Diccionarios

DICCIONARIOS EN PYTHON

Los Diccionarios también llamados matrices asociativas , ya que son colecciones que contiene clave:valor ejemplo:

>>>diccionario = {"enero":1,"febrero":2,"marzo":3}
>>>diccionario
{'enero': 1, 'marzo': 3, 'febero': 2}

En la parte de la clave podemos usar cualquier tipo de valor inmutable: numeros, candenas, booleanos o tuplas menos listas o diccionarios dado que son mutables. La difrencia que existe entre diccionarios con la listas o las tuplas es que los valores almacenados en el diccionario no se le accede a traves de su indice si no atraves de su clave utilizando el operador de [] asi que de esta forma nuestros diccionarios no tienen un orden prestablecido :|

>>>diccionario["enero"]
1

de esta misma manera podemos modificar valores

>>>diccionario["enero"]=2
>>>diccionario["enero"]
2

lo dejamos como estaba

>>>diccionario["enero"]=1
>>>diccionario["enero"]
1

bueno en los diccionarios no se usa el slicing, entre otras cosa ya que los diccionarios no son secuencia, sino Mappings (mapeados, asociaciones)

FUNCIONES BASICAS :

has_key(k) Comprueba si el diccionario tiene la clave k. Es equivalente a la sin-
taxis k in D.

valido en python 2.x veamos:

>>>diccionario.has_key("enero")
True

si la clave enero se encuentra en nuestro diccionario nos devuelve True en caso contrario False, una equivalencia de esto seria:

>>> "enero" in diccionario
True

Debido a esta equivalencia este metodo se convertio en algo redundante producinedo una ambiguedad innecesaria, debido a esto la funcion D.has_key(k) fue eliminada de Python 3.x veamos:

valido solo en python 3.x

>>> "enero" in diccionario
True


ahora probemos la funcion has_key(k) en python 3.x

>>>diccionario.has_key('febrero')

Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'has_key'

como podemos comprobar la funcion has_key fue eliminada de python 3.x pero de igual forma contamos con >>>"enero" in diccionario para saber si se encuentra una clave de un diccionario :)


get(k[, d]) Busca el valor de la clave k en el diccionario. Es equivalente a utilizar D[k] pero al utilizar este método podemos indicar un valor a devolver por defecto si no se encuentra la clave, mientras que con la sintaxis D[k], de no existir la clave se lanzaría una excepción veamos:

>>>diccionario.get("marzo")
3

esto también lo podíamos averiguar de la froma D[k]

>>>diccionario["marzo"]
3

la ventaja de la función get(k[, d]) es que podemos indicar un valor a devolver si la clave no esta:

>>>diccionario.get("abril","valor no encontrado de la clave dada")
>>>'valor no encontrado de la clave dada'

bueno ahi defini un mensaje personalizado pero puede ser tambien que devuelva un entero o una lista etc.

items() Devuelve una lista de tuplas con pares clave-valor.

python 2.x

>>> diccionario.items()
[('enero', 2), ('marzo', 3), ('febero', 2)]

python 3.x

>>> list[diccionario.items()]
[('enero', 2), ('marzo', 3), ('febero', 2)]

como ven el resutado devuelto es una lista [(clave:valor),......]

keys() Devuelve una lista de las claves del diccionario.

python 2.x

>>>diccionario.keys()
['enero', 'marzo', 'febero']

python 3.x

>>>list(diccionario.keys())
['enero', 'marzo', 'febero']

values() Devuelve una lista de los valores del diccionario.

python 2.x

>>> diccionario.values()
[2, 3, 2]

python 3.x

>>> list(diccionario.values())
[2, 3, 2]

pop(k[, d]) Borra la clave k del diccionario y devuelve su valor. Si no se encuentra dicha clave se devuelve d si se especificó el parámetro o bien se lanza una excepción.

equivalente tanto para python 2.x como 3.x

>>> diccionario.pop("enero")
2
>>>diccionario
{'marzo': 3, 'febero': 2}


tambien podemos hacer esto y es equivalentes tanto Python 2.x y 3.x:

del diccionario ["marzo"]
>>>diccionario
{'febero': 2}

si queremos eliminar todos los elemntod del dicionario tan solo hacemos:

>>>diccionario.clear()
{ }

si se fijaron bien los metodos keys(), values() y items() de un diccionario devolvían listas en key() devolvia una lista de las claves de un diccionario, de values() devolvia una lista de los valores de un diccionario y items() devolvia una lista con clave:valor del diccionario osea el diccionario completo pero en una lista, cada una de esas funciones tiene una funcion analoga que serian:
keys() analoga iterkeys()
values() analoga itervalues()
items() analoga iteritems()

estas funciones analogas devuelven iteradores sobre la misma secuencia que las anteriores, esto de los iteradores lo explicare con mas detalle mas adelante.

tambien se fijaron que en python 3.x hacemos en algunas funciones el llamados de list list(diccionario.values()) para imprimir los datos buen es que en python 3 se introduce un concepto llamado vista y vamos a tratar de ver las ventajas que trae esto contra versiones anteriores de python 3.x ya que cuando hacemos diccionario.keys() en python3 obtengo es la vista del diccionario veamos:

python 3.x

>>>d=diccionario.keys() #obtengo la vista del diccionario
>>>type(v)
class 'dict_keys'

como ves es de tipo

class 'dict_keys'

>>> iterador= iter(v) # construyo un iterador a partir de la vista (no del dict!) >>> keys = list(v) # construyo una lista a partir de la vista

como ves es por eso que en python 3.x construimos la lista a partir de la vista si estamos en una version de python 2.x los iteradores lo conseguiamos de las funciones homologas (iterkeys(),iteritems() y itervalues() ) y en python 3.x solo con la funcion iter iterador= iter(v)


veamos con un ejemplo el concepto de vista para Python 3.x y su funcion iter() que su proposito puede ser mas para compatibilidad hacia atras con versiones previs a python 3.x

diccionario de ejemlo:

>>>dic={"guido":"python","linus":"linux","richard":"gnu"}

python 2.x

>>>iterador=dic.iterkeys()

ahora borremos un elemento del diccionario:

>>>del(dic["linus"])

ahora iteramos:

>>>for key in iterador:
.... print key
....

Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
NameError: name 'iterador' is not defined


bueno nos genera un error ya que nuestro iterador tiene un diccionario definido y al modificarlo
ya no podemos iterarlo osea recorrerlo con el for :( y ahi es donde entra el concepto de vista con python3 porque las vista son iterables :) veamos:

python 3.x

>>>dic={"guido":"python","linus":"linux","richard":"gnu"}
obtenemos la vista:
>>> vista=dic.keys()

ahora borremos un elemento del diccionario

>>>del(dic["linus"])

ahora iteramos con la vista:

>>>for key in vista:
.... print (key)
....
guido
richard

si en python 3.x hubieramos obtenido el iterador atraves de la funcion iter() asi iterador=iter(dic.keys()) si hacemos asi en python 3 tendriamos un comportamiento similar a Python 2.x y es el de que ese iterador no soporta modificacion durante la ejecucion.

Bueno creo que con lo que llevamos hasta aqui de python que son los tipos de datos operadores, listas, tuplas y diccionarios que era algo fundamental antes de iniciar con funciones, sentencias condicionales y bucles, que lo veremos ya en el proximo post. vamos despacios porque con el lanzamiento de python3 en cada tema vamos mostrando como se hace en python 2.x y ahora como se hace en python 3.x bueno no es todo pero donde hallan cambios lo ire indicando para que los que andan practicando vean el porque de las excepciones que nos arroja, bueno cualquier duda me la hacen saber bye.

 

tuplas y listas

Introducción

En este tutorial podrás aprender sobre tres estructuras de datos muy importante en Python: listas, tuplas y diccionarios. Estas estructuras desempeñan un papel importante en Python, y proporcionar maneras simples pero eficaces de manipulación de datos.

Este tutorial asume algunos conocimientos básicos de Python, como la sintaxis, el lenguaje construcciones básicas, tipos de datos y variables. Si usted está recién empezando con Python, puede ayudar a leer mi otro tutorial, Introducción a Python, en primer lugar.


El tipo de dato lista tiene algunos métodos más. Aquí están todos los métodos de los objetos lista:

list.append(x)

Agrega un ítem al final de la lista; equivale a a[len(a):] = [x].

list.extend(L)

Extiende la lista agregándole todos los ítems de la lista dada; equivale a a[len(a):] = L.

list.insert(i, x)

Inserta un ítem en una posición dada. El primer argumento es el índice del ítem delante del cual se insertará, por lo tanto a.insert(0, x) inserta al principio de la lista, y a.insert(len(a), x) equivale a a.append(x).

list.remove(x)

Quita el primer ítem de la lista cuyo valor sea x. Es un error si no existe tal ítem.

list.pop([i])

Quita el ítem en la posición dada de la lista, y lo devuelve. Si no se especifica un índice, a.pop() quita y devuelve el último ítem de la lista. (Los corchetes que encierran a i en la firma del método denotan que el parámetro es opcional, no que deberías escribir corchetes en esa posición. Verás esta notación con frecuencia en la Referencia de la Biblioteca de Python.)

list.index(x)

Devuelve el índice en la lista del primer ítem cuyo valor sea x. Es un error si no existe tal ítem.

list.count(x)

Devuelve el número de veces que x aparece en la lista.

list.sort()

Ordena los ítems de la lista, in situ.

list.reverse()

Invierte los elementos de la lista, in situ.

Un ejemplo que usa la mayoría de los métodos de lista:

>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print a.count(333), a.count(66.25), a.count('x')
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

tuplas procedimiento facil

aqui tienen un ejemplo ustedes lo pueden parcticar y poco a poco ustedes podran mas de programacion en
python (recuerden que si usted tiene algun video,imagenes, u informacion mandemelo a mi correo para
que sirva como material de apoño y en los creditos estara su nombre como muestra de agradecimiento. esperamos su apoyo)

e-mail: Kevin1941@hotmail.es

 e-mail:grillocompu@gmail.com

CLASES EN PYTHON

Python es un lenguaje de programación de alto nivel cuya filosofía hace hincapié en una sintaxis muy limpia y que favorezca un código legible.

Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma ya que soporta orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Es un lenguaje interpretado, usa tipado dinámico, es fuertemente tipado y multiplataforma.

Es administrado por la Python Software Foundation. Posee una licencia de código abierto, denominada Python Software Foundation License,1 que es compatible con la Licencia pública general de GNU a partir de la versión 2.1.1, e incompatible en ciertas versiones anteriores.

lo que mas bueno es de este lenguaje es su multiplataforma
ya se en windows o linux,ubuntu,solaris y mac/os pueden tener
la ventaja de usar python .

Historia
Guido van Rossum, creador de Python, en la convención OSCON 2006

Python fue creado a finales de los ochenta2 por Guido van Rossum en el Centro para las Matemáticas y la Informática (CWI, Centrum Wiskunde & Informatica), en los Países Bajos, como un sucesor del lenguaje de programación ABC, capaz de manejar excepciones e interactuar con el sistema operativo Amoeba.3

El nombre del lenguaje proviene de la afición de su creador original, Guido van Rossum, por los humoristas británicos Monty Python.4

Van Rossum es el principal autor de Python, y su continuo rol central en decidir la dirección de Python es reconocido, refiriéndose a él como Benevolente Dictador Vitalicio (en inglés: Benevolent Dictator for Life, BDFL).

En 1991, van Rossum publicó el código de la versión 0.9.0 en alt.sources.5 En esta etapa del desarrollo ya estaban presentes clases con herencia, manejo de excepciones, funciones y los tipos modulares, como: str, list, dict, entre otros. Además en este lanzamiento inicial aparecía un sistema de módulos adoptado de Modula-3; van Rossum describe el módulo como “una de las mayores unidades de programación de Python”.2 El modelo de excepciones en Python es parecido al de Modula-3, con la adición de una cláusula else.3 En el año 1994 se formó comp.lang.python, el foro de discusión principal de Python, marcando un hito en el crecimiento del grupo de usuarios de este lenguaje.

Python alcanzó la versión 1.0 en enero de 1994. Una característica de este lanzamiento fueron las herramientas de la programación funcional: lambda, reduce, filter y map. Van Rossum explicó que “hace 12 años, Python adquirió lambda, reduce(), filter() y map(), cortesía de un hacker de Lisp que las extrañaba y que envió parches”.6 El donante fue Amrit Prem; no se hace ninguna mención específica de cualquier herencia de Lisp en las notas de lanzamiento.

La última versión liberada proveniente de CWI fue Python 1.2. En 1995, van Rossum continuó su trabajo en Python en la Corporation for National Research Initiatives (CNRI) en Reston, Virginia, donde lanzó varias versiones del software.

Durante su estancia en CNRI, van Rossum lanzó la iniciativa Computer Programming for Everybody (CP4E), con el fin de hacer la programación más accesible a más gente, con un nivel de 'alfabetización' básico en lenguajes de programación, similar a la alfabetización básica en inglés y habilidades matemáticas necesarias por muchos trabajadores. Python tuvo un papel crucial en este proceso: debido a su orientación hacia una sintaxis limpia, ya era idóneo, y las metas de CP4E presentaban similitudes con su predecesor, ABC. El proyecto fue patrocinado por DARPA.7 En el año 2007, el proyecto CP4E está inactivo, y mientras Python intenta ser fácil de aprender y no muy arcano en su sintaxis y semántica, alcanzando a los no-programadores, no es una preocupación activa.8

En el año 2000, el equipo principal de desarrolladores de Python se cambió a BeOpen.com para formar el equipo BeOpen PythonLabs. CNRI pidió que la versión 1.6 fuera pública, continuando su desarrollo hasta que el equipo de desarrollo abandonó CNRI; su programa de lanzamiento y el de la versión 2.0 tenían una significativa cantidad de traslapo.9 Python 2.0 fue el primer y único lanzamiento de BeOpen.com. Después que Python 2.0 fuera publicado por BeOpen.com, Guido van Rossum y los otros desarrolladores de PythonLabs se unieron en Digital Creations.

Python 2.0 tomó una característica mayor del lenguaje de programación funcional Haskell: listas por comprensión. La sintaxis de Python para esta construcción es muy similar a la de Haskell, salvo por la preferencia de los caracteres de puntuación en Haskell, y la preferencia de Python por palabras claves alfabéticas. Python 2.0 introdujo además un sistema de recolección de basura capaz de recolectar referencias cíclicas.9

Posterior a este doble lanzamiento, y después que van Rossum dejó CNRI para trabajar con desarrolladores de software comercial, quedó claro que la opción de usar Python con software disponible bajo GNU GPL era muy deseable. La licencia usada entonces, la Python License, incluía una cláusula estipulando que la licencia estaba gobernada por el estado de Virginia, por lo que, bajo la óptica de los abogados de Free Software Foundation (FSF), se hacía incompatible con GPL. CNRI y FSF se relacionaron para cambiar la licencia de software libre de Python para hacerla compatible con GPL. En el año 2001, van Rossum fue premiado con FSF Award for the Advancement of Free Software.

Python 1.6.1 es esencialmente el mismo que Python 1.6, con unos pocos arreglos de bugs, y con una nueva licencia compatible con GPL.1
Código Python con coloreado de sintaxis.

Python 2.1 fue un trabajo derivado de Python 1.6.1, así como también de Python 2.0. Su licencia fue renombrada a: Python Software Foundation License. Todo el código, documentación y especificaciones añadidas, desde la fecha del lanzamiento de la versión alfa de Python 2.1, tiene como dueño a Python Software Foundation (PSF), una organización sin ánimo de lucro fundada en el año 2001, tomando como modelo la Apache Software Foundation.1 Incluido en este lanzamiento fue una implementación del scoping más parecida a las reglas de static scoping (del cual Scheme es el originador).10

Una innovación mayor en Python 2.2 fue la unificación de los tipos en Python (tipos escritos en C), y clases (tipos escritos en Python) dentro de una jerarquía. Esa unificación logró un modelo de objetos de Python puro y consistente.11 También fueron agregados los generadores que fueron inspirados por el lenguaje Icon.12

Las adiciones a la biblioteca estándar de Python y las decisiones sintácticas fueron influenciadas fuertemente por Java en algunos casos: el package logging,13 introducido en la versión 2.3, está basado en log4j; el parser SAX, introducido en 2.0; el package threading,14 cuya clase Thread expone un subconjunto de la interfaz de la clase homónima en Java.



foto del creador del lenguaje python