Funciones parametrizadas

 4.2.1 Funciones parametrizadas

El potencial completo de una función se revela cuando puede ser equipada con una interface que es capaz de aceptar datos provenientes de la invocación. Dichos datos pueden modificar el comportamiento de la función, haciéndola más flexible y adaptable a condiciones cambiantes.

Un parámetro es una variable, pero existen dos factores que hacen a un parámetro diferente:

• los parámetros solo existen dentro de las funciones en donde han sido definidos, y el único lugar donde un parámetro puede ser definido es entre los paréntesis después del nombre de la función, donde se encuentra la palabra clave reservada def;
• la asignación de un valor a un parámetro de una función se hace en el momento en que la función se manda llamar o se invoca, especificando el argumento correspondiente.

def function(parameter):
    ###
 

Recuerda que:

• los parámetros solo existen dentro de las funciones (este es su entorno natural)
• los argumentos existen fuera de las funciones, y son los que pasan los valores a los parámetros correspondientes.

Existe una clara división entre estos dos mundos.

Enriquezcamos la función anterior agregándole un parámetro - se utilizará para mostrar al usuario el valor de un número que la función pide.

Se tendrá que modificar la definición def de la función - así es como se ve ahora:

def message(number):
    ###
 

Esta definición especifica que nuestra función opera con un solo parámetro con el nombre de number. Se puede utilizar como una variable normal, pero solo dentro de la función - no es visible en otro lugar.

Ahora hay que mejorar el cuerpo de la función:

>>def message(number):

>>    print("Ingresa un número:", number)

Se ha hecho buen uso del parámetro. Nota: No se le ha asignado al parámetro algún valor.

¿Es correcto? Si, lo es.

Un valor para el parámetro llegará del entorno de la función.

Recuerda: especificar uno o más parámetros en la definición de la función

es un requerimiento, y se debe de cumplir durante la invocación de la misma.

Se debe proveer el mismo número de argumentos como haya parámetros definidos.

El no hacerlo provocará un error. Intenta ejecutar el código en el editor.

>>def message(number):

>>    print("Ingresa un número:", number)

>>message()

Esto es lo que aparecerá en consola:

Output

TypeError: message() missing 1 required positional argument: 'number'

Aquí está ya de manera correcta:

def message(number):
    print("Ingresa un número:", number)
 
message(1)
 

365 Días de Python. Dia 17 en Clcoding.com

Para el Día 17 del reto "365 Days of Python" en clcoding.com, el contenido principal se centra en un programa práctico. Cabe mencionar que clcoding suele publicar dos tipos de contenido diario: un programa (proyecto) y un desafío de lógica (quiz).

Aquí tienes los detalles de ambos para el Día 17:

1. Programa del Día 17: Encontrar todos los divisores de un entero

Este es el contenido principal del reto de programación. El objetivo es escribir una función que reciba un número y devuelva una lista con todos sus divisores.

Código de ejemplo:

Python

>>def check_divisor(number):
>>    number = abs(number) # Asegura que funcione con números negativos
>>    divisors = []
>>    for i in range(1, number + 1):
>>        if number % i == 0:
>>            divisors.append(i)
>>    return divisors

>># Solicitar entrada al usuario
>>num = int(input("Introduce un número entero: "))
>>print(f"Los divisores de {num} son: {check_divisor(num)}")

>>>

Introduce un número entero: 5
Los divisores de 5 son: [1, 5]

>>help(abs)

>>>

Help on built-in function abs in module builtins:

abs(x, /)

    Return the absolute value of the argument.

Explicación:

• Se usa abs() para manejar números negativos.

• Se recorre un rango desde 1 hasta el número inclusive.

• Si el residuo de la división (%) es cero, el número es un divisor y se añade a la lista.

---

2. Python Coding Challenge (Quiz de Lógica) - Día 17

Si te refieres al desafío tipo "adivina la salida" (output), el reto del Día 17 suele ser el siguiente:

Código del desafío:

Python

>>x = "PythonCoding"
>>y = False
>>z = int(x[2:6] == "thon")
>>print(z)

Resultado y explicación:

• Salida: 1

• Por qué: 1. x[2:6] realiza un slicing de la cadena "PythonCoding" desde el índice 2 hasta el 5, resultando en la palabra "thon". 2. La comparación "thon" == "thon" devuelve True. 3. int(True) convierte el valor booleano en entero, que en Python es 1.

---

3. Bonus: Errores comunes (Python Mistakes - Día 17)

En su serie de "errores que todos cometen", el Día 17 trata sobre: Asumir que list.copy() es una copia profunda (Deep Copy).

• Explica que .copy() solo hace una copia superficial (shallow copy), por lo que si tienes listas anidadas, los cambios en la sublista de la copia afectarán a la original. La solución es usar import copy y copy.deepcopy().

¿Te gustaría que profundice en alguno de estos puntos para tu podcast o que te ayude con otro día del reto?

Introducción a funciones y sentencias condicionales. Python para ciencia de datos

Fuente: Coursera & Google

Funciones y sentencias condicionales

En este curso, vamos a seguir construyendo sobre su base de conocimientos de Python. Al final del curso, usted será capaz de escribir declaraciones en código Python para realizar operaciones de múltiples pasos en sus datos. También aprenderá a escribir código limpio y legible que puede ser fácilmente entendido y reutilizado por otros profesionales de datos. Ser capaz de colaborar con los compañeros de equipo es una de las habilidades más importantes para un profesional de Datos Y escribir código limpio es una gran manera de colaborar con sus compañeros de equipo y ayudar a su equipo a alcanzar sus objetivos. Trabajar con código limpio ayuda a su equipo a trabajar más rápido, comunicarse más eficazmente y producir mejores resultados. Empezaremos con funciones, o trozos de código reutilizables que te permiten realizar tareas específicas. Las funciones son como los verbos o palabras de acción de un lenguaje de programación. 

Puedes recurrir a una función en cualquier momento para que te ayude a realizar acciones útiles con tus datos, como ordenar, clasificar, resumir y mucho más. 

A continuación, hablaremos de cómo escribir código limpio que puedan entender fácilmente sus compañeros de equipo y colaboradores. Aprenderá dos elementos importantes para escribir código limpio, la reutilización y la modularidad. Ambas prácticas aceleran el desarrollo de proyectos y ayudan a los profesionales de datos a centrarse en las necesidades empresariales básicas y a evitar perder tiempo haciendo repeticiones. A continuación, examinaremos otro aspecto clave de la escritura de código limpio, los comentarios. 

Los comentarios son una práctica útil porque le ayudan a considerar su proceso de pensamiento mientras documenta su flujo de trabajo para los compañeros de equipo. Usar comentarios para describir los componentes de un problema le ayuda a resolverlo en pasos claros y sencillos. 

A continuación, analizaremos cómo utilizar operadores para comparar valores. Revisaremos dos tipos de operadores, los comparadores y los operadores lógicos. Comparadores como mayor que o menor que permiten comparar dos valores. Operadores lógicos como AND y OR permiten conectar varias sentencias y realizar comparaciones más complejas. 

Los profesionales de los datos utilizan operadores para analizar y tomar decisiones sobre sus datos. Por último, consideraremos las sentencias condicionales, que indican al ordenador cómo tomar decisiones basándose en sus instrucciones. Aprenderá a escribir sentencias if-else y else-if. 

Los profesionales de los datos utilizan sentencias condicionales para estructurar operaciones complejas y realizar todo tipo de tareas prácticas, como agrupar datos y organizar archivos. Las sentencias condicionales hacen que tu código Python sea más flexible y potente. Cuando estés listo, nos vemos en el siguiente vídeo. 

En este curso, vamos a seguir construyendo sobre su base de conocimientos de Python. Al final del curso, usted será capaz de escribir declaraciones en código Python para realizar operaciones de múltiples pasos en sus datos. También aprenderá a escribir código limpio y legible que puede ser fácilmente entendido y reutilizado por otros profesionales de datos. Ser capaz de colaborar con los compañeros de equipo es una de las habilidades más importantes para un Datos Y escribir código limpio es una gran manera de colaborar con sus compañeros de equipo y ayudar a su equipo a alcanzar sus objetivos. Trabajar con código limpio ayuda a su equipo a trabajar más rápido, comunicarse más eficazmente y producir mejores resultados. Empezaremos con funciones, o trozos de código reutilizables que te permiten realizar tareas específicas. Las funciones son como los verbos o palabras de acción de un lenguaje de programación.  Reproduce el video desde ::55 y sigue la transcripción0:55 Puedes recurrir a una función en cualquier momento para que te ayude a realizar acciones útiles con tus datos, como ordenar, clasificar, resumir y mucho más. A continuación, hablaremos de cómo escribir código limpio que puedan entender fácilmente sus compañeros de equipo y colaboradores. Aprenderá dos elementos importantes para escribir código limpio, la reutilización y la modularidad. Ambas prácticas aceleran el desarrollo de proyectos y ayudan a los profesionales de datos a centrarse en las necesidades empresariales básicas y a evitar perder tiempo haciendo repeticiones. A continuación, examinaremos otro aspecto clave de la escritura de código limpio, los comentarios. Los comentarios son una práctica útil porque le ayudan a considerar su proceso de pensamiento mientras documenta su flujo de trabajo para los compañeros de equipo. Usar comentarios para describir los componentes de un problema le ayuda a resolverlo en pasos claros y sencillos.  Reproduce el video desde :1:41 y sigue la transcripción1:41 A continuación, analizaremos cómo utilizar operadores para comparar valores. Revisaremos dos tipos de operadores, los comparadores y los operadores lógicos. Comparadores como mayor que o menor que permiten comparar dos valores. Operadores lógicos como AND y OR permiten conectar varias sentencias y realizar comparaciones más complejas. Los profesionales de los datos utilizan operadores para analizar y tomar decisiones sobre sus datos. Por último, consideraremos las sentencias condicionales, que indican al ordenador cómo tomar decisiones basándose en sus instrucciones. Aprenderá a escribir sentencias if-else y else-if.  Reproduce el video desde :2:22 y sigue la transcripción2:22 Los profesionales de los datos utilizan sentencias condicionales para estructurar operaciones complejas y realizar todo tipo de tareas prácticas, como agrupar datos y organizar archivos. Las sentencias condicionales hacen que tu código Python sea más flexible y potente. Cuando estés listo, nos vemos en el siguiente vídeo.  En este curso, vamos a seguir construyendo sobre su base de conocimientos de Python. Al final del curso, usted será capaz de escribir declaraciones en código Python para realizar operaciones de múltiples pasos en sus datos. También aprenderá a escribir código limpio y legible que puede ser fácilmente entendido y reutilizado por otros profesionales de datos. Ser capaz de colaborar con los compañeros de equipo es una de las habilidades más importantes para un Datos Y escribir código limpio es una gran manera de colaborar con sus compañeros de equipo y ayudar a su equipo a alcanzar sus objetivos. Trabajar con código limpio ayuda a su equipo a trabajar más rápido, comunicarse más eficazmente y producir mejores resultados. Empezaremos con funciones, o trozos de código reutilizables que te permiten realizar tareas específicas. Las funciones son como los verbos o palabras de acción de un lenguaje de programación.  Reproduce el video desde ::55 y sigue la transcripción0:55 Puedes recurrir a una función en cualquier momento para que te ayude a realizar acciones útiles con tus datos, como ordenar, clasificar, resumir y mucho más. A continuación, hablaremos de cómo escribir código limpio que puedan entender fácilmente sus compañeros de equipo y colaboradores. Aprenderá dos elementos importantes para escribir código limpio, la reutilización y la modularidad. Ambas prácticas aceleran el desarrollo de proyectos y ayudan a los profesionales de datos a centrarse en las necesidades empresariales básicas y a evitar perder tiempo haciendo repeticiones. A continuación, examinaremos otro aspecto clave de la escritura de código limpio, los comentarios. Los comentarios son una práctica útil porque le ayudan a considerar su proceso de pensamiento mientras documenta su flujo de trabajo para los compañeros de equipo. Usar comentarios para describir los componentes de un problema le ayuda a resolverlo en pasos claros y sencillos.  Reproduce el video desde :1:41 y sigue la transcripción1:41 A continuación, analizaremos cómo utilizar operadores para comparar valores. Revisaremos dos tipos de operadores, los comparadores y los operadores lógicos. Comparadores como mayor que o menor que permiten comparar dos valores. Operadores lógicos como AND y OR permiten conectar varias sentencias y realizar comparaciones más complejas. Los profesionales de los datos utilizan operadores para analizar y tomar decisiones sobre sus datos. Por último, consideraremos las sentencias condicionales, que indican al ordenador cómo tomar decisiones basándose en sus instrucciones. Aprenderá a escribir sentencias if-else y else-if.  Reproduce el video desde :2:22 y sigue la transcripción2:22 Los profesionales de los datos utilizan sentencias condicionales para estructurar operaciones complejas y realizar todo tipo de tareas prácticas, como agrupar datos y organizar archivos. Las sentencias condicionales hacen que tu código Python sea más flexible y potente. Cuando estés listo, nos vemos en el siguiente vídeo.  En este curso, vamos a seguir construyendo sobre su base de conocimientos de Python. Al final del curso, usted será capaz de escribir declaraciones en código Python para realizar operaciones de múltiples pasos en sus datos. También aprenderá a escribir código limpio y legible que puede ser fácilmente entendido y reutilizado por otros profesionales de datos. Ser capaz de colaborar con los compañeros de equipo es una de las habilidades más importantes para un Datos Y e: agregado a la selección Presiona [CTRL + S] para guardar como nota. 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Python For Everybody (Py4E). Seccion 4.

 Py4E, Sección 4, Funciones en Python

La sección 4 del curso se enfoca en el concepto de funciones en Python, explicando cómo se definen y utilizan para organizar y reutilizar código.

Aquí tienes un resumen de los puntos clave:

• Pasos Almacenados (y Reutilizados): Se introduce la idea de que las funciones son bloques de código que se pueden almacenar y luego reutilizar varias veces en un programa, evitando la repetición de código. Se muestra un ejemplo donde una función simple thing() imprime dos líneas de texto, y luego se llama a esa función múltiples veces.
• Tipos de Funciones en Python:
  • Funciones Integradas (Built-in): Son funciones que ya vienen con Python y están listas para usar (ej. print(), input(), type(), float(), int(), max(), min()).
  • Funciones Definidas por el Usuario: Son funciones que los programadores crean por sí mismos.
• Definición de Funciones:
  • Se utiliza la palabra reservada def para definir una función, seguida del nombre de la función y paréntesis opcionales para los parámetros.
  • El cuerpo de la función debe estar indentado.
  • La definición de una función no la ejecuta; solo la prepara para ser llamada.
• Llamada/Invocación de Funciones:
  • Para ejecutar el código dentro de una función, se "llama" o "invoca" a la función usando su nombre seguido de paréntesis.
  • Se muestra un ejemplo de cómo max() y min() toman un argumento (por ejemplo, una cadena) y devuelven un resultado.
• Conversiones de Tipo (Repaso y Relevancia):
  • Se retoma el tema de la conversión de tipos (visto en la Presentación 02), enfatizando cómo funciones como int(), float(), y str() son cruciales, especialmente al trabajar con entradas de usuario que suelen ser cadenas de texto.
  • Se advierte sobre errores si se intenta convertir una cadena no numérica a un tipo numérico (ej. int('hello bob') causará un ValueError).
• Construyendo Nuestras Propias Funciones:
  • Se profundiza en la sintaxis para crear funciones propias, mostrando cómo el código dentro de def solo se ejecuta cuando la función es llamada.
  • Se explica el patrón de "almacenar y reutilizar" el código mediante funciones.
• Parámetros/Argumentos:
  • Las funciones pueden recibir "entradas" llamadas argumentos (o parámetros). Estos son valores que se pasan a la función cuando se la llama y que la función puede utilizar en su lógica.
  • Se muestra cómo las funciones pueden tener cero o más argumentos.
• Valores de Retorno (```
  return
  ```):
  • Las funciones pueden opcionalmente devolver un valor usando la palabra reservada return.
  • Cuando una función ejecuta una sentencia return, termina inmediatamente y el valor especificado se convierte en el resultado de la llamada a la función.
  • Se demuestra cómo una función puede realizar cálculos y devolver un resultado que puede ser utilizado por el código que la llamó.

En síntesis, esta seccion enseña la modularización del código a través de funciones, una práctica fundamental en programación para crear programas más legibles, organizados y eficientes.

Examen practico #1.Introduccion a Python, Universidad Catolica de Chile. Coursera

 

1. Pregunta #1

Esta será la forma de evaluar la escritura de código en este curso. Habrá un código incompleto (será una función de Python, pero de eso no debes preocuparte todavía), y tú deberás completarlo.

Por ejemplo, aquí escribe en la línea 3lo siguiente: suma = a + b (cuidando que tenga la misma cantidad de espacios a la izquierda que la línea anterior).

Estas a y b no deberán ser definidas: uno puede pensarlo como que, todos los nombres que van entre paréntesis después del nombre de la función, tendrán el valor correcto. 

>>def sumador(a, b):

>>  # Acá abajo escribe lo que pedimos

>>  suma = a + b

>>  # No cambies esta línea

>>  return suma

Notas PPI: def es una palabra reservada de Python que se usa para definir funciones creadas por el usuario. Y tiene la siguiente estructura:

def  Nombre_función (parámetro_1, parámetro_2,....., parámetro_n):

      instrucción_1

      instrucción_2

      instrucción_n

      return Nombre_variable 

Para ampliar la información sobre funciones, usar la herramienta buscar en este blog 

 

2. Pregunta #2

En esta funciones no buscamos que impriman nada con print, sino que retornen una variable. Por ejemplo, si están pidiendo la suma de dos números, como en la pregunta pasada, le devolveremos al que preguntó una variable que contenga el valor de la suma.

En esta pregunta, hay cuatro variables definidas, pero solo debes retornar una (es decir, en la línea 8 poner algo como return algo, con algo una opción entre var1, var2, var3, var4). En esta pregunta debes retornar la multiplicación de los dos parámetros (valores dentro de paréntesis después del nombre de la función) que se pasan a la función. ¿Cuál de las cuatro variables será?

>>def multiplicacion(a, b):

>>  var1 = a + b

>>  var2 = a + var1

>>  var3 = a * b

>>  var4 = a / b

 

>>  # Después de esta línea pon algo como return nombre_variable, 

>> # donde nombre_variable es la variable correcta según lo que pide. 

>> # Ojo: debe escribirse con la misma indentación (cantidad de espacios 

>> # al principio de la línea) que las líneas 2 a 5.

>>  return var3

Notas de PPI: En esta pregunta tenemos la función "multiplicacion" de parametros a,b; dentro del cuerpo de la función tenemos 4 variables: var1,var2,var3,var4; nos pide retronar la multiplicacion de los dos parametros y vemos que corresponde a var3. 

Si respondiste de igual manera:

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