PDF de programación - Python para informáticos - Explorando la información

Python para informáticos

Explorando la información

Version 2.7.2

Charles Severance

Copyright © 2009- Charles Severance.

Traducción al español por Fernando Tardío.

Historial de impresiones:

Agosto 2015: Primera edición en español de Python para Informáticos: Explorando la

información.

May 2015: Permiso editorial gracia a Sue Blumenberg.

Octubre 2013: Revisión completa a los capítulos 13 y 14 para cambiar a JSON y usar

OAuth. Añadido capítulo nuevo en Visualización.

Septiembre 2013: Libro publicado en Amazon CreateSpace

Enero 2010: Libro publicado usando la máquina Espresso Book de la Universidad de

Michigan.

Diciembre 2009: Revisión completa de los capítulos 2-10 de Think Python: How to
Think Like a Computer Scientist y escritura de los capítulos 1 y 11-15, para produ-
cir Python for Informatics: Exploring the Information

Junio 2008: Revisión completa, título cambiado por Think Python: How to Think Like a

Computer Scientist.

Agosto 2007: Revisión completa, título cambiado por How to Think Like a (Python) Pro-

grammer.

Abril 2002: Primera edición de How to Think Like a Computer Scientist.

Este trabajo está licenciado bajo una licencia Creative Common Attribution-
NonCommercial-ShareAlike
disponible
en
creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/. Puedes consultar qué es
lo
que el autor considera usos comerciales y no comerciales de este material, así como las
exenciones de licencia en el apéndice titulado Detalles del Copyright.

3.0 Unported. Esta

licencia

está

Las fuentes LATEX de la versión Think Python: How to Think Like a Computer Scientist de
este libro están disponibles en http://www.thinkpython.com.

Prefacio

Python para informáticos: Remezclando un libro libre

Entre los académicos, siempre se ha dicho que se debe “publicar o morir”. Por
ello, es bastante habitual que siempre quieran crear algo desde cero, para que sea
su propia obra original. Este libro es un experimento que no empieza desde cero,
sino que “remezcla” el libro titulado Think Python: How to Think Like a Computer
Scientist (Piensa en Python: Cómo pensar como un informático), escrito por Allen
B. Downey, Jeff Elkner, y otros.

En diciembre de 2009, yo estaba preparándome para enseñar SI502 - Networked
Programming (Programación en red) en la Universidad de Michigan por quinto
semestre consecutivo y decidí que ya era hora de escribir un libro de texto sobre
Python que se centrase en el manejo de datos en vez de hacerlo en explicar algorit-
mos y abstracciones. Mi objetivo en SI502 es enseñar a la gente habilidades para
el manejo cotidiano de datos usando Python. Pocos de mis estudiantes planean de-
dicarse de forma profesional a la programación informática. La mayoría esperan
llegar a ser bibliotecarios, administradores, abogados, biólogos, economistas, etc.,
aunque quieren aplicar con eficacia la tecnología en sus respectivos campos.

Como no conseguía encontrar un libro orientado a datos en Python adecuado para
mi curso, me propuse escribirlo yo mismo. Por suerte, en una reunión de la fa-
cultad tres semanas antes de que empezara con el nuevo libro (que tenía planeado
escribir desde cero durante las vacaciones), el Dr. Atul Prakash me mostró el libro
Think Python (Piensa en Python) que él había usado para su curso de Python ese
semestre. Se trata de un texto sobre ciencias de la computación bien escrito, con
explicaciones breves y directas y fácil de entender.

La estructura general del libro se ha cambiado para conseguir llegar a los proble-
mas de análisis de datos lo antes posible, y contiene, casi desde el principio, una
serie de ejemplos y ejercicios con código, dedicados al análisis de datos.

Los capítulos 2–10 son similares a los del libro Think Python, pero en ellos hay
cambios importantes. Los ejemplos y ejercicios dedicados a números han sido
reemplazados por otros orientados a datos. Los temas se presentan en el orden
adecuado para ir construyendo soluciones de análisis de datos progresivamente
más sofisticadas. Algunos temas, como try y except, se han adelantado y son

IV

Capítulo 0. Prefacio

presentados como parte del capítulo de condicionales. Las funciones se tratan muy
someramente hasta que se hacen necesarias para manejar programas complejos,
en vez de introducirlas en las primeras lecciones como abstracción. Casi todas las
funciones definidas por el usuario han sido eliminadas del código de los ejemplos
y ejercicios, excepto en el capítulo 4. La palabra “recursión”1 no aparece en todo
el libro.

En los capítulos 1 y 11–16, todo el material es nuevo, centrado en el uso con
problemas del mundo real y en ejemplos sencillos en Python para el análisis de
datos, incluyendo expresiones regulares de búsqueda y análisis, automatización de
tareas en el PC, recepción de datos a través de la red, rastreo de páginas web en
busca de datos, uso de servicios web, análisis de datos XML y JSON, y creación
y uso de bases de datos mediante el lenguaje de consultas estructurado (SQL).

El objetivo final de todos estos cambios es pasar de un enfoque de ciencias de la
computación a uno puramente informático, incluyendo solamente temas de tecno-
logía básica que puedan ser útiles incluso si los alumnos al final eligen no conver-
tirse en programadores profesionales.

Los estudiantes que encuentren este libro interesante y quieran adentrarse más en
el tema deberían echar un vistazo al libro de Allen B. Downey Think Python. Gra-
cias a que hay muchos temas comunes en ambos libros, los estudiantes adquirirán
rápidamente habilidades en las áreas adicionales de la programación técnica y ra-
zonamiento algorítmico que se tratan en Think Python. Y dado que ambos libros
tienen un estilo similar de escritura, deberían ser capaces de moverse rápidamente
por Think Python con un mínimo de esfuerzo.

Como propietario de los derechos de Think Python, Allen me ha dado permiso
para cambiar la licencia del material de su libro que aparece también en éste,
desde la GNU Free Documentation License (Licencia de Documentación Libre) a
la más reciente Creative Commons Attribution – Share Alike license. Esto sigue
un cambio general en las licencias de documentación abierta, que están pasando
del GFDL al CC-BY-SA (como, por ejemplo, Wikipedia). El uso de la licencia
CC-BY-SA mantiene la tradicional fortaleza del copyleft a la vez que hace que
sea más sencillo para los autores nuevos el reutilizar este material como les resulte
más provechoso.

Creo que este libro sirve como ejemplo de por qué los materiales libres son tan
importantes para el futuro de la educación, y quiero agradecer a Allen B. Downey
y al servicio de publicaciones de la Universidad de Cambridge por su amplitud de
miras al permitir que este libro esté disponible con unos derechos de reproducción
abiertos. Espero que estén satisfechos con el resultado de mis esfuerzos y deseo
que tú como lector también estés satisfecho con nuestros esfuerzos colectivos.

Quiero agradecer a Allen B. Downey y a Lauren Cowles su ayuda, paciencia y
orientación en la gestión y resolución del tema de los derechos de autor en torno a
este libro.

1Excepto, por supuesto, en esta línea.

V

Charles Severance
www.dr-chuck.com
Ann Arbor, MI, USA
9 de Septiembre de 2013

Charles Severance es un profesor clínico asociado en la School of Information de
la Universidad de Michigan.

VI

Capítulo 0. Prefacio

Índice general

Prefacio

1. ¿Por qué debería aprender a escribir programas?

1.1.

Creatividad y motivación . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

1.2.

Arquitectura hardware del PC . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

1.3.

Comprendiendo la programación . . . . . . . . .

. . . . . . . .

1.4.

Palabras y frases . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

1.5.

Conversando con Python . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

1.6.

Terminología: intérprete y compilador

. . . . . .

. . . . . . . .

III

1

2

3

5

5

6

9

1.7.

Escribir un programa . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

11

1.8.

¿Qué es un programa? . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

11

1.9.

Los bloques de construcción de los programas . .

. . . . . . . .

13

1.10.

¿Qué es posible que vaya mal? . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

14

1.11. El viaje de aprendizaje .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

15

1.12. Glosario . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

16

1.13. Ejercicios . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

17

2. Variables, expresiones y sentencias

19

2.1.

Valores y tipos . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

19

2.2.

Variables . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

20

2.3.

Nombres de variables y palabras claves . . . . . .

. . . . . . . .

21

2.4.

Sentencias . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

22

VIII

Índice general

2.5.

Operadores y operandos .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

22

2.6.

Expresiones . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

23

2.7.

Orden de las operaciones . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

23

2.8.

Operador módulo . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

24

2.9.

Operaciones con cadenas . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

25

2.10. Petición de información al usuario . . . . . . . .

. . . . . . . .

25

2.11. Comentarios . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

26

2.12. Elección de nombres de variables mnemónicos

.

. . . . . . . .

2.13. Depuración . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

27

29

2.14. Glosario . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

29

2.15. Ejercicios . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

30

3. Ejecución condicional

33

3.1.

Expresiones booleanas

.

. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

33

3.2.

Operadores lógicos .