.10.

Los comentarios

Conforme los programas van creciendo de tamaõ y complicńdose, se vuelven
n
a
m´s complicados de leer. Los lenguajes formales son densos y con frecuencia es
a
dif´ observar un trozo de c´digo y averiguar lo que hace, o por qu´ lo hace.
ıcil
o
e
Por ello es una buena idea aãdir notas a su programa que expliquen, en un
n
lenguaje natural, qu´ hace el programa. Estas notas se llaman comentarios y
e
se marcan con el s´
ımbolo #:
# calcula el porcentaje de la hora que ha pasado ya
En este caso, el comentario aparece en una l´
ınea propia. Tambiń puede poner
e
comentarios al final de otras l´
ıneas:

# ojo: divisiń de enteros
o

Todo lo que va del # al final de la l´
ınea se ignora (no tiene efecto sobre el
programa). El mensaje est´ destinado al programador, o a futuros programaa
dores que podr´ tener que usar el c´digo. En este caso avisa al lector sobre el
ıan
o
sorprendente comportamiento de la divisiń de enteros.
o

2.11.

Glosario

valor: un n´mero o cadena (o cualquier otra cosa que se especifique posteu
riormente) que puede almacenarse en una variable o calcularse en una
expresiń.
o

20


tipo: un conjunto de valores. El tipo de un valor determina c´mo puede usarse
o
en las expresiones. Hasta ahora, los tipos que hemos visto son enteros (tipo
int), n´meros de coma flotante (tipo float) y cadenas (tipo string).
u
coma flotante: un formato para representar n´meros con decimales.
u
variable: nombre que hace referencia a un valor.
sentencia: es una porciń de c´digo que representa una orden o acciń. Hasta
o
o
o
ahora, las sentencias que hemos vistos son las asignaciones y las sentencias
print.
asignaciń: sentencia que asigna un valor a una variable.
o
diagrama de estado: representaciń gr´fica de un conjunto de variables y de
o
a
los valores a los que se refiere.
palabra reservada: es una palabra clave que usa el compilador para analizar
sintćticamente los programas. No pueden usarse palabras reservadas, por
a
ejemplo if, def y while como nombres de variables.
operador: un s´
ımbolo especial que representa un c´lculo sencillo, como la sua
ma, la multiplicaciń o la concatenaciń de cadenas.
o
o
operando: uno de los valores sobre los que actá un operador.
u
expresiń: una combinaciń de variables, operadores y valores. Dicha combio
o
naciń representa un unico valor como resultado.
o
´
evaluar: simplificar una expresiń ejecutando las operaciones para entregar un
o
valor unico.
´
divisiń de enteros: es una operaciń que divide un entero entre otro y deo
o
vuelve un entero. La divisiń de enteros devuelve s´lo el n´mero entero
o
o
u
de veces que el numerador es divisible por en denominador, y descarta el
resto.
reglas de precedencia: la serie de reglas que especifican el orden en el que
las expresiones con m´tiples operadores han de evaluarse.
u
concatenar: unir dos operandos extremo con extremo.
composiciń: la capacidad de combinar expresiones sencillas y sentencias haso
ta crear sentencias y expresiones compuestas, con el fin de representar
c´lculos complejos de forma concisa.
a
comentario: un segmento de informaciń en un programa, destinado a otros
o
programadores (o cualquiera que lea el c´digo fuente) y que no tiene efecto
o
sobre la ejecuciń del programa.
o

Cap´
ıtulo 3

Funciones
3.1.

Llamadas a funciones

Ya hemos visto un ejemplo de una llamada a una funciń:
o
>>> type("32")
<type ’string’>
El nombre de la funciń es type, y muestra el tipo de un valor o de una variable.
o
El valor o variable, llamado el argumento de la funciń, ha de estar encerrado
o
entre parńtesis. Es habitual decir que una funciń “toma” un argumento y
e
o
“devuelve” un resultado. El resultado se llama valor de retorno.
En lugar de imprimir el valor de retorno, podemos asign´rselo a una variable.
a
>>> nereida = type("32")
>>> print nereida
<type ’string’>
Otro ejemplo m´s: la funciń id toma como argumento un valor o una variable
a
o
y devuelve un entero que actá como identificador unico de ese valor.
u
´
>>> id(3)
134882108
>>> yanira = 3
>>> id(yanira)
134882108
Cada valor tiene un id, que es un valor unico relacionado con dńde se almacena
´
o
en la memoria del computador. El id de una variable es el id del valor al que
hace referencia.

22

3.2.

Funciones

Conversiń de tipos
o

Python proporciona una colecciń de funciones internas que convierten valores
o
de un tipo a otro. La funciń int toma un valor y lo convierte a un entero, si
o
es posible, o da un error si no es posible.
>>> int("32")
32
>>> int("Hola")
ValueError: invalid literal for int(): Hola
int tambiń convierte valores de coma flotante a enteros, pero recuerde que
e
siempre redondea hacia abajo:
>>> int(3.99999)
3
La funciń float que convierte enteros y cadenas en n´meros en coma flotante:
o
u
>>> float(32)
32.0
>>> float("3.14159")
3.14159
Finalmente, est´ la funciń str, que convierte a tipo string:
a
o
>>> str(32)
’32’
>>> str(3.14149)
’3.14149’
Pudiera parecer extraõ que Python distinga entre el valor entero 1 y el valor
n
de coma flotante 1.0. Tal vez representen el mismo n´mero, pero pertenecen
u
a tipos distintos. El motivo es que se representan de forma distinta dentro del
computador.

3.3.

Coerciń de tipos
o

Ahora que ya sabemos convertir entre tipos, tenemos otra forma de enfrentarnos
a la divisiń de enteros. Volviendo al ejemplo del cap´
o
ıtulo anterior, suponga que
queremos calcular qu´ fracciń de una hora hab´ transcurrido. La expresiń
e
o
ıa
o
m´s obvia, minuto / 60, realiza una divisiń de enteros, por lo que el resultado
a
o
es siempre 0, incluso 59 minutos despu´s de la hora.
e
Una alternativa es convetir minuto a tipo float (coma flotante) y luego efectuar
una divisiń de coma flotante:
o

3.4 Funciones matem´ticas
a

23

>>> minuto = 59
>>> float(minuto) / 60.0
0.983333333333
O bien podemos sacar provecho de las reglas de la conversiń autom´tica de
o
a
tipos, llamada coerciń de tipos. Para los operadores matem´ticos, si uno de
o
a
los operandos matem´ticos es tipo float, el otro se convierte autom´ticamente
a
a
en float.
>>> minuto = 59
>>> minuto / 60.0
0.983333333333
Al usar un denomidador que es float, obligamos a Python a hacer divisiń de
o
coma flotante.

3.4.

Funciones matem´ticas
a

Es posible que ya haya visto usted en matem´ticas funciones como sin (seno) y
a
log, y que haya aprendido a evaluar expresiones como sin(pi/2) y log(1/x).
Primero evalá la expresiń entre parńtesis, (el argumento). Por ejemplo, pi/2
u
o
e
es aproximadamente 1.571, y 1/x es 0.1 (si x es igual a 10.0).
Luego evalá la funciń en s´ misma, bien mirńdola en una tabla, bien llevando
u
o
ı
a
a cabo diversos c´lculos. El sin (seno) de 1.571 es 1, y el log de 0.1 es -1
a
(suponiendo que log indique el logaritmo de base 10).
Este proceso puede aplicarse repetidamente para evaluar expresiones m´s coma
plicadas como log(1/sin(pi/2)). Primero evaluamos el argumento de la funciń m´s interna, luego se evalá la funciń, y as´ sucesivamente.
o
a
u
o
ı
Python dispone de un m´dulo matem´tico que proporciona la mayor´ de las
o
a
ıa
funciones matem´ticas habituales. Un m´dulo es un archivo que contiene una
a
o
colecciń de funciones agrupadas juntas.
o
Antes de poder usar las funciones de un m´dulo, tenemos que importarlo:
o
>>>import math
Para llamar a una de las funciones, tenemos que especificar el nombre del m´dulo
o
y el nombre de la funciń, separados por un punto. A esto se le llama notaciń
o
o
de punto:
decibelio = math.log10 (17.0)
angulo = 1.5
altura = math.sin(angulo)

24

Funciones

La primera sentencia da a decibelio el valor del logaritmo de 17, en base 10.
Hay tambiń una funciń llamada log que toma logaritmos en base e.
e
o
La tercera sentencia halla el seno del valor de la variable angulo. sin y las otras
funciones trigonom´tricas (cos, tan, etc.) toman sus argumentos en radianes.
e
Para convertir de grados a radianes, puede dividir por 360 y multiplicar por
2*pi. Por ejemplo, para hallar el seno de 45 grados, calcule primero el ńgulo
a
en radianes y luego halle el seno:
grados = 45
angulo = grados * 2 * math.pi / 360.0
math.sin(angulo)
La constante pi tambiń es parte del m´dulo math. Si se sabe la geometr´ puede
e
o
ıa,
verificar el resultado comparńdolo con el de la ra´ cuadrada de 2, dividida entre
a
ız
2.
>>> math.sqrt(2) / 2.0
0.707106781187

3.5.

Composiciń
o

Igual que con las funciones matem´ticas, las funciones de Python se pueden
a
componer; eso quiere decir que se usa una expresiń como parte de otra. Por
o
ejemplo, puede usar cualquier expresiń como argumento de una funciń:
o
o
x = math.cos(angulo + pi/2)
Esta sentencia toma el valor de pi, lo divide entre dos y le aãde el resultado
n
al valor de angulo. La suma se pasa luego como argumento a la funciń cos.
o
Tambiń puede tomar el resultado de una funciń y pas´rselo como argumento
e
o
a
a otra:
x = math.exp(math.log(10.0))
Esta sentencia encuentra el logaritmo en base e de 10 y luego eleva e a ese
exponente. El resultado queda asignado a x.

3.6.

A˜ adir funciones nuevas
n

Hasta ahora s´lo hemos usado las funciones que vienen incluidas con Python,
o
pero tambiń es posible aãdir nuevas funciones. La creaciń de nuevas funciones
e
n
o
para resolver sus problemas partigulares es una de las cosas m´s utiles de los
a ´
lenguajes de programaciń de prop´sito general.
o
o

3.6 A˜ adir funciones nuevas
n

25

En contextos de programaciń, funciń es una secuencia de instrucciones con
o
o
nombre, que lleva a cabo la operaciń deseada. Esta operaciń se especifica en
o
o
una definiciń de funciń. Las funciones que hemos usado hsta ahora las han
o
o
definido por nosotros, y esas definiciones estń ocultas. Eso es bueno, ya que nos
a
permite usar funciones sin preocuparnos sobre los detalles de sus definiciones.
La sintaxis de la definiciń de una funciń es:
o
o
def NOMBRE( LISTA DE PARAMETROS ):
SENTENCIAS
Puede inventarse el nombre que desee para su funciń, con la excepciń de
o
o
que no puede usar las palabras reservadas de Python. La lista de par´metros
a
especifica qu´ informaciń, en caso de haberla, ha de proporcionar para usar la
e
o
funciń nueva.
o
Puede haber cualquier n´mero de sentencias dentro de la funciń, pero tienen
u
o
que estar indentadas desde el margen izquierdo. En los ejemplos de este libro se
usar´ una indentaciń de dos espacios.
a
o
El primer par de funciones que escribiremos no tienen par´metros, de manera
a
que su sintaxis es:
def nueva_linea():
print
Esta funciń se llama nueva linea. Los parńtesis vac´ indican que no tiene
o
e
ıos
par´metros. Contiene una unica sentencia, que muestra como salida un carćter
a
´
a
de nueva l´
ınea (es lo que sucede cuando utiliza una orden print sin argumentos).
Llamamos entonces a la funciń nueva usando la misma sintaxis que usamos
o
para las funciones internas:
print "Primera linea."
nueva_linea()
print "Segunda linea."
The output of this program is
Primera linea.
Segunda linea.
Observe el espacio aãdido que hay entre las dos l´
n
ıneas. Si quisi´ramos m´s
e
a
espacios, entre las l´
ıneas, ¿qu´ har´
e
ıamos? Podemos llamar varias veces a la
misma funciń:
o
print "Primera linea."
nueva_linea()
nueva_linea()
nueva_linea()
print "Segunda linea."

26

Funciones

O bien podemos escribir una nueva funciń que llamaremos tresLineas, y que
o
imprima tres nuevas l´
ıneas:
def tresLineas():
nueva_linea()
nueva_linea()
nueva_linea()
print "Primera Linea."
tresLineas()
print "Segunda Linea."
Esta funciń contiene tres sentencias, las cuales estń todas indentadas con dos
o
a
espacios. Puesto que la siguiente sentencia no est´ indentada, Python sabe que
a
no es parte de la funciń.
o
Observe los siguientes puntos con respecto a este programa:
1.

Se puede llamar al mismo procedimiento repetidamente. De hecho es bastante util hacerlo, adem´s de habitual.
´
a

2.

Se puede llamar a una funciń desde dentro de otra funciń: en este caso
o
o
tresLineas llama a nueva linea.

Hasta ahora puede no haber quedar claro por qu´ vale la pena crear todas
e
estas funciones nuevas. En realidad hay much´
ısimas razones, pero este ejemplo
demuestra dos:
Crear una nueva funciń le da la oportunidad de dar un nombre a un grupo
o
de sentencias. Las funciones simplifican su programa al ocultar c´lculos
a
complejos detr´s de ´rdenes sencillas, y usar palabras de su propia lengua
a
o
en vez de c´digo arcano.
o
Crear una nueva funciń hace que el programa sea m´s pequeõ, al elimio
a
n
nar c´digo repetitivo. Por ejemplo, una manera de imprimir nueve l´
o
ıneas
consecutivas es llamar a tresLineas tres veces.
Como actividad, escriba una funciń llamada nueveLineas que use
o
tresLineas para imprimir nueve l´
ıneas en blanco. ¿C´mo imprio
mir´ 27 l´
ıa
ıneas nuevas?

3.7.

Las definiciones y el uso

Juntando los fragmentos de c´digo de la secciń anterior, el programa completo
o
o
queda de la siguiente manera:

3.8 Flujo de ejecuciń
o

27

def nueva_linea():
print
def tresLineas():
nueva_linea()
nueva_linea()
nueva_linea()
print "Primera Linea."
tresLineas()
print "Segunda Linea."
El presente programa contiene dos definiciones de funciones: nueva linea y
tresLineas. Las definiciones de funciones se ejecutan como el resto de sentencias, pero el efecto es crear una nueva funciń. Las sentencias del interior de
o
la funciń no se ejecutan hasta que se llama a la funciń, y la definiciń de la
o
o
o
funciń no genera salida.
o
Como era de esperar, tiene que crear una funciń antes de poder ejecutarla.
o
En otras palabras, la definiciń de la funciń tiene que ejecutarse antes de la
o
o
primera vez que se la invoque.
Como actividad, pruebe a ejecutar este programa moviendo las tres
ultimas sentencias al principio del programa. Registre qu´ mensaje
´
e
de error obtiene usted.
Como segunda actividad, pruebe a tomar la versiń del programa
o
que funcionaba y a mover la definciń de nueva linea m´s abajo
o
a
que la definiciń de tresLineas . ¿Qu´ ocurre cuando ejecuta el
o
e
programa?

3.8.

Flujo de ejecuciń
o

Para asegurarse de que una funciń se define antes de su primer uso, tiene que
o
conocer el orden en el que se ejecutan las sentencias; a esto se le llama flujo de
ejecuciń.
o
La ejecuciń comienza siempre por la primera sentencia del programa. Las seno
tencias se ejecutan a razń de una cada vez, en orden, hasta que se alcanza una
o
llamada a una funciń.
o
Las definiciones de funciones no alteran el flujo de ejecuciń del programa, pero
o
recuerde que las sentencias que hay dentro de la funciń no se ejecutan hasta
o
que se hace la llamada a la funciń. Aunque no es habitual, puede definir una
o

28

Funciones

funciń dentro de otra. En este caso, la definiciń de funciń interior no se
o
o
o
ejecuta hasta que no se llama a la funciń exterior.
o
Las llamadas a funciones son como un desv´ en el flujo de ejecuciń. En lugar
ıo
o
de ir a la siguiente sentencia, el flujo salta hasta la primera l´
ınea de la funciń
o
a la que se llama, ejecuta todas las sentencias que encuentre all´ y vuelve a
ı,
retomar la ejecuciń en el punto donde lo dej´.
o
o
Esto suena bastante sencillo... hasta que se acuerda de que una funciń puede
o
llamar a otra. Mientras estamos en medio de una funciń, podr´
o
ıamos vernos
obligados a abandonarla e ir a ejecutar sentencias en otra funciń m´s. Pero
o
a
mientras estamos en esta nueva funciń, ¡podr´
o
ıamos salirnos y ejecutar otra
funciń m´s!
o
a
Afortunadamente, a Python se le da bien tomar nota de dńde est´, de manera
o
a
que cada vez que se completa una funciń, el programa retoma el punto en donde
o
lo dej´ en la funciń que hizo la llamada. Cuando llega al final del programa,
o
o
termina.
¿Cu´l es la moraleja de toda esta historia? Cuando est´ leyendo un programa,
a
e
no lo lea desde la parte superior a la inferior. En lugar de eso, siga el flujo de
ejecuciń.
o

3.9.

Par´metros y argumentos
a

Algunas de las funciones internas que hemos usado precisan de argumentos, los
valores que controlan c´mo la funciń lleva a cabo su tarea. Por ejemplo, si
o
o
desea encontrar el seno de un n´mero, tiene que indicar de qu´ n´mero se trata.
u
e u
As´ pues, sin toma como argumento un valor num´rico.
ı
e
Algunas funciones toman m´s de un argumento, como pow, que toma dos argua
mentos: la base y el exponente. Dentro de la funciń, los valores que se le han
o
pasado se asignan a variables llamadas par´metros.
a
He aqu´ un ejemplo de una funciń definida por el usuario, que toma un par´meı
o
a
tro:
def imprimeDoble(paso):
print paso, paso
Esta funciń toma un unico argumento y se lo asigna a un par´metro llamado
o
´
a
paso. El valor del par´metro (en este punto todav´ no tenemos ni idea de cu´l
a
ıa
a
ser´) se imprime dos veces, seguido por un carćter de nueva l´
a
a
ınea. El nombre
paso se eligi´ para sugerir que el nombre que le d´ a un par´metro depende de
o
e
a
usted, pero en general es mejor que elija un nombre m´s ilustrativo que paso.
a

3.10 Las variables y los par´metros son locales
a

29

La funciń imprimeDoble sirve con cualquier tipo (de dato) que se pueda imo
primir:
>>> imprimeDoble(’Jamń’)
o
Jamń Jamń
o
o
>>> imprimeDoble(5)
5 5
>>> imprimeDoble(3.14159)
3.14159 3.14159
En la primera llamada a la funciń, el argumento es una cadena; en la segunda
o
es un entero, y en la tercera es un n´mero de coma flotante.
u
Las mismas reglas de composiciń que se aplican a las funciones internas se
o
aplican tambiń a las funciones definidas por el usuario, as´ que puede usar
e
ı
cualquier tipo de expresiń como argumento de imprimeDoble.
o
>>> imprimeDoble(’Jamń’*4)
o
JamńJamńJamńJamń JamńJamńJamńJamń
o
o
o
o
o
o
o
o
>>> imprimeDoble(math.cos(math.pi))
-1.0 -1.0
Como de costumbre, se evalá la expresiń antes de ejecutar la funciń, de modo
u
o
o
que imprimeDoble devuelve JamńJamńJamńJamń JamńJamńJamńJamń
o
o
o
o
o
o
o
o
en lugar de ’Jamń’*4’Jamń’*4.
o
o
Asimismo podemos usar una variable como argumento:
>>> latoya = ’Dafne, es mitad laurel mitad ninfa’
>>> imprimeDoble(latoya)
Dafne, es mitad laurel mitad ninfa. Dafne, es mitad laurel mitad ninfa.
Observe un aspecto realmente importante en este caso: el nombre de la variable
que pasamos como argumento (latoya) no tiene nada que ver con el nombre del
par´metro (paso). No importa c´mo se llamaba el valor en su lugar original (el
a
o
lugar desde donde se invoc´); aqu´ en imprimeDoble llamamos a todo el mundo
o
ı
paso.

3.10.

Las variables y los par´metros son locales
a

Cuando crea una variable dentro de una funciń, s´lo existe dentro de dicha
o
o
funciń, y no puede usarla fuera de ella. Por ejemplo, la funciń
o
o
>>> def catDoble(parte1, parte2):
...
cat = parte1 + parte2
...
imprimeDoble(cat)
...
>>>

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