Aprendiendo a programar con PythonCurso en 8 horas

Qu es un programa?Un programa es un conjunto de instrucciones diseadas para ordenar a la computadora a hacer algo.

Es similar a una receta de cocina, que consiste en una lista de ingredientes e instrucciones paso a paso donde se usan dichos ingredientes.

RecetaTomates fritos.Ingredientes:

1 Tomate200 gr Queso1 huevo100 gr Pan ralladoAceite

Instrucciones:

Cortar el tomate en 2 rodajas. Poner queso entre las rodajas, mezclar con huevo, cubrir con pan rallado y freir en aceite hasta que se dore.

Primer programaseq1 = 'Hola'seq2 = ' mundo!'total = seq1 + seq2print totalCdigoResultadoHola mundo!

Niveles de abstraccin

Ejemplo bajo y alto nivelBajo nivel (cdigo mquina x86)

8B542408 83FA0077 06B80000 0000C383FA027706 B8010000 00C353BB 01000000B9010000 008D0419 83FA0376 078BD98BC84AEBF1 5BC3

Alto nivel (Python)

def fib(n): a, b = 0, 1 for i in range(n): a, b = b, a + b return a

Ejemplo bajo y alto nivelBajo nivel (bytecode de Python)

0 LOAD_CONST 1 ('Hello, world!')3 PRINT_ITEM 4 PRINT_NEWLINE

Alto nivel (Python)

print 'Hello, world!'

CompilacinGrfico CC-SA-NC 3.0 Fuente: https://www.cs.utk.edu/~help/doku.php?id=compile:cTraduccin desde el cdigo fuente a instrucciones ejecutables

Consecuencias de la compilacinTiempo de compilacinAceleracin en la ejecucin del softwareSoftware dependiente de una plataforma

Paradigmas de programacinProcedural / Estructurada: C, Pascal, Perl.Orientada a Objetos: C++, Java.Lgico: Prolog, Lisp.

Programacin proceduralLos programas tienen rutinas o funciones con los pasos a seguir.

Beneficios:

Estructurar el cdigo en bloques para reutilizarlos.Seguimiento de la lgica del programa (sin saltos a posiciones arbitrarias, aka go to).

POO (OOP)Se usan objetos para disear los programas. Los objetos son estructuras de datos que tienen propiedades (caracteristicas) y mtodos (acciones) que le son propios.Caracteristicas:

EncapsulacinAbstraccin de datosPolimorfismoHerencia

Python: Especificacin e implementacinEspecificacin: Definicin de caracteristicas del lenguaje

Implementacin: Programa que cumple con dicha especificacin. Ej.: CPython, IronPython, Jython

Caractersticas de PythonFcil de aprender y de programarFcil de leer (similar a pseudocdigo)Interpretado (Rpido para programar)Datos de alto nivel (listas, diccionarios, sets, etc)Libre y gratuitoMultiplataforma (Win, Linux y Mac)Pilas incluidasCantidad de bibliotecas con funciones extrasComunidad

Leer archivo y cargarlo en arrayVBDim i, j, Array_Used As IntegerDim MyArray() As StringDim InBuffer, Temp As StringArray_Used = 0ReDim MyArray(50)'open a text file here . . .Do While Not EOF(file_no) Line Input #file_no, MyArray(Array_Used) Array_Used = Array_Used + 1 If Array_Used = UBound(MyArray) Then ReDim Preserve MyArray(UBound(MyArray) + 50) End IfLoop'simple bubble sortFor i = Array_Used - 1 To 0 Step -1 For j = 1 To i If MyArray(j - 1) > MyArray(j) Then 'swap Temp = MyArray(j - 1) MyArray(j - 1) = MyArray(j) MyArray(j) = Temp End If NextNext

Leer archivo y cargarlo en listaPython# Abrir un archivo de texto . . .file_object = open(FILENAME)

# Leer todas las lineas del texto en una lista (similar a un array)lista = file_object.readlines()

# Ordenar la listalista.sort()

Las pilas puestas La biblioteca estndar ayuda con...Servicios del sistema, fecha y hora, subprocesos, sockets, i18n y l10n, base de datos, threads, formatos zip, bzip2, gzip, expresiones regulares, XML (DOM y SAX), Unicode, SGML, HTML, XHTML, email, manejo asincrnico de sockets, clientes HTTP, FTP, SMTP, NNTP, POP3, IMAP4, servidores HTTP, SMTP, debugger, random, curses, logging, compilador, decompilador, CSV, anlisis lexicogrfico, interfaz grfica incorporada, matemtica real y compleja, criptografa, introspeccin, unit testing, doc testing, etc., etc...

Bibliotecas externasBases de datosMySQL, PostgresSQL, MS SQL, Informix, DB/2, SQLiteInterfaces grficasQt, GTK, win32, wxWidgets, CairoFrameworks WebDjango, Turbogears, Zope, Plone, webpy Y un montn ms de temas...Biopython: Manejo de secuencias genticasPIL: para trabajar con imgenesPyGame: juegos, presentaciones, grficosSymPy: matemtica simblicaNumpy: calculos de alta performance...

Mas pilas...Bases de datosMySQL, PostgresSQL, MS SQL, Informix, DB/2, SQLiteInterfaces grficasQt, GTK, win32, wxWidgets, CairoFrameworks WebDjango, Turbogears, Zope, Plone, webpy Y un montn ms de temas...Biopython: Manejo de secuencias genticasPIL: para trabajar con imgenesPyGame: juegos, presentaciones, grficosSymPy: matemtica simblicaNumpy: calculos de alta performance...

CPython e IDLE

Prctica en intrprete interactivo>>> 2+24>>> _*416>>> 10/33>>> float(10)/33.3333333333333335>>> 10.0/33.3333333333333335>>> int(2.1)2>>> int(2.9)2>>> round(2.9)3.0>>> int(round(2.9))3>>> round(2.932224,2)2.9300000000000002>>> print round(2.932224,2)2.93

Prctica en intrprete interactivo II

>>> "hola" + " mundo!"'hola mundo!'>>> ("hola" + " mundo!").upper()'HOLA MUNDO!'>>> ' 123'.strip()'123'>>> 123.strip() File "", line 1 123.strip() ^SyntaxError: invalid syntax>>> >>> str(123)'123'>>> int('123')123

Help incorporado>>> help()

Welcome to Python 2.6! This is the online help utility.

If this is your first time using Python, you should definitely check out the tutorial on the Internet at http://docs.python.org/tutorial/.

Enter the name of any module, keyword, or topic to get help on writing Python programs and using Python modules. To quit this help utility and return to the interpreter, just type "quit".

To get a list of available modules, keywords, or topics, type "modules", "keywords", or "topics". Each module also comes with a one-line summary of what it does; to list the modules whose summaries contain a given word such as "spam", type "modules spam".

Tipo de datos: Primarios y derivadosPrimarios (o primitivos): No necesitan de otro tipo de datos, como numericos (int, float, decimal, complex) y str (cadenas).

Derivados: Agrupan a alguno de los anteriores, como listas, diccionarios, tuplas, etc. Se pueden subclasificar segn distintos parmetros:Ordenados (o secuenciales) DesordenadosMutables Inmutables

>>> type(5)

>>> type(5.0)

>>> type(5 + 5.0)

>>> 5 + 5.010.0>>> type(2+3j)

>>> (2+3j).real2.0>>> (2+3j).imag3.0>>> type('Hola!')

>>> 'hola' + ' mundo!''hola mundo!'>>> 'hela' + 2Traceback (most recent call last): File "", line 1, in 'hela' + 2TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects>>> 'hela' + str(2)'hela2'

Decimal

El problema de los nmeros flotantes:

>>> 0.1 + 0.1 + 0.1 - 0.35.5511151231257827e-17

Una manera de evitar esto:

>>> round(0.1 + 0.1 + 0.1 - 0.3,1)0.0

Alternativamente, para no perder precisin:

>>> from decimal import Decimal>>> Decimal('0.1') + Decimal('0.1') + Decimal('0.1') - Decimal('0.3')Decimal('0.0')

Mas informacin: http://docs.python.org/library/decimal.html

str (String o Cadenas)

>>> 'Hola mundo!''Hola mundo!'>>> a='Hola mundo!'>>> len(a)11>>> a.lower()'hola mundo!'>>> a.count('o')2>>> a.find('H')0>>> a.find('mundo')5>>> a.find('e')-1>>> a.index(' ')4>>> a.index('e')Traceback (most recent call last): File "", line 1, in a.index('e')ValueError: substring not found>>> a.split(' ')['Hola', 'mundo!']

http://docs.python.org/library/string.html

Datos ordenados: Listas

>>> mi_lista = [1,2,3]>>> mi_lista.append(5)>>> mi_lista[1, 2, 3, 5]>>> mi_lista.pop()5>>> mi_lista[1, 2, 3]>>> mi_lista + [4][1, 2, 3, 4]>>> mi_lista[1, 2, 3]>>> mi_lista = mi_lista + [4]>>> mi_lista[1, 2, 3, 4]>>> mi_lista.extend([5,6])>>> mi_lista[1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> mi_lista[0]1>>> mi_lista[3]4>>> mi_lista[3:5][4, 5]>>> mi_lista[-2]5

Mas sobre listas:>>> variada = ['boga', 'cornalito', 'tararira']>>> variada[2]'tararira'>>> variada[2][2:8]'rarira'>>> variada[2][2:]'rarira'>>> variada.append('pulpo')>>> variada['boga', 'cornalito', 'tararira', 'pulpo']>>> variada.remove('cornalito')>>> variada['boga', 'tararira', 'pulpo']>>> variada.sort()>>> variada['boga', 'pulpo', 'tararira']>>> variada.index('pulpo')1>>> variada.index('pulpa')Traceback (most recent call last): File "", line 1, in variada.index('pulpa')ValueError: list.index(x): x not in list>>> 'pulpo' in variadaTrue>>> 'pulpa' in variadaFalse

List comprehesion>>> vec = [2, 4, 6]>>> [3*x for x in vec][6, 12, 18]>>> [3*x for x in vec if x > 3][12, 18]>>> [3*x for x in vec if x < 2][]>>> [[x,x**2] for x in vec][[2, 4], [4, 16], [6, 36]]

Tuplas: Similares a listas, aunque inmutables.>>> t1 = ('sgn1545',5,45)>>> t1[0]'sgn1545'>>> 5 in t1True>>> t1.index(45)2>>> t1.count(45)1>>> t1.append(4)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in t1.append(4)AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'>>> t1.pop()Traceback (most recent call last): File "", line 1, in t1.pop()AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'pop'>>> t1.remove(45)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in t1.remove(45)AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'remove'

Diccionarios: Datos agrupados por clave-valor, sin orden.>>> en2es = {'blue':'azul','red':'rojo','black':'negro'}>>> en2es['blue']'azul'>>> en2es['azul']Traceback (most recent call last): File "", line 1, in en2es['azul']KeyError: 'azul'>>> 'blue' in en2es #verifico que una clave exista en 1 dict.True>>> en2es.keys()['blue', 'black', 'red']>>> en2es.values()['azul', 'negro', 'rojo']>>> en2es.items()[('blue', 'azul'), ('black', 'negro'), ('red', 'rojo')]>>> en2es.get('green','N/D')'N/D'>>> es2en = {} #Diccionario vacio>>> es2en['azul'] = 'blue' #Cargo un par clave-valor>>> es2en{'azul': 'blue'}

Ejemplo de diccionariotom_map = { 1992: { 1:[ ('1A', 8.9), ('1B', 13.6), ('1C', 22.3), ('1D', 60.8), ('1E', 70.4), ('1F-G', 93.6), ('1H', 111.7), ('1I', 129.2), ('1J', 10000)], 2:[ ('2A', 1.6), ('2B', 16.2), ('2C', 18.6), ('2D', 22.5), ('2E', 27.6), ('2F', 44.8), ('2G', 68), ('2H', 72.4), ('2I', 76.1), ('2J', 100.5), ('2K', 122.9), ('2L', 10000)], 3:[ ('3A', 24.2), ('3B', 30.4), ('3C', 54.8), ('3D', 61.1), ('3E', 64.4), ('3F', 97), ('3G', 98.4), ('3H', 108), ('3I', 100000)], 4:[ ('4A', 2), ('4B', 6.6), ('4C', 32.9), ('4D', 38), ('4E', 50), ('4F', 58.4), ('4G', 100.5), ('4H', 113.2), ('4I', 10000)],5:[ ('5A', 4.6), ('5B', 17.2), ('5C', 42.8), ('5D', 44.6), ('5E', 72.7), ('5F', 75), ('5G', 84.9), ('5H', 92.3), ('5I', 10000)], 6:[ ('6A', 25), ('6B', 31.8), ('6C', 42), ('6D', 61.9), ('6E', 69.6), ('6F', 89.6), ('6G', 10000)], 7:[ ('7A', 3), ('7B', 11), ('7C', 21), ('7D', 36.8), ('7E', 52.6), ('7F', 70.6), ('7G', 75.7), ('7H', 10000)], 8:[ ('8A-B', 18.2), ('8C', 20.1), ('8D', 41.1), ('8E', 61.3), ('8F', 80.6), ('8G', 89.1), ('8H', 10000)], 9:[ ('9A', 8.9), ('9B', 22), ('9C', 28.9), ('9D', 39), ('9E', 56.4), ('9F', 57.4), ('9G', 64.2), ('9H', 69.1), ('9I', 79), ('9J', 102.6), ('9K', 10000)], 10:[ ('10A', 12), ('10B', 37.3), ('10C-D', 48.8), ('10E', 64.6), ('10F', 84.1), ('10G', 10000)], 11:[ ('11A', 20.8), ('11B', 32.3), ('11C', 45.4), ('11D', 59.3), ('11E', 79.9), ('11F', 83.3), ('11G', 83.8), ('11H', 10000)], 12:[ ('12A', 13.8), ('12B', 28.2), ('12C', 32.5), ('12D', 41), ('12E', 47.6), ('12F', 67.3), ('12G', 86), ('12H', 91.8), ('12I', 10000)]} , 2000 :{1:[ ('1A', 19.5), ('1B', 25), ('1C', 31.8), ('1D', 70), ('1E', 92.7), ('1F-G', 127.6), ('1H', 142), ('1I', 163), ('1J', 10000)],2:[ ('2A', 4), ('2B', 13), ('2C', 16), ('2D-E', 31), ('2F', 45.1), ('2G', 81.2), ('2H', 85), ('2I', 90.1), ('2J', 116.1), ('2K', 143), ('2L', 10000)], 3:[ ('3A', 32), ('3B', 33), ('3C', 71.5), ('3D', 83), ('3E', 85), ('3F', 129), ('3G', 140), ('3H-I', 10000)], 4:[ ('4A-B', 12), ('4C', 46), ('4D', 56), ('4E', 72.5), ('4F', 75), ('4G', 101), ('4H', 124), ('4I', 10000)], 5:[ ('5A', 13.5), ('5B', 30), ('5C', 69), ('5D', 71.1), ('5E', 102), ('5F', 104), ('5G', 110.1), ('5H', 112), ('5I', 10000)], 6:[ ('6A', 33.5), ('6B', 38.6), ('6C', 50), ('6D', 71), ('6E', 81), ('6F', 96), ('6G', 10000)], 7:[ ('7A', 2), ('7B', 7), ('7C', 21.5), ('7D', 45.5), ('7E', 48), ('7F', 72.3), ('7G', 73), ('7H', 10000)], 8:[ ('8A', 2), ('8B', 23.8), ('8C', 30), ('8D', 40), ('8E', 57), ('8F', 68.3), ('8G', 84), ('8H', 10000)], 9:[ ('9A', 4), ('9B', 28), ('9C', 32), ('9D', 35), ('9E', 50.3), ('9F', 53.7), ('9G', 57.5), ('9H', 62), ('9I', 72.5), ('9J', 102), ('9K', 10000)], 10:[ ('10A', 11), ('10B', 43), ('10C-E', 61.5), ('10F', 80), ('10G', 10000)], 11:[ ('11A', 20.5), ('11B', 36.5), ('11C', 49), ('11D', 76), ('11E', 90), ('11F-G', 92), ('11H', 10000)], 12:[ ('12A', 21), ('12B', 32.5), ('12C', 38), ('12D', 55.3), ('12E', 68.5), ('12F-G', 114), ('12H', 117), ('12I', 10000)]}}

Sets (Conjuntos)>>> mi_set = set()>>> mi_set.add('jose')>>> mi_set.add('juan')>>> mi_set.add('natalia')>>> mi_set.add('viki')>>> mi_setset(['jose', 'juan', 'viki', 'natalia'])>>> mi_set.pop()'jose'>>> mi_setset(['juan', 'viki', 'natalia'])>>> mi_set.add('jose')>>> mi_setset(['jose', 'juan', 'viki', 'natalia'])>>> mi_set.add('jose')>>> mi_setset(['jose', 'juan', 'viki', 'natalia'])>>> otro_set = set(['juan','karina','diana'])>>> otro_setset(['diana', 'juan', 'karina'])>>> mi_set.intersection(otro_set)set(['juan'])>>> mi_set.union(otro_set)set(['jose', 'viki', 'natalia', 'diana', 'juan', 'karina'])>>> mi_set.difference(otro_set)set(['jose', 'viki', 'natalia'])

Conversin de datos: En Python siempre es explicito>>> rgb=dict([('blue','#0000FF'),('black','#000000'),('red','#FF0000')])>>> rgb['black']'#000000'>>> list(t1)['sgn1545', 5, 45]>>> lista = list('Hago 1 lista')>>> lista['H', 'a', 'g', 'o', ' ', '1', ' ', 'l', 'i', 's', 't', 'a']>>> tuple(lista)('H', 'a', 'g', 'o', ' ', '1', ' ', 'l', 'i', 's', 't', 'a')>>> str(lista)"['H', 'a', 'g', 'o', ' ', '1', ' ', 'l', 'i', 's', 't', 'a']">>> ''.join(lista)'Hago una lista'>>> 'Hago una lista'.split(' ')['Hago', 'una', 'lista']

Data I/OEntrada:

input('prompt')raw_input('prompt')

>>> edad = input('Ingrese la edad: ')Ingrese la edad: 33>>> edad33>>> edad = raw_input('Ingrese la edad: ')Ingrese la edad: 33>>> edad'33'

Python 3: input() es raw_input()

Salida:

print

Python 3: print()

Estructuras de control de flujoif: Condicin

for: Repeticin

while: Repeticin

ifif : elif : else:

if coord != 'N/A': year = int(coord[0][-4:])

forfor in :

for x in [1, 3, 4]: print x

whilewhile :

while mi_set:print mi_set.pop()

Ejercicios

Archivos

Lectura:

Abrir (open) Leer (read, readlines, readline) Cerrar (close)

Escritura:

(1) Abrir (open)(2) Guardar (write)(3) Cerrar (close)

Leyendo un archivo:

(1)

La funcin open crea un filehandle.

open(filename[, mode[, bufsize]])

Ej:

fh = open('mi_archivo.txt','r')

(2)

read(n): Lee n bytes, por defecto lee el archivo entero.readline(): Devuelve str con una sola lineareadlines(): Devuelve una lista con str por cada lnea

fh = open('archivo.txt')contenido = fh.read()print contenido

fh = open('archivo.txt')contenido = fh.readlines()print contenido

contenido = ''fh = open('archivo.txt')while True: line = fh.readline() contenido += line if line='' breakprint contenido

# Para todos:fh.close()

fh = open('archivo.txt')

contenido = ''for line in fh: contenido += linefh.close()Apertura secuencial de un archivo

Leyendo con 'with' (Python 2.6 en adelante)

with EXPRESION as VARIABLE: BLOQUE DE CODIGO

with open('archivo.txt') as fh: for line in fh: print line

Escribiendo archivosModos de escritura:

w: Write, graba un archivo nuevo, si existe, borrarlo.

a: Append (agregar), agrega informacin al final de un archivo pre-existente. Si no existe, crea uno nuevo (uso tpico: logs).Ejemplo:

fh = open('/home/yo/archivo.txt','w')fh.write('1\n2\n3\n4\n5\n')fh.close()

Archivos CSV (Comma separated file)

Ejemplo:

Sebastin,Perez,33,23566777Jose,Martinez,23,42121329Karina,Gonzalez,32,24159857Maria Laura,Yaes,19,43852144

Otro separador:

Sebastin;Perez;33;23566777Jose;Martinez;23;42121329Karina;Gonzalez;32;24159857Maria Laura;Yaes;19;43852144

Leyendo CSV sin usar mdulo CSV:

fh = open('archivo.txt')for line in fh: linea = line.split(',') # procesar elementos: nombre = linea[0] apellido = linea[1] # etc, etcfh.close()

CSV con mdulo CSV

import csvlineas = csv.reader(open('fn.csv'))for line in lineas: nombre = line[0] apellido = line[1]

Cambiando separador (delimitador):

lineas = csv.reader(open('fn.csv'),delimiter=';')

Dialectos:

>>> csv.list_dialects()['excel-tab', 'excel']

Escribiendo archivos CSV

>>> import csv>>> spamWriter = csv.writer(open('eggs.csv', 'w'), delimiter=' ',... quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)>>> spamWriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])>>> spamWriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])

Lectura y escritura de Excel: xlrd y xlwtInstalando Easy_install:

En Windows: http://pypi.python.org/pypi/setuptools

import xlrdiedb = {} # Empty dictionarybook = xlrd.open_workbook('sampledata.xls')sh = book.sheet_by_index(0)for i in range(1,sh.nrows): #skips fist line. iedb[sh.cell_value(rowx=i, colx=1)] = \ sh.cell_value(rowx=i, colx=2)Leyendo Excel:

Creando planillas Excel:

import xlwtlist1 = [1,2,3,4,5]list2 = [234,267,281,301,331]wb = xlwt.Workbook()ws = wb.add_sheet('Primera hoja')ws.write(0,0,'Column A')ws.write(0,1,'Column B')i = 1for x,y in zip(list1,list2): #Walk 2 list @ once. ws.write(i,0,x) # Fila, Columna, Datos. ws.write(i,1,y) i += 1wb.save('mynewfile.xls')

Pickle: Persistencia simple de datos.

Pickle vs. cPickle

Grabar:

>>> spdict = {'blue':'azul','red':'rojo'}>>> spdict{'blue': 'azul', 'red': 'rojo'}>>> import cPickle>>> fh = open('spict.data','w')>>> cPickle.dump(spdict, fh)>>> fh.close()

Leer:

>>> spdict = cPickle.load(open('spict.data'))>>> spdict{'blue': 'azul', 'red': 'rojo'}

Modularizando el cdigoEjemplo de funcin:

Parmetros fijos:

>>> len('Hola')4

Parmetros variables:

>>> range(5)[0, 1, 2, 3, 4]>>> range(2,5)[2, 3, 4]>>> range(2,5,2)[2, 4]

Definicin de funcin:

def Nombre_Funcion(parametro1, parametro2, etc): ''' Descripcion optativa ''' cdigo de la funcin return DATA

Ejemplo:

def tair_data(f_in): tair9_d = {} for rec in SeqIO.parse(open(f_in),'fasta'): tair9_d[rec.id] = rec.description return tair9_d

Importante: Ambito de variables

Mas ejemplos:

def sgn_u(bacsgn,rango_ini,rango_end,sgn_u_tomato_d): """ Procesa un nombre tipo 'C02HBa0106H06.1' con sus posiciones, compara con datos en sgn_u_tomato_d y retorna cuales son. """ sgn_u = [] if bacsgn in sgn_u_tomato_d: for gendata in sgn_u_tomato_d[bacsgn]: if gendata[0]

Funcin que no devuelve nada (devuelve None)

def savelist(L, fn): ''' Una lista (L) es grabada como archivo con nombre fn ''' fh = open(fn,'w') for x in L: fh.write(x+'\n') fh.close() return None

Parametros por defecto

def savelist(L, fn='tmp.txt'): ''' Una lista (L) es grabada como archivo con nombre fn ''' fh = open(fn,'w') for x in L: fh.write(x+'\n') fh.close() return None

Nmero indeterminado de argumentosdef promedio(*numeros): if len(numeros)==0: return None else: return(float(sum(numeros))/len(numeros))No se conoce de antemano cuantos argumentos irn en la funcin. El argumento que tenga el * (asterisco) ser pasado como una tupla.

Nmero indeterminado de argumentos con clavesdef cli(nombre,**parametros): linea = '' for p_key,p_vals in parametros.iteritems(): linea += ' -' + p_key + ' ' + p_vals return nombre+lineaLos argumentos en exceso son pasados como diccionario

MdulosLos mdulos son archivos con instrucciones (funciones, clases) y datos para ser usado desde un programa.Usando mdulos

>>> import os>>> os.getcwd()'/home/sbassi'>>> from os import getcwd>>> getcwd()'/home/sbassi'>>> from os import *>>> getcwd()'/home/sbassi'>>> sep'/'>>> import xml.etree.ElementTree as ET

Instalando mdulos

(1) Copiar al PYTHONPATH

>>> import sys>>> sys.path['', '/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/xlrd-0.7.1-py2.6.egg', '/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/biopython-1.52-py2.6-linux-i686.egg', '/usr/lib/python2.6', '/usr/lib/python2.6/plat-linux2', '/usr/lib/python2.6/lib-tk', '/usr/lib/python2.6/lib-old', '/usr/lib/python2.6/lib-dynload', '/usr/lib/python2.6/dist-packages', '/usr/lib/python2.6/dist-packages/Numeric', '/usr/lib/python2.6/dist-packages/PIL', '/usr/lib/python2.6/dist-packages/gst-0.10', '/var/lib/python-support/python2.6', '/usr/lib/python2.6/dist-packages/gtk-2.0', '/var/lib/python-support/python2.6/gtk-2.0', '/usr/lib/python2.6/dist-packages/wx-2.6-gtk2-unicode', '/usr/local/lib/python2.6/dist-packages']

Instalando mdulos

(2) Usar gestor de paquetes

rpm, apt-get, etc

(3) Easy Install (easy_install)

$ sudo apt-get install python-setuptools$ sudo easy_install NOMBRE_DEL_MODULO

Modulos como programas:

if __name__ == "__main__": # hacer algo

Biblioteca estndar (PSL): http://docs.python.org/library/import os

# directorio actual?print os.getcwd()# listo todos los archivos del dir actualma = os.listdir(os.getcwd())# necesito solo los terminados en .txtma2 = []for x in ma: if x.endswith('.txt'): ma2.append(x)print ma2# otra manera de retener los terminados en .txtma2 = [x for x in ma if x.endswith('.txt')]print ma2

import glob

import glob

# directorio actual?print os.getcwd()# listo todos los archivos del dir actualma = os.listdir(os.getcwd())# necesito solo los terminados en .txtma2 = []for x in ma: if x.endswith('.txt'): ma2.append(x)print ma2# otra manera de retener los terminados en .txtma2 = [x for x in ma if x.endswith('.txt')]print ma2

import zipfile

a_list = ["Test1.txt", "Test2.txt", "Test3.txt"]

# Guardar archivos en un zipzfilename = "mi_archivozipeado.zip"zout = zipfile.ZipFile(zfilename, "w")for fname in a_list: zout.write(fname)zout.close()

import zipfile

myfile = zipfile.ZipFile('archivo.zip')

if myfile.is_zipfile(archivo.zip): print "Es un archivo zip OK" for fn in myfile.namelist(): print fn myfile.extractall()else: print "No es un archivo zip valido"

>>> import time>>> # esperar n segundos.>>> time.sleep(2)>>> time.asctime()'Tue Dec 1 20:07:34 2009'>>> time.time()1259708878.824398>>> time.time()1259708882.5425911>>> a = time.time()>>> b = time.time()>>> b-a6.0693800449371338

Para medir tiempo de procesos, usar mdulo timeit

import sysfrom optparse import OptionParser

usage = "usage: %prog [password_file] [dictionary_file]\n"usage += "or %prog [options] [password_file]\n\n"usage += "Type %prog -h for more information"parser = OptionParser(usage, version="%prog 1.0")parser.add_option("-i", "--input", dest="input_file", help="Input file. ")parser.add_option("-d", "--dictionary", dest="dict_file", help="Use a dictionary file. ")(opts, args) = parser.parse_args()if opts.input_file: fh = open(opts.input_file)elif args: fh = open(args[0])elif sys.stdin: fh = sys.stdinelse: parser.error("Enter an input file")if len(args)==2: fd = open(args[1])elif opts.dict_file: fd = open(opts.dict_file)else: parser.error('Enter a dictionary file or aspell dictionary')

Subprocess

import subprocess

cmd = ['ps', '-eo', 'pcpu']p = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE)std = p.communicate()[0]allstatus = str(std).split('\n')

>>> import webbrowser>>> webbrowser.open('http://www.py4bio.com')True>>> b = webbrowser.get('opera')>>> url = 'http://www.py4bio.com'>>> b.open(url)Truewebbrowser

Mas ayuda...

Manual de Python: http://pyspanishdoc.sourceforge.net/tut/tut.html

Mailing list: http://python.org.ar/pyar/ListaDeCorreo

List para incio: http://groups.google.com/group/a-python

Mas recursos: http://python.org.ar/pyar/AprendiendoPython

Mostrar como las 2 primeras lineas son los ingredientes y luego se hacen cosas con esos ingredientes.low-level programming language is a language that provides little or no abstraction from a computer's instruction set architecture. The word "low" refers to the small or nonexistent amount of abstraction between the language and machine languageLow-level languages are sometimes described as being "close to the hardware."

a high-level programming language is a programming language with strong abstraction from the details of the computer. it may use natural language elements, be easier to use, or be more portable across platforms. Such languages hide the details of CPU operations such as memory access models.

Hay lenguajes de muy alto nivel (Ej.: Renpy)

Abstraction penalty: high-level languages make complex programming simpler, while low-level languages tend to produce more efficient code.Diferencia entre nativo contra incorporado en OOP y estructurado.Dijkstra: Go To Statement Considered HarmfulNotar que normalmente Python = CPython aunque estrictamente no es lo mismo.