¿Qué es Python?

En pocas palabras:

•  Lenguaje de programación dinámico, interpretado y fácil de aprender
• Creado por Guido van Rossum en 1991
• Ampliamente utilizado en ciencia e ingeniería
• Multitud de bibliotecas para realizar diferentes tareas.

Python y los tipos de datos

Antes de empezar con la sintáxis, un pequeño comentario sobre los tipos de datos y las variables en Python

En Python una variable no representa lo mismo que en otros lenguajes de programación. Una variable no es una ubicación de memoria donde guardamos un dato. Es una mera etiqueta o alias, que apunta a un objeto. Este objeto puede ser cualquier cosa: un número, una cadena, una función, una instancia de una clase, etc. Y una misma variable puede apuntar a diferentes objetos durante el tiempo de ejecución del programa. Por eso decimos que Python usa tipado dinámico

Introducción a la sintáxis de Python

• Tipos numéricos

Python dispone de los tipos numéricos y las operaciones más habituales:

2 * 4 - (7 - 1) / 3 + 1.0 # 7.0

Las divisiones por cero lanzan un error

1/0
  Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>

  ZeroDivisionError: division by zero

La división entre enteros en Python 3 devuelve un número real, al contrario que en Python 2.

3 / 2 # 1.5
Se puede forzar que la división sea entera con el operador //:

3 // 2 # 1
Se puede elevar un número a otro con el operador **:

2 ** 16 # 65536
Otro tipo que nos resultará muy útil son los complejos:

2 + 3j # (2+3j)

abs(2 + 3j) # 3.605551275463989
Podemos convertir variables a int, float, complex, str...

int(18.6) # 18

round(18.6) # 19

float(1) # 1.0

complex(2) # (2+0j)

str(256568) # '256568'
Podemos comprobar el tipo de una variable:

a = 2.
type(a) # float
isinstance(a, float) # True

Otras funciones útiles son:

print('hola mundo') # hola mundo

La función print es la que se usa para imprimir resultados por pantalla. Por si lo ves en algún sitio, en Python 2 era una sentencia y funcionaba de manera distinta, sin paréntesis y sin posibilidad de pasar argumentos adicionales.

max(1,5,8,7) # 8
min(-1,1,0) # -1

• Asignación y operadores de comparación

La asignación se realiza con el operador =. Los nombres de las variables en Python pueden contener caracteres alfanuméricos (empezando con una letra) a-z, A-Z, 0-9 y otros símbolos como _

Por cuestiones de estilo, las variables suelen empezar con minúscula, reservando la mayúcula para clases. Algunos nombres no pueden ser usados porque son usados por python:

  and, as, 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, with, yield

Un ejemplo simple de asignación a una variable:

a = 1 + 2j
b = 3.14159 b

Podemos hacer asignación múltiple

x, y = 1, 2

Los operadores de comparación son:

• == igual a
• != distinto de
• < menor que
• ⇐ menor o igual que • > mayor que
• >= mayor o igual que

Devolverán un booleano: True o False

x=3
y=1
x < y # False
x <= y # False
x > y # True
x >= y # True
x <= 2 < y # True 'a' < 'b' # True

Si comparamos elementos no comparables, obtendremos un error

 
1 < 'hola'
 Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>

  TypeError: unorderable types: int() < str()

• Strings

Uno de los mayores cismas entre Python 2 y Python 3
En Python 2, hay unicode y str

En Python 3, hay byte y unicode (todas las cadenas lo son)

En Python 3, Todos los strings son secuencias de caracteres Unicode

  # Ejemplo sencillo de formateo de cadenas con variables posicionales

  nombre = 'Jorge'
  cualidad = 'sexy'

print("{0} es tremendamente {1}".format(nombre, cualidad)) # Puedo sustituir posiciones de un array

si_suffixes = ['KB', 'MB', 'GB', 'TB', 'PB', 'EB', 'ZB', 'YB'] print("1000{0[0]} = 1{0[1]}".format(si_suffixes)) # 1000KB = 1MB

En Python 2, el formateador de cadenas era muy parecido al estándar de lenguajes como C. Aun es posible usarlo en Python 3, pero no se recomienda. También podemos formatear cadenas simplemente concatenando, pero tampoco se recomienda

• Otros tipos de datos: secuencias

Otro tipo de datos muy importante que vamos a usar son las secuencias: las tuplas y las listas. Los dos son conjuntos ordenados de elementos: las tuplas se demarcan con paréntesis y las listas con corchetes.

una_lista = [1, 2, 3.0, 4 + 0j, "5"]

una_tupla = (1, 2, 3.0, 4 + 0j, "5")

assert(una_lista == una_tupla) # False

Para las tuplas, podemos incluso obviar los paréntesis:

tupla_sin_parentesis = 2,5,6,9,7

print(type(tupla_sin_parentesis)) # tuple

Puedes ver las tuplas como una estructura de datos similar al struct de C: un almacén de longitud fija de datos potencialmente heterogéneos.

En los dos tipos podemos comprobar fácilmente la longitud, o si contienen un elemento concreto

una_lista = [1, 2, 3.0, 4 + 0j, "5"]

una_tupla = (1, 2, 3.0, 4 + 0j, "5")

assert(2 in una_lista) # True

assert(2 in una_tupla) # True

print(len(una_lista)) # 5

print(len(una_tupla)) # 5

Podemos indexar las secuencias, utilizando la sintaxis [<inicio>:<final>:<salto>]:

una_lista = [1, 2, 3.0, 4 + 0j, "5"]

una_tupla = (1, 2, 3.0, 4 + 0j, "5")

print(una_lista[0]) # Primer elemento, 1
print(una_tupla[1]) # Segundo elemento, 2
print(una_lista[0:2]) # Desde el primero hasta el tercero, excluyendo este: 1, 2 
print(una_tupla[:3]) # Desde el primero hasta el cuarto, excluyendo este: 1, 2, 3.0 print(una_lista[-1]) # El último: 4 + 0j
print(una_tupla[:]) # Desde el primero hasta el último
print(una_lista[::2]) # Desde el primero hasta el último, saltando 2: 1, 3.0

Fíjate en dos detalles:

Cuando especificamos índices negativos, recorremos el array desde el final hasta el principio. Por eso [-1] da el último elemento, [-2] el penúltimo y así sucesivamente.

Hemos utilizado la notación [::2] para el último caso. Si no especificamos nada para el inicio y el fin, empezamos en el principio y terminamos en el final. Por eso [:] devuelve todos los elementos de la secuencia.

• Otros tipos de datos: diccionarios

  # Crear un diccionario

a_dict = {'server': 'server.com', 'database': 'MySQL'}

print(a_dict) # {'database': 'MySQL', 'server': 'server.com'}

# Podemos acceder a los elementos de un diccionario usando indexación tipo array print(a_dict['server']) # server.com
print(a_dict['database']) # MySQL

# Se pueden añadir todos los elementos que se quiera a un diccionario. Y también podemos modificar los existentes
a_dict['user'] = 'Jorge'
a_dict['database'] = 'PostgreSQL'

print(a_dict) # {'database': 'PostgreSQL', 'user': 'Jorge', 'server': 'server.com'}